图象分割描述与识别
医学图像分割方法综述
原理: 分裂合并的思想将图像先看成一个区域，然后区域不断被 分裂为四个矩形区域，直到每个区域内部都是相似的。研究重 点是分裂和合并规划的设计。
缺点: 分裂技术破坏区域边界。
example
• 在想要分割的部分选择一个或者多个种子 • 相邻像素就会以某种算法进行检测 • 将符合检测条件的像素加入到区域中 • 逐渐生长为满足约束条件的目标区域
途径: 先用基于区域的分裂合并方法分割图像，然后用边界信息对区 域间的轮廓进行优化；先在梯度幅值图像中检测屋脊点和波谷点, 通 过最大梯度路径连接奇异点获得初始图像分割，然后采用区域合并技 术获得最终结果等
其它分割方法
基于模糊理论:图像分割问题是典型的结构不良问题，而模糊集理论具 有描述不良问题的能力。基于模糊理论的图像分割方法包括模糊阈值 分割方法、模糊聚类分割方法和模糊连接度分割方法等。
优点:实现简单，对不同类灰度值或其他特征相差很大 时，能有效分 割。常做医学图像的预处理。
缺点: 不适应多通道和特征值相差不大的图像；对噪声和灰度不均匀 很敏感；阈值选取困难。
直方图
• 图像区域由灰度值区分开
基于阈值的图像分割
阈值:
选择灰度值作为阈值
g m in和g m a x
遍历整幅图像检测像素是否在此区域内
分类: 形变模型包括形变轮廓(deformable contour) 模型（又称 snake或active contour ），三维形变表面（deformable surface ）模型。
形变轮廓模型: 使轮廓曲线在外能和内能的作用下向物体边 缘靠近，外力推动轮廓运动，而内力保持轮廓的光滑性。
基于阈值的图像分割
图像分割特征提取识别分类分析
Ostu, A threshold selection method from gray level histograms, IEEE Trans. Systems Man Cybernet 9, 62-66 (1979) 最小误差门限法
T. Pun, Entropic thresholding: a new approach, Computer Vision, Graphics, and Image Processing 16,210-239 (1981) 熵门限法
2. 图像分割
3. 形态学图像处理 4. 特征提取 5. 区域描述 6. 识别与分类
形态学图像处理 腐蚀与膨胀 开运算与闭运算 细化与粗化
形态学图像处理
二值图像的逻 辑运算
膨胀 dilation
形态学膨胀应用
腐蚀 erosion
形态学腐蚀应用
开操作与闭操作
轮廓光滑 开：断开狭窄的间断 和消除细的突出物 闭：消弥狭窄的间断 和长细的鸿沟，消除 小的孔洞，填补轮廓 线的断裂
S_任一图像点为目标事件；B_任一图像点为背景事件； P(S)= , P(B)=1-
目标和背景的概率分布密度为高斯分布p(z)和q(z), 则图像 的灰度概率分布密度为 d(z)= p(z)+(1- )q(z) 图像的数学期望和方差为 E= ms+(1- )mB 2= 2s+(1- ) 2B+ (1- ) (ms-mB)2
• 方向模板与统计模板
p204
• 最佳曲面拟合
型
p206
• 纹理检测－空间灰度层共生矩阵，Markov模型，Fractal模
边缘检测技术 • 经典主动边缘模型 （M. Kass, et al, 1988） • 测地线主动边缘模型 （V. Caselles, et al, ICCV, 1995） • 水平集方法（1996）
图像处理与识别技术概述
图像处理与识别技术概述文档标题：图像处理与识别技术概述一、图像增强图像增强是图像处理的基础，主要目的是改善图像的视觉效果，提高图像的质量。
它通过调整图像的对比度、亮度、色彩等属性，增强图像的某些特征，以便更好地进行后续分析和处理。
二、图像变换图像变换是图像处理中的一种重要技术，通过数学方法对图像进行变换，以提取有用的信息。
常见的图像变换包括傅里叶变换、小波变换、离散余弦变换等。
这些变换可以有效地抑制噪声、分离图像成分，为后续分析提供方便。
三、图像分析图像分析是对图像中的对象进行定量描述的过程，主要包括图像分割、边缘检测、形态学处理等。
通过对图像进行分析，可以提取出感兴趣的目标，进行特征提取和参数测量，为后续的决策或识别提供依据。
四、图像恢复图像恢复是针对被损坏或降质的图像进行修复的过程，旨在恢复图像的原始状态。
它主要包括去噪、去模糊、修复等，通过对图像的处理和分析，去除图像中的干扰和失真，提高图像的质量和清晰度。
