数字图像处理第7讲PPT课件
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数字图像处理课件ppt
06 数字图像处理的应用案例
人脸识别系统
总结词
人脸识别系统是数字图像处理技术的重要应 用之一，它利用计算机视觉和图像处理技术 识别人的面部特征，实现身份认证和安全监 控等功能。
详细描述
人脸识别系统通过采集输入的人脸图像，提 取出面部的各种特征，如眼睛、鼻子、嘴巴 等部位的形状、大小、位置等信息，并与预 先存储的人脸特征进行比对，从而判断出人 的身份。该系统广泛应用于门禁系统、安全
分类器设计
总结词
分类器设计是图像识别技术的核心，它通过训练分类器，使其能够根据提取的特征对图 像进行分类和识别。
详细描述
分类器设计通常采用机器学习算法，如支持向量机、神经网络和决策树等。这些算法通 过训练数据集进行学习，并生成分类器模型，用于对新的未知图像进行分类和识别。
模式识别
总结词
模式识别是图像识别技术的最终目标，它通 过分类器对提取的特征进行分类和识别，实 现对图像的智能理解和处理。
源调查和环境监测。
计算机视觉
为机器人和自动化系统提供视 觉感知能力，用于工业自动化
、自主导航等。
数字图像处理的基本流程
特征提取
从图像中提取感兴趣的区域、 边缘、纹理等特征，为后续分 类或识别提供依据。
图像表示与压缩
将图像转换为易于处理和分析 的表示形式，同时进行数据压 缩，减少存储和传输成本。
预处理
详细描述
模式识别在许多领域都有广泛应用，如人脸 识别、物体识别、车牌识别等。通过模式识 别技术，可以实现自动化监控、智能安防、 智能驾驶等应用。随着深度学习技术的发展 ，模式识别的准确率和鲁棒性得到了显著提 高。
05 数字图像处理中的常用算 法
傅里叶变换算法
傅里叶变换
图像分割与特征提取 ppt课件
ppt课件
5
7.1 图像分割的概念
2. 图像分割的依据和方法
◆图像分割的依据是各区域具有不同的特性，这些 特性可以是灰度、颜色、纹理等。而灰度图像分割的 依据是基于相邻像素灰度值的不连续性和相似性。也 即，子区域内部的像素一般具有灰度相似性，而在区 域之间的边界上一般具有灰度不连续性。
◆灰度图像分割是图像分割研究中最主要的内容，其 本质是按照图像中不同区域的特性，将图像划分成不 同的区域。
7.2.1 图像边缘
图像
剖面
一阶导数
二阶导数
上升阶跃边缘 （a）
下降阶跃边缘 （b）
脉冲状边缘 （c）
屋顶边缘 （d）
图7.1 图像边缘及其导数曲线规律示例
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11
7.2 基于边缘检测的图像分割
7.2.1 图像边缘
综上所述，图像中的边缘可以通过对它们求导数 来确定，而导数可利用微分算子来计算。对于数字图 像来说，通常是利用差分来近似微分。
方向：
f (x, y) = arctan(Gx / Gy )
（7.5）
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14
7.2.2 梯度边缘检测
(1) Roberts算子
是一个交叉算子，其在点(i,j)的梯度幅值表示为：
G(i, j) = f (i, j) f (i 1, j 1) f (i 1, j) f (i, j 1) （7.6）
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2
7.1 图像分割的概念
◆目标或前景 ◆背景 ◆目标一般对应于图像中特定的、具有独特性质的 区域。
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3
7.1 图像分割的概念
1. 图像分割
图像分割就是依据图像的灰度、颜色、纹理、边 缘等特征，把图像分成各自满足某种相似性准则或具 有某种同质特征的连通区域的集合的过程。
数字图像处理课件
数字图像处理课件数字图像处理课程是计算机科学与技术专业的一门重要课程，旨在教授学生如何使用计算机技术对图像进行处理和分析。
本文将从图像处理的基本概念、常用算法以及应用领域等方面进行探讨，帮助读者更好地理解数字图像处理的重要性和应用前景。
一、图像处理的基本概念数字图像处理是指使用计算机对图像进行一系列的操作和处理，以改变图像的质量、增强图像的特征或提取图像中的信息。
