一图象分割定义
图像分割与特征提取_图文_图文
可用两个阈值进行分割，更一般的多个阈值的情况为：
（7.26）
7.3.1 基于阈值Leabharlann Baidu分割方法
2.半阈值化分割方法
图像经阈值化分割后不是表示成二值和多值图像，而 是是将比阈值大的亮像素的灰度级保持不变，而将比阈值 小的暗像素变为黑色；或将比阈值小的暗像素的灰度级保 持不变，而将比阈值大的亮像素变为白色。
1. Hough变换的基本原理
Y
·
·
Q
· (p,q)
X
P
图7.4 图像空间直线与参数空间点的对偶性
7.2.4 Hough变换
1. Hough变换的基本原理 把上述结论推广到更一般的情况： 如果图像空间X-Y中的直线上有n个点，那么这些
点对应参数空间P-Q上的一个由n条直线组成的直线簇 ，且所有这些直线相交于同一点。
基于跟踪的图像分割方法是先通过对图像上的点 的简便运算，来检测出可能存在的物体上的点，然后 在检测到的点的基础上通过跟踪运算来检测物体的边 缘轮廓的一种图像分割方法。
7.4.1 轮廓跟踪法
是一种适用于黑白二值图像的图像分割方法。
7.4.1 轮廓跟踪法
轮廓跟踪图像分割算法：
(1)在靠近边缘处任取一起始点， 起点
然后按照每次只前进一步，步距为
一个象素的原则开始跟踪；
白
遥感数字图像处理教程图像分割
特征提取
图像分析系统的基本构成
对象识别
一、图像分割的概念
前景 （感兴趣目标） 背景 图像分割是将图像分成互不重叠的区域并提取出感兴趣目标技术。 利用区域特性，如灰度、颜色、纹理等
图像分割的严格定义(Conzalez R C,1992):
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个满足以下五个条件的非空子集（子
通过直方图得到阈值 基本思想 边界上的点的灰度值出现次数较少
T
通过直方图得到阈值
取值的方法：
取直方图谷底，为最小值的灰度值为阈值T
缺点：会受到噪音的干扰，最小值不是预 而偏离期望的值；
期的阈值，
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
基于多个变量的阈值 基本思想：把前面的方法扩展到多维空间，则寻找波谷的过程，变为寻找点簇的过程 。 算法实现： 各维分量波谷之间进行逻辑与运算，从波谷重合的点，得到实际的阈值T。 应用场合：有多个分量的颜色模型，如RGB模型、CMYK模型、HSI模型
8.3 边缘检测 一、边缘的定义
图像中像素灰度有阶跃变化或屋顶变化的那些 像素的集合。
算法的实现：
1）对图像进行梯度计算，得到梯度图像。
2）得到梯度值最大的那一部分（比如10%）
的像素直方图
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
如何利用AI技术进行图像分割和目标识别
如何利用AI技术进行图像分割和目标识别一、介绍
图像分割和目标识别是人工智能领域中重要的技术之一。通过利用AI技术进
行图像分割和目标识别，可以实现对图像中不同物体的定位与辨认，为许多领域，如自动驾驶、医学影像分析等提供支持。本文将详细介绍如何利用AI技术进行图
像分割和目标识别。
二、图像分割
1. 定义
图像分割指的是将一张图像分成若干块或若干个部分。这样做的目的是为了更
好地理解和处理图像，以便于进行后续的目标识别、对象跟踪等操作。
2. 基于AI技术的图像分割方法
AI技术在图像分割方面发挥了重要作用。其中，深度学习方法是当前最常用
和最有效的方法之一。它基于神经网络模型，可以根据大量数据进行训练，并自动提取特征来实现对图像的准确划分。
3. 图像分割应用场景
图像分割广泛应用于各个领域。比如，在医学影像领域中，利用图像分割可以
帮助医生准确地判断肿瘤的位置和大小，为后续治疗提供参考。在自动驾驶领域中，图像分割可以帮助车辆识别道路、交通标志等，实现智能驾驶。
三、目标识别
1. 定义
目标识别是指根据给定的图像，在一系列预定义的类别中检测和确定特定物体或目标的存在。
2. 基于AI技术的目标识别方法
