图像处理与识别张洪刚.doc

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1、黑白图像在每个点只有一个亮度值，而彩色图像则在每个点都具有红、绿、蓝3个亮度值。这3个值表示在不光波段上的强度，在人眼看来就是不同的颜色。4在对图像的研究和应用中，人们往往仅对图像中的某些部分感兴趣。这些部分常称为目标或前景（其他部分成为背景），它们一般对应图像中特定、具有独特性质的区域。为了辨识和分析目标，需要将这些有关区域分离提取出来，在此基础上才有可能对目标进一步利用，如进行特征提取和测量。图像分割就是把图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程。这些特征可以是灰度、颜色、纹理或几何性质等。目标可以对应单个区域，也可以对应多个区域。分割出的区域应该同时满足：（1）

2、分割出的图像区域的均匀性和连通性。均匀性是指该区域中所有像素点都满足基于灰度、纹理、色彩等特征的某种相似性准则，连通性是指该区域内存在连接任意两点的路径。（2）相邻分割区域之间针对选定的某种差异显著性。（3）分割区域边界应该规整，同时保证边缘的空间定位准确。图像分割可借助集合概念用如下比较正式的方法定义：令集合R代表整个图像区域，对R的分割可看做将R分成若干满足以下5个条件的非空子集（子区域），，…；（1）；（2）对所有的和，，有；（3）对1，2，…，有TRUE；（4）对，有FALSE；（5）对1，2，…，是连通的区域。其中代表所有在集合中元素的某种性质，是空集。上述条件（1）指

3、出分割所得到的全部子区域的总和（并集）应能包括图像中所有像素，或者说分割应将图像中的每个像素都分进某1个子区域中。条件（2）指出各个子区域是互不重叠，或者说1个像素不能同时属于2个区域。条件（3）指出在分割后得到的属于同一个区域中的像素应该具有某些相同特性，如颜色、纹理等。条件（4）指出在分割后得到的属于不同区域中的像素应该具有一些不同的特性。条件（5）要求同1个子区域内的像素应当是连通的。对图像的分割总是根据一些分割的准则进行的，条件（1）与条件（2）说明分割准则应能帮助确定各区域像素有代表性的特性。根据以上定义和讨论，可考虑按如下方法对分割算法进行分类。首先，对灰度图像的分割

4、常可基于像素灰度值的2个性质：不连续性和相似性。区域内部的像素一般具有灰度相似性，而在区域之间的边界上一般具有灰度不连续性。所以分割算法可据此分为利用区域间灰度不连续性的基于边界的算法和利用区域内灰度相似性的基于区域的算法。97图像中的目标由内部的区域点和边界点构成120区域的描述区域面积区域的面积描述了区域的大小，是描述区域的一个基本特征，对于一个区域R，设正方形像素的边长为单位长，则其面积A的计算公式为也就是说，区域的面积就是属于这个区域的像素点的个数。124