在数字图像处理中，图像被表示为像素的集合，每个像素都有特定的亮度值和颜色信息。
通过对这些像素进行处理，可以实现图像的增强、恢复、压缩等操作。
二、常用的图像处理算法1. 图像滤波算法图像滤波是数字图像处理中最常用的技术之一，它可以通过对图像进行平滑或锐化等操作，改变图像的质量和特征。
常见的图像滤波算法包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
2. 图像分割算法图像分割是将图像划分为不同的区域或对象的过程，它是图像处理中的关键步骤之一。
常用的图像分割算法包括阈值分割、边缘检测和区域生长等。
3. 图像压缩算法图像压缩是将图像的数据表示方式从冗余的形式转换为紧凑的形式，以减少存储空间和传输带宽的需求。
常见的图像压缩算法包括无损压缩和有损压缩等。
三、数字图像处理的应用领域数字图像处理在许多领域都有广泛的应用，下面列举几个典型的应用领域。
1. 医学图像处理医学图像处理是数字图像处理的一个重要应用领域，它可以帮助医生对医学图像进行分析和诊断。
例如，通过对CT扫描图像进行处理，可以提取出器官的轮廓和病变区域，辅助医生进行疾病的诊断和治疗。
2. 视频监控数字图像处理在视频监控领域也有广泛的应用。
通过对监控视频进行处理，可以实现目标检测、行为识别和事件分析等功能。
这对于提高安全性和监控效率非常重要。
3. 图像识别与人工智能图像识别和人工智能是数字图像处理的前沿领域，它们可以使计算机具备理解和分析图像的能力。
例如，通过深度学习算法，可以实现人脸识别、物体检测和图像分类等任务。
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figure；%创建一个新的窗口
figure；subplot（m,n,p）；imshow（I）；
Subplot(m,n,p)含义为：打开一个有m行n列图像位置的窗口， 并将焦点位于第p个位置上。
/1、图像的读取和显示 四、图像的格式转换
im2bw(I,LEVEL);
阈值法从灰度图、RGB图创建二值图。LEVEL为指定的阈Leabharlann ；（0,1）。数字图像处理
浙江大学
/1、图像的读取和显示 /2、图像的点运算 /3、图像的几何变换 /4、空间域图像增强 /5、频率域图像增强 /6、彩色图像处理 /7、形态学图像处理 /8、图像分割 /9、特征提取
/1、图像的读取和显示
一、图像的读取
A=imread(FILENAME,FMT)
FILENAME 指定图像文件的完整路径和文件名。如果在work工作目录下 只需提供文件名。FMT为图像文件的格式对应的标准扩展名。 I_1=imread('D:\10.06.08nir\TTC10377.BMP');%读入图像 二、图像的写入
rgb2gray;从RGB图创建灰度图，存储类型不变。 im2uint8 将图像转换成uint8类型
im2double 将图像转换成double类型
/2、图像的点运算
一、图像直方图
灰度直方图描述了一副图像的灰度级统计信息，主要应用于图像分 割和图像灰度变换等处理过程中。从数学角度来说，图像直方图描述图 像各个灰度级的统计特性，它是图像灰度值的函数，统计一幅图像中各 个灰度级出现的次数或概率。归一化直方图可以直接反映不同灰度级出 现的比率。横坐标为图像中各个像素点的灰度级别，纵坐标表示具有各 个灰度级别的像素在图像中出现的次数或概率。
figure；subplot（m,n,p）；imshow（I）；
Subplot(m,n,p)含义为：打开一个有m行n列图像位置的窗口， 并将焦点位于第p个位置上。
/1、图像的读取和显示 四、图像的格式转换
im2bw(I,LEVEL);
阈值法从灰度图、RGB图创建二值图。LEVEL为指定的阈Leabharlann ；（0,1）。数字图像处理
浙江大学
/1、图像的读取和显示 /2、图像的点运算 /3、图像的几何变换 /4、空间域图像增强 /5、频率域图像增强 /6、彩色图像处理 /7、形态学图像处理 /8、图像分割 /9、特征提取
/1、图像的读取和显示
一、图像的读取
A=imread(FILENAME,FMT)
FILENAME 指定图像文件的完整路径和文件名。如果在work工作目录下 只需提供文件名。FMT为图像文件的格式对应的标准扩展名。 I_1=imread('D:\10.06.08nir\TTC10377.BMP');%读入图像 二、图像的写入