五、图像编码与压缩图像编码与压缩是图像处理中的重要应用之一，旨在减少图像的数据量，方便存储和传输。
常见的编码方式有JPEG、PNG等，它们通过去除图像中的冗余信息，实现图像的压缩和编码，提高存储和传输效率。
六、图像重建图像重建是通过采集物体的多角度信息，利用计算机视觉和图形学技术，重建出物体的三维模型。
它广泛应用于医学影像、虚拟现实等领域，为人们提供了更直观、真实的视觉体验。
七、目标检测与识别目标检测与识别是计算机视觉领域的重要任务之一，旨在自动识别和定位图像中的目标。
它通过分析图像的纹理、形状、颜色等特征，利用分类器对目标进行分类和定位。
目标检测与识别技术在安防、智能驾驶等领域具有广泛的应用前景。
八、特征提取与识别特征提取与识别是计算机视觉中的关键技术之一，旨在提取图像中的特征并进行识别。
它通过对图像进行预处理、特征提取和分类器设计等步骤，实现目标的自动识别和分类。
特征提取与识别技术在人脸识别、物体识别等领域具有广泛的应用。
基于卷积神经网络的图像识别与分割技术研究
基于卷积神经网络的图像识别与分割技术研究摘要：随着人工智能和计算机视觉的快速发展，图像识别与分割技术在各个领域起到了重要的作用。
本文主要讨论了基于卷积神经网络的图像识别与分割技术的研究进展，包括卷积神经网络原理、图像分类和图像分割算法的特点以及相关应用。
通过研究现有的文献和算法，我们总结了一些常见的图像识别与分割方法，并探讨了它们的优缺点。
此外，我们还介绍了一些最新的技术进展和挑战，并提出了未来研究的方向。
1. 引言图像识别和分割技术是计算机视觉领域的研究热点，其应用范围涉及媒体、医学、交通、安防等各个领域。
在过去的几年中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）被广泛应用于图像识别和分割任务，并取得了显著的成果。
卷积神经网络通过多层卷积和池化操作，可以自动从原始图像中提取特征，并进行高效的分类和分割。
本文将重点研究基于卷积神经网络的图像识别与分割技术。
2. 基于卷积神经网络的图像分类方法卷积神经网络在图像分类任务中表现出色，其优点在于能够自动学习特征表示并进行高效分类。
本文将介绍一些常见的基于卷积神经网络的图像分类方法，如LeNet-5、AlexNet、VGGNet和GoogLeNet等。
这些方法通过增加网络深度、使用更小的卷积核或引入残差连接等技巧，大大提高了图像分类的准确性。
同时，还会讨论一些用于解决过拟合问题的方法，如Dropout、数据扩增和正则化等。
3. 基于卷积神经网络的图像分割方法与图像分类不同，图像分割要求将图像中的每个像素分配给特定的类别。
基于卷积神经网络的图像分割方法一般包括语义分割和实例分割两种类型。
在语义分割中，我们关注的是将图像分成不同的语义区域，如人、汽车和背景等。
常见的方法有FCN、SegNet和DeepLab等。
在实例分割中，我们不仅要分割不同的语义区域，还要标记出每个实例的边界。
Mask R-CNN等方法被广泛应用于实例分割任务。
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
浅谈图像分割原理和方法
浅谈图像分割原理和⽅法2010年3⽉刊⼈⼯智能与识别技术信息与电脑China Computer&Communication1. 引⾔图像处理的最终⽬的应是满⾜对图像的正确理解，即对图像中物体的正确识别，以指导下⼀步的⾏动。
在这⼀过程中，图像分割是关键的⼀步。
图像分割 (Image Segmentation)是⼀种重要的图像技术，它不仅得到⼈们的⼴泛重视和研究，也在实际中得到⼤量的应⽤。
图像分割在不同领域中有时也⽤其它名称，如⽬标轮廓技术、阈值化技术、图像区分或求差技术、⽬标检测技术、⽬标识别技术、⽬标跟踪技术等，这些技术本⾝或核⼼实际上也是图像分割技术。
2. 图像分割的定义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。
这⾥所说的特性可以是灰度、颜⾊、纹理等，⽽⽬标可以对应单个区域，也可以对应多个区域。
图像分割是由图像处理进到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。
图像分割多年来⼀直得到⼈们的⾼度重视。
⾄今已经提出了上千种各种类型的分割算法，⽽且近年来每年都有⼤量研究报道发表。
