第八章 图像分割与描述测
图像分割 实验报告
图像分割实验报告图像分割实验报告一、引言图像分割是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，它旨在将一幅图像分割成具有语义意义的不同区域。
图像分割在许多应用中发挥着关键作用，如目标检测、场景理解和医学图像处理等。
本实验旨在探索不同的图像分割方法，并对其进行比较和评估。
二、实验方法本实验选择了两种常用的图像分割方法：基于阈值的分割和基于边缘的分割。
首先，我们使用Python编程语言和OpenCV库加载图像，并对图像进行预处理，如灰度化和平滑处理。
接下来，我们将详细介绍这两种分割方法的实现步骤。
1. 基于阈值的分割基于阈值的分割是一种简单而常用的分割方法。
它通过将图像像素的灰度值与预先设定的阈值进行比较，将像素分为前景和背景两类。
具体步骤如下：（1）将彩色图像转换为灰度图像。
（2）选择一个适当的阈值，将图像中的像素分为两类。
（3）根据阈值将图像分割，并得到分割结果。
2. 基于边缘的分割基于边缘的分割方法是通过检测图像中的边缘来实现分割的。
边缘是图像中灰度变化剧烈的区域，通常表示物体的边界。
具体步骤如下：（1）将彩色图像转换为灰度图像。
（2）使用边缘检测算法（如Canny算法）检测图像中的边缘。
（3）根据边缘信息将图像分割，并得到分割结果。
三、实验结果与讨论我们选择了一张包含多个物体的彩色图像进行实验。
首先，我们使用基于阈值的分割方法对图像进行分割，选择了适当的阈值进行实验。
实验结果显示，基于阈值的分割方法能够将图像中的物体与背景分离，并得到较好的分割效果。
接下来，我们使用基于边缘的分割方法对同一张图像进行分割。
实验结果显示，基于边缘的分割方法能够准确地检测出图像中的边缘，并将图像分割成多个具有边界的区域。
与基于阈值的分割方法相比，基于边缘的分割方法能够更好地捕捉到物体的形状和边界信息。
通过对比两种分割方法的实验结果，我们发现基于边缘的分割方法相对于基于阈值的分割方法具有更好的效果。
基于边缘的分割方法能够提供更准确的物体边界信息，但也更加复杂和耗时。
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（）参考答案:对2.磁共振成像的英文简写为CT。
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（）参考答案:对第二章测试1.发现X射线的物理学家是（）。
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参考答案:脂肪对X线衰减最小5.能表示固有滤过的是（）。
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参考答案:入射光子能量越大，X射线穿透力越强;原子序数越高的物质，吸收X射线愈多;物质密度越高，衰减越小9.软组织摄影用X线管阳极的靶面材料是钨。
（）参考答案:错10.人体各组织器官对X射线的衰减程度最大的是骨骼。
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参考答案:1/10005.几何学模糊形成的最主要原因是（）。
参考答案:焦点尺寸6.通过对线对测试卡的摄影，可以测量（）。
参考答案:分辨率7.关于胶片特性曲线叙述正确的是（）。
图像分割与边缘检测优秀课件
(5-5)
如图5-3所示，如果设置一个阈值T，使得灰度值小于T 的像素分为背景，而使得大于T的像素分为目标，则把目标 像素分割为背景的误差概率E1(T)为
E1(T)Tp2(z)d z
(5-6)
把背景像素分割为目标的误差概率E2(T)为
E2(T)Tp1(z)dz
假定图像中仅包含两类主要的灰度区域(目标和背景)， z代表灰度值，则z可看做一个随机变量，直方图看做是对灰 度概率密度函数p(z)的估计。p(z)实际上是目标和背景两个 概率密度函数之和。设p1(z)和p2(z)分别表示背景与目标的概 率密度函数，P1和P2分别表示背景像素与目标像素出现的概 率(P1+P2=1)。混合概率密度函数p(z)为
0 f(x,y)T1 g(x,y) k Tkf(x,y)Tk1
255f(x,y)Tm
k1,2, ,K1
(5-2)
式中： Tk为一系列分割阈值； k为赋予每个目标区域的标 号； m为分割后的目标区域数减1。
阈值分割的关键是如何确定适合的阈值， 不同的阈值
其处理结果差异很大， 会影响特征测量与分析等后续过程。