rgb2gray;从RGB图创建灰度图，存储类型不变。 im2uint8 将图像转换成uint8类型
im2double 将图像转换成double类型
/2、图像的点运算
一、图像直方图
灰度直方图描述了一副图像的灰度级统计信息，主要应用于图像分 割和图像灰度变换等处理过程中。从数学角度来说，图像直方图描述图 像各个灰度级的统计特性，它是图像灰度值的函数，统计一幅图像中各 个灰度级出现的次数或概率。归一化直方图可以直接反映不同灰度级出 现的比率。横坐标为图像中各个像素点的灰度级别，纵坐标表示具有各 个灰度级别的像素在图像中出现的次数或概率。
《数字图像处理》课件
数字图像处理的优势及应用前 景
数字图像处理能够提取、增强和分析图像中的信息，具有广泛的应用前景， 包括医学、遥感、安防、影视等领域。
主要应用领域
医学影像
数字图像处理在医学影像诊断中起到了关 键的作用，能够帮助医生更准确地诊断和 治疗疾病。
安防
数字图像处理在视频监控和图像识别中广 泛应用，能够提高安防系统的准确性和效 率。
遥感
遥感图像处理在土地利用、环境保护、气 象预测等方面发挥着重要的作用，能够提 供大量的地理信息。
影视
数字图像处理在电影、动画和游戏等领域 中起到了关键的作用，能够创造出逼真的 视觉效果。
《数字图像处理》PPT课 件
数字图像处理是应用数字计算机来获取、处理和展示图像的技术。它在医学 影像、遥感、安防、影视等领域都有广泛的应用。
背景介绍
随着计算机技术的发展，数字图像处理成为了一门重要的技术和学科，它能 够对图像进行增强、压缩、分割等处理，为人们带来了许多便利。
数字图像处理的定义
数字图像处理是使用计算机算法对数字图像进行各种操作和处理的过程，包 括图像增强、滤波、分割、特征提取等技术。
常见的数字图像处理方法
图像分割
图像压缩
将图像分成多个独立的区域， 用于目标检测和图像分析。
减少图像占用的存储空间， 提高传输速度和存储效率。
图像特征提取
从图像中提取出有用的特征 信息，用于分类和识别。
数字图像处理的未来发展方向
1 人工智能的应用
通过结合人工智能技术，使数字图像处理更加智能化和自动化。
2 虚拟现实与增强现实的结合
将数字图像处理技术与虚拟现实和增强现实相结合，创造出更逼真的虚拟体验。
3 社会影响与挑战随着数字图处理技术的发展，也带来了一些社会影响和挑战，需要加以关注和解决。
数字图像处理课件ppt课件
9
• 1.2.3 数字图像处理的特点 • 1．具有数字信号处理技术共有的特点。如： • （1）处理精度高。 • （2）重现性能好。 • （3）灵活性高。 • 2．数字图像处理后的图像可能是供人观察和评价的，也
可能作为机器视觉的预处理结果。 • 3．数字图像处理技术适用面宽。原始模拟图像可以来自
多种信息源，它们可以是可见光图像，也可以是不可见的 波谱图像、超声波图像或红外图像。
1.3 基本的图像处理系统
• 图像处理系统包括
– 图像处理硬件和图像处理软件。
• 1.3.1 图像处理硬件 • 微机图像处理硬件系统主要
– 由图像输入设备、图像运算处理设备（微计算机）、 图像存储器、图像输出设备等组成。
• 软件系统包括
– 操作系统、控制软件及应用软件等。 13
图1.7 基本的数字图像处理系统
统。
• 3．图像处理开发工具
– （1）VC++面向对象可视化集成工具 – （2）MATLAB的图像处理工具箱 – （3）图像应用软件：Photoshop、CorelDRAW、
ACDSee
22
1.4 数字图像处理的应用与发展趋势
• 1.4.1 数字图像处理的应用 • 1．航天和航空技术方面的应用 • 2．生物医学工程方面的应用 • 3．通信工程方面的应用 • 4．工业自动化和机器人视觉方面的应用 • 5．军事和公安方面的应用 • 6．生活和娱乐方面的应用
– 像素（picture element，简称pixel）
• 一幅图像可以用二维矩阵表示。
4
图1.1 自然景物图像
(a)原图
(b)将原图放大4倍
• 图像的数字化包括两个主要步骤：离散和量化
5
• 1.1.2 图像处理的发展简史 • 数字图像处理首次成功地应用在1964年美国
• 1.2.3 数字图像处理的特点 • 1．具有数字信号处理技术共有的特点。如： • （1）处理精度高。 • （2）重现性能好。 • （3）灵活性高。 • 2．数字图像处理后的图像可能是供人观察和评价的，也