多年来⼈们对图像分割提出了不同的解释和表达，借助集合概念对图像分割可给出如下⽐较正式的定义：令集合 R 代表整个图像区域，对 R 的分割可以看作是将 R 分成若⼲个满⾜以下五个条件的⾮空⼦集(⼦区域)：（1）；（2）对所有的i 和j, 有；（3）对，有；（4）对，有；（5）对是连通的区域。
其中是代表所有在集合中元素的某种性质，是空集。
上述条件指出：(1)分割所得到的全部⼦区域的总和(并集)应能包括图像中所有像素，或者说分割应将图像中的每个像素都分进某⼀个⼦区域中。
条件(2)指出各个⼦区域是互不重叠的，或者说⼀个像素不能同时属于两个区域。
条件(3)指出在分割后得到的属于不同区域中的像素应该具有⼀些不同的特性。
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TRImage SegmentationImage 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用R1,R2,R3和R4分别代表水平、45、垂直和-45方向线的模板响应，在图像中心的点，如果|Ri| >|Rj| , j !=i则此点被认为与在模板i方向上的线更相关例：如果|R1| > |R j| , j = 2,3,4则该点与水平线有更大的关联•在灰度恒定的区域，上述4个模板的响应为零•可以设计其它模板：•模板系数之和为0•感兴趣的方向系数值较大Image Segmentation边缘检测边缘检测•一阶–在边缘斜面上，一阶导数为正，–其它区域为零•二阶–在边缘与黑色交界处，二阶导数为正–在边缘与亮色交界处，二阶导数为负–沿着斜坡和灰度为常数的区域为零Image Segmentation边缘检测•结论– 一阶导数可用于检测图像中的一个点是否在–边缘上– 二阶导数可以判断一个边缘像素是在边缘亮–的一边还是暗的一边– 一条连接二阶导数正值和负值的虚构直线将–在边缘中点附近穿过零点– 一阶导数使用梯度算子，二阶导数使用拉普–拉斯算子边缘检测•一阶导数：用梯度算子来计算Image Segmentation边缘检测边缘检测边缘检测边缘检测•结论–Prewitt和Sobel算子是计算数字梯度时最常–用的算子–Prewitt模板比Sobel模板简单，但Sobel模–板能够有效抑制噪声Image SegmentationImage SegmentationImage SegmentationImage Segmentation边缘检测•二阶导数：通过拉普拉斯来计算边缘检测•拉普拉斯算子总结– 缺点：• 拉普拉斯算子对噪声具有敏感性• 拉普拉斯算子的幅值产生双边缘• 拉普拉斯算子不能检测边缘的方向– 优点：• 可以利用零交叉的性质进行边缘定位• 可以确定一个像素是在边缘暗的一边还是亮的一边边缘检测Image Segmentation边缘检测•高斯型拉普拉斯算子总结–高斯型函数的目的是对图像进行平滑处理–拉普拉斯算子的目的是提供一幅用零–交叉确定边缘位置的图像平滑处理减少了噪声的影响Image Segmentation边缘检测•对比二阶拉普拉斯算子和一阶Sobel梯度算子– 缺点• 边缘由许多闭合环的零交叉点决定• 零交叉点的计算比较复杂– 优点• 零交叉点图像中的边缘比梯度边缘细• 抑制噪声的能力和反干扰性能• 结论：梯度算子具有更多的应用边缘连接和边界检测• 为什么需要边缘连接？• 局部处理• 整体处理之霍夫变换边缘连接和边界检测•为什么需要边缘连接？–由于噪声、照明等产生边缘间断，使得一组像素难以完整形成边缘–因此，在边缘检测算法后，使用连接过程将间断的边缘像素组合成完整边缘边缘连接和边界检测•局部处理– 分析图像中每个边缘点(x,y)的一个邻域内的像素，根据某种准则将相似点进行连接，由满足该准则的像素连接形成边缘– 如何确定边缘像素的相似性• 边缘像素梯度算子的响应强度• 边缘像素梯度算子的方向边缘连接和边界检测Image Segmentation边缘连接和边界检测•通过Hough变换进行整体处理•Hough变换– 问题的提出– Hough变换的基本思想– 算法实现– Hough变换的扩展•Hough变换问题的提出– 在找出边界点集之后，需要连接，形成完整的边界图形描述•Hough变换的基本思想–对于边界上的n个点的点集，找出共线的点集和直线方程。
计算机视觉技术
计算机视觉技术计算机视觉技术是一门涉及计算机系统和软件的学科，旨在使计算机能够理解和解释视觉信息。
随着计算机技术的不断发展和进步，计算机视觉技术在各个领域中得到广泛应用，包括自动驾驶、人脸识别、图像处理等。
