第7章_图像分割
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。
第七章 图像分割_PPT课件
– 鲁棒局部特征，抗变形能力强，适用于匹配
• 7.3 阈值法 —— 全局阈值法
• 思路
– 将分割问题视为面向每一个像素的分类问题，通常使用简单的阈 值不等式判断像素的类别。
• 条件
– 待分割区域与背景区域在像素级特征上存在明显的差异，而两个 区域内部像素在统计上各自具有较强的相似性。从特征直方图上 看，具有明显的双峰分布的图像比较适合使用阈值法进行分割
• 自然图像理解
• 7.2 图像特征概述
•亮度 •直方图 •变换系数 •边缘 •纹理 •关键点
• 7.2 图像特征概述
•亮度
– 空间连续性，稠密性，直观，敏感性
•直方图
– 统计特征，抗线性几何变换
•变换系数
– 频域统计特征，提供一种完全不同的视角
•边缘
– 符合视觉习惯，是形状信息的基础
•纹理
– 局部不连续性和全局相似性的统一
• 7.3 阈值法 —— 全局阈值法
• 如何确定阈值T？
–迭代法 –大津法 (OTSU) –最优阈值法 –最大熵法 –众数法 –矩不变法 ……
• 7.3 阈值法 —— 全局阈值法
• 迭代阈值法
1）选取一个的初始估计值T； 2）用T分割图像。这样便会生成两组像素集合：G1由所有灰度值大 于T的像素组成，而G2由所有灰度值小于或等于T的像素组成。 3）对G1和G2中所有像素计算平均灰度值u1和u2。 4）计算新的阈值：T=1/2(u1 + u2)。 重复步骤（2）到（4），直到T值更新后产生的偏差小于一个事先定 义的参数T0。
• 从优化的角度看，迭代阈值法的目标函数：
• 7.3 阈值法 —— 全局阈值法
• 大津法（OTSU） – 寻找使类间离散度最大化的阈值T – 类间离散度的数学定义
HALCON数字图像处理-第7章 图像分割
典型算子
一阶算子
Roberts算子利用局部差分算子寻找边缘，边缘定 位较准，但容易丢失一部分边缘，同时由于图像没有经过平滑 处理，因此不具有抑制噪声的能力。该算子对具有陡峭边缘且 含噪声少的图像处理效果较好。
Sobel算子很容易在空间上实现。Sobel算子边缘 检测器不但产生较好的边缘检测效果，同时因为Sobel算子引 入了局部平均，使其受噪声的影响也比较小。当使用较大的模 板时，抗噪声特性会更好，但是这样会增大计算量，并且得到 的边缘比较粗。
HALCON数字图像处理
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。 在实际中由于噪声和光照不均等因素，使得在很多情况下所获 得的边缘点是不连续的，必须通过边缘连接将它们转化为有意义的 边缘，一般的做法是对经过边缘检测的图像进一步使用连接技术， 从而将边缘像素组合成完整的边缘。
HALCON数字图像处理
7.3 区域分割
区域分割利用的是图像的空间性质，认为分割出 来的属于同一区域的像素应具有相似的性质。传统的 区域分割方法有区域生长和区域分裂与合并，还有源 于地形学的分水岭分割。
HALCON数字图像处理
1、区域生长法
区域生长也称为区域生成，其基本思想是将一幅图 像分成许多小的区域，并将具有相似性质的像素集合起 来构成区域。
HALCON数字图像处理
典型算子 像素边缘提取和亚像素边缘提取
例如某CMOS摄像机芯片，其像素间距为5.2微米。两 个像素之间有5.2微米的距离，在宏观上可以看作是连在一起 的。但是在微观上，它们之间还有更小的东西存在，这个更小 的东西我们称它为“亚像素”。
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。
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。
第7章图象分割与区域提取
第7章图象分割与区域提取图像分割就是将图像中不同性质的区域分开，将相同性质且相邻的像素分在同一区域，以便提取感兴趣的目标区域，识别图像的背景和主体，分析其颜色、纹理、形状、位置、大小等特征。