阈值分割过程如下： 首先确定一个阈值T， 对于图像 中的每个像素， 若其灰度值大于T，则将其置为目标点(值 为1)， 否则置为背景点(值为0)， 或者相反， 从而将图像 分为目标区域与背景区域。 用公式可表示为
g(x,y)10
f(x,y)T f(x,y)T
(5-1)
在编程实现时， 也可以将目标像素置为255， 背景像 素置为0， 或者相反。 当图像中含有多个目标且灰度差别 较大时， 可以设置多个阈值实现多阈值分割。 多阈值分割 可表示为
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图像分割
拉普拉斯(Laplacian)算子是不依赖于边缘方向的 二阶微分算子。它是一个标量而不是向量，具有旋 转不变即各向同性的性质，在图像处理中经常被用 来提取图像的边缘。其表示式为
f x ,y f x ,y f x ,y 2 2 x y
2 2 2
f(x-1,y-1) f(x-1,y)
f(x,y-1) f(x,y-1) f(x,y) f(x,y) f(x,y+1)
f(x+1,y-1) f(x+1,y) f(x+1,y+1)
图像分割
选取适当的门限TH，作如下判断：G[f(x,y)]>TH， (x,y)为阶跃状边缘点。
二、Sobel梯度算子（3×3个像素） 先做加权平均，再作微分，即
2
图像增强
f(x-1,y)
f(x,y-1)
f(x,y)
f(x,y+1)
f(x+1,y)
图像分割
当拉普拉斯算子输出出现过零点时就表明有边 缘存在。该算子有两个缺点：其一就是边缘方向信 息的丢失，其二它是二阶差分，双倍加强了图像中 噪声的影响。
改进的LOG算法：
在进行拉普拉斯运算前先进行平滑去噪，然后 再提取边缘。平滑去噪采用高斯滤波器，然后与拉 普拉斯边缘检测合并在一起，形成LOG（Laplacian Of Gaussian）。
图像分割
对于数字图像，可用一阶差分替代一阶微分：
f f x,yf x x ,y 1 ,y x f x f f x,yf x,y x ,y 1 y f y
此时梯度的幅度可表示为：
G f x , y f x , y f x , y x y
数字图像处理与分析图像分割(课堂PPT)
13
梯度算子
一幅数字图像的一阶导数是基于各种二维梯度的近似值。图像f(x,y)在位
置(x,y)的梯度定义为下列向量：
f
F
G x
G
y
x
f
y
（10.1.3）
向量的大小：
图10.7中第一列的图 像分割显示了分割左 右黑白区域的4个斜 坡边缘的特写图。分 别被均值为0且 σ=0.0,0.1,1.0,10.0 的随机高斯噪声污染。 第二列是一阶导数图 像和灰度级剖面线。 第三列为二阶导数图 像和灰度级剖面线。
图10.7
12
这个例子很好的说明了导数对于噪声的敏感性。 那么为了对于有意义的边缘点进行分类，必须使得与 这个点相联系的灰度级变换比在这一点的背景上的变 换更为有效才行。即所作的变换应该更有利于区分边 缘点。比如，如果噪声严重的话，就要慎用导数变换。
的特征，那么特征值的分界点就是一个门限。
3
8.1 间断检测
间断检测技术包括点检测，线检测和边界检测三种。寻找间断最 一般的方法是模板检测。计算模板所包围区域的灰度级与模板系 数的乘积之和。
图像中任意点的模板响应公式(3×3模板)：
Rw1z1w2z2 w9z9
9
wizi i1 图10.1 3*3模板
可以看到，
(a)
（1）图中水平和垂直的部
分都被去掉了，并且在(b)
中所有原图中接近-450的部
分产生了最强响应。
（2）加了门限之后，在(c） 中有孤立点，可以使用点检 测模板检测，然后删除，或 者使用下一章的形态学腐蚀 法删除。
第8章 遥感图像分割
• 图像经过梯度运算后只留下灰度值急剧变 化的边缘点
梯度法：边缘检测
• 基本思想：通过检测每个像素和其邻域的 状态，决定该像素是否位于一个目标的边 界上。 • 像素位于目标边界上：邻域灰度值变化大。
边缘检测算子
可用一阶、二阶局部微分算子来检测图像中的边缘。
下面是几种常用的微分算子。
梯度算子 Roberts算子
①启发式搜索 ②曲线拟合 ③边界跟踪
区域生长法
• 基本思想：将具有相似性质的像素集合起来构成 区域。 • 步骤： ①对每个需要分割的目标区域找一个种子像素作为 生长的起点。 ②将种子像素周围邻域中与种子像素性质相同或相 似的像素合并到种子像素所在的区域中。 ③将这些像素当做新的种子像素，重复上述步骤， 直至没有满足条件的像素为止。
2、细化(thinning )
对给定的细长图形使线幅变细，从而提取线宽 为 1 的中心线的操作叫细化。是一种特殊的多 次迭代的收缩算法。 结果:在不破坏连通性的前提下，细化图像。 算法实现： 1）做腐蚀操作，但不立刻删除像素，只打 标记。 2）将不破坏连通性的标记点删掉。 3）重复执行，将产生细化结果。