本文将重点介绍计算机视觉技术的基本概念、应用领域和未来发展方向。
一、计算机视觉技术的基本概念计算机视觉技术是指利用计算机系统和算法来模拟和实现人类视觉系统的功能和能力。
它通过对图像和视频进行获取、处理、分析和理解，以提取其中的有用信息并做出相应的决策。
计算机视觉技术的核心任务包括目标检测与识别、图像分割与描述、运动与三维重建等。
1.1 目标检测与识别目标检测与识别是计算机视觉技术中最关键的任务之一。
它包括在图像或视频中准确定位和识别出感兴趣的目标物体。
常用的目标检测与识别算法包括卷积神经网络（CNN）、支持向量机（SVM）等。
通过这些算法，计算机可以在图像或视频中准确地检测和识别出目标物体，如人脸、车辆等。
1.2 图像分割与描述图像分割与描述是将图像分割成不同的区域，并对每个区域进行描述的过程。
图像分割可以将图像分为不同的物体或区域，以便进一步分析和处理。
图像描述则是对每个区域进行特征提取和表示，以帮助计算机理解图像的内容。
常用的图像分割与描述算法包括GrabCut、SIFT、HOG等。
1.3 运动与三维重建运动与三维重建是计算机视觉技术中的重要任务，它主要涉及对动态场景和物体进行建模、跟踪和重建的过程。
通过对图像序列或视频中的运动进行分析和估计，计算机可以实现对场景和物体的三维重建。
常用的运动与三维重建算法包括光流法、深度学习等。
二、计算机视觉技术的应用领域计算机视觉技术在各个领域中都有广泛的应用，下面将介绍其中一些典型的应用领域。
2.1 自动驾驶自动驾驶是计算机视觉技术最具代表性的应用之一。
通过使用计算机视觉技术，汽车可以感知和理解周围环境，包括道路、障碍物、行人等，并做出相应的驾驶决策。
计算机视觉中的图像分类与识别算法比较
计算机视觉中的图像分类与识别算法比较计算机视觉是一门利用计算机和人工智能技术来模拟和实现人类视觉的学科。
图像分类与识别是计算机视觉领域中的重要任务之一，其目标是从输入的图像中识别和分类出物体、场景或特定的模式。
在图像分类与识别任务中，不同的算法具有不同的表现和优势。
本文将比较并介绍几种常见的图像分类与识别算法。
1. 支持向量机（Support Vector Machine，SVM）支持向量机是一种经典的监督学习算法，广泛应用于图像分类与识别任务中。
SVM通过在不同类别的数据点之间找到一个最优分割超平面来实现分类。
它的主要优势在于可以有效地处理高维数据，对于非线性可分问题可以通过核函数进行转换。
此外，SVM对于小样本和噪声的鲁棒性也较好。
2. 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）卷积神经网络是目前图像分类与识别任务中最常用的算法之一。
它的主要特点是在学习过程中自动提取图像的特征，并通过多层卷积和池化操作对图像进行处理。
CNN通过网络中的卷积、激活、池化等操作，逐渐提取和表达图像的特征，从而实现对图像的分类和识别。
由于其具有较强的特征表达能力和表征学习能力，CNN在大规模图像分类任务中具有出色的性能。
3. 循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）循环神经网络是一种具有记忆功能的神经网络，适用于序列数据的处理。
在图像分类与识别任务中，RNN可以用于处理文本描述、图像序列等相关信息。
相比于传统的神经网络，RNN具有较强的时序建模能力，并且可以处理可变长度的输入序列。
因此，利用RNN可以在图像分类与识别任务中更好地利用序列信息，提高算法的性能。
4. 特征提取与选择算法特征提取与选择算法在图像分类与识别任务中起到了关键作用。
这些算法能够从原始图像中提取出具有区分性的特征，为后续的分类和识别任务提供输入。
传统的特征提取算法包括SIFT、HOG等，而基于深度学习的特征提取算法如VGG、ResNet等在最近的研究中取得了很好的性能。
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=0.953PR=0.951PR=0.670PR=0.865PR=0.710#134052Image MDL MML ERL1ERL2#3096#85048#175043#182053#219090pr=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=0.914Row 1: Image Row 2: RPCL Row 3: CAC Row 4: ERL基于边缘生长的图像分割算法结果参考文献：林通，“基于内容的视频索引与检索方法的研究”，北京大学数学科学学院，博士论文，2001。
