数字图像处理之图像分割讲解

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图像数字处理图像分割

图像数字处理图像分割图像分割是图像数字处理中的一项重要技术，它将图像中的像素点划分成多个区域，以便更好地理解和分析图像。

在本文中，我将介绍图像分割的原理、常用方法及其应用领域。

一、图像分割的原理图像分割的目标是将图像划分成一系列具有相似特征的区域，使得每个区域内的像素点具有相同或相似的属性。

它的基本原理是通过寻找像素点之间的差异来确定区域边界。

常用的图像分割方法包括阈值分割、边缘检测和区域生长等。

阈值分割是最简单的分割方法，它根据像素点的灰度值与预设的阈值进行比较，将像素点分为不同的区域。

边缘检测通过检测图像中的边缘信息来进行分割，常用的方法有Sobel算子和Canny算子。

区域生长是利用像素之间的相似性来逐步迭代地合并像素点，直到形成连续的区域。

二、常用的图像分割方法1. 基于阈值的分割方法：阈值分割是最简单且常用的分割方法之一。

它根据像素点的灰度值与预设的阈值进行比较，将像素点分为不同的区域。

常用的阈值分割方法有全局阈值分割和自适应阈值分割。

2. 基于边缘检测的分割方法：边缘检测是一种常用的图像分割方法，它通过检测图像中的边缘信息来进行分割。

常用的边缘检测方法有Sobel算子、Canny算子等。

3. 基于区域生长的分割方法：区域生长方法是利用像素之间的相似性来逐步迭代地合并像素点，直到形成连续的区域。

它常用于分割具有明显纹理特征的图像。

三、图像分割的应用领域图像分割在计算机视觉、医学影像处理、遥感图像分析等领域具有广泛的应用。

以下列举几个典型的应用领域：1. 目标检测与识别：图像分割可以帮助检测和识别图像中的目标物体，如人脸识别、车辆检测等。

2. 医学影像处理：在医学影像中，图像分割可以帮助医生准确地定位和分析病变区域，如肿瘤检测、血管分割等。

3. 遥感图像分析：遥感图像通常包含大量的地物信息，通过图像分割可以将不同类型的地物区分开来，如土地利用分类、城市区域划分等。

4. 视频分析：图像分割在视频分析中扮演重要角色，可以提取视频中的运动目标，如行人检测、行为分析等。

数字图像处理中的图像分割算法

数字图像处理中的图像分割算法数字图像处理是指将数字化后的图像进行处理和分析的一门学科。

图像分割是数字图像处理中的一个重要分支，它的目的是将图像中的像素点按照一定的规则划分为若干个不同的区域，以便进行后续的处理和分析。

图像分割广泛应用于计算机视觉、医学影像处理、自动化检测等领域。

本文将对数字图像处理中的图像分割算法进行分类介绍。

一、全局阈值分割法全局阈值分割法是一种常用的图像分割方法。

它的原理是将图像的灰度级别分为两部分，一部分位于阈值以下，一部分位于阈值以上。

这里所说的阈值是指一个固定的值，它可以由人工设置或者通过计算得出。

全局阈值分割法的优点在于方法简单，计算速度快，适用于灰度变化明显的图像。

但是，它的缺点是对于灰度变化不明显或者需要区分多个物体的图像分割效果不佳。

二、基于区域的图像分割法基于区域的图像分割法是一种将图像分割为不同区域的方法。

它的原理是将图像中相邻像素点的相似性作为分割的依据。

常用的算法包括区域生长法、区域分裂法和区域合并法。

这些方法可以通过定义不同的相似度度量标准来实现对图像分割的控制。

基于区域的图像分割法在处理复杂纹理、颜色相近的图像时的效果比全局阈值分割法好，但是它们对分割顺序和初始区域选择的依赖性较强。

三、边缘检测法边缘是图像中最基本的结构之一，它体现了图像中物体的边界信息。

边缘检测法是通过检测图像中的边缘来实现图像分割的一种方法。

边缘检测法的基本思想是在图像中寻找像素值发生突变的点。

常用的边缘检测算法包括Canny算法、Sobel算法和Prewitt 算法等。

边缘检测法可以在提取边缘信息的同时实现图像分割，但是它对噪声和图像分辨率的依赖性较强。

四、基于能量的图像分割法基于能量的图像分割法是将图像分割看做一种优化问题，通过寻找最优分割来实现图像分割的一种方法。

它的基本思想是将图像中的每一个像素点看做一个节点，并将节点之间的连通性看做一种能量关系。

优化分割问题就可以转化为一个能量最小化的问题。

数字图像处理图像分割课件

基于Mumford-Shah模 …
