前景与背景最大熵算法图像分割.ppt

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1、图像分割图像分割如何分割需要被分割成不同部分的对象有什么不同？第一类图像：前景与背景图像分割前景与背景分割假设：前景与背景亮度不同一个暗一个亮阈值分割阈值如何求最优分割阈值？图像分割前景与背景分割基于直方图的方法直方图：图像灰度级的离散概率密度函数如何发现这个点？图像分割前景与背景分割最大熵算法熵：物理含义：分布的“均匀性”越均匀，熵越大越不均匀，熵越小图像分割前景与背景分割最大熵算法图像假设：前景/背景亮度不同直方图如同时包含前景和背景，则其熵将变小如只包含前景或背景，熵将变大把直方图分解成两部分，分别计算熵，两部分熵的和最大时为最佳分割阈值H1H2很强很完美？图像分割前景与

2、背景分割最大熵算法图像噪声影响直方图图像分割前景与背景分割最大熵算法如何解决？图像分割前景与背景分割物体的分布区域是空间连续的相邻像素应该有相同的分类很可能是噪声如何利用这些信息?图像分割前景与背景分割松弛算法P(i):像素i是前/背景的概率ii1i2i3i4i5i6i7i8像素值255先有鸡？先有蛋？图像分割前景与背景分割先有鸡？先有蛋？恐龙象鸡蛋的恐龙蛋象鸡的恐龙更象一点的蛋再象一点的鸡……高产芦花鸡优质土鸡蛋……“鸡蛋同出”迭代优化EM算法图像分割前景与背景分割松弛算法初始化:迭代：图像分割前景与背景分割松弛算法异质惩罚>0<0反复迭代多次，直至收敛同等对待

3、所有邻域同质奖励图像分割前景与背景分割松弛算法待分割图像阈值分割松弛算法还有更高级、更复杂的算法图像分割前景与背景分割实际应用：指纹图像处理很强很完美？图像分割前景与背景分割实际图像并非一定有显著亮度/颜色差异可以是纹理差异可以是…没有差异！？有边缘线条画前/背景有多个物体还可能互相遮盖