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1、第六章图象分割6.1概述人类感知外部世界的两大途径是听觉和视觉，尤其是视觉。视觉中图像信息是非常重要的一类信息。在一幅图像中,感兴趣目标通常占据一定的区域，如：灰度、轮廓、颜色、纹理等和它周围的图像有明显差别。这些特性差别或明显，或细微人眼觉察不出来。图像分割有助于这些图像信息获取和处理。应用：纸币识别、车牌、文字、指纹识别。图像识别的基础是图像分割，其作用是把反映物体真实情况的。占据不同区域的、具有不同特性的目标区分开来，并形成数字特征。图像分割质量的好坏直接影响后续图像处理的效果，甚至决定其成败。图像分割的作用对图像识别是至
2、关重要。图像分割图像识别预处理图像图像理解图像分割是指将一幅图像分解为若干互不交叠的、有意义的、具有相同性质的区域。好的图像分割应具备以下特征：(1)分割出来的各区域对某种性质（例如灰度，纹理）而言具有相似性，区域内部是连通的且没有过多小孔。(2)相邻区域对分割所依据的性质有明显的差异。(3)区域边界是明确的。什么是图像分割?若令集合R代表整个图象区域，对R的分割可看做将R分成若干个满足以下五个条件的非空的子集（子区域）R1,R2,…,Rn:（1）完备性：（2）独立性：对所有的i和j,i≠j,有Ri∩Rj=（3）单一性：对i=
3、1,2…,n,P(Ri)=TRUE;（4）互斥性：对i=j,有P(Ri∪Rj)=FALSE（5）连通性：对i=1,2,…,n,Ri是连通的区域。其中p(R)是对所有在集合R中元素的逻辑谓词。图象分割的定义基于亮度(灰度）值：两个基本特性：不连续性和相似性。第一类性质的应用途径是基于亮度的不连续变化分割图像,比如图像的边缘。第二类的主要应用类的主要应用途径是依据事先制定的准则将图像分割为相似的区域。图像分割方法图像分割算法基于亮度(灰度）值分割过程中处理策略分割过程中处理策略:分割过程中处理策略的不同，分割算法可分为并行算法：所有
4、判断和决定都可独立地和同时地作出的。串行算法：早期处理的结果可被其后的处理过程所得用。区别:一般串行算法所需计算时间常比并行算法在要长，但抗噪声能力也常较强(2)串行算法(1)并行算法图像分割算法边界(不连续性)区域(相似性)并行处理并行边界(PB)并行区域(PR)串行处理串行边界(SB)串行区域(SR)还没有一种通用的方法可以很好地兼顾上述五个约束条件完成不同的图像分割任务。原因在于实际的图像是千差万别的，还有一个重要原因在于图像数据质量的下降，包括图像在获取和传输过程中引人的种种噪声以及光照不均等因素。迄今为止，对图像分割的
5、好坏进行评价还没有统一的准则。6.2边缘检测图像的边缘对人的视觉具有重要意义。一般而言，当人们看一个有边缘的物体时，首先感觉到的便是边缘。边缘是一个区域的结束，也是另一个区域的开始．利用边缘可以分割图像。6.2边缘检测一条边缘是一组相连的像素集合这些像素位于两个区域的边界上。边缘与边界的区别：边缘是一个“局部”概念,一个区域的边界是一个具有整体性的概念。理想边缘模型:边缘是一组相连的像素集合，每个像素都处在灰度级跃变的一个垂直的台阶上。理想边缘水平剖面图(1)光学系统和其他图像采集的不完善性使得到的边缘是模糊的，边缘被模拟成具有
6、“类斜面”。斜坡部分与边缘的模糊程度成比例.(2)边缘点是包含于斜坡中的任意点，并且边缘成为一组彼此相连接的点集.(3)边缘的边缘的“宽度”取决于斜坡的长度.该长度取决于模糊程度.模糊的边缘使其变粗而清晰的边缘使其变得较细.边缘特点实际边缘水平剖面图边缘和导数边缘的剖面线边缘一阶导数边缘二阶导数xxxf”f’f（1）在灰度级变化的区域一阶导数为正(2)在灰度级不变的区域一阶导数为零。(3)在边缘与黑色一边相关的跃变点二阶导数为正(4)在边缘与亮色一边相关的跃变点二阶导数为负(5)沿着斜坡和灰度为常数的区域二阶导数为零。在图4中导
7、数的符号在从亮到暗的跃变中边缘处取反。沿着剖面线斜面的变化点从左到右进入和离开获得结论：一阶导数可以用于检测图像中的一个点是否是边缘的点(也就是判断一个点是否在斜坡上)。二阶导数的符号可以用于判断一个边缘像素是在边缘亮的一边还是暗的一边。二阶导数的附加性质:(1)对图像中的每条边缘二阶导数生成两个极值(一个不希望得到的特点)(2)一条连接过零点的虚构直线将在边缘中点附近穿过，该性质对于确定粗边线的中心非常有用。图象剖面一阶二阶边缘和导数阶跃边缘、脉冲边缘、屋顶边缘的灰度剖面线及其一阶、二阶导数。边缘点的判定判断一个点是否为边缘点
8、的条件：该点的灰度变化（一阶导数）必须比指定的门限大。一组这样的依据事先定好的连接准则相连的边缘点就定义为一条边缘。如果选择使用二阶导数,则边缘点定义为它的二阶导数的零交叉点。分割的关键问题是如何将边缘线段组合成更长的边缘。应该注意到,这些定义并不能保证在一幅图