AI技术在目标识别方面取得了重要进展。其中，深度学习方法是最常用的方法之一。通过构建卷积神经网络模型，可以对不同类别的物体进行分类与定位，实现准确的目标识别。
3. 目标识别应用场景
目标识别广泛应用于各个领域。在安防领域中，利用目标识别可以快速发现可疑人员或物品，并及时报警。在智能家居领域中，利用目标识别可以实现对家庭成员的身份验证、动作跟踪等功能。
图像分割
纹理特征
纹理特征也有其缺点，一个很明显的缺点是当图 像的分辨率变化的时候，所计算出来的纹理可能 会有较大偏差。另外，由于有可能受到光照、反 射情况的影响，从2-D图像中反映出来的纹理不一 定是3-D物体表面真实的纹理。
在检索具有粗细、疏密等方面较大差别的纹理图 像时，利用纹理特征是一种有效的方法。但当纹 理之间的粗细、疏密等易于分辨的信息之间相差 不大的时候，通常的纹理特征很难准确地反映出 人的视觉感觉不同的纹理之间的差别。
空间关系特征
空间关系特征的使用可加强对图像内容的描述 区分能力，但空间关系特征常对图像或目标的旋转 、反转、尺度变化等比较敏感。另外，实际应用中 ，仅仅利用空间信息往往是不够的，不能有效准确 地表达场景信息。为了检索，除使用空间关系特征 外，还需要其它特征来配合。
图像分割(Image Segmentation)
直方图法
与其他图像分割方法相比，基于直方图的方法是非常有效的图像分割方法，因 为他们通常只需要一个通过像素。在这种方法中，直方图是从图像中的像素的 计算，并在直方图的波峰和波谷是用于定位图像中的簇。颜色和强度可以作为 衡量。 这种技术的一种改进是递归应用直方图求法的集群中的形象以分成更小的簇。 重复此操作，使用更小的簇直到没有更多的集群的形成。 基于直方图的方法也能很快适应于多个帧，同时保持他们的单通效率。直方图 可以在多个帧被考虑的时候采取多种方式。同样的方法是采取一个框架可以应 用到多个，和之后的结果合并，山峰和山谷在以前很难识别，但现在更容易区 分。直方图也可以应用于每一个像素的基础上，将得到的信息被用来确定的像 素点的位置最常见的颜色。这种方法部分基于主动对象和一个静态的环境，导 致在不同类型的视频分割提供跟踪。
图像分割
Image Segmentation
诸薇娜
zhuweina@
Image Segmentation
•数字图像处理的目的之一是图像识别，图像分割与测量是图像识别工作的基础。
•图像分割将图像分为一些有意义的区域，然后可以对这些区域进行描述，相当于提取出某些目标区域图像的特征，判断图像中是否有感兴趣的目标。
图像分割举例
•图像分割是把图像分解成构成的部件和对象的过程•把焦点放在增强感兴趣对象
–汽车牌照
•排除不相干图像成分：
–非矩形区域
图像分割的策略
•图像分割的基本策略是基于灰度值的两个基本特性：
–不连续性
•是基于亮度的不连续变化分割图像，如图像的边缘
–区域内部的相似性
•通过选择阈值，找到灰度值相似的区域
•区域的外轮廓就是对象的边
Image Segmentation
•间断检测
• 点检测
• 线检测
• 边缘检测
寻找间断的一般方法：模板检测
点检测
•使用如图所示的模板，如果|R| >=T，则在模板中心位置检测到一个点
–其中，T是阈值，R是模板计算值
•基本思想：如果一个孤立点与它周围的点不同，则可以使用上述模板进行检测。
•注意：如果模板响应为0，则表示在灰度级为常数的区域TR
Image Segmentation
Image Segmentation
线检测: 通过比较典型模板的计算值，确定一个点是否在某个方向的线上
4个线检测模板
• 第一个模板对水平线有最大响应
• 第二个模板对45方向线有最大响应
• 第三个模板对垂直线有最大响应
• 第四个模板对-45方向线有最大响应
Image Segmentation
图像分割技术
性的二阶导数，定义为：
2
2
∂
f
∂
f
∇2 f
∂x 2
∂y 2
为了更适合于数字图像处理，将该方程表示为离散形式：
2 f [ f ( x 1, y) f ( x 1, y) f ( x, y 1) f ( x, y 1) 4 f ( x, y )]
数任意方向上的一阶方向导数为噪声滤波器，通过
与图像卷积进行滤波；然后对滤波后的图像寻找图