可能作为机器视觉的预处理结果。 • 3．数字图像处理技术适用面宽。原始模拟图像可以来自
多种信息源，它们可以是可见光图像，也可以是不可见的 波谱图像、超声波图像或红外图像。
1.3 基本的图像处理系统
• 图像处理系统包括
– 图像处理硬件和图像处理软件。
• 1.3.1 图像处理硬件 • 微机图像处理硬件系统主要
– 由图像输入设备、图像运算处理设备（微计算机）、 图像存储器、图像输出设备等组成。
• 软件系统包括
– 操作系统、控制软件及应用软件等。 13
图1.7 基本的数字图像处理系统
统。
• 3．图像处理开发工具
– （1）VC++面向对象可视化集成工具 – （2）MATLAB的图像处理工具箱 – （3）图像应用软件：Photoshop、CorelDRAW、
ACDSee
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1.4 数字图像处理的应用与发展趋势
• 1.4.1 数字图像处理的应用 • 1．航天和航空技术方面的应用 • 2．生物医学工程方面的应用 • 3．通信工程方面的应用 • 4．工业自动化和机器人视觉方面的应用 • 5．军事和公安方面的应用 • 6．生活和娱乐方面的应用
– 像素（picture element，简称pixel）
• 一幅图像可以用二维矩阵表示。
4
图1.1 自然景物图像
(a)原图
(b)将原图放大4倍
• 图像的数字化包括两个主要步骤：离散和量化
5
• 1.1.2 图像处理的发展简史 • 数字图像处理首次成功地应用在1964年美国
数字图像处理技术PPT课件.ppt
数字图像处理技术概述
数字图像处理又称为计算机图像处理，它是指将图像信 号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。
这一过程包括对图像进行增强、除噪、分割、复原、编 码、压缩、提取特征等内容，图像处理技术的产生离不开计 算机的发展、数学的发展以及各个行业的应用需求的增长。 20世纪60年代，图像处理的技术开始得到较为科学的应用， 人们用这种技术进行输出图像的理想化处理。
第一章 图像处理技术概述
4
数字图像处理技术概述 数字图像处理技术特点
1.更好的再现性
数字图像处理与传统的模拟图 像处理相比，不会因为图像处理过 程中的存储、复制或传输等环节引 起图像质量的改变。
3.适用面宽
可以从各个途；径获得数据源， 从显微镜到天文望远镜的图像都可 以进行数字处理。
2.占用的频带更宽
这一点是相对于语言信息而 言的，图像信息比语言信息所占 频带要大好几个数量级，因此图 像信息在实现操作的过程中难度 更大。
4.具有较高的灵活性
只要可以用数学公式和数理 逻辑表达的内容；，几乎都可以用 电子图像来进行表现处理。
第一章 图像处理技术概述
5
过渡页
TRANSITION PAGE
01 图像处理技术概述 0022 图图像像处处理理技技术术发发展展现现状状 03 图像处理技术的利用
之后பைடு நூலகம்年
数字图像处理技术朝着更高深的方向发展，人们开始通过计算 机构建出数字化的人类视觉系统，这项技术被称为图像理解或 计算机视觉。
第二章 图像处理技术发展现状
7
2.2 我国数字图像处理技术的发展
我国在建国之初就展开了计算机技术的研究，而改革开 放以来，我国在计算机数字图像处理技术上的发展进步也是 非常大的，甚至在某些理论研究方面已赶上了世界先进水平。
数字图像处理入门ppt课件
• 关于matlab
– 如何构建一个矩阵？如何取得矩阵中具体一个 元素的值，如何修改一个（块）元素的值？
– 写一个循环程序，遍历整个矩阵，把每个像素 的值做一个变换，如y = 3x+1
– 矩阵的基本运算：加，减，乘，点乘 – 求一个图像的负片，用两种方法（一种是循环
遍历，一种是矩阵运算）实现。
六、图像的基本运算
•减
– C(x,y) = A(x,y) - B(x,y)
• 应用举例
– 显示两幅图像的差异，检测同一场景两幅图像 之间的变化
六、图像的基本运算
• 点乘
– C(x,y) = A(x,y) .* B(x,y)
六、图像的基本运算
•与
– g(x,y) = f(x,y) ∧ h(x,y)
一、数字图像的概念
