第五章图像分割（新）ppt课件.ppt

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1、第五章图像的分割概述对图像进行增强处理后，将目标和背景相分离并从整个图像中提取出目标的处理过程称为图像的分割(Segmentation)。分割实质:将一幅图像分成几幅子图像并满足如下条件：1)图像中的每一个像素必须被归入某一子图像，并且只能属于一个子图像；2)属于同一子图像的像素在某种性质上是相近的；3)属于不同子图像的像素在同一种性质上相差较大。这里所指的性质可以是灰度、灰度梯度、纹理乃至相对空间位置等。因此，图像分割的过程也就是按某种性质对像素进行识别和分类的过程。概述图像分割是图像分析中很重要的基础环节。只有准确地将目标从图像中提取出来，才能进一步对该目标作定量的描绘和其他处理。

2、图像分割又是比较困难的环节，因为在许多情况下，目标和背景之间的区分是模糊的。有时，人在分辨图像的目标和背景时，不仅根据图像本身的性质，而且还根据其学科知识和经验进行判断，而这些学科知识和经验尚难以用数学方式表达，这也是造成图像分割困难的原因之一。一方面，各种图像分割算法已成为图像处理和分析领域中的研究热点；另一方面，目前尚没有一种通用的分割算法对各种图像均能得到满意的分割结果。在实际应用中，应根据被处理图像的特点，合理地选择或设计合适的分割方法。图像分割方法基于边界的图像分割；阈值分割（全局阈值分割、局部阈值分割）；阈值分割的推广—特征空间中的聚类分割图像法；基于区域增长或分裂的分割等

3、。5．1基于边界的图像分割基于边界分割图像的原理:图像分割所得的子图像之间一般都有明显的边界。边界像素的特性表现出不连续性，也即边界两侧的像素特性具有相对明显的差别。以某种方法先确定边界，并规定边界的走向，则该边界一侧的像素属于子图像1，而其另一侧的像素属于子图像2(假设图像中只有两个子图像)。这样便完成了图像的分割.确定边界的方法方法：人工及自动确定边界二种。在医学图像中确定目标的边界时，由于图像的复杂性，有时还需要采用人工或半自动的方法。自动确定边界的方法往往是先确定边缘像素，然后再根据一定的规则将符合条件的边缘像素连成边界。主要讲自动确定边界方法。检测目标的边缘像素所有基于边界的

4、图像分割的第一步都是要检测出目标的边缘像素。在空域中检测图像目标边界像素可用边缘检测模板或边缘检测算子。（在第四章中所讲的RoberSobelPrewittLaplacian模板等）用边缘检测模板得到原图像的灰度梯度图，其中的数值表示原图像中每个像素处的灰度梯度的强弱。由于边缘检测模板对原图像中可能存在的噪声较敏感，所以用这种模板检测出的像素有的是真正构成边界的像素，而有的可能是噪声。因此，可设置合适的阈值，凡是其灰度梯度大于该阈值的像素均被认为可能是构成边界的像素。闭合边界的确定为了将图像分割为几个子图像，需要将子图像之间的边界像素连接起来构成子图像的封闭边界。有许多构成封闭边界的方

5、法。方法一：将梯度值大的且相差较小(设阈值T)的像素连接起来构成边界。根据相邻边界像素的灰度梯度有一定相似性的原则，将符合以下条件的相邻边界像素连接。假设：像素(p，q)和(s，t)均为边界像素，其灰度梯度的幅度和方向分别为G[f(p，q)]，G[f(s,t)]和φ[f(p，q)]，φ[f(s，t)]。按差分法计算灰度梯度幅度和梯度方向的公式如下：方法一：将梯度值大的像素连接起来按差分法计算灰度梯度幅度和梯度方向：方法一：将梯度值大的像素连接起来若同时满足条件：其中，T和A分别是灰度梯度及梯度方向的阈值，则可以将像素(p，q)和(s,t)相连。若在一个边缘像素的邻域内有一个以上的像素满

6、足上述条件，就应选择灰度梯度及梯度方向最为相似的一个像素与其相连。对所有可能的边缘像素均作这样的判断和处理就可能得到封闭的边界。由于用边缘检测模板也可能遗漏少量真正构成边界的像素，因此，用同样方法也可连接相距较近但不连续的边界像素构成连续边界。根据灰度梯度的相似性确定边界的示意图191813151612188580*161614141512808082*191116191917848788*151412171989878081*171018148584828588*111419138889898585*1910lO848881898480*111689828982818889*1514

7、87838180858181***********352l46917**352556847**855229847**247396585**984713573**86101031841**12610847895**6737710287**********************(a)表示原图像的一部分，标出部分像素的灰度值(*号表示图像其余部分，下同)。显然，一部分像素的灰度较低，在10-20之间，而另一部分像素的灰度较高，在80～90之间。(b