像梯度的局部最大值，以此来确定图像边缘。
Canny算子检测方法的优点：①低误码率，很少
把边缘点误认为非边缘点；②高定位精度，即精确
地把边缘点定位在灰度变化最大的像素上；③抑制
虚假边缘。
4.1 边缘检测
4.1.6 Canny边缘算子
同的像素具有不同的权值，对算子结果产生的影响也不同。
4.1 边缘检测
4.1.2 Sobel边缘算子
离散性差分算子
计算简单，检测效率高，对噪声具有平滑抑制作用，但是得
到的边缘较粗，且可能出现伪边缘。Sobel算子并没有将图像
的主体与背景严格地区分开来，换言之就是Sobel算子没有基
于图像灰度进行处理，由于Sobel算子没有严格地模拟人的视
第四章 图像分割
在对图像的研究和应用中，人们往往仅对图像中的某些
简述图像分割的PDE方法
徐海平
20130416
1.概述源自文库
在一幅图像中，人们往往只对其中的某些 目标感兴趣，这些目标通常占据一定的区 域，并且在某些特性（如灰度、轮廓、颜 色和纹理等）上和周围的图像有差别。这 些特性差别可能非常明显，也可能很细微， 以致人眼觉察不出来。
计算机图像处理技术的发展，使得人们可 以通过计算机来获取与处理图像信息。现 在，图像处理技术已成功地应用于许多领 域，其中，纸币识别、车牌识别、文字识 别和指纹识别等已为大家所熟悉。
稍为精确的描述是：从局部上看，灰度变化 有一定的规律性，即形成一定的模式 （pattern)，并且这种局部模式，在更大的区 域中规律地或不规律的重复出现。 不是基于灰度区域的平均分布，也不是基于 边缘，而是根据对象的纹理特征（texture feature）。 所以，在对这类图像作分割之前，要先作纹 理分析，以提取对象的纹理特征。
3.1活动轮廓模型的基本概念
图像分割的活动轮廓模型（active contour） 或“蛇”（snake）模型是由M.Kass等人于 1988年首次提出的。 Kass M， Witkin A， Terzopolos D. Snakes : active contour models. Int. J. Comput. Vis. ,1988,(1):321:331.
对于一幅数字图像而言，其灰度取值为dj 的像素的数目nj，dj（=0，…，dmax)称为 图像的直方图。而hj=nj/N（N为图像总的 像素数）称为归一化直方图。 这类图像有明显的两个峰值，可称为双模 （bimodal)型直方图。
图像语义分析学习（一）：图像语义分割的概念与原理以及常用的方法
图像语义分析学习（⼀）：图像语义分割的概念与原理以及常⽤
的⽅法
1图像语义分割的概念
1.1图像语义分割的概念与原理
图像语义分割可以说是图像理解的基⽯性技术，在⾃动驾驶系统（具体为街景识别与理解）、⽆⼈机应⽤（着陆点判断）以及穿戴式设备应⽤中举⾜轻重。我们都知道，图像是由许多像素（Pixel）组成，⽽「语义分割」顾名思义就是将像素按照图像中表达语义含义的不同进⾏分组（Grouping）／分割（Segmentation）。
图像语义分割的意思就是机器⾃动分割并识别出图像中的内容，⽐如给出⼀个⼈骑摩托车的照⽚，机器判断后应当能够⽣成右侧图，红⾊标注为⼈，绿⾊是车（⿊⾊表⽰back ground）。
2⽬前常⽤的算法
2.1前 DL 时代的语义分割
从最简单的像素级别“阈值法”（Thresholding methods）、基于像素聚类的分割⽅法（Clustering-based segmentation methods）到“图划分”的分割⽅法（Graph partitioning segmentation methods），在深度学习（Deep learning, DL）“⼀统江湖”之前，图像语义分割⽅⾯的⼯作可谓“百花齐放”。在此，我们仅以“Normalized cut” [1]和“Grab cut” [2]这两个基于图划分的经典分割⽅法为例，介绍⼀下前DL时代语义分割⽅⾯的研究。
2.1.1Normalized Cut图像分割
在Deeplearning技术快速发展之前，就已经有了很多做图像分割的技术，其中⽐较著名的是⼀种叫做“Normalized cut”的图划分⽅法，简称“N-cut ”。