如果把图像看成是像素的集合，则图像分割可用数学方法做如下定义：令集合R代表整个图像区域，对R的分割可看作将R分成若干个满足以下5个条件的非空的子集（子区域）R1, R2, …, Rn：(1)；(2) 对所有的i和j，，有；(3) 对i = 1, 2,…, n，有P(Ri ) = TRUE；(4) 对，有；(5) 对i = 1, 2, …, n，Ri是连通的区域。
其中P(Ri)是对所有在集合Ri中元素的逻辑谓词，是空集。
图像分割所依据的像素的性质可以是多方面的，如颜色（灰度）、纹理、位置、变换等方面的性质。
在人们识别图像中的物体时，对图像的区域分割和物体的形状判断，综合利用了像素的各种性质、物体形状的先验知识和逻辑推理等，包括分析像素的颜色和邻域位置关系，检测与判断物体的边缘，利用形状模板对边缘轮廓连接，物体的结构、组成和空间关系等。
人类复杂的心理活动计算机很难模拟，因此图像分割一直是图像处理、图像分析和计算机视觉等领域经典的研究难题之一。
目前，图像分割的方法主要有三类：基于边缘的图像分割、基于像素聚类的图像分割和基于区域的图像分割。
基于边缘的分割是利用对象与背景的明显边缘来提取对象的边缘轮廓，由闭合边缘线围成的区域就是对象的轮廓区域。
基于边缘的分割方法有微分算子、边缘拟合、边界跟踪等，比较适合于分割边缘明显的图像，如卡通图、图形等。
这类方法定位准确，但对噪声敏感，提取的边缘线常常不能闭合。
基于像素聚类的分割是利用图像中像素的共性（如颜色、邻域内的纹理特性、分形维数等）进行聚类，形成具有形似性质的像素聚类区域。
同一对象的像素应该聚类为同一区域，从而实现对象的区域分割。
这类方法应该是图像区域分割的理想方法，但实现的困难在于如何选择像素的性质，有时难以对对象的像素性质进行抽象和描述。
胡学龙《数字图像处理(第二版)》课后习题解答
2
1．PHOTOSHOP：当今世界上一流的图像设计与制作工具，其优越性能令其产品望尘 莫及。PHOTOSHOP 已成为出版界中图像处理的专业标准。高版本的 P扫描仪、数码相机等图像输入设备采集的图 像。PHOTOSHOP 支持多图层的工作方式，只是 PHOTOSHOP 的最大特色。使用图层功能 可以很方便地编辑和修改图像，使平面设计充满创意。利用 PHOTOSHOP 还可以方便地对 图像进行各种平面处理、绘制简单的几何图形、对文字进行艺术加工、进行图像格式和颜色 模式的转换、改变图像的尺寸和分辨率、制作网页图像等。
1.5 常见的数字图像处理开发工具有哪些？各有什么特点？ 答．目前图像处理系统开发的主流工具为 Visual C++（面向对象可视化集成工具）和 MATLAB 的图像处理工具箱（Image Processing Tool box）。两种开发工具各有所长且有相互 间的软件接口。 Microsoft 公司的 VC++是一种具有高度综合性能的面向对象可视化集成工具，用它开发 出来的 Win 32 程序有着运行速度快、可移植能力强等优点。VC++所提供的 Microsoft 基础 类库 MFC 对大部分与用户设计有关的 Win 32 应用程序接口 API 进行了封装，提高了代码 的可重用性，大大缩短了应用程序开发周期，降低了开发成本。由于图像格式多且复杂，为 了减轻程序员将主要精力放在特定问题的图像处理算法上，VC++ 6.0 提供的动态链接库 ImageLoad.dll 支持 BMP、JPG、TIF 等常用 6 种格式的读写功能。 MATLAB 的图像处理工具箱 MATLAB 是由 MathWorks 公司推出的用于数值计算的有 力工具，是一种第四代计算机语言，它具有相当强大的矩阵运算和操作功能，力求使人们摆 脱繁杂的程序代码。MATLAB 图像处理工具箱提供了丰富的图像处理函数，灵活运用这些 函数可以完成大部分图像处理工作，从而大大节省编写低层算法代码的时间，避免程序设计 中的重复劳动。MATLAB 图像处理工具箱涵盖了在工程实践中经常遇到的图像处理手段和 算法，如图形句柄、图像的表示、图像变换、二维滤波器、图像增强、四叉树分解域边缘检 测、二值图像处理、小波分析、分形几何、图形用户界面等。但是，MATLAB 也存在不足 之处限制了其在图像处理软件中实际应用。首先，强大的功能只能在安装有 MATLAB 系统 的机器上使用图像处理工具箱中的函数或自编的 m 文件来实现。其次，MATLAB 使用行解 释方式执行代码，执行速度很慢。第三，MATLAB 擅长矩阵运算，但对于循环处理和图形 界面的处理不及 C++等语言。为此，通应用程序接口 API 和编译器与其他高级语言（如 C、 C++、Java 等）混合编程将会发挥各种程序设计语言之长协同完成图像处理任务。API 支持 MATLAB 与外部数据与程序的交互。编译器产生独立于 MATLAB 环境的程序，从而使其他 语言的应用程序使用 MATLAB。
