第五章图像分割(二)

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图像分割

图像分割的方法体系
基于阈值的分割方法
阈值法的基本思想是基于图像的灰度特征来计算一个或多个灰度阈值，并将图像中每个像素的灰度值与阈值相比较，最后将像素根据比较结果分到合适的类别中。因此，该类方法最为关键的一步就是按照某个准则函数来求解最佳灰度阈值。 1.灰度阈值分割法
灰度阈值分割法是一种最常用的并行区域技术，它是图像分割中应用数量最多的一类。阈值分割方法实际上是输入图像f到输出图像g 的如下变换：灰度阈值分割法是一种最常用的并行区域技术，它是图像分割中应用数量最多的一类。
形状特征
通常情况下，形状特征有两类表示方法，一类是轮廓特征，另一类是区域特征。图像的轮廓特征主要针对物体的外边界，而图像的区域特征则关系到整个形状区域。
各种基于形状特征的检索方法都可以比较有效地利用图像中感兴趣的目标来进行检索，但它们也有一些共同的问题，包括：
1.目前基于形状的检索方法还缺乏比较完善的数学模型；
3.自适应阈值：
在许多情况下，物体和背景的对比度在图像中的各处不是一样的，这时很难用一个统一的阈值将物体与背景分开。这时可以根据图像的局部特征分别采用不同的阈值进行分割。实际处理时，需要按照具体问题将图像分成若干子区域分别选择阈值，或者动态地根据一定的邻域范围选择每点处的阈值，进行图像分割。这时的阈值为自适应阈值
其中，T为阈值，对于物体的图像元素g(i,j)=1，对于背景的图像元素g(i,j)=0。
由此可见，阈值分割算法的关键是确定阈值，如果能确定一个合适的阈值就可准确地将图像分割开来。阈值确定后，将阈值与像素点的灰度值逐个进行比较，而且像素分割可对各像素并行地进行，分割的结果直接给出图像区域。
阈值分割的优点是计算简单、运算效率较高、速度快。在重视运算效率的应用场合(如用于硬件实现)，它得到了广泛应用。人们发展了各种各样的阈值处理技术，包括全局阈值、自适应阈值、最佳阈值等。

图像分割综述

摘要图像分割是把图像划分为有意义的若干区域的图像处理技术，分割技术在辅助医学诊断及运动分析、结构分析等领域都有着重要的研究价值和广泛的应用发展前景。

在阅读大量文献的基础上，本文对图像分割技术的理论基础、发展历程及图像分割方法的热点、难点问题进行了分类综述，对不同分割算法优缺点进行了总结和归纳，并对图像分割的发展趋势进行了初步的展望和预测。

在此基础上，为了对图像分割理论有更直观的认识，本文选取并行边界算法和分水岭算法这两种方法，用MATLAB软件进行了基础的仿真，并对结果进行了分析和总结，本文重点对一些近年来新兴的算法，比如水平集（Level-set）算法、马尔科夫随机场算法（Markov）、模糊算法、遗传算法、数学形态学算法等进行了概略性的探讨，对这些新兴算法的特点、原理、研究动态进行了分析和总结。

关键词：图像分割；边界；区域；水平集；马尔科夫AbstractImage segmentation is an image processing technology that divides the image into a number of regions. Image segmentation has very important significance in supporting medical diagnosis, motion analysis, structural analysis and other fields.Based on recent research, a survey on the theory and development of image segmentation, hot and difficult issues in image segmentation is given in this article. And describes the characteristics of each method as well as their respective advantages and disadvantages in image segmentation .This article introduces and analyzes some basic imaging and image segmentation methods in theory and describes the development trends of medical image segmentation. To have a better understanding of image segmentation, I use MATLAB software to stimulate on images about the parallel edge algorithms and watershed algorithm. And the analysis of the segmentation results is given in the article.This article introduces and analyzes the new algorithms in recent years such as Level-set algorithm, Markov algorithm, Fuzzy algorithm, Genetic algorithm and Morphological algorithm. In this paper, the features, theory and research trends of these algorithms are analyzed and summarized.Keywords: Image segmentation; Border; Area；Level-set；Markov第1章引言1.1 图像分割的背景和重要作用图像是传达信息的一种方式，图像中含有大量的有用信息，理解图像并从图像中抽取信息以用来完成其他工作是数字图像技术中一个重要的应用领域，而理解图像的第一步就是图像的分割。