基于图像分割的影像检索技术研究
基于图像分割的影像检索技术研究
一、前言
在我们日常生活中，随着数字化技术的不断发展，图片、音频、视频资源越来越多，而其中的信息也变得越来越吸引人们关注。
影像的检索，即通过查询关键字来快速查找到需要的影像，是人
们获取和利用这些资源的一种重要方式。本文将从图像分割的角
度出发，介绍一种新型的影像检索技术，通过图像分割来实现图
像检索，提高影像检索的效率和准确性。
二、图像分割的定义
图像分割指的是将一幅图像分成多个子区域，使得每个子区域
内的像素点具有相似性质，如颜色、亮度等。图像分割属于计算
机视觉和图像处理的基础研究，是许多高级图像处理和计算机视
觉技术的前提和基础。
三、图像分割的方法
1. 基于阈值分割
基于阈值分割是图像分割中最简单的方法之一，它是将图像中
的像素值与预设的一个阈值进行比较，将像素分为不同的类别。
该方法的缺点是在处理复杂的图像时效果不好。
2. 基于边缘检测的分割
基于边缘检测的分割方法是利用图像中的边缘信息进行分割，
可以较好地解决图像复杂度较高的情况。该方法有多种实现方式，如Canny、Sobel等。
3. 基于聚类分析的分割
基于聚类分析的分割是将像素点看做是一个点集，然后根据某
种相似度（如颜色相似度、形状相似度等）将像素分为若干类别。该方法的优点是可以处理复杂的图像，但需要事先定义好相似度
的度量方式。
4. 基于水平集的分割
基于水平集的分割方法是通过构造一组水平集方程来描述图像
中的分界线，并利用数值方法求解该方程，得出图像的分割结果。该方法的优点是可以对噪声敏感的图像进行处理。
四、影像检索技术的发展现状
医学图象分割.概要
T (u1 u 2 ) / 2
重复上述步骤直到u1和u2不在变化为止。
2019/1/8 19
利用程序自动搜寻出比较合适的阈值。 步骤为：
1）首先选取图像灰度范围的中值作为初始值T； 2）用 T分割图像。生成两组像素集合： G1（所有灰 度值大于T），而G2（所有灰度值小于或等于T） 3）对G1和G2中所有像素计算平均灰度值 1和 2。nk 是灰度为k的像素点个数。
图像分割(Image Segmentation)
在对图像的研究和应用中，人们往往仅 对图像的பைடு நூலகம்些部分感兴趣（目标或背 景），它们一般对应图像中特定的、具 有独特性质的区域。 为了分析和识别它们，需要将它们分割 并提取出来。
2019/1/8 1
图像分割的意义
医学临床实践和研究经常需要对人体某种组织 和器官的形状．边界．截面面积以及体积进行 测量，从而得出该组织病理．或功能方面的重 要信息。 比如肿瘤学研究经常用肿瘤收缩的程度和时间 来评估治疗效果，将肿瘤大小的精确量化数值 作为疗效的测度。
500
0 0 50 100 150 200 250
T=170
T=170(加中值滤波）
2019/1/8
15
不同阈值对阈值化结果的影响
原始图像
阈值T=91
选用不同的阈值 其处理结果差异 很 大 。 阈值 过大 ， 会提取多余的部 分； 而阈值过小， 又会丢失所需的 部分。 阈值的选取很关 键。
图像分割
图像分割
胡辑伟
信息工程学院
图像分割
●概述
●间断检测
●边缘连接和边界检测●阈值处理
●基于区域的分割
●分割中运动的应用
图像分割
●分割的目的：将图像划分为不同区域
●三大类方法
✓根据区域间灰度不连续搜寻区域之间的边
界，在间断检测、边缘连接和边界检测介绍
✓以像素性质的分布进行阈值处理，在阈值处理介绍
✓直接搜寻区域进行分割，在基于区域的分割中介绍
图像分割
●概述
✓在对图像的研究和应用中，人们往往仅对图像中的某些部分感兴趣，这些部分一般称为目标或前景
✓为了辨识和分析目标，需要将有关区域分离提取出来，在此基础上对目标进一步利用，如进行特征提取和测量
✓图像分割就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
图像分割
●概述（续）
✓特性可以是灰度、颜色、纹理等，目标可以对应单个区域，也可以对应多个区域
✓图像分割算法是基于亮度值的不连续性和相似性
不连续性是基于亮度的不连续变化分割图像，如
图像的边缘
