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1、基于区域的分割图像分割统计模式识别统计模式识别，应用最广认为图像可能包含一个或多个物体，并且每个物体属于若干事先定义的类型、范畴或模式类别之一Evaluationonly.CreatedwithAspose.Slidesfor.NET3.5ClientProfile5.2.0.0.Copyright2004-2011AsposePtyLtd.对于给定的一幅含有多个物体的数字图像，模式识别的过程由三个阶段组成，如图所示图像分割特征抽取输入图像物体图像特征矢量分类物体类型“Bar”检测出各种物体，并把他们的图像
2、和其余景物分离对物体进行度量，即对物体进行定量分析估计输出仅仅是一种决策，确定每个物体应该归属的类别Evaluationonly.CreatedwithAspose.Slidesfor.NET3.5ClientProfile5.2.0.0.Copyright2004-2011AsposePtyLtd.基于阈值的分割图像阈值分割是一种广泛应用的分割技术，利用图像中要提取的目标物与其背景在灰度特性上的差异，把图像视为具有不同灰度级的两类区域(目标和背景)的组合，选取一个合适的阈值，以确定图像中每个象素点应该属于
3、目标还是背景区域，从而产生相应的二值图像可以大量压缩数据，减少存储容量，而且能大大简化其后的分析和处理步骤Evaluationonly.CreatedwithAspose.Slidesfor.NET3.5ClientProfile5.2.0.0.Copyright2004-2011AsposePtyLtd.但是，它对物体与背景具有较强对比的景物的分割很有效，而且总能用封闭连通的边界定义不交叠的区域设原始图像f(x,y)，以一定的准则在f(x,y)中找出一个合适的灰度值，作为阈值t，则分割后的图像g(x,y)
4、，可由下式表示：g(x,y)=1f(x,y)≥t0f(x,y)t或另外，还可以将阈值设置为一个灰度范围[t1,t2]，凡是灰度在范围内的象素都变为1，否则皆变为0，即g(x,y)=1t1≤f(x,y)≤t20其它Evaluationonly.CreatedwithAspose.Slidesfor.NET3.5ClientProfile5.2.0.0.Copyright2004-2011AsposePtyLtd.某种特殊情况下，高于阈值t的象素保持原灰度级，
5、其它象素都变为0，称为半阈值法，分割后的图像可表示为：g(x,y)=f(x,y)f(x,y)≥t0其它阈值分割图像的基本原理，可用下式表示：g(x,y)=ZEf(x,y)∈ZZB其它阈值阈值的选取时阈值分割技术得关键，如果过高，则过多的目标点被误归为背景；如果阈值过低，则会出现相反的情况Evaluationonly.CreatedwithAspose.Slidesfor.NET3.5ClientProfile5.2.0.0.Copyright2004-2011AsposePtyLtd.由此可见，阈值化分割算
6、法主要有两个步骤：1、确定需要的分割阈值2、将分割阈值与象素值比较以划分象素在利用阈值方法来分割灰度图像时一般都对图像有一定的假设。基于一定的图像模型的。最常用的模型：假设图像由具有单峰灰度分布的目标和背景组成，处于目标或背景内部相邻象素间的灰度值是高度相关的，但处于目标和背景交界处两边的象素在灰度值上有很大的差别。如果一幅图像满足这些条件，它的灰度直方图基本上可看作是由分别对应目标和背景的两个单峰直方图混合构成的。Evaluationonly.CreatedwithAspose.Slidesfor.NET
7、3.5ClientProfile5.2.0.0.Copyright2004-2011AsposePtyLtd.阈值选取方法直方图阈值分割法类间方差阈值分割法二维最大熵值分割法模糊阈值分割法Evaluationonly.CreatedwithAspose.Slidesfor.NET3.5ClientProfile5.2.0.0.Copyright2004-2011AsposePtyLtd.直方图阈值分割简单直方图分割法最佳阈值Evaluationonly.CreatedwithAspose.Slidesfor
8、.NET3.5ClientProfile5.2.0.0.Copyright2004-2011AsposePtyLtd.简单直方图分割法图像的灰度级范围为0,1,…l-1，设灰度级i的象素数为ni，则一幅图像的总象素N为N=∑i=0l-1ni灰度级i出现的概率定义为：pi=ni/N灰度图像的直方图反映一幅图像上灰度分布的统计特性，成为利用象素灰度作属性的分割方法的基础Evaluationonly.Createdwi