1）填充对象内细小空洞。 2）连接邻近对象。 3）在不改变形状和不明显改变面积前提下， 平滑对象的边缘。
腐蚀和膨胀的变种
1、收缩(shrinking)
当腐蚀以一种不触及单像素目标的 执行方法时的过程称为收缩。
结果:每运行一次，半径少一个像素，并 有更多的目标收缩为单像素大小。 局限性：会使不圆的目标分解。
0
1 1
0
1 1
1
1 0
图像A
腐蚀与膨胀
原图
腐蚀后
膨胀后
1、腐蚀
定义：E = A B = { x | (B)xA} 结果：使二值图像减小一圈。 算法：
图像处理中的图像分割与边缘检测算法
图像处理中的图像分割与边缘检测算法图像处理是计算机视觉领域的一项重要技术，它可以对图像进行各种操作和分析。
其中，图像分割和边缘检测是图像处理中的两个关键任务，它们在许多应用中起着至关重要的作用。
图像分割是将图像划分成若干个具有独立语义的区域的过程。
在图像中，不同的物体或区域通常具有不同的颜色、纹理或亮度等特征。
通过对这些特征进行分析和提取，可以将图像中的不同区域分割出来，从而实现对图像的理解和分析。
图像分割在许多领域中都有广泛的应用，比如医学影像分析、目标识别和图像检索等。
边缘检测是图像处理中常用的一种技术，它可以检测出图像中物体的边缘轮廓。
边缘是图像中颜色、亮度或纹理等发生突变的地方，通过检测这些突变的地方，可以找到图像中物体的边界。
边缘检测在图像处理中有着广泛的应用，比如图像增强、目标检测和图像分割等。
在图像分割和边缘检测中，有许多经典的算法被广泛应用。
其中，基于阈值的分割算法是最简单和常用的一种方法。
该方法通过设置一个或多个阈值，将图像中的像素分为不同的类别。
这种方法简单直观，但对于复杂的图像，效果不佳。
因此，研究者们提出了许多基于区域的分割算法，如区域增长、区域分裂合并等。
这些算法通过对图像中的像素进行聚类，将相邻像素归为同一区域，从而实现图像的分割。
边缘检测算法有很多种，其中最经典的是Canny边缘检测算法。
Canny算法通过对图像进行平滑处理，然后计算图像中像素灰度的一阶和二阶导数，从而找到图像中的边缘。
该算法具有较高的准确性和稳定性，在实际应用中得到了广泛的应用。
此外，还有其他一些边缘检测算法，如Sobel算法、Laplacian算法等，它们也都有各自的特点和适用范围。
除了传统的图像分割和边缘检测算法，近年来深度学习技术在图像处理中也取得了重要的突破。
深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，它通过多层次的神经网络模型来学习图像的特征表示。
在图像分割和边缘检测任务中，深度学习方法可以通过大量的训练数据来学习图像的特征，从而实现更准确和鲁棒的分割和检测结果。
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。
遥感数字图像处理：第八章 图像分割
图像分割—形态学处理
闭运算通过填充图像的凹角点来平滑图像。
S1
S2
B 〇 S1= (BC 〇 S1)C
B 〇 S2
图像分割—形态学处理
采用开、闭运算交替使用（级联滤波）达到双边 滤波的目的。
B
S
B 〇S
B 〇S
(B 〇 S) S
(B 〇 S) 〇 S
图像分割—形态学处理
4.3.5 腐蚀和膨胀的变体 1）细化
–结果：使二值图像减小一圈。任何方向上，不 大于2个像元的物体将被除去。
图像分割—基本的形态学运算
结构元素不同，腐蚀的结果也不同
E
图像分割—基本的形态学运算
2）膨胀：将与物体接触的所有背景点合并 到该物体中的过程。
–定义：B S = { x,y | Sxy∩B ≠Ф} –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，结果图像的该像素为0。否则为1 –结果：使二值图像扩大一圈
图像分割—基本的形态学运算
能否将图像中的噪声点去掉，而保持原来 图像的尺寸不变？
在经过腐蚀的图像上，用同样的结构元素再进行 一次膨胀（“开运算”）就可以达到这个目的。
图像分割—基本的形态学运算
4.3.4 开运算与闭运算
1）开运算 –思路：先腐蚀，再膨胀
–定义：B 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
腐蚀可以看作将图像中每一个与结构元素全等的子集收缩为 一点；膨胀是将每一个点扩大为结构元素。
图像分割—基本的形态学运算