图像分割方法

图像分割方法图像分割是计算机视觉领域中的一个重要问题，它旨在将图像分成具有语义信息的区域。

图像分割在许多应用中都扮演着重要的角色，比如医学图像分析、自动驾驶、图像检索等。

针对不同的应用场景，有多种图像分割方法被提出并应用于实际问题中。

本文将介绍几种常见的图像分割方法，并对它们的原理和特点进行简要的分析。

1. 阈值分割。

阈值分割是一种简单而有效的图像分割方法。

其基本思想是将图像的灰度值按照设定的阈值进行划分，从而将图像分成不同的区域。

对于灰度图像，可以根据像素的灰度值与设定的阈值进行比较，将像素分为目标和背景两类。

阈值分割方法简单易行，但对光照变化和噪声敏感，对于复杂背景和多目标分割效果有限。

2. 边缘检测分割。

边缘检测分割是一种基于图像边缘信息的分割方法。

其基本思想是利用图像中目标与背景之间的边缘信息进行分割。

常用的边缘检测算子有Sobel、Prewitt、Canny等。

通过检测图像中的边缘信息，可以将图像分成具有明显边界的区域。

边缘检测分割方法对光照变化和噪声具有一定的鲁棒性，但在边缘连接处容易出现断裂和断点。

3. 区域生长分割。

区域生长分割是一种基于像素生长的分割方法。

其基本思想是从种子点开始，根据一定的生长准则逐步将与种子点相邻且满足条件的像素加入到同一区域中，直到满足停止准则为止。

区域生长分割方法适用于具有明显区域特征的图像，对于光照变化和噪声具有一定的鲁棒性，但对于种子点的选择和生长准则的确定比较敏感。

4. 基于深度学习的分割方法。

随着深度学习技术的发展，基于深度学习的图像分割方法逐渐成为研究热点。

深度学习模型如FCN、U-Net等在图像分割领域取得了显著的成果。

这些方法利用卷积神经网络对图像进行端到端的学习，能够有效地提取图像的语义信息，对于复杂背景和多目标分割效果较好。

总结。

图像分割是计算机视觉领域中的重要问题，有许多方法可以用来实现图像分割。

不同的方法适用于不同的应用场景，具有各自的特点和局限性。

05二值图像分析

1）提取的目标中存在伪目标物； 2）多个目标物中，存在粘连或者断裂； 3）多个目标物存在形态的不同。
二值图像及其意义
图像定义
一副数字图像是一个二维阵列，阵列元素值称为灰度值或亮度值。
二值图像定义
只有黑、白两级灰度的图像。分别用1和0表示。
二值图像优点
去掉无关信息的干扰几何与拓扑特性的表示与分析节省资源
L = bwlabel(BW,4) [r, c] = find(L==2); rc = [r c]
区域边界—边界跟踪算法
参考“预处理”部分
距离测量
参考"基础"一章对应内容
描述二值图像的特征
• 基于边界的特征
– 链码、边界长度、边界标记、边界形状数
• 基于区域的特征
– 四叉树、围绕区域、骨架、面积、质心、密度、区域形状数、不变矩、拓扑特征
第五章二值图像分析 Chapter 5 Binary Image Analysis
Ref. Book
• 二值图像分析基本过程预处理-->二值化-->图像描述(特征提取)-->分析识别
(预处理和二值化过程参考前面章节)
二值图像分析的意义
经过图像分割之后，获得了目标物与非目标物两种不同的对象。但是提取出的目标物存在以下的问题：
L=N *=L，N中小标号
连通成分标记 — 序贯算法
• [L, num] = bwlabel(BW, n)
BW = logical (... [1 1 1 0 1 1 0 0; 1 1 1 0 1 1 0 0; 1 1 1 0 1 0 0 0; 1 1 1 0 0 0 1 0; 1 0 1 0 0 0 1 0; 1 0 1 0 0 1 1 0; 1 1 1 0 0 1 0 0; 1 1 1 0 0 0 0 1]);

图像分割技术的使用教程与案例分析

图像分割技术的使用教程与案例分析图像分割是计算机视觉领域的重要研究方向，它指的是将图像分成若干个具有相似特征的区域。

图像分割广泛应用于医学图像分析、目标检测、无人驾驶等领域。

本文将详细介绍图像分割技术的使用教程，并分享一些经典案例分析。

一、图像分割的基础原理图像分割的目标是将图像中的每个像素分配到对应的区域，使得同一区域内的像素具有相似的特征。

常用的图像分割方法包括基于阈值、边缘检测、区域生长、聚类等。

1. 基于阈值的分割方法：这是最简单且常用的分割方法，通过设定阈值，将图像中灰度值高于或低于阈值的像素分为不同的区域。

可以根据应用场景的需求来选择适当的阈值。

2. 边缘检测：边缘检测可以提取图像中的边界信息，然后根据边界信息将图像分割成不同的区域。

常用的边缘检测算法包括Sobel、Canny等。

3. 区域生长：区域生长是根据像素的相似性原则进行的，从种子像素开始，将与之相邻且相似的像素归为同一区域，逐步扩展分割区域。

区域生长的效果受到种子的选择、相似性准则的设定等因素的影响。

4. 聚类：聚类方法将图像像素聚合成若干个具有相似特征的集群，进而实现对图像的分割。

常用的聚类方法有K-means、Mean-shift等。

二、图像分割工具的使用教程在实际应用中，图像分割常常借助计算机软件或工具进行。

以下是两个常用的图像分割工具的使用教程。

1. OpenCVOpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。

下面是使用OpenCV进行图像分割的简单示例：（1）导入必要的库：```pythonimport cv2import numpy as np```（2）读取图像：```pythonimage = cv2.imread('image.jpg')```（3）将图像转换成灰度图像：```pythongray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)```（4）使用阈值方法进行分割，以获得二值图像：```pythonret, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)```（5）显示分割结果：```pythoncv2.imshow('Segmentation', binary)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()```2. MATLABMATLAB是一种常用的科学计算工具，也提供了丰富的图像处理与分析函数。

数字图像处理图像分割

如果检测结果小于给定的阈值，就把两个区域合并。
5.3 区域分割
2 分裂合并法实际中常先把图像分成任意大小且不重叠的区域，然后再
合并或分裂这些区域以满足分割的要求,即分裂合并法.一致性测度可以选择基于灰度统计特征(如同质区域中的方差),假
设阈值为T ,则算法步骤为: ① 对于任一Ri，如果 V (Ri ) T ，则将其分裂成互不重叠的四
3 影响因素
多特征阈值分割
a 灰度及平均灰度(3×3区)二维直方图
－－若集中于对角线区则表示灰度均匀平均灰度
区。
边界
－－若远离对角线者（灰度与平均灰度不同）是区域边界。
背景
（近对角线构成直方图有明显峰值及阈值，远离对角线者可用灰度平均值作为阈值，用于区分两个区）。
目标边界
灰度
3 影响因素多特征阈值分割 b 灰度与灰度梯度图
5.4 Hough变换
Hough变换是一种检测、定位直线和解析曲线的有效方法。它是把二值图变换到Hough参数空间，在参数空间用极值点的检测来完成目标的检测。下面以直线检测为例，说明Hough变换的原理。
域，直到区域不能进一步扩张； Step4：返回到步骤1，继续扫描直到所有像素都有归属，则结束整
个生长过程。
5.3 区域分割
1 区域生长法区域生长法生长准则
基于区域灰度差方法
讨论：生长准则与欠分割或过分割现象
10477 10477 01555 20565 22564
11577 11577 11555 21555 22555
C1的平均值：1
m
ipi
iT 1 w1
(T )
1 w(T )
m
其中, ipi w00 w11 是整体图像的灰度平均值

