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时间:2020-11-28
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1、遥感图像的分割与描述概要图像分割概念:把图像按一定的规则划分出感兴趣的部分或区域叫做分割。分割也是一种标记过程,即对分割所得属于同一区域的像元点给予相同的标记值,例如可将感兴趣的不同区域分别标为数字1、2、3、……,其余作为背景标为0。0011112222222222220033333300000000000000000000000000000000000000图像分割目的:把图像分成一些带有某种专业信息意义的区域。分割原则:依据各个像元点的灰度不连续性进行分割,称为点相关的分割技术。依据同一区域具有相似的灰度特征和纹理
2、特征,寻找不同区域的边界,称为区域相关的分割技术。图像分割分割技术点相关的分割技术灰度取阈法边缘检测法边缘跟踪区域相关分割技术模板匹配区域生长图像分割点相关的分割技术灰度取阈法它是把灰度级分成许多区间,选用阈值来确定图像的区域或边界点的方法,是一种最常用、最简单的图像分割方法。直方图及阈值图像分割设一幅给定图像f(x,y)中的灰度级,由图可知,在图像f(x,y)中大部分像元是偏暗的,另外一些像元分布在较高的灰度级中。可以认为这是由一些具有较高灰度值的物体叠加在一个偏暗背景上所组成的图像。可以设一个阈值T,把直方图分成两个
3、部分,这样相应的在图像上也就勾画出了景物和背景之间的边界。阈值T将直方图分为A和B两部分,其选择原则是:使A部分尽量包含与背景相关联的灰度级,而B部分则包含景物的所有灰度级。图像分割为了找出水平方向和垂直方向上的边界。需要两次扫描图像f(x,y)。也就是说,在阈值T确定之后,可按下例步骤执行:第一步,对图像f(x,y)中的每一行进行检测,产生的中间图像f1(x,y)的灰度级遵循如下原则:图像分割第二步,对图像f(x,y)中的每一列进行检测,产生的中间图像f2(x,y)的灰度级遵循如下原则:图像分割为了得到被阈值T所定义的
4、景物和背景的边缘图像g(x,y),可用下述关系:图像分割这种灰度取阈法可以有以下各种具体形式。例如,适当地选择一个阈值后,再将每一像元灰度级和它进行比较,大于和等于阈值就重新分配以最大灰度(例如1),小于阈值就分配以最小灰度(例如0)、这样处理后就可以得到一个二值图像,并把景物从背景中显示出来。即图像分割若在图像f(x,y)的灰度动态范围内选取一个灰度区间[T1,T2]为阈值,则又可以得到下面两种二值图像,即图像分割另外,还有一种所谓半阈值方法,这种方法在保留边界的前提下,还保留景物的原来图像,分割时仅把背景表示成最白或
5、最黑。实现方法如下:图像分割灰度阈值的选取是否合适将严重影响图像的分割质量。当阈值选得太高(低)时,会把许多背景(景物)像元点误分为景物(背景)像元点。对于两类对象的图像,若其灰度分布的百分比已知,则可用试探的方法选取阈值,需掌握的原则是:只要使阈值化后图像的灰度分布百分比能达到已知的百分比数就可以了。图像分割最佳阈值的设置直方图分析法曲线拟合法边缘增强法图像分割直方图分析法基本思想:边界上的点的灰度值出现次数较少首先作出图像的直方图P(g),在直方图中找出两个局部极大值以及它们之间的极小值。设极大点分别为gl和gh,而
6、在它们之间的直方图的极小值点为gT。图像分割直方图分析法可以用参数KT进一步测定直方图双极性的强弱,从而判断所选阈值gT的有效性:当KT值很小时,说明直方图谷底高和谷底较低的峰高在数值上相差悬殊,这表明直方图有较强的双极性,因此,gT是一个有效的阈值。图像分割曲线拟合法在用直方图分析法确定极大、极小值时,往往会遇到困难,原因是直方图往往很粗糙和参差不齐。此时,可以用一个二次曲线来拟合直方图的谷底部分,设该曲线方程为式中a,b,c为拟合系数。于是直方图的谷底极小值点可取为其所对应的灰度值即可作为阈值。图像分割缺点:会受到噪
7、音的干扰,极小值不是预期的阈值,而偏离期望的值;改进:取两个峰值之间某个固定位置,如中间位置上。由于峰值代表的是区域内外的典型值,一般情况下,比选谷底更可靠,可排除噪音的干扰图像分割边缘增强法基本思想:如果直方图的各个波峰很高、很窄、对称,且被很深的波谷分开时,有利于选择阈值。为了改善直方图的波峰形状,我们只把区域边缘的像素绘入直方图,而不考虑区域中间的像素。用微分算子,处理图像,使图像只剩下边界中心两边的值。图像分割边缘增强法选取景物边界两侧点的灰度直方图的谷底作为阈值,具体实现方法如下:第一步,对每个像元点进行边缘增
8、强,即图像分割边缘增强法第二步,将所得到的梯度图转化为二值图,即取一阈值H,令第三步,用二值图像h(i,j)乘以原图,从而组成新图h(i,j)f(i,j),新图便是仅包含景物边界两侧点的图像,则新图直方图双峰中间的谷底所对应的灰度,即为所求之阈值。图像分割边缘增强法这种方法有以下优点:1)在景物和背景所占区域面积差别
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