相当于原图像左上、下、左、右平以后的四个新图 与原图一起5个图像重叠的结果。 改变结构元素的形状，膨胀的结果不同。 如果结构元素中不包含原点（0,0），膨胀后 的结果不一定是原图像的扩充。 如果结构元素是不在原点的一个点，膨胀后 的结果与原图像一样，只是位置发生了平移。 膨胀对填补图像分割后产生的空洞很有用。
遥感图像的分割与描述
1 0
当g (i, j)³ H
其他
分 割
▪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。
边缘增强法
这种方法有以下优点：
图
1)在景物和背景所占区域面积差别很大时， 不会造一个灰度级的波峰过高，而另一
割
-1 1
梯
-1
度
算
1
子
模
版
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。
拉普拉斯边缘检测
边缘点两旁像素的二阶导数异号。据
此，对数字图像的每个像素计算关于
图
行和列的二阶偏导数之和▽2f(i,j)
像
分
? 2 f (i, j) f (i + 1, j)+ f (i - 1, j)+ f (i, j + 1) 割
x= - b 2a
其所对应的灰度值即可作为阈值。
缺点：会受到噪音的干扰，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
图
像 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
分
割
边缘增强法
基本思想：
图
▪ 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
? 1 f (i, j) (? x f (i, j))2 (? y f (i, j))2
分
? 2 f (i, j) ? x f (i, j) ? y f (i, j)
数字图像处理总复习(14)(1)
2.图像锐化与图像平滑有何区别与联系？
第三章 （不考计算题） 频域滤波的物理含义 傅立叶变换性质 频域滤波的基本方法
第四章 灰度基本变换（线形、非线性） 直方图处理（定义、直方图规定化、均衡化） 算术逻辑运算（帧差分，帧平均） 空间滤波（均值、中值、KNN） 同态滤波（滤波流程） 边缘检测（一阶，二阶，循环卷积） 图像锐化与图像平滑 真彩色图像处理与伪彩色图像处理
第一章图像数字图像处理灰度图像的概念图像工程定义分类图像的表达图像文件格式bmp文件第二章视觉感知要素图像采样和量化颜色模型像素之间的基本关系邻接连通距离度量第三章不考计算题频域滤波的物理含义傅立叶变换性质频域滤波的基本方法第四章灰度基本变换线形非线性直方图处理定义直方图规定化均衡化算术逻辑运算帧差分帧平均空间滤波均值中值knn同态滤波滤波流程边缘检测一阶二阶循环卷积图像锐化与图像平滑真彩色图像处理与伪彩色图像处理第五章图像编码与压缩不考计算图像编码的基本概念图像编码的方法第六章图像恢复颜色模型第七章图像分割图像的阈值分割图像的梯度分割图像边缘检测第八章目标的表达和描述目标表达目标的描述第九章形态学运算膨胀腐蚀开运算闭运算?除电磁波谱图像外按成像来源进行划分的话常见的计算机图像还包三种类型
8. 直方图修正有哪两种方法？二者有何主要区别于 联系？
方法：直方图均衡化和直方图规定化。
区别：直方图均衡化得到的结果是整幅图对比度的增 强，但一些较暗的区域有些细节仍不太清楚，直方图 规定化处理用规定化函数在高灰度区域较大，所以变 换的结果图像比均衡化更亮、细节更为清晰。联系： 都是以概率论为基础的，通过改变直方图的形状来达 到增强图像对比度的效果。
物联网技术及应用智慧树知到答案章节测试2023年山东科技大学
第一章测试1.网络是由若干节点和链接这些节点的（）构成的。
A:关系B:对象C:链路答案:C2.中国在2009年8月提出了与物联网有关未来信息化战略是（）A:感知世界B:智慧中国C:感知中国D:智慧地球答案:C3.下列不属于感知识别层核心技术的是（）A:定位系统B:传感器C:信息系统D:RFID答案:C4.我们身边的网络有哪些（）A:社交网络B:无线通信网络C:车联网D:交通网络答案:ABCD5.物联网的基本特征包括（）A:物物相连B:智能应用C:可靠传输D:全面感知答案:BCD6.工业界经常将RFID系统分为哪三大组件（）A:阅读器B:天线C:传感器D:标签答案:ABD7.下列属于应用于物联网中国的网络形式的是（）A:无线低速网B:无线宽带网C:移动通信网D:互联网答案:ABCD8.网络存储体系结构（）A:直接附加存储（DAS）B:存储区域网络（SAN）C:网络附加存储（NAS）答案:ABC9.5G是指第五代移动通信技术。