机器学习知识：机器学习中的图像分割

机器学习知识：机器学习中的图像分割随着人工智能技术的日益发展，图像分割技术在计算机视觉领域中扮演着越来越重要的角色。

图像分割是一种将图像切割成不同区域/像素的过程，每个区域/像素都具有独特的颜色、强度、纹理、形状等特征。

应用广泛的图像分割任务包括目标检测、医学图像分析、卫星图像处理等。

现在我将为大家详细介绍一下机器学习中的图像分割。

一.图像分割的定义图像分割是一种将图像切割成不同区域/像素的过程，每个区域/像素都具有独特的颜色、强度、纹理、形状等特征。

图像分割可以帮助我们更好地理解图像，同时也是许多计算机视觉算法的前提和核心步骤。

图像分割也是将数字图像转化为计算机可以使用的更简单、更具有代表性的表示形式。

二.常见的图像分割算法1.基于阈值的分割算法基于阈值的分割算法是最简单、最快捷的图像分割算法之一。

该算法基于图像中像素的灰度值，对像素根据其灰度值进行“黑白分割”，然后还可以运用形态学处理等操作，提高分割效果。

基于阈值的分割算法的速度快，因此非常适用于处理大量图像。

2.区域增长算法区域增长算法是一种通过像素间的邻接关系逐渐生成图像分割的方法。

该算法使用一个生长过程，将像素合并成区域。

在这个过程中，每个像素都有一个初始颜色和下一次生长时应该具有的颜色。

通过比较邻近像素间的颜色，从而判断在哪些位置进行分割。

区域增长算法可以自动确定最终分割的颜色，同时也可以检测边缘，因此非常适合处理那些具有复杂纹理的图像。

3.基于聚类的分割算法基于聚类的分割算法是一种常用的图像分割方法，该算法将所有像素分成不同的组/簇。

组/簇的个数可以由用户指定，也可以根据算法自动调整。

处理步骤分为三步，首先将像素用多维特征表示，然后使用聚类算法将像素聚类成不同的组/簇，最后通过应用分割后每个像素与组/簇之间的关系来实现图像分割。

基于聚类的分割算法比基于阈值的分割算法更加精细，同时也更加容易应用于复杂的纹素分布中。

4.基于卷积神经网络的分割算法卷积神经网络（CNN）是一种深度学习算法，近年来在图像分割中应用越来越广泛。

图像分割的常用方法

图像分割的常用方法
1. 阈值分割：根据像素灰度值与预设阈值之间的大小关系将图片分成黑白两个部分，常用于二值化处理。

2. 区域生长：利用像素之间的空间连通关系，从种子像素开始，将与其相邻的像素逐步合并成同一个区域。

3. 全局图像分割：将图像分成多个颜色或灰度级别，然后根据图像亮度、颜色、纹理、空间信息等特征进行分类，常用于分类、检测、识别等任务。

4. 模型分割：使用先前训练好的模型对图像分类和分割。

例如，利用卷积神经网络(CNN) 对图像进行分类和分割。

5. 基于图的分割：将图像转换成图形结构，建立节点之间的连接关系，通过图形算法对图形进行分割。

6. 边缘检测：检测图像中的边缘线条并将其分割出来，常用于目标检测和识别。

7. 水平集分割：该方法使用曲线(水平集) 对图像进行分割，可以在不同曲线之间自由地移动，因此在较复杂的图像中可以得到更好的分割效果。

《数字图像处理》复习重点总结(杂)