该方法可以获得更准确、更平滑的分割结果，并且可以更好地处理噪声和细节。此外，它还可以更好地处理形状约束和边界条件。
基于Mumford-Shah模 …
该方法需要更多的计算资源和时间来处理每个时间点的水平集，并且可能难以处理大规模的形状变化和复杂的形状约束。
响。
图像分割还可以帮助缩小处理和分析的规模，提高处理效率，并为后续的图像分析提供可靠的预
处理结果。
图像分割的分类
01
02
03
04
按照处理方式
图像分割可以分为阈值法、区域生长法、边缘检测法、图切
割法等。
按照应用领域
图像分割可以分为医学图像分割、遥感图像分割、人脸识别
等。
按照分割对象
图像分割可以分为二维图像分割和三维图像分割。
该方法具有能够处理复杂的图像内容和噪声等优点，但也可能需要更多的计算资源和时间。
07
实例展示与结果分析
基于阈值的图像分割实例
总结词
简单、快速、有效的图像分割方法
详细描述
基于阈值的图像分割是一种基本的图像分割方法，通过设置不同的阈值将图像分割成不同的区域。其优点是简单、快速、有效，适用于简单背景和对比明显的图像。但是，对于复杂背景和低对比度图像，分割效果较差。
些方法可以自动适应不同图像的特点，且能够根据图像内容的变化自适
应调整阈值。
03
自适应阈值
根据图像的局部特征自适应地设置阈值，例如基于区域生长的方法、基
于边缘检测的方法等。这些方法能够更好地适应图像的局部特征，提高
分割的精度和鲁棒性。
阈值法的优缺点
优点
阈值法简单易行，适用于简单背景和对比度较高的图像；对于实时性要求较高的应用场景，阈值法具有较快的处理速度。

遥感数字图像处理第8章图像分割

腐蚀运算
目的：消除目标的边界点，用于消除无意义的小目标
(毛刺，小突起)
方法：
1.原点在集合Ｂ(结构元素)中
2.原点不在集合Ｂ(结构元素)中
腐蚀运算(erosion)
腐蚀运算(erosion)
A B x | ( B )x A .
对结构元素B作平移x，B全包含在A中时，
原点的集合就是计算结果
(1)直方图方法：直方图的谷底位置
最佳阈值的选择
(2)自适应阈值方法
A.将目标分割成大小固定的块
B.确定每一个块的目标峰值和背景峰值
C.第一次处理：对每一个块进行分割（边界阈值采用目标和背景峰值的中点） D.计算每一个块的目标灰度和背景灰度平均值 E.第二次处理：对每个块再次分割（边界阈值采用目标和背景灰度平均值的中值）
四连通八连通
工作流程
1.确定待分割对象
2.选择敏感波段
3.选择分割方法
4.对分割的结果进行矢量化
分割原理和方法
边界（边缘）方法：阈值分割技术，微分算子
边缘检测
假设：图像分割结果中的子区域在原来图像中有边缘存在，或
不同子区域间有边界的存在（像素值灰度不连续性）
区域方法：区域增长技术，聚类分割技术
图像分割的目的
图像分割的目标：根据图像中的物体将图像的像素分
类，并提取感兴趣目标
图像分割是图像识别和图像理解的基本前提步骤
图像
图像预处理
图像识别
图像理解
图像分割
图像分割的目的
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（前景）
排除不相干图像成分：其它区域（背景）
最佳阈值的选择

HALCON数字图像处理-第7章图像分割

HALCON数字图像处理
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”。

数字图像处理中的分割算法

数字图像处理中的分割算法数字图像处理是一门涉及到许多领域的学科，如计算机视觉、图像识别等。

其中，图像分割算法是数字图像处理中的重要算法之一，其作用是根据图像的颜色、灰度、纹理或其他特征将图像划分成若干个区域，从而达到图像的细化、特征提取和目标定位等目的。

本文介绍几种常见的图像分割算法，包括全局阈值算法、分水岭算法和基于聚类的算法。

一、全局阈值算法全局阈值算法是一种最简单的图像分割算法，基于图像像素灰度直方图分析，通过选取合适的像素灰度阈值将图像分成背景和目标两部分。

这种算法适用于明显分割的图像，如黑白对比强烈的二值图像。

通常采用一些经典算法如大津算法、最大熵算法等选取阈值。

二、分水岭算法分水岭算法是一种基于图像形态学分析的分割算法。

图像的灰度值可以理解为地形高低不同，而图像中的某些区域可以看成是一些分水岭。

分水岭算法通过将图像看做一个三维地图，将图像的灰度值对应到地图的高度，通过对图像进行基于领域的腐蚀操作然后标定洼地，一些较高的区域就可以被视为分水岭，最后将图像分割成几个不同的块。