图像（Image）： 视觉景物的某种形式的表示和记录
我们把数字格式存储的图像称为“数字图像”
“数字”
“模拟”
计算机存储的图片 传统光学照片
数码相机拍摄的图像 传统的电视图像
传感器阵列
模拟图像
三步
数字图像
1.采样 空间离坐标(x,y)的离散化， 确定水平和垂直 方向上的像素个数N、M，f(x,y)→f(m,n)
如何获得图像中第m行n列像素的灰度值？如果是彩色 图像呢？ – 如何吧真彩色图像转换成灰度图像，然后转换成二值 图像？ – 如何得到该图像中灰度值最大（最小）的像素的位置 和取值？如何计算图像的均值？ – 什么是灰度图像的直方图？如何计算灰度图像直方图， 如何显示/直方图反映图像的什么性质？
作业2
图像的直方图
21
不同图像的直方图反映图像的不同特点：
对比度低 对比度高
22
– 如何构建一个矩阵？如何取得矩阵中具体一个 元素的值，如何修改一个（块）元素的值？
– 写一个循环程序，遍历整个矩阵，把每个像素 的值做一个变换，如y = 3x+1
– 矩阵的基本运算：加，减，乘，点乘 – 求一个图像的负片，用两种方法（一种是循环
遍历，一种是矩阵运算）实现。
六、图像的基本运算
•减
– C(x,y) = A(x,y) - B(x,y)
• 应用举例
– 显示两幅图像的差异，检测同一场景两幅图像 之间的变化
六、图像的基本运算
• 点乘
– C(x,y) = A(x,y) .* B(x,y)
六、图像的基本运算
•与
– g(x,y) = f(x,y) ∧ h(x,y)
一、数字图像的概念
图像（Image）： 视觉景物的某种形式的表示和记录
我们把数字格式存储的图像称为“数字图像”
“数字”
“模拟”
计算机存储的图片 传统光学照片
数码相机拍摄的图像 传统的电视图像
传感器阵列
模拟图像
三步
数字图像
1.采样 空间离坐标(x,y)的离散化， 确定水平和垂直 方向上的像素个数N、M，f(x,y)→f(m,n)
如何获得图像中第m行n列像素的灰度值？如果是彩色 图像呢？ – 如何吧真彩色图像转换成灰度图像，然后转换成二值 图像？ – 如何得到该图像中灰度值最大（最小）的像素的位置 和取值？如何计算图像的均值？ – 什么是灰度图像的直方图？如何计算灰度图像直方图， 如何显示/直方图反映图像的什么性质？
作业2
图像的直方图
21
不同图像的直方图反映图像的不同特点：
对比度低 对比度高
22
最新数字图像处理的应用-Digital-Image-Processing教学讲义ppt课件
指隐藏算法有较强的抗攻击能力，隐藏信息不易破坏
12 of
数字水印技术的技术特性
36
自恢复性
由于经过一些操作或变换后，可能会使原图产生较大 的破坏，如果只从留下的片段数据，仍能恢复隐藏信 号，而且恢复过程不需要宿主信号，我们就说这样的 算法具有自恢复性
高通滤波
直方图均衡化
锐化处理
13 of 36
自恢复性
提取水印的算法
在水印提取时，选取相同的DCT系数 并根据系数之间的关系抽取特定信息。
算法分析
数据改变的幅度比较小，透明性好。 抵抗几何变换攻击的能力会比较弱。
18 of
数字水印的典型算法
36
压缩域算法
基于JPEG、MPEG标准。 水印信号的嵌入、提取、检测直接在压缩域数据中进 行。 节省了解码和重新编码的过程
输入图像
生成 查询要求
相似性 匹配
返回 初步结果
返回结果图像
特征调整
逐步筛选 、求精
25 of
基于内容的图像检索系统
36
基于内容的图像检索系统的4种检索方式
利用图片样本检索（Query By Example） • 可以由用户准备图片样本 • 可以在图片库中浏览
数字图像处理的应用-DigitalImage-Processing
2 of
数字图像处理的应用
36
本节课我们学习：
图像处理的主要应用领域 图像处理在数字水印中的应用 基于内容的图像检索
3 of
图像处理的主要应用领域
36
航天和航空技术方面的应用 生物医学工程方面的应用 通信工程方面的应用 工业和工程方面的应用 军事公安方面的应用 文化艺术方面的应用
但对于数字水印系统来说，隐藏信息的丢失，意味着 版权信息的丢失，从而失去了版权保护的功能，因此， 这样的系统是失败的
12 of
数字水印技术的技术特性
36
自恢复性
由于经过一些操作或变换后，可能会使原图产生较大 的破坏，如果只从留下的片段数据，仍能恢复隐藏信 号，而且恢复过程不需要宿主信号，我们就说这样的 算法具有自恢复性