（）A:错B:对答案:B10.感知识别层位于物联网模型的最底端，是所有上层结构的基础。
（）A:错B:对答案:B第二章测试1.指纹预处理主要包括图像分割、图像过滤、二值化、细化四部分（）。
A:对B:错答案:B2.以下属于虹膜识别特点的有：（）A:防伪性: 一般不会用外科手术改变虹膜特征。
B:稳定性: 虹膜定型后终身不变。
C:非接触性: 从无需用户接触设备，对人身没有侵犯。
D:生物活性答案:ABCD3.IC卡按数据传送方式可以分为（）A:接触式IC卡和非接触式IC卡B:可读IC卡和可写IC卡C:存储器卡，逻辑加密卡和CPU卡D:串行通信卡和并行通信卡答案:A4.条形码推广的难点在于条码自动识别系统所涉及到的识别符号成本以及设备成本都非常高（）A:对B:错答案:B5.以RFID卡片阅读器及电子标签之间的通讯及能量感应方式来看，大致上可以分成感应耦合和后向散射耦合两种（）A:错B:对答案:B6.RFID系统中读写器的主要功能是发射电磁能量以激活电子标签，并向电子标签发出指令（）A:错B:对答案:A7.RFID系统中天线的主要功能有（）A:向电子标签发出指令B:给标签提供能量C:实现与电子标签的通信D:发射电磁能量以激活电子标签答案:AD8.RFID标签的优点有（）A:体积小且形状多样，在读取上不受尺寸大小和形状的限制B:穿透性强，在被纸张木材等非金属材质包裹的情况下也可以进行穿透性通信C:耐环境性，对水、油有极强）可重复使用D:具有读写功能，电子数据可以被反复覆盖答案:ABCD9.在低频和高频频段，读写器与电子标签基本都采用微带天线（）A:对B:错答案:B10.高频RFID电子标签天线制作工艺主要有（）A:蚀刻法B:平面打印法C:线圈绕制法D:印刷法答案:ACD第三章测试1.美国军方于1967年在越南战争期间部署的“雪屋”系统,是一个完整的无线传感器应用系统。
《数字图像处理与分析基础》第八章图像分割与描述(1)
数字图像处理与分析基础
General Introduction and Classification
图像分量以及相互关系 图像分析与理解、自动景物分析、模式 识别 机器抽取信息
数字图像处理与分析基础
图像分割
定义：把图像中有意义的区域与背景分离开， 并按其不同的内涵将它们分割开。 “区域”是图像中相邻的具有类似性质的点 组成的集合。同一区域（region）中的像素 是相邻的，就是说区域是像素的连通集。 “连通”（connectedness）的定义为：在连 通集的任意两个像素间，存在一个完全由这 个集合中的元素构成的路径。同一区域中的 任意两个像素间至少存在一条连通路径。
h(z)——直方图
2 h ( z ) 0 2 z
数字图像处理与分析基础
T=120
（a）原图
（b）直方图 （c）二值化结果 图8-2 Rice图像双峰法分割
数字对象和背 景的灰度分布规律，在误差率最小的原则 下计算合理阈值。
数字图像处理与分析基础
最优阈值算法
设图像由两类对象1、 2组成，它们的条件概率分 别为：P(x/ 1)、P(x/ 2 ),其中x是灰度级，T是阈值
二值化判断： x>T,x 2；
P(x/w1)
x<T,x 1
P(x/w2)
0
T
图8-3 最优域值法示意图
x
数字图像处理与分析基础
最优条件
2误为1的误差概率： 1(T)= (- ,T) P(x/ 2 )dx 1误为2的误差概率： 2(T)= (T, +) P(x/ 1 )dx 先验概率P(2 ), P(1 ), P(2 )+ P(1 )=1 总误判概率： (T)= P(1 )1(T)+ P(2 ) 2(T) let (T)/ T=0, then 1(T)/ T= P(x/ 2 ), 2(T)/ T= -P(x/ 1 ), 总误差最小时有 P(2 ) P(x/ 2 )x=T=P(1 ) P(x/ 1 ) x=T
第八章 图像分割与描述
W0(0)
0 1 1 1 0 1 1 1 0
W1(45)
1 1 1 0 0 0 1 1 1
W2(90)
1 1 0 1 0 1 0 1 1
2、基于差分(梯度)算子的边缘检测
两个方向梯度分量的合成原则：
(1) G1 ( x, y) (2) G2 ( x, y )
x f ( x, y) y f ( x, y)
2
2
x f ( x, y ) y f ( x , y )
(3) G3 ( x, y ) max
X方向
1 2 1 0 0 0 1 2 1
Y方向
一、边缘检测(Edge detection)
原图
梯度算子
Roberts
Prewitt
Sobel
各向异性Sobel
W2 W3 W1 W0
W4
一、边缘检测(Edge detection)