分水岭算法不仅可以对二值图像进行分割，而且也可以对彩色图像进行分割。

另外，分水岭算法可以通过加入先验知识等来改进分割效果。

三、基于聚类的算法基于聚类的算法是一种常用的图像分割算法。

这种算法根据图像像素之间的相似度将像素分为若干个类别，相似度可以通过像素在不同颜色或空间位置上的距离来定义。

聚类算法可以分为基于原型的聚类算法和基于密度的聚类算法。

基于原型的聚类算法包括K-Means算法、高斯混合模型等，基于密度的聚类算法包括DBSCAN算法、OPTICS算法等。

随着深度学习技术的发展，基于聚类的算法在CPU、GPU上的高效实现成为可能，卷积神经网络可以同时基于像素位置和像素值来约束图像分割效果，成为图像分割领域的热点算法。

总之，图像分割是数字图像处理中很重要的一步，影响着最终处理效果，应该根据不同的应用场景，选取合适的图像分割算法。

数字图像处理之图像分割

直方图阈值法matlab实现
• 函数：im2bw，全局阈值函数 • BW=im2bw（I ,level); • BW=im2bw（I ,map ,level); • BW=im2bw（RGB ,level); • 分别将灰度图像、索引图像、彩色图像转
化为二值图像， • level，为归一化阈值
例子
6.2.4 自适应阈值
自适应阈值是由Chow和Kaneko提出，它是一种基于区域统计特征的分块域值方法。其算法原理是：将一幅图像划分为3535或6565的互不重叠的图像块，求出每个子图像块的直方图及阈值，子图像的中心像素点就使用求出的阈值，而区域内的其它像素点的阈值通过插值的方法“自适应”地确定。
在利用阈值方法来分割灰度图像时一般都对图像有一定的假设。基于一定的图像模型的。最常用的模型：
假设图像由具有单峰灰度分布的目标和背景组成，处于目标或背景内部相邻象素间的灰度值是高度相关的，但处于目标和背景交界处两边的象素在灰度值上有很大的差别。
如果一幅图像满足这些条件，它的灰度直方图基本上可看作是由分别对应目标和背景的两个单峰直方图混合构成的。
• 一般的图像很难获得灰度的概率密度函数以及先验概率，在一些特殊的应用场合，如文字、乐谱等图像，可以从大量图像得到一个统计规律，获得符号部分在全图像中的百分比，以此为基础，结合直方图谷点分析，可以得到近似最优
• 的结果
若选为Zt分割门限，则将背景象素错认为是目标象素的概率
是：
E1 Zt
• 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,φ代表空集。
图像分割—引言
图像分割的基本策略：
• 把像素按灰度划分到各个物体对应的区域中去；

[课件]数字图像处理第八讲图像分割PPT

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

遥感数字图像处理教程图像分割

通过直方图得到阈值 T
通过直方图得到阈值对噪音的处理对直方图进行平滑处理，如最小二乘法，等不过点插值。
通过边界特性选择阈值基本思想：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，有利于选择阈值。为了改善直方图的波峰形状，我们只把区域边缘的像素绘入直方图，而不考虑区域中间的像素。用微分算子，处理图像，使图像只剩下边界中心两边的值。
通过边界特性选择阈值基本思想：这种方法有以下优点： 1)在前景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，而另一个过低 2)边缘上的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 3)基于梯度和拉普拉斯算子选择的像素，可以增加波峰的高度
通过边界特性选择阈值
阈值分割法阈值分割法的特点：适用于物体与背景有较强对比的情况，重要的是背景或物体的灰度比较单一。（可通过先求背景，然后求反得到物体）这种方法总可以得到封闭且连通区域的边界。
f(x0,y0) T
灰度值
通过交互方式得到阈值
基本思想：
在通过交互方式下，得到对象（或背景）的灰度值，比得到阈值T容易得多。
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
3）通过直方图的谷底，得到阈值T。