高通滤波
直方图均衡化
锐化处理
13 of 36
自恢复性
提取水印的算法
在水印提取时，选取相同的DCT系数 并根据系数之间的关系抽取特定信息。
算法分析
数据改变的幅度比较小，透明性好。 抵抗几何变换攻击的能力会比较弱。
18 of
数字水印的典型算法
36
压缩域算法
基于JPEG、MPEG标准。 水印信号的嵌入、提取、检测直接在压缩域数据中进 行。 节省了解码和重新编码的过程
输入图像
生成 查询要求
相似性 匹配
返回 初步结果
返回结果图像
特征调整
逐步筛选 、求精
25 of
基于内容的图像检索系统
36
基于内容的图像检索系统的4种检索方式
利用图片样本检索（Query By Example） • 可以由用户准备图片样本 • 可以在图片库中浏览
数字图像处理的应用-DigitalImage-Processing
2 of
数字图像处理的应用
36
本节课我们学习：
图像处理的主要应用领域 图像处理在数字水印中的应用 基于内容的图像检索
3 of
图像处理的主要应用领域
36
航天和航空技术方面的应用 生物医学工程方面的应用 通信工程方面的应用 工业和工程方面的应用 军事公安方面的应用 文化艺术方面的应用
但对于数字水印系统来说，隐藏信息的丢失，意味着 版权信息的丢失，从而失去了版权保护的功能，因此， 这样的系统是失败的
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T = 66
阈值处理
T T [f(x ,y )p ,(x ,y )x ,y ]
(x, y)→动态阈值 p(x, y)→局部阈值 f(x, y)→全局阈值
极小值点阈值
选择两峰之间的谷底作为阈值
h(z)
2h(z)
z 0 andz2 0
由于噪声，直方图有很多小的起伏
对图像或直方图进行平滑处理
极小值点阈值
10
9
8
7
6
5
4
3
2
1
50
100
150
200
250 0
50
100
150
200
250
300
0
基于边界特性
实现流程
①对图像进行梯度计算，得到梯度图像。 ②得到梯度值较大（如10%）的部分像素直方图 ③通过直方图的谷底，得到阈值T
利用拉普拉斯算子
用拉普拉斯算子过滤图像，将过零点对应的灰度值作为 阈值
基于边界特性
i1 xQj(i)
K-均值聚类
初始化ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
1 ( 1 ),2 ( 1 ),3 ( 1 ), ,K ( 1 )
聚类
x Q l(i) ifg (x )l(i) g (x )j(i)
更新
(i1) j
1 Nj
g(x)
xQj(i)
结束
(i1)
(i)
j
j
K-均值聚类
串行区域技术
两种基本区域分割策略
直方图凹性分析
选择凸残差的最大值作为阈值
凸包
凸残差 包络
0
T
L
局部阈值
问题－非标准图像模型
峰之间的谷被填充 峰相距很近 峰值相差很大
思路－改善直方图波形
修改每个像素对直方图的贡献 只考虑边缘像素对直方图的贡献
基于边界特性
直方图变换－加权直方图
1800 1600 1400 1200 1000
过渡区
有效平均梯度
EA G g(i,j) p(i,j)
i,j Z
i,j Z
剪切变换
L f (i, j) L
fhigh(i,
j)
f
(i,
j)
f (i, j) L
L
f (i, j) L
flow(i,
j)
f
(i,
j)
f (i, j) L
过渡区
LhighargmL{Za[E x AhGig(hL)]} LlowargmL{Za[E x AlG ow(L)]}
n=5
n=3
通常取经验值n<5为理想双峰模型
动态阈值
双线性插值
A
g(E) AE[g(B)g(A)]g(A) g(F) CF[g(D)g(C)]g(C) g(P) EP[g(F)g(E)]g(E)
C
EB P
FD
动态阈值
在分割前做平滑处理
特征空间聚类
空间 像素
特征
聚
空间
类
K均值聚类
K
2
E
g(x)j(i1)
数字图像处理
Digital Image Processing
第七讲 图像分割（2）
李衷怡 华中科技大学数字化工程与仿真中心
并行区域技术
阈值化方法
阈值选取
区域标记
阈值化方法
特征空间聚类
阈值处理
图像模型：目标和背景均为单峰灰度分布
背景
目标
T
阈值处理
