【精品】图象分析1

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1、第二章图象分割(Segmentation)§2.1基于阈值得图象分割§2.2基于边缘的图象分割§2.2.1边缘的类型§2.2.2边缘检测算子§2.2.3边界抽取边缘检测的结果还不是图象分割的结果，还必须把边缘点连接成边缘链，形成直线、曲线、各种伦廓线等，直到能表示图象中物体的边界。边界表示可以使图象的表示简洁，可以用来完成一定的文字识別任务或高层次的理解创造前提。边缘形成线特征包括二个过程：抽収可能的边缘点；将虑出的边缘连接成直线、曲线、轮廓线，或用一定的直线、曲线去拟合它们。对于一阶算子，需要对得到的边缘图进行细化，理想情况时

2、，细化成单象素宽的闭合连通边界图。非理想情况下，边缘图彖会有间隙存在，需要加以填充。对于二阶算子，过零点一般是单线，不需要细化，仍然需要补充间隙占O八、、o§2.2.3.1启发式搜索边缘图象的边界上会遇到缺口，缺口可能太长而不能用一条直线填充，也有可能不是同一条边界上的缺口，可能在两条边界上。启发式搜索是连接缺口的方法。我们可以建立一个连接任意两端点（称为A、B）的评价函数，用于评价怎样的连接更优。这个边缘质量评价函数可以包括各点的边缘强度，也可以利用边缘的方向信息。我们首先对A的邻域点进行评价，衡量哪一个可作为走向B的第一步候

3、选，然后把该点作为下一个迭代起点。当最后连接到B时，将新建的边缘质量函数与阈值比较，判断该连接是否合理，如果不满足阈值条件则舍弃。该技术对相对简单的图象效果很好，但不一定能找到两端点间连接的全局最优路径。§223・2曲线拟合如果边缘点很稀疏，可以用分段线性或高阶样条曲线来拟合这些点，从而形成边界。直线，二次曲线，高斯拟合等。均方误差最小准则。具体的拟合方法参考各种参考书。迭代端点拟合的分段线性方法：§2・2・3・3Hough变换非常重要的方法。开始用于直线检测，扩展后可用于检测已知的形状。基本思路是：图象空间的形状，在参数空间中

4、聚集成一个点。直线方程：y二kx+b可以变换成如下形式：p=xcos*+ysinOQ是原点到直线的垂直距离，&是垂线与x轴的夹角。(b)(c)Hough变换GO—条直钱的檢塑标表示i

5、称为累加数组，数组的每个值对应〃空间的一个矩形块。2.累加数组的每个元素置0。3.(x,y)空间上的每一点，做Ilough变换，对应的空间曲线经过的每个网格，其数组值加1。4.找出数组中的局部极大值，其°,0值就是要检测的直线。优点：鲁棒性，对噪声不敏感。缝隙和噪声对其它方法影响很大。只要有不连续的少数点就可以使用。缺点：运算量大。每（兀丿）空间上的每一点在参数空间做曲线。只能得到直线方程，起点、终点还需要用其它方法。改进：如杲角度范围小，可以只在小0范围内累加。如检测表格线，一般只有水平线和垂直线。•曲线检测基本思路，图象空间

6、的点，变换到参数空间参考点的可能轨迹，并对参考点计数，最后选出峰值。这一思路完全可以推广到检测曲线。关键是写出到参数空间变换的公式，解析曲线的参数表示一般形式是/（x,^）=0,元是图象平面上的边界点（二维向量），厅是参数空间中的点（向量）。例如，所有圆可以表示成：（兀一汀+6—疔=八每点对应（a,b,r）空间上的一个圆锥面。对a,b,r离散化并累加，显然三个参数累加运算量非常大。某点的边缘方向通常可以得到，利用该信息作约束限制可以变化的范围，可以大大减少运算量。该方法只对检测参数较少的曲线有意义，实际使用时■要尽量想办法减少参

7、数数目，以减少计算量。•广义Hough变换检测任意形状如果形状大小、方向固定，可以用广义Hough变换检测。形状中任选一点做位置中心，该点可以是质心，也可以是任何一点。边缘上每一点存在切线方向4）,和到中心点的偏移矢量戸。我们把e方向离散成7个区间。我们把所有边缘点，根据d方向所在的区间分组，并记录其偏移矢量F,形成R-table作为形状的参数描述。PrinciplesofthegeneralizedHoughtransform:GeometryofR-tableconstruction・(rb«t)7(唁娥…b黑«2)：(r2

8、：«2)?---?b笔«2^)(r

9、7«3)?1喙(r3«33)4(rj,«t),(厂备«J),…、皓«?)R-tab!e广义Hough变换检测中心点的算法：1.对所定形状作R数组2.形成参考点坐标的累加数组，并置03.对每个边缘点计算04.对0表示的每项计算