《mvchp区域分析》PPT课件

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1、区域分析Chapter4RegionAnalysis第4章2021/7/151北京邮电大学自动化学院1区域和边缘（RegionandEdge）如何精确解释一幅图像？区域:相互连结的具有相似特性的一组像素边缘：区域边界上的像素(pixel)2021/7/152北京邮电大学自动化学院2分割的定义（segmentation）图像分割最简形式:把灰度图(grayimage)转换成二值图。2021/7/153北京邮电大学自动化学院低层视觉高层视觉中层视觉图像分割2021/7/154北京邮电大学自动化学院图像分割是中层视觉

2、中的最基本问题，也是计算视觉和图像理解中的最基本问题之一。它还是该领域国际学术界公认的将会长期存在的最困难的问题之一。图像分割之所以困难的一个重要原因是其并不完全属于图像特征提取问题，它还涉及到各种图像特征的知觉组织。从一般意义上来说，只有对图像内容的彻底理解，才能产生完美的分割。通过限制图像的类型，可以降低图像分割的难度。2021/7/155北京邮电大学自动化学院讨论：基于区域的分割基于边缘检测的分割理论上，区域分割和边缘检测应该产生相同的结果2021/7/156北京邮电大学自动化学院3自动阈值化法（auto

3、-threshold）直方图histogram2021/7/157北京邮电大学自动化学院简单阈值化方法的问题2021/7/158北京邮电大学自动化学院基于场景中的物体、环境和应用域等知识：对应于物体的图像灰度特性，物体的尺寸，物体在图像中所占比例，图像中不同类型物体的数量。使用上述知识并在无人介入的情况下自动选取阈值的方法称为自动阈值化方法．自动阈值化算法通常使用灰度直方图来分析图像中灰度值的分布，并使用特定应用域知识来选取最合适的阈值．由于所用的知识具有普遍性，因此大大增加了算法的应用范围．自动阈值化方法20

4、21/7/159北京邮电大学自动化学院(1)模态方法(mode)图像中的物体、背景各具有一灰度值，图像被零均值高斯噪声污染，灰度分布曲线是由两个正态分布函数叠加而成．图像直方图将会出现两个分离的峰值，阈值选取波谷最佳。具有不同灰度均值的多物体图像中．背景和物体灰度值正态分布参数为：2021/7/1510北京邮电大学自动化学院2021/7/1511北京邮电大学自动化学院(2)迭代式阈值选择算法4.1迭代式阈值选择算法1.选一初始阈值，如:灰度均值2.利用阈值把图像分割成两组，R1和R23.计算区域R1和R2的均值

5、、4.选择新的阈值5.重复2－4步，直到和的均值不再变化为止阈值的改进策略是这一方法的关键2021/7/1512北京邮电大学自动化学院(3)自适应阈值化方法场景照明不均匀时，一个阈值？把图像分成m×m个子图像，求出子图像的阈值。分割的最后结果是所有子图像割的逻辑并。2021/7/1513北京邮电大学自动化学院(4)变量阈值化方法在不均匀照明条件下的另一种实用的阈值化方法是使用简单的函数，如平面、二次曲面等，来逼近不均匀照明下的物体图象与背景图象之间的分界面。分界面在很大程度上是由背景灰度值确定的。2021/7/

6、1514北京邮电大学自动化学院(5)双阈值方法在许多应用中，属于物体的某些灰度值是已知的．然而，可能还有一些灰度值或者属于物体，或者属于背景．在这种情况下，人们可能使用一个保守一点的阈值T1来分离物体图像，称之为物体图像核，然后，使用有关算法来增长物体图像．增长物体图像的方法取决于特定的应用，通常使用另一个阈值来吸收那些图像核像素的邻接像素，或用图像强度特性（如直方图）来决定属于物体区域上的那些点，一种简单的方法是吸收低于第二个阈值T2并且与原先物体图像点相连结的所有点．2021/7/1515北京邮电大学自动化

7、学院算法4.2区域增长的双阈值算法1、选择两个阈值T1和T2．2、把图像分割成三个区域：R1，包含所有灰度值低于阈值T1的像素；R2，包含所有灰度值位于阈值T1和T2之间的像素；R3，包含所有灰度值高于阈值T2的像素．3、查看分配给区域R2中的每一个像素．如果某一像素邻接区域R1，则把这一像素重新分配给R1．4、重复步骤3直到没有像素被重新分配．5、把区域R2剩下的所有像素重新分配给R3．2021/7/1516北京邮电大学自动化学院（6）直方图方法的局限性恒定灰度值.在物体图像具有恒定灰度值的情况下特别有用．如

8、果场景中不同部分具有不同的照明，那么，即使图像中仅包含有一个物体，也无法用一个阈值来分割图像．没有利用图像强度的空间信息.基于直方图的图像分割方法没有利用图像强度的空间信息，因此，在本质上存在着局限性．直方图仅描述了图像强度分布，因此具有不同灰度空间分布的图像可能具有类似的直方图．例如，用直方图无法区分随机分布的黑白点图像、黑白棋格图像和黑白各半的图像．2021/7/1517北京邮电大