根据制定的准则将图像分割为相似的区域，如阈
值处理、区域生长、区域分离和聚合
图像分割举例
PR=0.718PR=0.781#249061#253036#169012PR=0.800PR=0.607PR=0.758PR=0.759PR=0.933PR=0.897PR=0.763PR=0.933PR=0.897PR=0.953
PR=0.951PR=0.670PR=0.865PR=0.710#134052Image MDL MML ERL1ERL2
#3096#85048#175043#182053#219090
pr=0.521 pr=0.480 pr=0.861pr=0.740pr=0.375pr=0.613pr=0.822 pr=0.565pr=0.401pr=0.858pr=0.820 pr=0.850pr=0.789pr=0.890pr=0.914
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
图像分割
第8章 知识要点
图像分割是图像检索、识别和图像理解的基本前提步骤。本章主要介绍图像分割的基本原理和主要方法。
图像分割算法一般是基于灰度值的两个基本特性之一：不连续性和相似性。
基于灰度值的不连续性的应用是根据灰度的不连续变化来分割图像，比如基于边缘提取的分割法，先提取区域边界，再确定边界限定的区域。
基于灰度值的相似性的主要应用是根据事先制定的相似性准则将图像分割为相似的区域，比如阈值分割和区域生长。
8.1 本章知识结构
8.2 知识要点
1. 图像分割
在对图像的研究和应用中，人们往往仅对图像中的某些部分感兴趣。这些部分常称为目标或前景（其它部分称为背景），它们一般对应图像中特定的、具有独特性质的区域。为了检索、辨识和分析目标，需要将它们分离提取出来，在此基础上才有可能对目标进一步利用。图像分割就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。
图像分割是由图像处理过渡到图像分析的关键步骤。一方面，它是目标表达的基础，对特征测量有重要的影响；另一方面，因为图像分割及其基于分割的目标表达、特征提取和参数测量等，能将原始图像转化为更抽象更紧凑的形式，所以使得更高层的图像分析和理解成为可能。
图像分割的应用非常广泛，几乎出现在有关图像处理的所有领域中，并涉及各种类型的图像。图像分割在基于内容的图像检索和压缩、工业自动化、在线产品检验、遥感图像、医学图像、保安监视、军事、体育、农业工程等方面都有广泛的应用。例如：在基于内容的图像检索和面向对象的图像压缩中，将图像分割成不同的对象区域等；在遥感图像中，合成孔径雷达图像中目标的分割，遥感云图中不同云系和背景分布的分割等；在医学应用中，脑部图像分割成灰质、白质、脑脊髓等脑组织和其它脑组织区域等；在交通图像分析中，把车辆目标从背景中分割出来等。在各种图像应用中，只要需要对图像目标进行提取、测量等，就都离不开图像分割。图像分割的准确性将直接影响后续任务的有效性，因此图像分割具有十分重要的意义。
第7章图像分割1
举例1：检测不连续性
举例2：检测相似性
4、图像分割的方法 1) 基于边界的分割: 先提取区域边界，再确定边界限定的 区域。 2) 基于区域的分割: 定每个像素的归属区域，从而形成一
个区域图。
3)基于相关匹配的分割: 根据已知目标的特征建立相应的 模板将特殊目标分离出来。
• 图像分割也是目前公认的图像处理难题，其困难源于图像 内容的多样性以及模糊、噪声等的干扰。至今还没有普适 性分割方法和通用的分割效果评价标准，分割的好坏必须 结合具体应用来评判。总体而言，一个好的图像分割算法 应该尽可能具备以下特征： • (1) 有效性：对各种分割问题有效的准则，能将感兴趣的
• 由于上式是Zt的二次方程，有两个解，要使分割误差最小，需要设置两
2 个门限，也就是方程的两个根，如果设 2 12 ，则方程存在唯一解， 2
即：
Zt
1 2
2
2 P2 ln 1 2 P1
再假设P2= P1=1/2时，Zt＝(μ1+μ2)/2
7.3
•
•
边缘检测
(a) 原始图像
(b) 分割结果
(c) 具有明显双峰性质的直方图