W5
W7
W6
(4) 方向梯度算子——平均差分8方向梯度模板
一、边缘检测(Edge detection)
为使中心为正值，也可写为：
f ( x, y ) [ f ( x 1, y ) f ( x 1, y )
2
f ( x, y 1) f ( x, y 1)] 4 f ( x, y)
掩模表示:
0 1 0 1 4 1 0 1 0
(3) Sobel 算子——各向异性Sobel
1 0 2 0 1 0 1 2 1
由 Frei 和 Chen 提 出 ：以使水平、垂直 和对角边缘的梯度 相同。
第8章图像描述与分析
总述
灰度描述
边界描述
区域描述
纹理描述
形态分析
8.3.1 几何特征
7.圆形度
描述连通域与圆形相似程度的量。根据圆周长与圆面
积的计算公式，定义圆形度的计算公式如下：
c
4 As
L2s
其中， A为s 连通域S的面积； 为L s 连通域S的周长。圆形度
值越 c 大，表明目标与圆形的相似度越高
总述
灰度描述
边界描述
都不敏感的7个不变矩，定义如下：
1 2002
2(2002)241 2 1
3 (3 0 31 2 )2 (32 10 3 )2
总述
灰度描述
边界描述
区域描述
纹理描述
形态分析
8.3.2 不变矩
4 (3 01 2 )2 (2 10 3 )2
5(30312)(3012) (3012)23(2103)2 (32103)(2103) 3(3012)2(2103)2 其差分链码是： Nhomakorabea总述
灰度2描2述0000627边7界12描1述0000017区12域0描1述91
纹理描述
形态分析
8.2.1 链码描述
链码的特殊性质
一个物体很容易实现旋转45°。如果一个物体旋转 n×45°，可由原链码加上 n 倍的模8得到 链码的微分，也称差分码，由原码的一阶差分求得．链 码差分是关于旋转不变的边界描述方法
从图像中提取对象或对象组成部分的图像特征 (例如图像中景物的边缘或区域)
利用图像特征的属性或相互关系来决定每个属 性应属于哪个对象的哪个部分
总述
灰度描述
边界描述
区域描述
纹理描述
形态分析
8.1 灰度描述
遥感图像的分割与描述概要
称为点相关的分割技术。
图 像 分 割
依据同一区域具有相似的灰度特征和纹理特
征，寻找不同区域的边界，称为区域相关的
分割技术。
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
图 像 分 割
区域相关分割技术
模板匹配
区域生长
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
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
边缘检测法
梯度边缘检测
连续图像f(x,y)的梯度幅度和方向分 别为：
? f ( x, y ) 骣f ÷ 骣 抖 f ç ÷ ç + ? ÷ ç ç ÷ ç ÷ ç 桫 抖 x 桫y ÷
2 2
图 像 分 割
轾 骣f ÷ 骣 抖 f ç ÷ ç q = ç 桫 抖 x y 桫 臌
这样形成一幅边缘二值图像g(x,y)。
-1
-1 1 1
梯 度 算 子 模 版
图 像 分 割
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。
拉普拉斯边缘检测
图 像 行和列的二阶偏导数之和▽2f(i,j) 分 ? 2 f (i, j ) f (i + 1, j ) + f (i - 1, j ) + f (i, j + 1) 割
图像分割训练和测试的流程
模型训练
使用训练集数据对模型进行训练。这通常包括设置合适的训练参数、迭代次数以及优化算法等。
5
验证模型性能
在验证集上评估模型的性能，如计算准确率、召回率、F1值等指标。
6
模型调整
根据验证集上的性能评估结果，对模型进行调整，如修改网络结构、调整学习率等。
7
模型测试
使用测试集数据对调整后的模型进行测试，评估其在实际应用中的性能。
图像分割训练和测试的流程
步骤序号
流程内容
详细说明
1
数据准备
准备用于训练和测试的图像数据。这包括收集原始图像、进行标注（如像素级分类）以及将数据分必要的预处理，如缩放、归一化、增强等，以改善模型的性能。
3
模型选择
根据任务需求选择合适的图像分割模型，如FCN、U-Net等。
8
结果分析
分析测试结果，包括分割效果的可视化、性能指标的统计等，以便进一步优化模型或改进数据预处理步骤。