图像分割算法的原理与效果评估方法
图像分割算法的原理与效果评估方法图像分割是图像处理中非常重要的一个领域，它指的是将一幅图像分割成多个不同的区域或对象。
图像分割在计算机视觉、目标识别、医学图像处理等领域都有广泛的应用。
本文将介绍图像分割算法的原理以及评估方法。
一、图像分割算法原理图像分割算法可以分为基于阈值、基于边缘、基于区域和基于图论等方法。
以下为其中几种常用的图像分割算法原理：1. 基于阈值的图像分割算法基于阈值的图像分割算法是一种简单而高效的分割方法。
它将图像的像素值进行阈值化处理，将像素值低于阈值的部分归为一个区域，高于阈值的部分归为另一个区域。
该算法的优势在于计算速度快，但对于复杂的图像分割任务效果可能不理想。
2. 基于边缘的图像分割算法基于边缘的图像分割算法通过检测图像中的边缘来实现分割。
常用的边缘检测算法包括Sobel算子、Canny算子等。
该算法对边缘进行检测并连接，然后根据连接后的边缘进行分割。
优点是对于边缘信息敏感，适用于复杂场景的分割任务。
3. 基于区域的图像分割算法基于区域的图像分割算法将图像分割成多个区域，使得每个区域内的像素具有相似的属性。
常用的方法包括区域生长、分裂合并等。
该算法将相邻的像素进行聚类，根据像素之间的相似度和差异度进行分割。
优点是在复杂背景下有较好的分割效果。
4. 基于图论的图像分割算法基于图论的图像分割算法将图像看作是一个图结构，通过图的最小割分割图像。
常用的方法包括图割算法和分割树算法等。
该算法通过将图像的像素连接成边，将图像分割成多个不相交的区域。
该算法在保持区域内部一致性和区域间差异度的同时能够有效地分割图像。
二、图像分割算法的效果评估方法在进行图像分割算法比较和评估时，需要采用合适的评估指标。
以下为常用的图像分割算法的效果评估方法：1. 兰德指数（Rand Index）兰德指数是一种常用的用于评估图像分割算法效果的指标。
它通过比较分割结果和真实分割结果之间的一致性来评估算法的性能。
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。
数字图像处理第7章
1 0 1
1
Wh 2
2
2
1
0 0
2
1
1
Wv
1 2
2
0 1
2 1
0 0
2
1
▓图7.2.5给出了上述五种梯度算子的边缘点检测实例。
Digital Image Processing
7.2 边缘点检测
(a)原图像
(b)梯度算子检测
(c) Roberts检测
(d) Prewitt检测
(e) Sobel检测
感。形成的方向梯度模板集就称为方向匹配检测模板，或方向梯
度响应数组。用其中的每一个方向的模板分别与图像卷积，其最
大模值就是边缘点的强度，最大模值对应的模板方向就是边缘点
的方向，这种检测边缘点并确定其方向的方法就称为方向梯度法
或方向匹配模板法。边缘梯度的定义式为：
N 1
G(m,
n)
MAX i0
{
Gi
(m,
Digital Image Processing
7.2 边缘点检测
（2） Sobel算子法（加权平均差分法） ▓Sobel算子就是对当前行或列对应的值加权后，再进行平
均和差分，也称为加权平均差分。水平和垂直梯度模板分别为：
1 0 1
Wh
1 4
2
0
2
1 0 1
1 2 1
Wv
1 4
0
0
0
1 2 1
(f)各向同性Sobel检测
图7.2-5 五种梯度算子的边缘点检测实例
Digital Image Processing
7.2 边缘点检测
◘方向梯度法（方向匹配模板法)
▓若事先并不知道哪个方向有边缘，但需要检测边缘，并确定 边缘的方向时。我们可设计一系列对应不同方向边缘的方向梯度
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。
(完整版)天津理工大学《数字图像处理》数字图像处理复习题2
