图像分割与边缘检测全解ppt课件.ppt

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1、第五章：图像分割与边缘检测一．图像分割:二.边缘检测：三.轮廓跟踪:1.图像分割概述第五章：图像分割与边缘检测边缘检测轮廓跟踪图像分割定义:利用图像特征把图像分解成一系列有意义的目标或区域的过程称为图像分割图像特征统计特征：直方图、矩、频谱等视觉特征：区域的亮度、纹理或轮廓等目的：为图像理解和分析作准备。例如提取出感兴趣目标区域，目标可以对应单个区域，也可以对应多个区域。1.图像分割概述第五章：图像分割与边缘检测边缘检测轮廓跟踪图像分割①：在对一幅图象的分割结果中全部子区域的总和（并集）应能包括图象中所有象素（就是原图象）。②：在分割结果中各个子

2、区域是互不重叠的③：属于同一个区域中的象素应该具有某些相同特性。④：属于不同区域的象素应该具有一些不同的特性。⑤：同一个子区域内的任两个象素在该子区域内互相连通，或者说分割得到的区域是一个连通组元。1.图像分割概述第五章：图像分割与边缘检测边缘检测轮廓跟踪图像分割4连通和8连通1.图像分割概述第五章：图像分割与边缘检测边缘检测轮廓跟踪图像分割分类：1）区域分割按“有意义”的属性一致的原则，确定每个像元的归属区域，形成一个区域图。这种方法目前占主导地位。2）基于边缘提取的分割法先提取区域边界，再确定边界限定的区域。3）区域增长从像元出发（种子），按

3、“有意义”的属性一致的原则，将邻域中满足相似性准则的连通像元聚集成区域。2.阈值法第五章：图像分割与边缘检测边缘检测轮廓跟踪图像分割依据:属于同一区域的像元应具有相同或相似的属性，不同区域的像元属性不同。任务:寻求具有代表性的属性（如灰度）确定属性的阈值2.阈值法(简单图像的阈值分割)第五章：图像分割与边缘检测边缘检测轮廓跟踪图像分割2.阈值法(简单图像的阈值分割)第五章：图像分割与边缘检测边缘检测轮廓跟踪图像分割(a)(b)(c)(d)T=91T=130T=432.阈值法(P参数法)第五章：图像分割与边缘检测边缘检测轮廓跟踪图像分割设图像中目标

4、所占的面积s0与图像面积s之比为P=s0/s，用于目标所占图象面积已知的情况(图纸和公文图象)longintS=0;for(intk=0;k<255;k++){S+=Hist[k];if(S>=S0)break;}T=k;2.阈值法(峰谷法)第五章：图像分割与边缘检测边缘检测轮廓跟踪图像分割统计图像的灰度直方图，若其直方图呈双峰且有明显的谷，则将谷所对应的灰度值T作为阈值适用于目标和背景的灰度差较大，有明显谷的情况52.阈值法(最大类间方差法-otsu)第五章：图像分割与边缘检测边缘检测轮廓跟踪图像分割假定：图像的灰度区间为[0，L-1]，选择一

5、阈值T将图像的象元分为c1、c2两组。C1:f(i,j)=T象元数：w2灰度均值:m2均方差：22组内方差为w2=w112+w222组间方差为B2=w1(m1-m)2+w2(m2-m)2=w1w2(m1-m2)2m=(m1w1+m2w2)/(w1+w2)分析：组内方差越小，则组内象素越相似；改变T的取值，使B2/w2最大所对应的T就是阈值。2.阈值法(最佳熵自动门限法)第五章：图像分割与边缘检测边缘检测轮廓跟踪图像分割选择阈值使前景和背景的两个灰度级分布的有效信息为最大

6、门限t：目标W、背景B，[0，t]的分布和[t+1,L–1]的分布为2.阈值法(最佳熵自动门限法)第五章：图像分割与边缘检测边缘检测轮廓跟踪图像分割使熵H(t)取最大值的t，即最佳门限2.阈值法(最小误差分割)第五章：图像分割与边缘检测边缘检测轮廓跟踪图像分割目标：正态分布，密度p1(z)，均值μ1方差σ12背景：正态分布，密度p2(z)，均值μ2方差σ22目标像点数占总点数的百分比为θ，背景（1-θ）2.阈值法(最小误差分割)第五章：图像分割与边缘检测边缘检测轮廓跟踪图像分割当选定门限为t时，目标点错划为背景点的概率把背景点错划为目标点的概率总

7、错误概率目标概率2.阈值法(最小误差分割)第五章：图像分割与边缘检测边缘检测轮廓跟踪图像分割确定t,使误差最小2.阈值法(最小误差分割)第五章：图像分割与边缘检测边缘检测轮廓跟踪图像分割//迭代求最佳阈值iNewThreshold=（iMinGrayValue+iMaxGrayValue)/2;iThreshold=0;for(iIterationTimes=0;iThreshold!=iNewThreshold;iIterationTimes++){iThreshold=iNewThreshold;lP1=0;lP2=0;lS1=0;lS2=0

8、;2.阈值法(最小误差分割)第五章：图像分割与边缘检测边缘检测轮廓跟踪图像分割//求两个区域的灰度平均值for(i=iMinGrayVa