如何进行人脸识别和图像处理？
如何进行人脸识别和图像处理？人脸识别和图像处理是现代技术领域中的重要应用之一。
它们在安全监控、人机交互和数据分析等领域具有广泛的应用前景。
本文将详细介绍人脸识别和图像处理的步骤，并讨论其相关技术。
一、人脸识别的步骤1. 数据采集与预处理人脸识别的第一步是采集图像数据。
这可以通过摄像头、照片或视频等方式实现。
采集到的数据可能存在光照变化、姿态变化、表情变化等问题，需要进行预处理。
预处理步骤包括图像去噪、人脸检测与对齐等，以提高后续处理的准确性。
2. 特征提取与表示在人脸图像中，存在着大量的特征信息，如人脸轮廓、眼睛位置、嘴唇形状等。
特征提取和表示的目标是从原始图像中提取有用的特征信息，并将其表示为计算机可以处理的形式。
常用的特征提取方法包括主成分分析（PCA）、局部二值模式（LBP）等。
3. 特征匹配与分类通过提取的特征表示，可以将其与事先建立的人脸库或特定的人脸特征进行匹配。
匹配算法通常使用距离度量或相似度度量来衡量两个特征之间的相似性。
常用的匹配算法包括欧氏距离、余弦相似度等。
匹配完成后，可以根据相似度的阈值进行分类，确定是否识别成功。
4. 目标跟踪与更新在实时应用中，需要对连续视频图像进行处理。
目标跟踪的目标是根据前一帧的识别结果，在当前帧中找到相同的人脸目标，并进行更新。
目标跟踪可以通过对目标的位置和运动轨迹进行建模和预测来实现。
二、图像处理的步骤1. 图像获取与采集图像处理的第一步是获取和采集图像数据。
这可以通过摄像头、扫描仪、数字相机等设备实现。
获取到的图像可能包含噪声、失真等问题，需要进行预处理。
2. 图像预处理图像预处理的目标是对原始图像进行去噪、平滑、增强等操作，以便提高后续处理的效果。
预处理步骤包括灰度化、滤波、直方图均衡化等。
3. 特征提取与描述特征提取与描述的目标是从图像中提取有用的特征信息，并将其表示为计算机可以处理的形式。
常用的特征提取方法包括边缘检测、角点检测、纹理特征提取等。
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。
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%。
图像分割研究综述
编者按:在人类接收的信息中有80%来自视觉或者说为图像(Image)信息,这包括图像、图形(动画)、视频、文本、数据等,这是人类最有效和最重要的信息获取和交流方式。
随着计算机的普及,人们越来越多地利用计算机来帮助人类获取与处理视觉(图像)信息。
图像技术是对视觉图像获取与加工处理技术的总称。
图像技术近年来受到人们广泛的关注,它包括图像的采集获取;图像编码存储和传输;图像的产生、显示与变换;图像的分割,图像的特征提取与测量;图像数据库的建立、索引和抽取;图像的分类、表示和识别;图像的模型匹配;图像的质量评价;图像的解释与理解等。
根据抽象程度和处理方法的不同,图像技术可分为三个层次:图像处理,图像分析和图像理解。
这三个层次的有机结合也可称为图像工程。
图像处理是较低层的操作,主要在图像像素级上进行处理。
比较狭义的图像处理主要包括对图像分割以改善视觉效果,或对图像压缩编码以减少传输时间或存储容量。
图像分析则是进入中层的操作,分割和特征提取把原来以像素描述的图像转变成简洁的非图形式的符号描述。
即图像分析是一个图像进而数据出的处理,数据可以是特征测量的结果,或是基于测量的符号表示。
图像理解也经常被称为计算机视觉,这主要是高层操作。
图像理解进一步研究图像中的目标和它们之间的联系,其处理过程与方法与人类的思维推理往往有不少类似之处。
根据以上所述,本专辑有以下文章:①图像分割研究综述;②视觉计算———人类感知能力的延伸;③数字图像的质量评价;④基于数码相机的图像采集系统;⑤神经递质释放的计算机图像分析系统;⑥计算机视觉技术在智能交能系统中的应用;⑦点光源视景图像的控制与实现图像分割研究综述3Study Surveys on Image Segmentation北京工业大学信号与信息处理研究室(100022) 王爱民 沈兰荪【摘要】图像分割是指将一幅图像分解为若干互不交迭区域的集合,是图像处理与机器视觉的基本问题之一。
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
图像识别技术的应用原理