7.2.2
最佳阈值
所谓最佳阈值是指图像中目标物与背景的分割错误最小的阈值。 设某一图像只由目标物和背景组成，已知其灰度级分布概率密度分别为
数字图像处理与应用(MATLAB版)第6章 图像的分割
-1 -1 -1 -1 8 -1 -1 -1 -1
LOG（Laplacian-Gauss）算子(或Marr)
将 Gaussian 滤 波 器 和 Laplacian 边 缘 检 测 结 合 在 一 起，形成了LoG (Laplacian of Gaussian)算法。即先 用高斯函数对图像进行平滑，然后再用拉普拉斯算
，
模板
10 0 -1
01 -1 0
几种常用的边缘检测微分算子
Prewitt算子
G(i, j) Px Py
模板
，
1 0 1 Px 1 0 1
1 0 1
1 1 1
py
0
0
0
1 1 1
Sobel算子为：
Py = (z7 + 2z8 + z9) - (z1 + 2z2 + z3) Px = (z3 + 2z6 + z9) - (z1 + 2z4 + z7) 梯度值：
具体步骤：
➢ 首先用2D高斯滤波模板进行卷积以平滑图像；
➢ 利 用 微 分 算 子 ( 如 Roberts 算 子 、 Prewitt 算 子 和
Sobel算子等)，计算梯度的幅值和方向；
➢ 对梯度幅值进行非极大值抑制。即遍历图像，若某
个像素的灰度值与其梯度方向上前后两个像素的灰
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一图象分割定义
图象分割：将图象表示为物理上有意义的连通区域的集合，也就是根据目标与背景的先验知识，对图象中的目标，背景进行标记、定位，然后将目标从背景或其他伪目标中分离出来。
二图象分割的研究现状
图象分割是图象处理中的一项关键技术，也是一经典难题，自20世纪70年代起一直受到人们的高度重视，至今已提出了上千种分割算法。但发展至今仍没有找出一个通用的分割理论，现提出的分割算法大都是针对具体问题的，并没有一种适合所有图象的通用分割算法。另外，也还没有制定出判断分割算法好坏和选择适用分割算法的标准，这给图象分割技术的应用带来许多实际问题。
三对图象分割现状的思考
基于图象分割的研究现状，我们在图象分割技术的应用上存在着许多实际问题。首先，在需要解决一个具体的图象分割问题的时候，往往发现难于找到一个非常适用的现成方法。其次，图象分割问题可以说既是一个数学问题，也是一个心理学问题。如果不利用关于图象或所研究目标的先验知识，任何基于某种数学工具的解析方法都很难取得很好的效果。因此，在更多的时候，人们倾向于重新设计一个针对具体问题的新算法来解决所面临的图象分割问题。这在只有个别图象样本的时候，利用各种先验知识，设计具有针对性的算法来实现较好的分割相对容易。但是，当需要构建一些使用的机器视觉系统时，（比如虚拟眼），所面对的将是具有一定差异性，数量庞大的图象库，此时如何很好地利用先验知识，设计一个对所有待处理图象都实用的分割算法是一件非常困难的任务。最后，由于缺乏一个统一的理论作为基础，同时也缺乏对人类视觉系统（humen vision system,HVS）机理的深刻认识（人们对视觉机理的研究还没成熟），构造一种能
够成功应用于所有图象的统一的图象分割算法，至少在目前还是难以实现的。（至少要完全明白视觉机理之后吧？）
那么退而求其次，一种取而代之的策略是针对不同特点的图象使用不同的分割方法，以期都能获得满意的分割结果。遗憾的是，迄今还没有一个完善的理论来指导如何根据图象的特点来选择合适的方法。现实中在分割一幅图象时，多是依据经验和直觉去选择方法，通过反复尝试来找到一种最佳方案。与计算机科学的确定性和准确性相比，图象分割更象是一种艺术行为，有经验的人才可以选用出适当的方法，使不同的图象都得到最佳的分割效果。但是，当要处理的图象十分庞大，分割就象是流水线上的一道简单工序时，这种行为艺术就显得无能为力了。而随着多媒体技术和Web技术的发展，包括图象，音频和视频等信息的多媒体数据的大量涌现，多媒体数据已经广泛用于Internet和企事业信息系统中，而且越来越多的商业活动，事物就秒度月毫和信息表现中都将包括多媒体数据，自然也就包括了大量的图象。例如基于内容的图象检索（content based image retrieval,CBIR）的广泛应用，往往是以图象分割作为基础的。