第一章引言一.填空题1. 数字图像是用一个数字阵列来表示的图像。
数字阵列中的每个数字，表示数字图像的一个最小单位，称为像素2.像增强等；二是从图像到非图像的一种表示，如图像测量等。
5. 数字图像处理包含很多方面的研究内容。
其中，图像重建的目的是根据二维平面图像数据构造出三维物体的图像。
二.简答题1. 数字图像处理的主要研究内容包含很多方面，请列出并简述其中的4种。
①图像数字化：将一幅图像以数字的形式表示。
主要包括采样和量化两个过程。
②图像增强：将一幅图像中的有用信息进行增强，同时对其无用信息进行抑制，提高图像的可观察性。
③图像的几何变换：改变图像的大小或形状。
④图像变换：通过数学映射的方法，将空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进行分析。
如傅利叶变换等。
⑤图像识别与理解：通过对图像中各种不同的物体特征进行定量化描述后，将其所期望获得的目标物进行提取，并且对所提取的目标物进行一定的定量分析。
2. 什么是图像识别与理解？图像识别与理解是指通过对图像中各种不同的物体特征进行定量化描述后，将其所期望获得的目标物进行提取，并且对所提取的目标物进行一定的定量分析。
比如要从一幅照片上确定是否包含某个犯罪分子的人脸信息，就需要先将照片上的人脸检测出来，进而将检测出来的人脸区域进行分析，确定其是否是该犯罪分子。
5. 简述图像几何变换与图像变换的区别。
①图像的几何变换：改变图像的大小或形状。
比如图像的平移、旋转、放大、缩小等，这些方法在图像配准中使用较多。
②图像变换：通过数学映射的方法，将空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进行分析。
比如傅里叶变换、小波变换等。
第二章图像的基本概念一.填空题1. 量化可以分为均匀量化和非均匀量化两大类。
2. 采样频率是指一秒钟内的采样次数。
3. 图像因其表现方式的不同，可以分为连续图像和离散图像两大类。
3.5. 对应于不同的场景内容，一般数字图像可以分为二值图像、灰度图像和彩色图像三类。
《MATLAB图像处理实例详解》课件Chapter_7a第7章 图像分割技术
7.4.1 区域生长法
区域生长是一种串行区域分割的图像分割方法。区域生长的基本思想是将 具有相似性质的像素集合起来构成区域。区域增长方法根据同一物体区域 内像素的相似性质来聚集象素点的方法，从初始区域（如小邻域或单个象 素）开始，将相邻的具有同样性质的象素或其它区域归并到目前的区域中 从而逐步增长区域，直至没有可以归并的点或其它小区域为止。区域内象 素的相似性度量可以包括平均灰度值、纹理、颜色等信息。
差分来逼近梯度算子，即：
2、Prewitt算子 下面介绍Prewitt算子。 Prewitt算子的大小为3×3，如下所示：
这两个算子分别代表图像的水平梯度和垂直梯度。 3、Sobel算子 Sobel算子的大小和Prewitt算子的大小相同，都是3×3。Soble算子的模板如下所示：
在MATLAB中，函数edge( )可以采用Sobel算子进行边缘检测。
设为图像的位置处的灰度值，灰度级为，则。若灰度级的所有像素个数为， 则第级灰度出现的概率为：
其中
，并且
。
7.3.3 迭代式阈值分割
迭代阈值法是阈值法图像分割中比较有效的方法，通过迭代的方法来求出 分割的最佳阈值，具有一定的自适应性。迭代法阈值分割的步骤如下：
（1）设定参数，并选择一个初始的估计阈值。 （2）用阈值分割图像。将图像分成两部分：是由灰度值大于的像素组成，
对于图像中的间断点，常用的检测模板为：
对于图像中的线段，常用的检测模板为：
2 1 1
1 2 1
1 1 2
7.4ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ2 微分算子
常用的微分算子有Sobel算子、Prewitt算子和Roberts算子。通过这些算子对图像进 行滤波，就可以得到图像的边缘。下面分别进行介绍。
第7章图像分割1
-1 1
Grad( x,y ) T 其它
-1
1
为了检测边缘点，选取适当的阈值T，对梯度图像进行二值化，则有：
1 g ( x, y ) 0
这样形成了一幅边缘二值图像g(x,y).