背f景 (x ,y) T ：目f标 (x ,y) T ：
基于边界特性
基于边界特性的优点
在前景和背景所占面积差别很大时，不 会造成一个峰过高，而另一个过低
边缘点在区域内还是区域外的概率是相 等的，因此可以增加波峰的对称性
基于梯度和拉普拉斯算子选择的像素，
过渡区
目标 过渡区 背景
Lhigh T Llow
➢ 每个过渡区，Lhigh和Llow有且仅有一个 ➢ Lhigh和Llow有明显的像素特性区别能力 ➢ 对同一过渡区，Lhigh总大于Llow
② 如果相邻的子区域所有像素的灰度级相同 P(Ri∪Rj)＝TRUE ，则将其合并
③近反似复进P (行R i) 上 两T 步操R 作，p U (直zj至 m 不E i再 2 有i新) 的8 分% 0
处裂理与合z|并(z R i)m i ifP (R i) TR
分裂合并
R1
R2
R41 R42 R3
单一像素
合并
全图
分裂切割
分割区域
区域生长
区域生长流程
开始
选择种子 点
否
输出生长
有新像素
区域
加入？
是
选择生长 条件
生长
区域生长
关键是确定生长条件
基于灰度差 f(x,y)1 f(x,y)T NR
基于直方图
h1(z)h2(z)T
z
区域生长
分裂合并
① 对图像中灰度级不同的区域P(Ri)＝FALSE， 均分为四个子区域
T = 45
最优阈值
选择分割误差最小的阈值
p (z) P 1 p 1 (z) P 2p 2 (z)
p1(z)
p2(z)
E1(T)
E2(T)
T
迭代阈值
计算量和阈值合理性两者较为均衡
Ti
L1
Ti1
1 2
k
hk
0 Ti
hk
k 0
k
hk k
kTi 1 L1
hk
kTi 1
迭代阈值
T0＝50； 迭代5次；T=86
过渡区
动态阈值
不均匀亮度图像无法用单一阈值有效分割
动态阈值
阈值和像素位置相关
① 分割为50%重叠的一系列子图像； ② 检测子图像直方图是否为双峰，是则确定阈
值，否则跳过； ③ 插值得到所有子图像的阈值； ④ 插值得到所有像素的阈值，分割之。
动态阈值
判断双峰：根据迭代阈值法的迭代次数
n = 11
800 600 400 200
0 0
4000
3500
3000
2500
2000
1500
1000
500
0
50
100
150
200
250 0
1/(1+g)2
50
100
150
200
250
g0
基于边界特性
直方图变换－仅考虑边界像素
4000 3500 3000 2500 2000 1500 1000 500
0 0
R43 R44
写在最后
成功的基础在于好的学习习惯
The foundation of success lies in good habits
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谢谢大家
荣幸这一路，与你同行
It'S An Honor To Walk With You All The Way
讲师：XXXXXX XX年XX月XX日
阈值处理
T T [f(x ,y )p ,(x ,y )x ,y ]
(x, y)→动态阈值 p(x, y)→局部阈值 f(x, y)→全局阈值
极小值点阈值
选择两峰之间的谷底作为阈值
h(z)
2h(z)
z 0 andz2 0
由于噪声，直方图有很多小的起伏
对图像或直方图进行平滑处理
极小值点阈值
10
9
8
7
6
5
4
3
2
1
50
100
150
200
250 0
50
100
150
200
250
300
0
基于边界特性
实现流程
①对图像进行梯度计算，得到梯度图像。 ②得到梯度值较大（如10%）的部分像素直方图 ③通过直方图的谷底，得到阈值T
利用拉普拉斯算子
用拉普拉斯算子过滤图像，将过零点对应的灰度值作为 阈值
基于边界特性
i1 xQj(i)
K-均值聚类
初始化ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
1 ( 1 ),2 ( 1 ),3 ( 1 ), ,K ( 1 )
聚类
x Q l(i) ifg (x )l(i) g (x )j(i)
更新
(i1) j
1 Nj
g(x)
xQj(i)
结束
(i1)
(i)
j
j
K-均值聚类
串行区域技术
两种基本区域分割策略
直方图凹性分析
选择凸残差的最大值作为阈值
凸包
凸残差 包络
0
T