图像识别技术的应用原理1. 介绍图像识别技术是一种能够让计算机理解和解释图像的技术，它可以通过对图像进行分析和处理，识别出图像中的对象、场景或特征。
图像识别技术在计算机视觉领域被广泛应用，包括图像分类、目标检测、人脸识别等。
2. 图像识别的基本原理图像识别技术的基本原理是通过模式识别的方法对图像进行分析。
主要过程包括图像预处理、特征提取、特征匹配和分类判断。
2.1 图像预处理图像预处理是指对原始图像进行处理，以便提高后续处理的效果。
常见的图像预处理操作包括灰度化、二值化、平滑滤波、边缘检测等。
这些操作可以去除图像中的噪声、提取感兴趣的信息或特征。
2.2 特征提取特征是指图像中具有区分度的可鉴别的属性或描述。
特征提取是指从原始图像中提取出具有代表性的特征，并将其表示为一组数字或向量。
常用的特征提取方法包括局部二值模式（LBP）、方向梯度直方图（HOG）、尺度不变特征变换（SIFT）等。
2.3 特征匹配特征匹配是指将待识别图像中提取的特征与已知的模板特征进行比对，寻找匹配的对象。
匹配算法主要包括欧氏距离、汉明距离、相关性匹配等。
2.4 分类判断分类判断是指根据特征匹配的结果，将待识别图像分配到一个或多个预定义的类别中。
常用的分类方法包括支持向量机（SVM）、K近邻算法、决策树等。
3. 图像识别技术的应用图像识别技术在许多领域有着广泛的应用。
3.1 图像分类图像分类是指根据图像的内容和特征将图像进行分类。
例如，通过图像识别技术可以将一组图片分为猫、狗、花等不同类别，可以应用于图像搜索、图像检索、广告推荐等场景。
3.2 目标检测目标检测是指在图像中定位和识别特定的对象。
图像识别技术可以在图像中自动检测和识别出人脸、车辆、物体等目标。
目标检测技术被广泛应用于视频监控、自动驾驶、智能家居等领域。
3.3 人脸识别人脸识别是指通过分析和比对人脸图像，判断出人脸的身份信息。
图像识别技术可以通过对人脸图像的特征提取和匹配，实现自动识别人脸的功能。
数字信号处理 第九章 图像分析与识别基础
9.1.2 特征分析模式
特征分析模式是根据景物特征实现视觉再现 的理论，其过程为提取特征、特征分类、 分析与识别几个步骤。 需要较大的特征运算。难度在于：1）如何对 于不同的对象选择适合的特征；2）如何确 定各特征之间的关系。
9.1.3 结构描述模式
结构描述模式通常用“图”表示，“图”的 节点代表对象景物的某一部分或某一特性； 节点之间的有向边说明各部分或个特性之 间的关系。
l(x,y)
l(x,y)
9.2.2 边缘检测法
5 Kirsch边缘检测算子
g ( x , y ) max
5 3 3
3 3 5
f ( x , y ) g i ( x , y ), i
5 0 3 3 0 5 5 5 3 3 3 3 3 3 3 5 5 5 3 0 3 3 0 3 5 5 5 3 3 3
9.1 视觉再认模式
本节主要从心理学的角度分析视觉对景物的 再认模式，以便从更深的层次理解图像分 析与识别方法的原理。视觉再认模式主要 有以下四种： 9.1.1 模板匹配模式 9.1.2 特征分析模式 9.1.3 结构描述模式 9.1.4 傅立叶模式
9.1.1 模板匹配模式
随着经验和阅历的增长，人的记忆中存在着代 表各种景物形态的“模版”，当人注视某景 物时，大脑神经中枢就会搜索存储在大脑中 的各个模版，并与看到的景物进行匹配，一 旦匹配一致或相关性最大，则认为再认成功。 模版匹配模式可以看作是一个决策过程。
第9章
图像分析与识别基础
概述
图像分析（image analysis）也叫景物分析（scenery analysis）或图像理解（image understand），其目 的是从图像中提取有用测度（useful estimate）、 数据或信息，生成非图的描述或表示，如数值、 符号等等，不局限于对给定景物的区域在一定数 目的已知类别里进行分类，更重要是要对千变万 化和难以预测的复杂景物加以描述，从中找出潜 藏在景物图像中的深层次信息，涉及到物体的前 景与背景、物体之间的关系以及人工智能技术等 问题。其研究的内容包括特征提取、符号描述、 景物匹配和识别等等。
如何进行高效的图像处理和图像识别
如何进行高效的图像处理和图像识别图像处理和图像识别是一种非常重要的技术，它可以应用在各种领域，比如医学影像识别、自动驾驶汽车、安全监控系统等等。
它可以用来识别物体、人脸、文字等，也可以对图像进行处理，比如去噪、增强等。
然而，图像处理和图像识别技术本身非常复杂，需要大量的计算和数据支持。