四图象分割的应用
图象分割的应用非常广泛，几乎出现在有关图象处理的所有领域，并设计各种类型的图象。主要表现在：
1 医学影象分析：通过图象分割将医学图象中的不同组织分成不同的区域，以便更好的帮助分析病情，或进行组织器官的重建等。如脑部MR图象分割，将脑部图象分割成灰质，白质，脑脊髓等脑组织；血管图象的分割，听过分割重建血管的三为图象；腿骨CT切片的分割等等。
2 军事研究领域：通过图象分割为目标自动识别提供特征参数。如合成孔径雷达图象中目标的分割，小目标检测大呢感等都需要首先进行图象分割。
3 遥感气象服务：通过遥感图象分析获得城市地貌，作物生长情况等；云图中的不同云系分析，气象预报等也都离不开对图象的分割。
4 交通图象分析：通过分割把交通监控获得的图象中的车辆目标从背景中分割出来，以及进行车派识别等等。
5 面对对象的图象压缩和基于内容的图象数据库查询：将图象分割成不同的对象区域以提高压缩编码效率，通过图象分割提取特征便于网页分类，搜索等等。
五对图象分割方法的一点总结
1 基于阈值的分割（其实也是区域分割的一种）
这是一种最常用的区域分割技术，阈值是用于区分不同目标的灰度值。如果图象只有目标和背景两大类，那么只需选取一个阈值称为单阈值分割。这种方法是将图象中每个象素的灰度值和阈值比较，灰度值大于阈值的象素为一类，灰度值小于阈值的象素为另一类。如果图象中有多个目标，就需要选取多个阈值将各个目标分开，这种方法称为多阈值分割。为区分目标还需要对多个区域进行标记。阈值又可分为全局阈值，局部阈值和动态阈值，阈值分割的结果依赖于阈值的选取，确定阈值是阈值分割的关键，阈值分割实质上就是按照某个标准求出最佳阈值的过程。常用的全局阈值选取方法有利用图象灰度直方图的峰谷法，最小误差法，最大类间方差法，最大熵自动阈值法以及其他一些方法。
阈值分割方法基于对灰度图象的一种假设：目标或背景内的相邻象间的灰度值是相似的，但不同目标或背景的象素在灰度上有差异，反映在图象直方图上，不同目标和背景则对应不同的峰，选取的阈值应位于两个峰之间的谷，从而将各个峰分开。
通常阈值化分割方法根据某种测度准则确定分割阈值。如果仅使用象素的灰度级确定分割阈值，则阈值化是点相关的；如果由每个象素邻域的局部特性决定门
限，则阈值化是区域相关的。基于点相关的阈值化方法有P-tile方法，直方图凹形分析法，最大类间方差法，最大熵法以及矩不变门限法等。基于区域相关的分割方法有直方图转换法，基于二阶灰度统计的方法，松弛法以及基于过度区提取的分割方法等。
阈值分割的优点是计算简单，运算效率高，速度快。全局阈值对于灰度相差很大的不同目标和背景能进行有效的分割，当图象的灰度差异不明显或不同目标的灰度值范围有重叠时，应采用局部阈值或动态阈值分割法；另一方面，这种方法只考虑象素本身的灰度值，一般不考虑空间特征，因而对噪声很敏感。在实际应用中，阈值法通常和其他方法结合使用。
2 基于区域的分割
基于区域的分割技术有两种基本形式：区域生长和分裂合并。前者是从单象素出发，逐渐合并以形成所需的分割结果。后者是从整个图象出发，逐渐分裂或合并以形成所需要的分割结果。与阈值方法不同，这类方法不但考虑了象素的相似性，还考虑了空间上的邻接性，因此可以有效地消除孤立噪声的干扰，具有很强的鲁棒性。而且，无论是分裂还是合并，都能将分割深入达到象素级，因此可以保证较高的分割精度。
区域生长算法先对每个要分割的区域找一个种子象素作为生长的起点，然后将种子象素邻域内与种子象素有相似性的象素合并到在种子象素集合。如此往复，直到再也没有象素可以被合并，一个区域就形成了。显然，种子象素，生长准则，终止条件是算法的关键。算法的高效性和准确性也是研究的重点。然而，种子点的选取并不容易，有人试图通过边缘检测来确定种子点，但是，由于边缘检测算法本身的不足，并不能避免遗漏重要的种子点。
生长法的优点是计算简单，与阈值分割类似，也很少单独使用。缺点是1）它需要人工交互获得种子点，这样使用者必须在每个需要抽取出的区域植入一个种