特点:仅计算相邻像素的灰度差，对噪声比较敏感，无法抑止噪声的影响。
2）Roberts算子
• 公式：
f x f ( x 1, y 1) f ( x 1, y 1) f y f ( x 1, y 1) f ( x 1, y 1)
• 模板：
-1
1 1
fx’Leabharlann fy’-1• 特点：与梯度算子检测边缘的方法类似，对噪声敏感，但效果较梯度
算子略好。
3) Prewitt算子
• 公式 f x f ( x 1, y 1) f ( x 1, y) f ( x 1, y 1) f ( x 1, y 1) f ( x 1, y) f ( x 1, y 1)
1
1
1
• 特点：在检测边缘的同时，能抑止噪声的影响.
4）Sobel算子
• 公式
f x f ( x 1, y 1) 2 f ( x 1, y) f ( x 1, y 1) f ( x 1, y 1) 2 f ( x 1, y) f ( x 1, y 1) f y f ( x 1, y 1) 2 f ( x, y 1) f ( x 1, y 1) f ( x 1, y 1) 2 f ( x, y 1) f ( x 1, y 1)
3 0
3 3
3 3 3
3 0
3 -5
数字图像处理-图像分割-讲义PPT
图像分割
图像分割概论
图像分割的目的是理解图像的内容，提取出我们感兴趣的对象。 图像分割按照具体应用的要求和具体图像的内容将图像分割成一块块区域。 图像分割是模式识别和图像分析的预处理阶段。 通常图像分割采用聚类方法，假设图像中组成我们所感兴趣对象的像素具有一些相 似的特征，如相同的灰度值、相同的颜色等。 传统的图像分割技术： 基于像素灰度值的分割技术 基于区域的分割技术 基于边界的分割技术 图像的描述，包括边界和区域的描述
在标注一个像素点的纹理特征时很可能是多维数据，如距离、方向、灰度变化等等。
纹理分析的自相关函数方法
自相关函数的定义 若有一幅图像f(i, j), i, j=0, 1, …, N-1, 它的自相关函数为：
f (i, j ) f (i x, j y ) i 0 j 0 f 2 (i, j ) i 0 j 0
对图像区域的操作―数学形态学
灰度阈值分割法
灰度阈值分割法是最古老的分割技术 只能应用于图像中组成感兴趣对象的灰度值是均匀的，并且和背景的灰度值不一样。 事先决定一个阈值，当一个像素的灰度值超过这个阈值，我们就说这个像素属于我们 所感兴趣的对象；反之则属于背景部分。 这种方法的关键是怎样选择阈值，一种简便的方法是检查图像的直方图，然后选择一 个合适的阈值。 如果图像适合这种分割法，那么图像的直方图在表示对象和背景的小范围灰度值附近 出现一个高峰值。适合这种分割法的图像的直方图应是双极模式，我们可以在两个峰 值之间的低谷处找到一个合适的阈值。 单一阈值方法也不适合于由许多不同纹理组成一块块区域的图像。
灰度共生矩阵表示空间灰度值依赖性的概率，这个灰度共生矩阵是对称的； 不仅仅和两个像素之间的距离有关，还跟两个像素之间的空间角度有关。
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任何一种分割方法都有其局限性。
实际的算法只能根据实际情况选择方法和阈值。
这类算法的时间复杂度和空间复杂度比较大，但是 抗噪声的能力比较强 。 对采用全局阈值不容易分割的图像有较好的效果。 这种方法的关键问题是如何将图像进行划分和如何 为得到的子图像估计阈值。
抑制虚假边缘。
判断一个像素是否为边缘点的条件为：
（1）像素(i, j)的边缘强度大于沿梯度方向的 两个相邻像素的边缘强度；
（2）与该像素梯度方向上相邻两点的方向差 小于45º ； （3）以该像素为中心的3×3邻域中的边缘强 度的极大值小于某个阈值 。
图7.8所示是应用Canny算子，对图7.5(a)进行
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图像分割的分类
• 将图像中有意义的特征或需要应用的特征提取出