出 //非几何变换：原图灰度为 f(x,y),g(x,y)=T[f(x,y)], 没有位置变化，灰度值变换 R=T(r),R,r∈(0~255)//
3 模板运算、应用（★）：所谓模板就是一个系数矩阵（必须为奇数列）；模板大小：经常是奇数；模板系
数: 矩阵的元素 w1 w2 w3 w4 w5 w6 w7 w8 w9。对于某图象的子图像：z1 z2 z3 z4 z5 z6 z7 z8 z9z5 的模板运
第三章：图像变换 1 图像变换、基本运算方法：加减法：C(x,y) = A(x,y) ±B(x,y) 乘法：C(x,y) = A(x,y) * B(x,y) //求反：g(x,y) = 255 - f(x,y) 异或：g(x,y) = f(x,y) ⊕ h(x,y) 或：g(x,y) = f(x,y) ∪ h(x,y)与：g(x,y) = f(x,y) ∩ h(x,y) //
腐蚀；定义：B • S =（B ⊕ S）⊗ S；结果：1）填充对象内细小空洞 2）连接邻近对象 3）在不明显改变面积前提下,平滑对象的边缘
第六章：图像特征提取与识别 1 表示方法： ①链码,定义：1）链码是一种边界的编码表示法。2）用边界的方向作为编码依据。为简化边界的描述。一般描述的是边界点集。②区域骨架 ,概念,反映什么特性骨架：中轴线。设:R 是一个区域,B 为 R 的边界点,对于 R 中的点 p,找 p 在 B 上“最近”的邻居。如果 p 有多于一个的邻居,称它属于 R 的中轴（骨架） 2 边界特性： ①形状数（★）形状数定义：最小差分链码。要会算：差分链码,最小差分链码。差分链
第五章：图像分割 1 图像分割的定义和五大特性 // 令集合 R 代表整个图像区域,对 R 的分割可看作将 R 分成 N 个满足一下五个条件的非空子集（子区域）R1,R2…RN: ①完备性: i=1 到 N 对 Ri 求和=R②独立性（各子区互不重叠）： i,j,i≠j,有 Ri∩Rj= ③单一性（同子区具有某些相同特性）：对 i=1,2…N,有 P(Ri)=TRUE ④互斥性（不同子区具有某些不同特性）：对 i≠j,有 P(Ri∪Rj)=FALSE ⑤连通性（同子区像素具有连通性）：对 i=1,2,...,N, Ri 是连通的区域 // 对图像的划分满足以上定义,则 Ri（i-1,2,3…n）就称为 R 的分割。 // 2 边缘检测：（★）边缘连接,模板运算的概念,和锐化模板有区别,Huff 变换。// 基于边缘检测的霍夫变换的原理：把直线上点的坐标变换到过点的直线的系数域,通过利用共线和直线相交的关系,使直线的提取问题转化为计数问题。 3 阈值分割：通过取灰度门限对图像像素进行分类,该方法基于：（1）同一分割区域内由灰度值相近的像素点组成；（2）目标物和背景、不同目标物之间的灰度值有明显差异,可通过取门限区分。 // 4 区域生长（★）：// 根据所用邻域方式和相似性准则的不同,区域生长法可以分为简单生长（像素+像素）、质心生长法（区域+像素）和混合生长法（区域+区域）//①简单生长法：按时限确定的相似性准则,生长点（种子点为第一生长点）接收（合并）其邻域（比如 4 邻域）的像素点,该区域生长。接收后的像素点成为成长点,其值取种子点的值。重复该过程,直到不能生长为止,到此该区域生成。简单生长法的相似性准则为： |f(m,n)-f(s,t)|<T1, 其中 f(s,t)为种子(s,t)处的灰度值,f(m,n)为（s,t)邻域点（m,n)的灰度值,T1 为相似门限。F(s,t) 始终取种子点的值,因此这种方法对种子点的依赖性强 // ②质心生长法：相似性准则变为：|f(m,n)-f(s,t)|<T2, 这里的 f(s,t)(带上划线)是已生长区域内所有像素（所有生长点）的灰度平均值。即用已生成区域的像素灰度均值（类似质心）作为基准,这样就可以客服简单生长法中过分依赖种子点的缺陷。 // √5 数学形态学方法： 1) 腐蚀：定义：E = B ⊗ S = { x,y | Sxy⊆ B}；结果：使二值图像减小一圈；算法：·用 3x3 的结构元素,扫描图像的每一个像素；·用结构元素与其覆盖的二值图像做“与”操作；·如果都为 1,结果图像该像素为 1。否则为 0。2）膨胀：定义：E = B ⊕ S = { x,y | Sxy∩B ≠Ф}；结果：使二值图像扩大一圈；算法：·用 3x3 的结构元素,扫描图像的每一个像素；·用结构元素与其覆盖的二值图像做“与”操作； ·如果都为 0,结果图像该像素为 0。否则为 1。3）开运算：思路：先腐蚀,再膨胀；定义：B o S = （B ⊗ S）⊕ S；结果：1）消除细小对象 2）在细小粘连处分离对象 3）在不改变形状的前提下,平滑对象的边缘。4）闭运算：思路：先膨胀、再

