第四讲 图象分割与边缘检测

《第四讲 图象分割与边缘检测》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、第四讲图像分割与边缘检测1.什么是图像分割？数字图像处理按其技术特征可以分为三层结构:图像处理;图像分析;图像理解与识别;无论是图像分析还是图像理解与识别，其工作一般都是建立在图像分割的基础上的。图像分割：将图像划分为一些互不相交的有一定意义或目的的子区域，在同一区域内图像的特征相近，而不同的区域图像特征相差较远。图像分割的作用：从图像中提取有用的信息将图像分解成构成它的背景和对象有选择地定位感兴趣对象在图像中的位置和范围2.图像分割的依据---图像特征图像特征是指图像中可用作标志的属性，它可以分为统计特征和视觉特征两类。图像的统计

2、特征是指一些人为定义的特征，通过变换才能得到，如图像的直方图、矩、频谱等；图像的视觉特征是指人的视觉可直接感受到的自然特征，如区域的亮度、纹理或轮廓等。常用的阈值化处理就是图像的二值化处理，即选择一阈值，将图像转换为黑白二值图像，用于图像分割及边缘跟踪等预处理。图像阈值化处理的变换函数表达式为理论上讲，以直方图双峰之间的谷低处灰度值作为阈值T进行图像的阈值化处理，便可将目标和背景分割开来。原始图像灰度直方图3.图像的边缘：图像的边缘对人类的视觉系统具有重要的意义，它是人类判别物体的重要依据，是图像的最基本特征。所谓边缘(又称为边沿)，是

3、指其周围像素灰度有阶跃变化或屋顶变化的那些像素的集合。边缘广泛存在于物体与背景之间、物体与物体之间、基元与基元之间。因此，它是图像分割所依赖的重要特征。边缘检测边缘可定义为在局部区域内图象的差别，他表现为图象上的不连续性。(灰度级的突变，纹理结构的突变，颜色的变化)灰度级突变：阶跃边缘脉冲状边缘阶跃脉冲状边缘实例人可以仅满足于边缘提供的信息边缘边缘与区域FLASH跳动的心是怎样生成的？点击图片播放视频放射科放疗适形放疗：铅模作准直器先确定病灶边界边缘检测阶跃边缘边缘检测脉冲状边缘：线条、曲线、点。边缘检测阶跃脉冲状边缘：田里长有各种作物

4、的田间小道。差分算子（一）梯度：差分算子（1）（2）（3）差分算子（二）拉普拉斯算子：掩模：差分算子数字Laplacian算子虽对边缘有响应，但对拐角、线条、线端点和孤立点响应更强。（三）平均值差分解决导数算子对噪声很敏感的问题，先平滑，再进行差分。差分算子差分算子掩模差分算子掩模差分算子Priwitt算子差分算子Sobel算子加权平均。对靠近中心（x,y）的点权值为对角线方向邻点的权值的2倍。