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是一个二阶导数算子，它将在边缘处产生一个陡峭的 零交叉；检测一个像素是在边的亮的一边还是暗的一 边；利用零跨越(交叉)，确定边的位置。
一、边缘检测(Edge detection) 边缘检测(Edge
(4) 拉普拉斯 拉普拉斯(Laplacian) 算子 应用：拉普拉斯算子不直接用于边的检测，通 应用：拉普拉斯算子不直接用于边的检测， 常只起辅助的角色。 常只起辅助的角色。 缺点：对噪音的敏感；会产生双边效果； 缺点：对噪音的敏感；会产生双边效果；不能 检测出边的方向。 检测出边的方向。
(∆ x f ( x, y ) ) + (∆ y f ( x, y ) )
2
2
∆ x f ( x, y ) + ∆ y f ( x, y ) max ∆ x f ( x, y ) , ∆ y f ( x, y )
(
)
一、边缘检测(Edge detection) 边缘检测(Edge
2、基于差分算子的边缘检测 、
一、边缘检测(Edge detection) 边缘检测(Edge
(5) LoG边缘检测算法 边缘检测算法
LoG = Laplacian of Gaussian 高斯滤波+拉普拉斯边缘检测 高斯滤波 拉普拉斯边缘检测
基本特征： 基本特征： 滤波器。 平滑滤波器是Gaussian滤波器。 算子计算二阶导数。 采用Laplacian算子计算二阶导数。 边缘检测判据是二阶导数零交叉点并对应一阶导数的较大峰 值。 使用线性内插方法在子像素分辨率水平上估计边缘的位置。 使用线性内插方法在子像素分辨率水平上估计边缘的位置。 （Marr & Hildreth）
Laplacian of Gaussian （墨西哥草帽）
∂2 f ∂2 f 其中： 其中：∇ 2 f = 2 + 2 ∂x ∂y
Laplacian of Gaussian
一、边缘检测(Edge detection) 边缘检测(Edge
(6) Canny边缘检测算法 边缘检测算法
Canny 边缘检测算子是John F. Canny于 1986 年开发出来的一 个多级边缘检测算法。更为重要的是,他创立了边缘检测计算理论 （Computational theory of edge detection）解释这项技术如何工 作。 Canny, J., A Computational Approach To Edge Detection, IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence, 8:679714, 1986. Canny home page: /~jfc/
人可以仅满足于边缘提供的信息
一、边缘检测(Edge detection) 边缘检测(Edge
1、图像（物体）的边缘 、图像（物体）
一、边缘检测(Edge detection) 边缘检测(Edge
1、图像 (物体 的边缘 、 物体)的边缘 物体
图像的边缘是图像的最基本特征。所谓边缘是 指其周围像素灰度有阶跃变化或屋顶变化的那 些像素的集合。边缘广泛存在于物体与背景之 间、物体与物体之间、基元与基元之间。因此 它是图像分割所依赖的重要特征。
(4) 拉普拉斯 拉普拉斯(Laplacian) 算子 二维函数f(x,y)的拉普拉斯算子是一个二 阶的微分,定义为：
∂ f ∂ f ∇ f = 2 , 2 ∂x ∂y
2 2 2
一、边缘检测(Edge detection) 边缘检测(Edge
(4) 拉普拉斯 拉普拉斯(Laplacian) 算子
一、边缘检测(Edge detection) 边缘检测(Edge
③ 对梯度幅值进行非极大值抑制 (Non-Maximum Suppression)。
∇S (x, y ) if ∆S ( x, y ) > ∆S ( x′, y′) & ∆S ( x, y ) > ∆S ( x′′, y′′) M ( x, y ) = otherwise 0
一、边缘检测(Edge detection) 边缘检测(Edge
(6) Canny边缘检测算法 边缘检测算法 算法步骤：
① 用高斯滤波器平滑图像。 用高斯滤波器平滑图像。
S = Gσ * I ,
− 1 Gσ = e 2π σ
x2 + y2 2σ 2
为什么用高斯滤波器？ 平滑去噪和边缘检测是一对矛盾，应用高斯函数的一 阶导数，在二者之间获得最佳的平衡。
x’ 和x’’ 为沿着垂直于某个角度方向的 x 的邻域像素。 x的邻域像素。
(x′, y′) (x, y ) (x′′, y′′)
一、边缘检测(Edge detection) 边缘检测(Edge