图像处理中的边缘检测和图像分割

图像处理中的边缘检测和图像分割在计算机视觉领域中，图像处理是一项非常重要的技术。

其中，边缘检测和图像分割是两个关键环节。

本文将从边缘检测和图像分割的基本概念入手，详细介绍它们的原理和应用。

一、边缘检测1、基本概念边缘是指图像中亮度、颜色等性质发生突然变化的地方。

边缘检测就是在图像中寻找这些突然变化的地方，并将它们标记出来。

在实际应用中，边缘检测可以用于目标跟踪、物体检测等方面。

2、常见方法常见的边缘检测算法有Canny、Sobel、Laplacian等。

其中，Canny算法是一种广泛使用的边缘检测算法，其基本原理是通过计算图像中每个像素点的梯度值和方向，来判断该点是否为边缘。

Sobel算法则是利用了图像卷积的思想，先对图像进行卷积操作，再计算得到每个像素点的梯度值。

Laplacian算法则是通过计算图像中每个像素点的二阶导数，来寻找亮度突变的地方。

3、应用场景边缘检测常用于在图像中寻找物体的轮廓线，或者分离图像中的前景和背景等方面。

例如在计算机视觉中的人脸识别中，边缘检测可以用于提取人脸的轮廓线，以便于后续的特征提取和匹配。

二、图像分割1、基本概念图像分割是把图像中的像素点分成不同的区域，以便于更好地理解和处理图像。

分割的结果通常是一个二值图像，其中每个像素点被标记为前景或者背景。

在实际应用中，图像分割可以用于目标检测、图像识别等方面。

2、常见方法常见的图像分割算法有阈值分割、聚类分割、边缘分割等。

其中，阈值分割是一种较为简单且常用的分割算法，其原理是为图像中每个像素点设置一个阈值，大于阈值的像素点被标记为前景，小于阈值的则为背景。

聚类分割算法则是通过对图像中像素点进行聚类操作，来划分不同的区域。

边缘分割则是利用边缘检测的结果，将图像分成前景和背景两个部分。

3、应用场景图像分割可以应用于诸如目标检测、图像识别、医学图像分析等方面。

例如在医学图像分析中，图像分割可以用于将CT或MRI图像中的组织分割成肝、肿瘤等不同的部分，以便于医生更好地进行预测和治疗决策。

图像分割水平集方法

图像分割水平集方法图像分割是计算机视觉中的重要任务之一，它旨在将一幅图像分割成若干个具有相似特征的区域。

水平集方法是一种常用的图像分割方法，它通过曲线演化的方式来实现分割过程。

本文将介绍图像分割的基本概念，并详细介绍水平集方法的原理及应用。

一、图像分割的基本概念图像分割是指将一幅图像划分成若干个区域，使得每个区域内的像素具有相似的属性。

图像分割在计算机视觉中具有广泛的应用，如目标检测、边缘提取、图像识别等。

常用的图像分割方法包括基于阈值、基于边缘和基于区域的方法。

基于阈值的图像分割方法是指通过设定一定的阈值，将图像中像素的灰度值与阈值进行比较，将灰度值大于或小于阈值的像素分别划分到不同的区域。

这种方法简单快速，适用于对比度较明显的图像分割任务。

基于边缘的图像分割方法是指通过检测图像中的边缘信息来进行分割。

边缘是指图像中颜色、亮度等属性发生突变的位置。

常用的边缘检测算法包括Sobel、Canny等，通过提取图像中的边缘信息，可以将图像划分成若干个相邻的区域。

基于区域的图像分割方法是指将图像中的像素根据其属性进行区域合并或划分。

这种方法通常包括生长式算法、切割式算法等。

生长式算法从种子点出发，逐步将与其相邻且具有相似属性的像素合并到同一区域；切割式算法通过对图像进行分割树构建，然后再进行自底向上的切割操作。

二、水平集方法的原理水平集方法是一种基于曲线演化的图像分割方法，它通过对图像中的曲线进行演化，并利用曲率等特征来进行分割。

水平集方法常用的表达形式是一个函数，称为水平集函数，它可以表示曲线或曲面在图像中的变化。

水平集方法的核心思想是对水平集函数进行演化，使其能够逐渐收敛到目标分割结果。

演化过程中，水平集函数会受到图像梯度、曲率等信息的作用，从而逐渐改变其形状，并最终达到分割的目标。

水平集方法的演化过程通常由以下几个步骤组成：1. 初始化水平集函数：通过设定起始曲线或曲面来初始化水平集函数，起始曲线通常在图像中具有明显的特征。

网络视频监控后端设备2画面分割器课件

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第二节画面分割器
第五章后端设备
视频矩阵的分类按实现视频切换的不同方式, 视频矩阵分为模拟矩阵和数字矩阵。
模拟矩阵视频切换在模拟视频层完成。信号切换主要是采用单片机或更复杂的芯片控制
模拟开关实现。
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第二节画面分割器
第五章后端设备
数字矩阵视频切换在数字视频层完成, 这个过程可以是同步的也可以是异步的。数字
视频分配器
视频分配器
视频分配器
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第二节画面分割器视频分配器
第五章后端五章后端设备
矩阵
矩阵
矩阵
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第二节画面分割器
第五章后端设备
视频矩阵视频矩阵是指通过阵列切换的方法将m路视频信号任意输出至n路监看设备上
的电子装置，一般情况下矩阵的输入大于输出即m>n。是在多路信号输入的情况下，可独立地根据需要选择多路(包括1路)信号从任意一个输入通道切换到任意一个输出通道显示。有一些视频矩阵也带有音频切换功能，能将视频和音频信号进行同步切换，这种矩阵也叫做视音频矩阵。目前的视频矩阵就其实现方法来说有模拟矩阵和数字矩阵两大类。视频矩阵一般用于各类监控场合。
矩阵的核心是对数字视频的处理, 需要在视频输入端增加AD转换, 将模拟信号变为数字信号, 在视频输出端增加DA转换, 将数字信号转换为模拟信号输出。视频切换的核心部分由模拟矩阵的模拟开关, 变将成了对数字视频的处理和传输。随着数字技术的高速发展, 软硬件水平的提高, 不断有高性能的DSP和高速的总线得到应用, 使基于数字技术的视频矩阵方案能够得以实现。
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第二节画面分割器
第五章后端设备
数字视频矩阵的分类包交换型数字视频矩阵

使用马尔科夫随机场进行图像分割的技巧(Ⅱ)

