图像分割中动态轮廓线算法分析与其应用-(5556)

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2、=，将荻凄溺{】!；}取；蕊一拿艇鹫豫中位置缓经变讫韵漱数值。最佳闽值分割法【41是构造一个代价函数，用数值方法确定最小误差闽值。具俸方法褥在蜃覆章节余绍。1．2．2。2区域生长分割方法驭度阈值分割法中，我们感兴趣的足像索灰度的差别，而区域生长法则是寻找具有相似性的像豢群。黪l—l表示了浚方法鹃基本淡程。区域生妖分裁方法”’6j是包括区域生氏、区域分裂与区域合并等技术的图像

3、分割算法。该方法先把一幅图像分或许多小区域，这些朗始区域是较小数邻域甚至是单个像素，豫为秘子区域或种子点【7j。在每个区域中，对经过适当定义的能反映一个物体内成员隶琏关系程度的性质进露计算，这些性质包括平均获度馕、绞毽、壤色笛。按照一定生长规则，对邻域像素进行判别并连接。通过该迭代过程，可从一个物体的内湍区域岛外不断生长，直到其边界对应子物体的真难边赛。输入图像(来被分类的像素集台)区域生长／分裂合并算法输出图像(按区域分类麓不相交像素集合)翻卜l嚣域生文分割算法区域生长方法能够直接和同时利用图像ilD@

4、千性质来决定最终边界的位黄，僵它院一些鞍麓攀靛分割技术携计簿玎镑大，因戴缀少被应嗣予对实时要求高的场合。只有当闽值分割或边缘提取方法无法得到满意结果时，才考虑应用浚方法。1．2．2．3纹瑷结构分析陶像中的纹理并不存在严格定义，一般怒指观察到的图像子区域!tt狄度变化规德，搬物体的表藤赝具il蛉与；Drll有关毂绞理售惑等。剩豫物体纹璎瓣荻度分布性质，有助于图像的分割。具有纹理特征的图像的灰度变化具有～定的统计特征，利用这魑统计特征，可擒取或分割图像的一些嚣域。对于任何一种纹理结构分析方法，其基本内容是根据

5、某种能够描述纹理空脚分靠的模型，给出纹理特征的定量估计。～般运用统诗法绘爨定量斡纹理测度，如用空间自相关函数，用傅晕叶功率谱或用联合概率矩阵等表示纹理结构。在图像纹理分析中，局部邻域(窗口)选取非常重要。纹璎缮约鳃舞摆关爨数蠢功泰谱法都侧重予结构的整体性质，需要采用较大的窗口；而采用联合概率矩阵法则侧重纹理结构所具有的局部性质，因而霈要采用鞍小盼露口。纹理缝憨分掇存在一墨二坚翌垫⋯昀弱一个问题跫，着窗11较大，州区域泌测的正确性可隧鼹高，但分剐的结构蛾要胬下相当予密弱潮豫大小的摸襁的予区域；藩为了掇离分潮

6、豹藉渡，窗掰敬缚小r剐对议剐所需要晌绞理结构信患沟{亩取虢不够。i．2。3薹予边缘梭瓣黪分雾g冀法罄子边缘捡溅瓣分裁箨法避免舱{

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8、l每令豫娄雩其蠢接懿躐豹状态，瞄决定其是否疑予一个籽体麓边缘r再按照一定瓣策释将这些边缘点述接起来驻达到霾豫分澍瓣黧鲶。i。2．3．1边缘检测一黢采髑撵黢方法捡溯耱体熬边缘点。如果巢像寨是边缘点，潮它蕊邻域将其骞蔡爨获凄变他搴穗方嶷，分型以搽壤矢鬟款澹度鼹方薅衰示。～救愚邋逑毒奄避边缘捻浏葵予，瘸基予方囱导数求卷软黪方法，对每个稼素盍鎏芎亍疑理，捡态其邻域e下蕊绘出鼹军枣常

9、见黔边缘捡溅冀子。Roberts边缘检测篓子它怒～释刊耀髑零蔑分篓子寻我边缘憝冀予i81。}刍。。F‘式绘出：g㈣)={【丽一瓶磊焉研+f丽)一晒∥：(L4)其中，，‰力是簸入蹦像，墨y分别是蕊个方向的像滚坐标。Sobel边缘算予该冀予敬卷秘竣如爆卜2所示{啪。燃缘中转每个豫黎澎臻这两个核馓卷积a邋聪个竣分别对垂纛边缘和东平边缘响应最大，鼹个卷欷敬最大照捧为该点蟾输出。运算终巢是一螺边缘蜒度慰馕。匪口豳I-2Sobel边缘算予边缘稳溺豹难点在予存在蔫揽暌性鞠检测精痰静矛詹：游要提簿检潮糌度，露I会IiII

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11、矛盾。瑟殴i嘉予这释分割方法分为两个独立的阶段，i氰层圮法对底层误差进行修一。边缘检测方法通常不适瘸子边缘不清糍鲍’密况。早期鳃毖于边缘戆分裂方法汝分害《缝暴逶鬻不霉卷确，但它们也有一些龆著的优点，如它们受图像的全局光照变化的干扰小，因为它{}_{只依竣予光照故变化，赢葵光照的绝怼谯。嗣时，这穆方法沟诗算西链铰≈、。1．2．3．3动恣轮廓线算法在基于边缘检测的分割簿法中，如何将榆测出的边缘点连接成一条连续曲线电是一个难题。该问