本文将会介绍一些高效的图像处理和图像识别方法，并且讨论一些相关的技术和工具。
一、图像处理的基本方法1.图像滤波滤波是一种常用的图像处理方法，它可以用来去除图像中的噪声、增强图像中的某些特征等。
常见的滤波方法有高斯滤波、中值滤波、均值滤波等。
高斯滤波可以有效地去除高斯噪声，中值滤波可以有效地去除椒盐噪声，均值滤波可以有效地平滑图像。
2.图像增强图像增强是一种常用的图像处理方法，它可以用来增强图像的对比度、亮度等。
常见的图像增强方法有直方图均衡化、对比度拉伸、灰度变换等。
直方图均衡化可以增强图像的对比度，对比度拉伸可以扩展图像的灰度范围，灰度变换可以调整图像的亮度。
3.图像分割图像分割是一种常用的图像处理方法，它可以将图像分成若干个区域，每个区域具有相同的特征。
常见的图像分割方法有阈值分割、区域生长、边缘检测等。
阈值分割可以将图像分成前景和背景，区域生长可以将相似的像素分成一个区域，边缘检测可以检测图像的边缘。
4.特征提取特征提取是一种常用的图像处理方法，它可以从图像中提取出一些具有代表性的特征，比如颜色、纹理、形状等。
常见的特征提取方法有颜色直方图、纹理特征、形状特征等。
颜色直方图可以描述图像的颜色分布，纹理特征可以描述图像的纹理信息，形状特征可以描述图像的形状特征。
二、图像识别的基本方法1.物体识别物体识别是一种常用的图像识别方法，它可以识别图像中的物体。
常见的物体识别方法有模板匹配、特征匹配、深度学习等。
模板匹配可以通过比较模板和图像中的局部特征来识别物体，特征匹配可以通过比较图像中的特征点来识别物体，深度学习可以通过训练神经网络来识别物体。
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第七章 图象分割、描述和识别
1
第七章* 图象分割、描述和识别
主要内容：
1.图象分割 1)直方图阈值分割法 2)边缘检测法 3) 区域增长法
2.图象描述 3.图象识别
1)图象识别的应用实例 2) 模式识别
本章对应着教材的第10、11、12章
2020年10月12日1时49分
图象描述：用一组数量或符号来表征图象中被描述 的目标的基本特征 .
2020年10月12日1时49分
图象描述
12
❖二值图象的几何特征
✓面积
设图象已经被分割，目标区域的像素的值为1，背景 区域的像素为0，则目标区域的面积为：
M 1 N 1
A f (x, y) x0 y0
✓ 周长 常见的等效的表示方法有三种：
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图象识别
17
❖ 模式识别 图象识别的基本理论和方法是移植于“模式识别”的 模式：客观事物的特征的描述 模式识别：根据某事物的模式判断该事物属于何类
模式识别工作主要由三个阶段组成 1．图象分割或物体分离
检测出各个物体，并把他们的图象与其余背景分离
0 1 0
所对应的卷积模板为 1 4 1
0 1 0
✓模板卷积算子
1 1 1 1 8 1 1 1 1
1 2 1 1 2 1 1 2 1
1 1 0 1 0 1 0 1 1
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图象分割
10
❖区域增长法
根据相似性准则，直接取出若干个特征相似或相同的像 素组成区域
✓单连接区域增长技术
(1)区域与背景的交界线的长度,如图，区域边界长为 24
(2)区域边界x8链0c码1c长2c度3 ；若cn边x0界的链码表示为
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图象描述
13
x0 为起始,6} ci {1,3,5,7}
定义边界长度为：
n
L Li i 1
1111
1(x0) 1 1 1 1
1
1111
1111
1111
111
1
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图象描述
14
(3)边界点之和
所谓边界点是指满足如下性质的点:在其8邻域内既有 区域内的像素,又有区域外的像素
✓位置 区域的质心：
1 N 1 M 1
X
xf (x, y)
MN x0 y0
1 N 1 M 1
Y
yf (x, y)
MN x0 y0
1）设初始区域为={x0}； 2）求像素xi的相邻像素，若xi与xi+1的差值小于某个
阈值，则将其加入区域。
✓中心连接区域增长技术
1)设初始区域为={x0} ； 2)检查的全部邻点，将满足相似性条件的任何邻点并入.
