机器视觉测量技术4图像分割.ppt

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1、第四章图像分割4.1区域和边缘区域:相互连结的具有相似特性的一组像素边缘：区域边界上的像素分割的定义图像分割最简形式:把灰度图转换成二值图把所有对应于一个物体的像素组合到一起,并进行标记.基于区域的分割基于边缘检测的分割4.2自动阈值化法直方图简单阈值化(1)模态方法图像中的物体、背景各具有一灰度值,灰度分布曲线是由正态分布函数叠加而成．图像直方图将会出现分离的峰值,阈值选波谷最佳.(2)迭代式阈值选择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v1、v24.选择新的阈值T

2、=(v1+v2)/25.重复2－4步，直到v1和v2的均值不变为止阈值的改进策略是这一方法的关键(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N×N个子图像，求出子图像的阈值。所有子图像分割的逻辑归并。(4)变量阈值化方法85165（5）双阈值方法＃数与物体的某些灰度值已知.＃还有些灰度值可能属于物体,可能属于背景.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T1的像素；R2包含所有灰度值位于T1和T2之间的像素；R3包含所有灰度值高于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

3、接区域R1，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．R1是区域核,R2是边缘区,R3是背景．（5）直方图方法的局限性＃恒定灰度值＃没有利用图像强度的空间信息例如，用直方图无法区分黑白棋格图像具有不同灰度空间分布的图像可能具有类似的直方图．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．直方图的全局特性限制了其在复杂图像中的应用．直方图完全没有考虑由于物体表面的连续性,而使得物体图像点常常在空间上非常密集这一特点．直方图的分布4.3直方图变换线性变换：图像像

4、素灰度值分布在[a,b]区间分段函数变换连续函数灰度变换直方图均衡化直方图均衡化