马尔科夫随机场(Markov Random Field, MRF)是一种常用于图像分割的技术。

图像分割是指将图像分成若干个具有一定意义的区域或者对象。

MRF能够充分考虑图像中像素之间的相关性，从而有效地进行图像分割。

本文将介绍使用MRF进行图像分割的一些技巧。

一、 MRF的基本原理MRF是一种概率图模型，它描述了一个随机场在给定一些观测值的条件下的联合概率分布。

在图像分割中，MRF将图像中的像素看作随机变量，并且考虑它们之间的相互作用。

MRF的基本原理是通过定义一些能量函数来描述图像的分割结果，然后利用最小化能量函数的方法得到最优的分割结果。

二、 MRF的参数估计MRF中的参数估计是一个重要的步骤，它决定了MRF模型的准确性。

常用的参数估计方法有极大似然估计和最大后验概率估计。

极大似然估计是通过最大化观测数据的似然函数来估计参数，而最大后验概率估计则是在极大似然估计的基础上加上先验分布对参数进行约束。

合理的参数估计能够使MRF模型更准确地描述图像的特征和结构，从而提高图像分割的准确性。

三、 MRF的图割方法MRF的图割方法是一种常用的图像分割算法。

它利用图论中的最小割最大流定理来进行图像分割。

该方法将图像中的像素看作图中的节点，像素之间的相互作用看作图中的边。

然后通过最小割最大流定理来找到最优的分割结果。

图割方法能够有效地处理图像中的纹理和边缘信息，从而得到更好的分割效果。

四、 MRF的条件随机场方法条件随机场(Conditional Random Field, CRF)是一种常用的无向图模型，它可以用于建模标注问题和分类问题。

在图像分割中，CRF可以有效地考虑像素之间的空间相关性和颜色相似性，从而得到更准确的分割结果。

CRF方法在图像分割中的应用越来越广泛，它能够有效地处理各种复杂的图像分割问题。

五、 MRF的深度学习方法近年来，深度学习技术在图像分割领域取得了很大的进展。

MRF与深度学习的结合也成为了研究的热点之一。

图像分割算法的原理及实现

图像分割算法的原理及实现图像分割是一种将图像按照某种特定的准则进行拆分的技术，它被广泛应用于计算机视觉领域中的目标定位、图像识别以及医疗领域的病变检测等领域。

图像分割算法的实现要点包括图像特征提取、分割方法选择、分割效果评估等内容。

本文将从原理和实现两个层面对图像分割算法进行深入讲述。

一、图像分割算法原理的概述1.1 图像分割算法的基本原理图像分割是将图像按照其特征和相似性划分为若干个具有这些特征的部分的过程。

通常情况下，图像分割的基本原理是：首先通过预处理将图像中的噪声去除或减小，再进行特征提取来识别图像中感兴趣的目标或区域；接着根据预先设定的分割方法将图像划分为若干个子目标或子区域。