来 1）按幅度不同来分割各个区域：幅度分割 2）按边缘不同来划分各个区域：边缘检测 3）按形状不同来分割各个区域：区域分割
• 根据应用目的的不同，分为粗分割和细分 割。 • 根据分割对象的属性，分为灰度图像分割 和彩色图像分割。 • 根据分割对象的状态，分为静态图像分割 和动态图像分割。 • 根据分割对象的应用领域，分为遥感图像 分割，交通图像分割，医学图像分割，工 业图像分割，军事图像分割等。
• 通常图像分割的实现方法是，将图像分为 “黑”、“白”两类，这两类分别代表了 两个不同的对象。 • 因为结果图像为二值图像，所以通常又称 图像分割为图像的二值化处理。
• 图像分割是由图像处理进入图像分析的关 键步骤，也是一种基本的计算机视觉技术。 这是因为图像的分割、目标的分离、特征 的提取和参数的测量将原始图像转化为更 抽象更紧凑的形式，使得更高层的分析和 理解成为可能。 • 图像分割是比较困难的事情，原因是画面 中的场景通常是复杂的，要找出两个模式 特征的差异，并且可以对该差异进行数学 描述都是比较难的。
图7.5给出了利用这三个算子进行边缘检测的不同效果。 这三种模板中，Sobel算子的检测效果最好。
(a) 原图像
(b) Roberts算子检测
(c) Prewitt算子检测
(d) Sobel算子检测
I = imread('blood1.tif'); • imshow(I); • BW1 = edge(I,'roberts'); • • %进行Roberts算子边缘检测，门限值采用默认值 %进行Prewitt算子边缘检测，门限值采用默认值 • BW2 = edge(I,'prewitt'); • BW3 = edge(I,'sobel');
图像分割方法可由下式描述：
1 g ( x, y) 0 f ( x, y) T f ( x, y) T
（7.1）
这样得到的是一幅二值图像。 图7.3给出了利用阈值分割图像的实例。
（a）是原图 （b）是对应的直方图 （c）是选择分割阈值为110的结果图。
（a）原图像
（b）直方图 （c）已分割的图像 图7.3 阈值分割
如图7.4所示，
7.4不同阈值对图像分割的影响
7.2.1 全局阈值分割 全局阈值是最简单的图像分割方法。根据 不同的目标，选用最佳的阈值。
1．实验法
需要知道图像的某些特征
2．直方图法
适用于目标和背景的灰度差较大，直方图有 明显谷底的情况。
二、图像的边缘检测-算子法
基于灰度不连续性进行的分割方法。
用差分、梯度、拉普拉斯算子及各种高通滤 波处理方法对图像边缘进行增强，只要再进 行一次门限化的处理，便可以将边缘增强的 方法用于边缘检测。
7.3.1 梯度算子
梯度对应于一阶导数，相应的梯度算子就对 应于一阶导数算子。
对于一个连续函数f (x,y)，其在(x,y)处的梯度:
任何一种分割方法都有其局限性。
实际的算法只能根据实际情况选择方法和阈值。
7.3 图像的边缘检测 一、概念及思想
在灰度渐变的图像中无法区别其灰度变化的边界，但 如果边界灰度有突变，则可以区分两个灰度不同的区 域，这是基于灰度不连续性进行的分割方法。 用差分、梯度、拉普拉斯算子及各种高通滤波处理方 法对图像边缘进行增强，只要再进行一次门限化的处 理，便可以将边缘增强的方法用于边缘检测。 边缘检测要按照图像的内容和应用的要求进行，可以 先对图像做预处理，使边缘突出，然后选择合适的阈 值进行分割。
边缘检测的结果。
Canny算子的检测比较优越，可以减少小模板 检测中边缘中断，有利于得到较完整的边缘。
MATLAB程序：
• I = imread('blood1.tif'); • imshow(I); • BW5 = edge(I,' canny'); • figure,imshow(BW5,[]); 图7.8 Canny算子边缘检测的结果图
图像分割算法分类
• 根据分割方法的不同，通常有两种分类方 法： • 1、根据图像的两种特性进行分割：一种是 根据各个像素点的灰度不连续性进行分割； 一种是根据同一区域具有相似的灰度进行 分割；
分割结果中同一个子区域内的像素应当是连通的
同一个子区域内的任两个像素在该子区域内互相连通。 图像分割
