数字图像处理第十章.ppt

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1、1第十章二值图像处理2第十章二值图像处理图像经分割之后，通常所获得的是二值图像。在理想情况下，希望该二值图像中的两个值准确地代表“目标”及“背景”两个问题。但实际中，往往所检测到的“目标”只是“候补目标”，原因是：为了保证没有丢失目标，在图像分割时，允许有若干个“假目标”出现。经过图像分割之后，所提取的是多个目标。因此需要对所获得的二值图像进行处理，实现对目标的分析。以下假设在二值图像中，目标像素点的值为1，背景像素点的值为0。310.1二值图像中的基本概念10.1.1四连接与八连接如右图，标记为0的位置为当前点像素，其周围的八个像素点分别标记为1-8，这八个像素

2、称为当前像素点的八近邻，而其中标记为1，3，5，7的四个像素是当前像素点的四近邻。四近邻与八近邻410.1二值图像中的基本概念10.1.1四连接与八连接若当前点像素值为1，其四近邻像素中至少有一个点像素值为1，即认为两点间存在通路，称为四连接。同样，如果其八近邻像素中至少有一个点的像素值为1，称为八连接。510.1二值图像中的基本概念10.1.1四连接与八连接在搜索边界轮廓时，如图8.2所示，四连接的路径（见图8.2(a))与八连接的路径（见图8.2(b))各不相同。换句话说，图8.2(c)中的两点之间的关系在八连接的意义下是连通的，而在四连接意义下是不连通的。将

3、相互连接在一起的像素值全部为1的像素点的集合称为一个连通域。如右图（b）所示，在四连接意义下是三个连通域，在八连接意义下是一个连通域。610.1二值图像中的基本概念10.1.2内部点与边界点在每个连通域中，与背景相邻接的点称为边界点，与背景不相邻接的点称为内部点。下图所示是在四连接与八连接定义下的内部点与边界点的示意图。从下图(b)可以看到，在四连接定义下，内部点是“在当前点的八近邻像素点中，没有值为0的点”，而在八连接定义下，内部点是“在当前点的四近邻像素点中，没有值为0的点”。710.1二值图像中的基本概念10.1.3连接数与交叉数连接数是指在沿着当前点的近邻

4、（四近邻或者是八近邻）像素所构成的边界轨迹上移动时，通过的像素值为1的点的个数。下图所示的6种不同的典型连接方式。810.1二值图像中的基本概念10.1.3连接数与交叉数下表列出了连接数与当前像素点属性之间的关系。交叉数是表征当前点像素的八个近邻像素中，从像素值为1的点到像素值为0的点的变化次数。910.1二值图像中的基本概念10.1.4欧拉数在对二值图像进行分析时，常常会有如下图所示的两种不同形式的连通域。把没有孔的连通域称为单连通，至少含有一个孔的连通域称为多连通。欧拉数就是用以表征连通域属性的值。定义欧拉数为二值图像中连通域的个数减去孔的个数。1010.1二

5、值图像中的基本概念10.1.5链码链码是对线宽为一个像素的细线的轨迹进行描述的编码；链码方法是对其坐标序列进行方向编码的方法。采用链码方法可以对细线的走向进行清晰的描述与分析。右图给出了八个方向的编码定义，根据这个方向码的定义，即可求出一条细线的链码。在计算细线的链码时，从选定的某个端点出发，按着逆时针方向搜索下一个细线上的点，并根据与前一个点的方向位置，对这一点进行编码，直到终点。1110.1二值图像中的基本概念10.1.5链码以右图为例，进行该细线的链码计算（为方便观察，图中未标注数值的像素点上的值为0）。如果以实线框中的像素为起点，虚线框中的像素为终点，则可

6、得到该线的链码为：1，0，7，6，5，5，5，6，0，0，0，01210.1二值图像中的基本概念10.1.6几何特征的测量在图像处理与分析技术中，许多场合下对所拍摄的图像进行二值化处理，然后对所分割出的目标区域进行几何特征的测量。本节介绍以下几个最基本的二值图像中的几何特征量及其计算方法：1.面积2.周长3.质心4.圆形度5.矩形度6.长宽比1310.1二值图像中的基本概念10.1.6几何特征的测量1.面积在二值图像中，面积是对二值化处理之后的连通域的大小进行度量的几何特征量。面积定义为连通域中像素的总数。设二值图像目标物的像素值为1，则面积的计算公式如下：其中：

7、S为需要进行度量的连通域；f（x，y）为像素值。如右图所示的连通域的面积为：3+5+5+5+3=211410.1二值图像中的基本概念10.1.6几何特征的测量2.周长周长是指包围某个连通域的边界轮廓线的长度。因为在轮廓线上有垂直、水平方向的移动，也有斜对角方向上的移动，如果只是简单地对轮廓线上像素值进行累计计算，则会使垂直、水平方向上的长度夸大，为此将这两种方向上的像素分类进行计算，可以得到一个合理的周长定义。周长的计算公式定义如下：其中：Ne为边界线上方向码（链码定义中的方向码）为偶数的像素个数；No为边界线上方向码为奇数的像素个数。1510.1二值图像中的基本

8、概念10.