L
局部阈值
问题－非标准图像模型
峰之间的谷被填充 峰相距很近 峰值相差很大
思路－改善直方图波形
修改每个像素对直方图的贡献 只考虑边缘像素对直方图的贡献
基于边界特性
直方图变换－加权直方图
1800 1600 1400 1200 1000
过渡区
有效平均梯度
EA G g(i,j) p(i,j)
i,j Z
i,j Z
剪切变换
L f (i, j) L
fhigh(i,
j)
f
(i,
j)
f (i, j) L
L
f (i, j) L
flow(i,
j)
f
(i,
j)
f (i, j) L
过渡区
LhighargmL{Za[E x AhGig(hL)]} LlowargmL{Za[E x AlG ow(L)]}
n=5
n=3
通常取经验值n<5为理想双峰模型
动态阈值
双线性插值
A
g(E) AE[g(B)g(A)]g(A) g(F) CF[g(D)g(C)]g(C) g(P) EP[g(F)g(E)]g(E)
C
EB P
FD
动态阈值
在分割前做平滑处理
特征空间聚类
空间 像素
特征
聚
空间
类
K均值聚类
K
2
E
g(x)j(i1)
数字图像处理
Digital Image Processing
第七讲 图像分割（2）
李衷怡 华中科技大学数字化工程与仿真中心
并行区域技术
阈值化方法
阈值选取
区域标记
阈值化方法
特征空间聚类
阈值处理
图像模型：目标和背景均为单峰灰度分布
背景
目标
T
阈值处理
背f景 (x ,y) T ：目f标 (x ,y) T ：
基于边界特性
基于边界特性的优点
在前景和背景所占面积差别很大时，不 会造成一个峰过高，而另一个过低
边缘点在区域内还是区域外的概率是相 等的，因此可以增加波峰的对称性
基于梯度和拉普拉斯算子选择的像素，
过渡区
目标 过渡区 背景
Lhigh T Llow
➢ 每个过渡区，Lhigh和Llow有且仅有一个 ➢ Lhigh和Llow有明显的像素特性区别能力 ➢ 对同一过渡区，Lhigh总大于Llow
② 如果相邻的子区域所有像素的灰度级相同 P(Ri∪Rj)＝TRUE ，则将其合并
③近反似复进P (行R i) 上 两T 步操R 作，p U (直zj至 m 不E i再 2 有i新) 的8 分% 0
处裂理与合z|并(z R i)m i ifP (R i) TR
分裂合并
R1
R2
R41 R42 R3
单一像素
合并
全图
分裂切割
分割区域
区域生长
区域生长流程
开始
选择种子 点
否
输出生长
有新像素
区域
加入？
是
选择生长 条件
生长
区域生长
关键是确定生长条件
基于灰度差 f(x,y)1 f(x,y)T NR
基于直方图
h1(z)h2(z)T
z
区域生长
分裂合并
① 对图像中灰度级不同的区域P(Ri)＝FALSE， 均分为四个子区域
T = 45
最优阈值
选择分割误差最小的阈值
p (z) P 1 p 1 (z) P 2p 2 (z)
p1(z)
p2(z)
E1(T)
E2(T)
T
迭代阈值
计算量和阈值合理性两者较为均衡
Ti
L1
Ti1
1 2
k
hk
0 Ti
hk
k 0
k
hk k
kTi 1 L1
hk
kTi 1
迭代阈值
T0＝50； 迭代5次；T=86
过渡区
动态阈值
不均匀亮度图像无法用单一阈值有效分割
动态阈值
阈值和像素位置相关
① 分割为50%重叠的一系列子图像； ② 检测子图像直方图是否为双峰，是则确定阈
值，否则跳过； ③ 插值得到所有子图像的阈值； ④ 插值得到所有像素的阈值，分割之。
动态阈值
判断双峰：根据迭代阈值法的迭代次数
n = 11
800 600 400 200
0 0
4000
3500
3000
2500
2000
1500
1000
500
0
50
100
150
200
250 0
1/(1+g)2
50
100
150
200
250
g0
基于边界特性
直方图变换－仅考虑边界像素
4000 3500 3000 2500 2000 1500 1000 500
0 0
R43 R44
写在最后
成功的基础在于好的学习习惯
The foundation of success lies in good habits
36
谢谢大家
荣幸这一路，与你同行
It'S An Honor To Walk With You All The Way
讲师：XXXXXX XX年XX月XX日