1.2 图像分割算法基本分类按照分割策略，图像分割算法可分为以下三类。

1.2.1 基于阈值的图像分割算法基于阈值的图像分割算法，是将图像根据像素值的分布情况进行分割。

分割时，选择一个阈值，通过枚举阈值的不同取值，找到最佳分割点，将图像分成两个子区域。

此类方法实现简单，但对于复杂场景和多目标识别效果会比较差。

1.2.2 基于区域的图像分割算法这类方法首先根据图像特征将图像中不同的区域分割出来，再通过分割区域外的连续边界将相邻区域进行合并。

1.2.3 基于边缘处理的图像分割算法这类方法首先对图像中的边缘进行检测，再根据边缘连接将图像区域划分为不同的部分。

此类方法对噪声敏感较小，但对于曲线和空间位置的变化比较大的图像难以处理。

二、图像分割算法实现的方法和技术2.1 图像特征提取在实现图像分割的过程中，需要对图像进行特征提取。

主要有以下两种方法。

2.1.1 基于像素点的特征提取方法这种方法主要是根据像素点的位置、颜色等特征进行分割。

其中，像素点的位置是指在图像中的坐标位置，而像素点的颜色是指在图像中的颜色属性。

2.1.2 基于图像区域的特征提取方法这种方法是根据不同区域的纹理、形状或颜色等进行分割。

该方法常用的特征提取技术包括SIFT、SURF、LBP等。

数字图像处理---图像分割

数字图像处理---图像分割图像分割概述图像分析概念：对图像中感兴趣的⽬标进⾏检测和测量，以获得它们的客观信息，从⽽建⽴对图像的描述步骤：1. 图像分割2. 特征识别3. 对象分类4. 建⽴联系概述图像分割概念：将图像划分为互不重叠的区域并提取感兴趣⽬标的技术基本策略：基于灰度值的两个基本特性：不连续性和相似性通过检测不连续性先找边，后确定区域通过检测相似性，在⼀定阈值下找到灰度值相似区域，区域外轮廓即为对象边界⽅法基于边缘的分割⽅法：先提取区域边界，再确定边界限定区域区域分割：确定每个像素归属区域，从⽽形成区域图区域⽣长：将属性接近的连通像素聚集成区域分裂-合并分割：即存在图像划分，也存在图像合并边缘检测算⼦---边缘分割法边缘定义：图像中像素灰度有阶跃变化或屋顶变化的像素的集合分类：阶跃状屋顶状特点：属于⾼频信号区域往往为闭合连线边缘检测流程滤波⇒增强⇒检测⇒定位边缘检测算⼦基本思想：计算局部微分算⼦⼀阶微分：⽤梯度算⼦进⾏运算特点：对于阶跃状变化会出现极⼤值（两侧都是正值，中间最⼤）对于屋顶状变化会过零点（两侧符号相反）不变部分为0⽤途：检测图像中边的存在注意事项：由于结果图中存在负值，因此需要处理后使⽤处理⽅法：取绝对值加最⼩值阈值法⼆阶微分：通过拉普拉斯算⼦计算特点：对于阶跃状变化会过零点（两侧符号相反）对于屋顶状变化会出现负极⼤值（两侧都是正值，中间最⼩）不变部分为0⽤途：检测图像中边的存在常⽤边缘检测算⼦Roberts 算⼦Prewitt 算⼦Sobel 算⼦Kirsch 算⼦Laplacian 算⼦Marr 算⼦交叉⽅向⼀阶锐化问题：锐化处理结果对具有矩形特征的物体的边缘提取较为有效，但是对于不规则形状的边缘提取，则存在信息上的缺损解决思想：利⽤⽆⽅向的锐化算法交叉微分算⼦交叉Roberts 算⼦公式：f ′x =|f (x +1,y +1)−f (x ,y )|f ′y =|f (x +1,y )−f (x ,y +1)|模板:f ′x =−1001,f ′y =01−1特点：算法简单,对噪声敏感，效果较梯度算⼦较好交叉Prewitt 算⼦模板:d ′x =011−101−1−10,d ′y =−1−10−101011特点：与Sobel 相⽐有⼀定抗⼲扰性，图像效果较⼲净交叉Sobel 算⼦模板:d ′x =012−101−2−10,d ′y =−2−10−101012特点：锐化的边缘信息较强kirsch 算⼦(⽅向算⼦)模板：特点在计算边缘强度的同时可以得到边缘⽅向各⽅向间的夹⾓为45°分析取其中最⼤的值作为边缘强度，与之对应的⽅向作为边缘⽅向若取最⼤值绝对值，则仅需要前四个模板即可Nevitia 算⼦[][][][][][]特点:各⽅向间的夹⾓为30°Laplacian算⼦同图像增强中的Laplacian算⼦优点：各向同性、线性和位移不变对细线和孤⽴点检测效果较好缺点对噪声敏感，有双倍加强作⽤不能检测出边缘⽅向常产⽣双像素边缘使⽤之前需要对图像进⾏平滑Marr算⼦在Laplacian算⼦基础上发展⽽来平滑函数采⽤⾼斯正态分布函数h(x,y)=e−x2+y2 2σ2σ为⽅差⽤h(x,y)对图像f(x,y)平滑克表⽰为g(x,y)=h(x,y)∗f(x,y) *代表卷积令r表⽰从原点出发的径向距离，即r2=x2+y2利⽤⾼斯-拉普拉斯滤波器（LOG滤波器）▽2h=(r2−2σ2σ4)e−r22σ2即可利⽤⼆阶导数算⼦过零点的性质，确定图像中阶跃边缘的位置在该算⼦中σ越⼩边缘位置精度越⾼，边缘细节变化越多；σ越⼤平滑作⽤越⼤，但是细节损失越⼤，边缘点定位精度越低过程1. 通过⼆维⾼斯函数对图像进⾏卷积降噪2. ⽤⼆阶导数差分算⼦计算图像强度的⼆阶导数3. 利⽤⼆阶导数算⼦过零点的性质，确定图像中阶跃边缘的位置优点：能快速得到⼀个闭合的轮廓缺点：对噪声敏感Canny边缘检测算⼦最优边缘检测算⼦应有的指标低误判率⾼定位精度抑制虚假边缘过程：1. 计算图像梯度2. 梯度⾮极⼤值抑制3. 双阈值提取边缘点计算图像梯度⾼斯函数的⼀阶导数模板：−11−11,−1−111⾮极⼤值抑制 NMS思想：梯度幅值图像M(x,y)，仅保留梯度⽅向上的极⼤值点过程初始化N(x,y)=M(x,y)对每⼀点在梯度⽅向和反梯度⽅向各找n 个点，若M(x,y)⾮最⼤值，则置零，否则保持不变对NMS 结果⼆值化（双阈值提取边缘点）使⽤两个阈值T 1,T 2:T 2>>T 1由T 1得到E 1(x ,y ),低阈值边缘图：更⼤的误检率由T 2得到E 2(x ,y ),⾼阈值边缘图：更可靠边缘连接初始化E (x ,y )=E 2(x ,y )对E (x ,y )中的每个点在E 1(x ,y )中寻找延长部分进⾏连接输出E (x ,y )Canny 边缘检测算⼦步骤1. ⾼斯滤波器平滑2. ⼀阶偏导计算梯度幅值与⽅向3. 对梯度幅值进⾏⾮极⼤值抑制4. 双阈值算法检测连接边缘Canny 边缘检测算⼦优点参数较⼩计算效率⾼得到边缘连续完整双阈值选择T Low =T HIGH ∗0.4曲⾯拟合法出发点：基于差分检测图像边缘的算⼦往往对噪声敏感四点拟合灰度表⾯法⽤⼀平⾯p (x ,y )=ax +by +c 来拟合四邻域像素灰度值定义均⽅差为ε=∑[p (x ,y )−f (x ,y )]2模板a =12−1−111,b =12−11−11特点：先平均后求差分，对噪声由抑制作⽤边缘跟踪出发点：噪声边检测需要归整边缘像素概念：将检测的边缘点连接成线过程：边缘提取连接成线⽅法光栅扫描跟踪法全向跟踪法光栅扫描跟踪法概念：采⽤电视光栅⾏扫描顺序，结合门限检测，对遇到的像素进⾏分析并确定其是否是边缘的跟踪⽅法具体步骤：[][][][]确定检测阈值d（较⾼）超过d的点作为对象点确定跟踪阈值t（较低）确定跟踪邻域扫描下⼀⾏，跟踪邻域内灰度差⼩于t的，接受为对象点若没有对象点，则该曲线跟踪结束重新从下⼀⾏开始利⽤d寻找对象点并进⾏跟踪扫描结束后跟踪结束特征可以不是灰度级跟踪准则根据具体问题灵活运⽤最好再进⾏⼀次其他⽅向的跟踪全向跟踪Hough变化检测法问题：如何连接边界点集基本思想利⽤xoy直⾓坐标系直线y=ax+b,待求极坐标系内点(ρ,θ),已知求点到线的变化ρ=xcosθ+ysinθ原理:过每个点的直线系分别对应极坐标系上的⼀条正弦曲线，如正弦曲线存在共同交点(ρ′,θ′),则必定在平⾯上共线实现：使⽤交点累积器或直⽅图，寻找相交线段最多的参数空间的点，再寻找对应的直线线段特点：对ρ、θ量化过粗会导致直线参数不精确，过细会导致计算量增加获得直线抗噪能⼒强可以⽤来检测直线阈值分割法基本思想：通过阈值T⽣成⼆值图，在四邻域中有背景的像素就是边界像素特点：适⽤于物体与背景有强对⽐的情况下，且物体或背景的灰度较单⼀可以先求背景再求物体可以得到封闭且连通区域的边界通过交互获得阈值通过直⽅图得到阈值基本思想：边界上的点灰度值出现次数较少⽅法：选取直⽅图⾕底的最⼩灰度值作为阈值缺点：会受到噪声⼲扰改进：取两个峰值之间的某个固定位置降噪简单图像的阈值分割判断分析法最佳熵⾃动阈值法复杂图像的阈值分割步骤⾃动平滑直⽅图确定区域类数⾃动搜索多个阈值特征空间聚类k均值聚类步骤任意选取K个初始聚类中⼼值使⽤最⼩距离判别，将新读⼊的像素分⾄K类重新计算中⼼值，等于⼀类元素的平均值重新聚类直⾄新旧差异不⼤区域增长通过像素集合的区域增长实现：根据应⽤选取种⼦选择描述符种⼦根据描述符扩张直⾄没有新的节点加⼊集合简单区域扩张法以未划分点与起点灰度差⼩于阈值T作为描述符优缺点：1. 不好确定阈值2. ⽆法分割缓慢变化边界质⼼区域增长法以未划分点与区域平均灰度值差⼩于阈值T作为描述符分裂合并法实现：1. 对于灰度级不同的区域划分为四个⼦区域2. 若相邻⼦区域所有像素灰度级相同，则合并3. 反复进⾏直⾄不再进⾏新的分裂合并操作Processing math: 100%。