③对梯度幅值进行非极大值抑制 (Non-Maximum Suppression) 。 tan θ = 量化： 量化： Dy Dx
一、边缘检测(Edge detection) 边缘检测(Edge
(6) Canny边缘检测算法 边缘检测算法
用一阶偏导有限差分计算梯度幅值和方向。 ② 用一阶偏导有限差分计算梯度幅值和方向。
T 差分： 差分： ∆S = ∂ S , ∂ S = Dx , Dy ∂x ∂y
1、图像(物体 的边缘 、图像 物体 物体)的边缘
脉冲边缘(Pulse edge)
实际图
一、边缘检ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ(Edge detection) 边缘检测(Edge
2、基于差分算子的边缘检测 、
∂f ∂x G[ f ( x, y )] = ∂f ∂y
差分形式： 差分形式：
彭真明 Email: pengzm_ioe@
电子科技大学 光电信息学院 二○一○年4月29日 月 日
图像分割概述
车牌识别 要辨认车牌中的文字，需先将这些文字分选出来，跟字 库进行比对。然后与数据库车辆信息进行对比，确定车 主信息。
图像分割概述
军事目标识别
图像分割概述
图像分析系统的构成
Laplacian of Gaussian
Effects of noise
Where is the edge?
Solution: smooth first
Where is the edge?
Look for peaks in
Derivative theorem of convolution
因为：
把图像分解成构成它的部件和对象的过程。 把图像分解成构成它的部件和对象的过程。 有选择性地定位感兴趣对象在图像中的位置和 范围。 范围。 总之，把图像空间按照一定的要求分成一些“ 总之，把图像空间按照一定的要求分成一些“有 图像分割(Segmentation)。 意义”的区域的技术叫图像分割 。 意义”的区域的技术叫图像分割
一、边缘检测(Edge detection) 边缘检测(Edge
(6) Canny边缘检测算法 边缘检测算法
Canny把边缘检测问题转化为检测单位函数极大值问 题。在高斯噪声中，一个典型的边缘代表一个阶跃的 强度变化。根据这个模型，一个好的边缘检测算子应 具有三个指标： (A) 低失误概率； (B) 高位置精度； (C) 对每个边缘有唯一的响应。
X方向
Y方向
一、边缘检测(Edge detection) 边缘检测(Edge
(2) Prewitt 算子
−1 −1 −1 0 0 0 1 1 1
1 0 − 1 1 0 − 1 1 0 − 1
X方向
Y方向
一、边缘检测(Edge detection) 边缘检测(Edge
∆ x f ( x, y) = f ( x, y) − f ( x + 1, y) ∆ y f ( x, y) = f ( x, y) − f ( x, y + 1)
一、边缘检测(Edge detection) 边缘检测(Edge
2、基于差分算子的边缘检测 、
差分算子的几种变形：
(1) (2) (3)
(3) Sobel 算子
−1 −2 −1 0 0 0 1 2 1 −1 0 1 − 2 0 2 −1 0 1
加权平均： 对靠近中 X方向 心(x,y)的点 权值为对角 线方向邻点 Y方向 的 权 值 的 2 倍。
一、边缘检测(Edge detection) 边缘检测(Edge
主要内容
图像边缘检测 Hough变换 Hough变换 图像的区域分割 水平集理论 图像特征及分析 目标检测方法简介
主要内容
图像边缘检测 Hough变换 Hough变换 图像的区域分割 水平集理论 图像特征及分析 目标检测方法简介
一、边缘检测(Edge detection) 边缘检测(Edge
1、图像（物体）的边缘 、图像（物体）
一、边缘检测(Edge detection) 边缘检测(Edge
1、图像(物体 的边缘 、图像 物体 物体)的边缘
边缘的类型： 边缘的类型： 阶跃边缘(Step edge Step edge) 屋顶边缘(Roof edge) 脉冲边缘(Pulse edge)
一、边缘检测(Edge detection) 边缘检测(Edge
2 幅值： 幅值： ∆S = Dx2 + Dy
T
方向： 方向： θ = tan
−1
Dy Dx
一、边缘检测(Edge detection) 边缘检测(Edge
(6) Canny边缘检测算法 边缘检测算法
③ 对梯度幅值进行非极大值抑制 (Non-Maximum Suppression)。
哪个点值是最大的? ① 哪个点值是最大的 下一个点在哪里？ ②下一个点在哪里？