基于阈值和区域生长法的图像分割方法.ppt

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时间:2020-01-17

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1、机器视觉与图像测量基于阈值和区域生长法的图像分割姓名:高志帆组员:秦杨周大玲郑信文谈华林阈值法不足:不可避免地会在分割出的目标中留下和目标灰度接近的背景区域。(噪声干扰)g(x,y)=1,f(x,y)>T10,f(x,y)≤T1最大类间方差法T1(最佳灰度阈值)区域生长法m、σ:区域R的灰度均值及标准差。R,区域生长法一致性判别条件:生长准则:为待测生长点邻域内的灰度均值。灰度变化阈值:区域生长法不足:如果目标区域内灰度分布不均匀,使生长提前终止,可能造成欠分割。如果目标边界模糊,使生长终止延后,可能造成过分割。减少噪声的干扰阈值法+区域生长法

2、最大类间方差法T1(约束条件)生长准则做法:阈值法+区域生长法由于T1的约束,Tc可以取得稍微大一些。这样可以尽可能避免目标本身灰度不均匀造成的欠分割现象。可以有效防止目标边界模糊造成的过分割现象。结合优势阈值法+区域生长法阈值法结合方法Tc=10Tc=15谢谢大家!

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