第五章--遥感图像处理

非遥感的地学图件：(如地形图、地质图、航磁图、重力图、化探元素异常图等等），也可通过数字化仪，转换为数宇图像。
与光学图像相比，数字图像量化等级高(256级)、失真度小，不同图像的配准精度高，可由计算机进行各种处理，便遥感图像获得更好的判读、分析等应用效果。
(二)数字图像处理
所谓数字图像处理是将数字图像以不同亮度值像元的行、列矩阵构造各种数字模型和相应的算法，由计算机进行运算(矩阵变换)处理，进而获得更加有利于实际应用的输出图像及有关数据和资料。故数字图像处理通常也称为计算机增强处理。
数字图像可以有各种不同的来源：
卫星影像：如MSS等，地面景像的遥感信息都直接记录在数字磁带上，有关的接收系统均可提供相应的计算机兼容数字磁带(CCT)及其记录格式。只要按记录格式将CCT 数据输入计算机图像处理系统，即可获得数字图像。
胶片影像：则可通过专门仪器（透射密度计、飞点扫描器，鼓形扫描器及摄像扫描器等），将影像密度转换为数值，进而形成数字图像。
3．图像复合处理：
对同一地区各种不同来源的数字图像按统一的地理坐标作空间配准叠合，以进行不同信息源之间的对比或综合分析。通常也称多元信息复合，既包括遥感与遥感信息的复合，也包括遥感与非遥感地学信息的复合。
4．图像分类处理：
对多重遥感数据，根据其像元在多维波谱空间的特征(亮度值向量)，按一定的统计决策标准，由计算机划分和识别出不同的波谱集群类型，以实现地质体的自动识别分类。有监督和非监督两种分类方法。
数字图像几何精纠正的实质是逐像元地将其图像坐标按一定的精度要求变换到地形图的地理坐标系中，再按恰当的方法对像元重新做亮度赋值。
几何精纠正能综合校正所有因素造成的几何畸变，能显著改善数字图像的几何精度。

机器人视觉技术及案例应用第5章图像分割

图像分割下面对一幅图像进行处理,如图所示。具体程序如下:
需要处理的图像
图像分割
*读入一幅图像 read_image(Image,'C:/Users/admin/Desktop/彩色图像.jpg') *对图像进行灰度转化 rgb1_to_gray(Image,GrayImage) *进行自动阈值分割 auto_threshold (GrayImage,Regions,2) *显示处理后的图像 dev_display(Regions)
橡皮擦上某点与背景中某点的灰度值
图像分割
5.1.2 基于灰度直方图的阈值分割
灰度直方图是关于灰度级分布的函数,是对图像中灰度级分布的统计。灰度直方图是指将图像中的所有像素,按照灰度值的大小,统计其出现的频率。灰度直方图是灰度级的函数,它表示图像中具有某种灰度级的像素的个数,反映了图像中某种灰度出现的频率。
binary_threshold(Image,Region,Method,LightDark,UsedThreshold) 算子的详细参数如下: Image:原始图像输入; Region:分割后图像输出; Method:所使用的分割方法有最大类间方差法和平滑直方图法两种,默认为最大类间方差法;
图像分割
第五章
图像分割
图像分割
图像分割就是把图像分成若干特定的、具有独特性质区域并提取出相关目标的技术和过程。它是图像处理到图像分析的关键步骤。本章的图像分割方法主要包括阈值分割法、区域生长法、分水岭算法。阈值分割法包括基于灰度值的阈值分割、基于灰度直方图的阈值分割、二值阈值分割、局部阈值分割、字符阈值分割。区域生长法包括regiongrowing和regiongrowing_mean两个算子。

数字图像处理~图像分割

2 -1 -1 -1 2 -1 -1 -1 2
水平模板
45度模板
垂直模板 135度模板
线检测
用4种模板分别计算
R水平 = -6 + 30 = 24 R45度 = -14 + 14 = 0 R垂直 = -14 + 14 = 0 R135度 = -14 + 14 = 0
从这些值中寻找绝对值最大值，确定当前点更加接近于该模板所对应的直线
阶跃型
凸缘型
房顶型
边缘检测
边缘上的这种变化可以通过微分算子进行检测：
一阶导数：通过梯度来计算二阶导数：通过拉普拉斯算子来计算
边界图像截面图
边缘检测
一阶导数：用梯度算子来计算
特点：对于亮的边，边的变化起点是正的，结束是负的。对于暗边，结论相反。常数部分为零。用途：用于检测图像中边的存在
边缘检测
（2）该滤波器采用拉普拉斯算子可以减少计算量。
在具体实现 f x, y 与 2G 之间的卷积运算时：
（a）取一个N×N的窗口，通常，N 3 时，检测效果较好。 (b) 窗口模板内各系数之和为0。
原始图像
平滑后的边缘检测举例
水平梯度部分
垂直梯度部分
组合得到边缘图像
Laplacian 边缘检测
对于图像信号，Marr提出先
用高斯函数进行平滑：
G x, y,
1
e
1 2
2
x2 y2
2 2
对图像进行线性平滑，在数学上是进行卷积。
gx, y Gx, y, f x, y
由于边缘点是图像中灰度值变化剧烈的地方，这种图像强度的突变将在一阶导数中产生一个峰，或等价于二阶导数中产生一个零交叉点，而沿梯度方向的二阶导数是非线性的，计算较为复杂。Marr提出用拉普拉斯算子来替代，即用下式的零交叉点作为边缘点。