相似性检验准则为：
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图象描述
11
m 1
f (x, y)
G3 ( f (x, y)) max{| x f |, | y f |}
xi1
这几个算子是等价的，即：
G2 G0 G1
2G1 G0 2G2
2020年10月12日1时49分
图象分割
9
✓拉谱拉斯算子 2 f (x, y) f (x 1, y) f (x 1, y) f (x, y 1) f (x, y 1) 4 f (x, y)
N ( x, y)
N | |
max | f (x, y) m | k, k为阈值
( x, y)
➢图象描述
图象分割的技术目的是将图象分成有意义的区域， 为了达到图象分析的目的，还要对这些有意义的区 域进行特征提取与描述。而所谓是图象分析，就是 根据图象中的目标的描述数据对其作定性或定量分 析，分析的基础是目标区域的特征。
2020年10月12日1时49分
图象分割
3
❖直方图阈值分割法
方法：1）作图象的直方图 2）如果灰度级直方图有明显的双峰状，则选择 两峰之间的谷底所对应的灰度值作为阈值。 3）然后根据如下公式，得到分割图象
1 f (x, y) t g(x, y) 0 其它
t为阈值
2020年10月12日1时49分
✓投影
设 P 为f(x,y)在 方向上的投影，它是一个向量。
2020年10月12日1时49分
图象描述
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❖拓扑特征 1)邻接与连 2）背景与孔(欧拉数：E=C-H,C连通分支个数，H孔个数）
❖边界描述
用链码表示边界：x0c1c2c3 cn x0 如图所示的
区域的边界为x0100066666343232x0
第七章 图象分割、描述和识别
4
2020年10月12日1时49分
第七章 图象分割、描述和识别
5
a=imread('we.jpg'); b=a(:,:,1); c=b<t; imshow(c);
t=150
t=50 t=100
2020年10月12日1时49分
图象分割
6
❖边缘检测法
边缘意味着一个区域的终结和另一个区域的开始，是 灰度变化比较剧烈的地方，图象边缘有方向和幅度两 个特征，沿边缘走向的像素变化比较平缓，而垂直于 边缘走向的像素变化剧烈。
图象分割
2
➢图象分割
图象分割：按照一定的规则，将一幅图象分割成若干部 分或子集。
通常可以依据两种原则进行图象分割 1．依据各个像素点的灰度值不连续性进行分割
（根据不连续性定出区域的边界） 2．依据同一区域具有相似性灰度这一特征,寻求不同区
域之边界(根据相似性定出区域像素)
前者称为基于点相关的分割技术，后者称为基于区域相 关的分割技术。这两类技术又可细分为四类：基于直方 图、基于边界、基于区域、基于边缘和区域的技术。
❖变换参数描述
❖统计参数描述
2020年10月12日1时49分
图象识别
16
➢图象识别
图像识别：将预处理后的图象，经过图象分割和描 述，提取有效的特征，进而加以判决分类。
❖图象识别的应用实例
1．邮政系统的信函自动分拣 2．复杂背景下的军事目标的自动识别 3．由气象云图结合其他气象数据进行天气预报 4．用人工地震波形图寻找石油的岩层结构 5．根据医学x光图象或显微图象分析各种病变
2020年10月12日1时49分
第七章 图象分割、描述和识别
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d=del2(double(c)); imshow(d);
2020年10月12日1时49分
图象分割
8
❖边缘检测算子
✓差分梯度算子
常用的差分梯度算子有
1
G1( f (x, y)) {2x 2y }2
G2 ( f (x, y)) | x f (x, y) | | y f (x, y) |