3．最小误差的方法
1．实验法
如果分割之前就知道图像的一些特征，那么阈 值确定就比较简单，只要用不同的阈值进行测 试，即可检查该阈值是否适合图像的已知特征。 这种方法需要知道图像的某些特征，但有时这 些特征是不可预知的。
2．直方图法
先做出图像的灰度直方图，若直方图成双峰且有 明显的谷底，则可以将谷底对应的灰度值作为阈 值T,然后根据阈值进行分割，就可以将目标从图 像中分割出来。
图像分割的方法
1) 基于边缘的分割方法:先提取区域边界， 再确定边界限定的区域。 2) 区域分割:确定每个像素的归属区域，从 而形成一个区域图。 3) 区域生长:将属性接近的连通像素聚集成 区域。 4) 分裂－合并分割:综合利用前两种方法， 既存在图像的划分，又有图像的合并。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
图像分割的依据和分类
模板中心的系数为正，其余相邻系数为负，且所有的系数之 和为零。
常用的模板有：
0 1 0 1 4 1 0 1 0
0 1 0 1 5 1 0 1 0
图7.6所示是应用Laplacian算子，对图7.5(a)进行边缘检 测的结果。
常用的有8方向Kirsch（3×3）模板，如图7.7 所示，方向间的夹角为45º 。
图7.7 3×3 Kirsch算子的八方向模板
7.3.4 Canny边缘检测算子 Canny的主要工作：推导了最优边缘检 测算子。 考核边缘检测算子的指标是：
低误判率，即尽可能少地把边缘点误认为是 非边缘点； 高定位精度，即准确地把边缘点定位在灰度 变化最大的像素上；
7.2
图像的阈值分割技术
灰度阈值分割方法。
若图像中目标和背景具有不同的灰度集合， 且两个灰度集合可用一个灰度级阈值T进行分 割。 这样就可以用阈值分割灰度级的方法在图像 中分割出目标区域与背景区域。 设图像为 f ( x, y ) ，其灰度集范围是[0,L]，在0和 L之间选择一个合适的灰度阈值T。
适用于目标和背景的灰度差较大，直方图有明显 谷底的情况。
• 3．最小误差的方法
7.2.2局部阈值分割
7.2.3
自适应阈值的选取
当照明不均匀、有突发噪声或者背景灰度变化 比较大的时候，可以对图像进行分块处理，对 每一块分别选定一个阈值进行分割，这种与坐 标相关的阈值称为自适应阈值的方法。
2. Prewitt算子
1 0 1 1 0 1 1 0 1
1 1 1 0 0 0 1 1 1
1 0 1 2 1 1 2 0 2 0 3. Sobel算子 0 0 1 2 1 1 0 1 通过算子检测后，还需作二值处理从而找到边界点。
图像分析系统的基本构成如下图：
分割
表示与描述
中级处理
预处理
问题
图像获取
知识库
低级处理 图7.1 结构图
识别 与 解释
结果
高级处理
在该系统中，图像的增强和恢复可以看作预处理，其输入、 输出均是图像，它是传统的图像处理的内容。而图像分割、 特征提取及结构分析等称为图像识别，其输入是图像，输出 是描述或解释。
图7.9 五种边缘检测算子边缘点检测实例
I = imread('blood1.tif'); • imshow(I); • BW1 = edge(I,'roberts'); • • %进行Roberts算子边缘检测，门限值采用默认值 %进行Prewitt算子边缘检测，门限值采用默认值 • BW2 = edge(I,'prewitt'); • BW3 = edge(I,'sobel');
第七章 图像分割
知识要点
• 图像分割的目的、定义和分类 • 像素间的关系：邻域和连通性 • 阈值分割法：全局阈值分割和局部阈值分 割 • 边缘检测：梯度算子、拉普拉斯算子、拉 普拉斯-高斯算子、方向算子、canning算子 • 区域检测法
7.1 图像分割概述
• 图像分割是指把图像分成各具特性的区域 并提取出感兴趣目标的技术和过程。
f G x x f f G y y
（7.2）
常采用小型模板，然后利用卷积运算来近似， Gx和Gy各自使用一个模板。 1. Roberts算子
1 0 0 1