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%。

遥感数字图像处理教程11图像分割PPT课件

优点
能够准确提取目标的边缘信息。
缺点
对噪声和细节较为敏感，容易产生伪边缘。ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
基于特定理论的分割
基于特定理论或算法的分割
根据特定的理论或算法，如分形理论、小波变换、遗传算法等，对图像进行分割。
优点
能够针对特定问题提出有效的解决方案。
适用场景
适用于特定领域的图像分割问题。
缺点
实现难度较大，运算量较大。
对复杂场景的应对能力有限
在复杂背景、光照不均、目标遮挡等情况下，现有算法的分割效果不佳。
未来研究的方向与展望
提升算法泛化能力
研究能够适应不同场景和数据集的图像分割算法，提高算法的鲁棒性和泛化能力。
优化算法计算效率
通过算法优化、并行计算等技术手段，降低计算复杂度，提高处理速度，满足实时性要求。
03
遥感数字图像处理中的图像分割
遥感数字图像的特点
数据量大
遥感数字图像通常覆盖大面积区域，产生大量的数据。
多种波段
多光谱和超光谱遥感图像包含多个波段，提供更丰富的地物信息。
动态变化
遥感数字图像可以反映地物的动态变化，如城市扩张、植被生长等。
地理信息丰富
遥感数字图像包含丰富的地理信息，如经纬度、高程等。
在遥感图像处理中，图像分割技术尤为重要，因为遥感图像通常具有较大的尺寸、复杂的背景和多种类型的目标，需要采用高效的图像分割方法来提取有用的信息。
图像分割的应用领域
医学影像分析
在医学领域中，图像分割技术被广泛应用于医学影像的预处理阶段，如X光片、CT和MRI等影像的分割，以便于医生对病变部位的定位和诊断。
算法泛化能力不足

数字图像处理-图像分割课件

差分定义:
xfi,jfi,jfi1,j yfi,jfi,jfi,j1
梯度算子梯度是图像处理中最为常用的一次微分方法。
图像函数 fx,y在点 x, y 的梯度幅值为
f 2 x
fy2
其方向为 arctgf y
f x
图像经过梯度运算能灵敏地检测出边界, 但是梯度运算比较复杂。
对于数字图像，可用一阶差分替代一阶微分：
非连续性分割: 首先检测局部不连续性，然后将它们连接起来形成边界，这些边界把图像分以不同的区域。这种基于不连续性原理检出物体边缘的方法称为基于点相关的分割技术
两种方法是互补的。有时将它们地结合起来，以求得到更好的分割效果。
人眼图像示例
分类—连续性与处理策略连续性: 不连续性: 边界相似性: 区域处理策略: 早期处理结果是否影响后面的处理并行: 不串行: 结果被其后的处理利用四种方法并行边界；串行边界；并行区域；串行区域
n
(1) Ri
i1
(2)对所有的 i和j, i j, 有Ri R j
(3)对i 1,2,..., n, 有P ( Ri ) true (4)对i j, 有P ( Ri R j ) false (5)对i 1,2,..., n, Ri 是连通的区域
分类—分割依据
相似性分割: 将相似灰度级的像素聚集在一起。形成图像中的不同区域。这种基于相似性原理的方法也称为基于区域相关的分割技术
高斯拉普拉斯（LOG）
高斯拉普拉斯(Laplacian of Gaussian, LOG, 或 Mexican hat, 墨西哥草帽)滤波器使用了Gaussian 来进行噪声去除并使用 Laplacian来进行边缘检测
高斯拉普拉斯举例

数字图像处理与应用(MATLAB版)第6章图像的分割

是边缘；
➢ 使用双阈值算法检测和连接边缘。即使用直方图计
算两个阈值，凡是大于高阈值的一定是边缘；凡是
小于低阈值的一定不是边缘。如果检测结果大于低
阈值但又小于高阈值，那就要看这个像素的邻接像
素中有没有超过高阈值的边缘像素，如果有，则该
像素就是边缘，否则就不是边缘。
0 -1 0 -1 4 -1 0 -1 0
B A
6.1 图像分割的定义和分类
图像分割：是指根据灰度、彩色、纹理等特征把图像划分成若干个互不相交的区域，使得这些特征在同一区域内，表现出一致性或相似性，而在不同区域间表现出明显的不同。
图像分割的作用
图像分割是图像识别和图像理解的前提，图像分割质量的好坏直接影响后续图像处理的效果。
图像
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
，
度值相比不是最大，那么这个像素值置为0，即不
第六章图像的分割
内容 1、图像分割的定义和分类；提 2、基于边缘的图像分割方法；
要 3、基于区域的分割；
4、基于运动的图像分割； 5、图像分割技术的发展。
基
本要
通过对图像分割技术的学习，掌
求握基于边缘、区域、运动的图像
重
分割技术。
点
难点
图像分割的定义、分类基于边缘的图像分割方法
基于区域、运动的图像分割方法
G(i, j) Px Py

06_数字图像处理_图像分割

边缘的定义
一阶微分算子
二阶微分算子 Canny算子
Key Laboratory of Information Fusion Technology
边缘提取的定义
划分不同区域的分界线；
边缘由连续的边缘点组成；
边缘点：在局部范围内的灰度(彩色RGB值等)产
生突变的像素点。
Key Laboratory of Information Fusion Technology
Key Laboratory of Information Fusion Technology
Boundaries of Objects
Sometimes hard even for humans! Key Laboratory of Information Fusion Technology
边界提取
结果： Sobel算子效果比较好，可以产生较好的边缘检测效果，且噪声影响也比较小。当使用较大的邻域时，抗噪声的特性会更好，得出的边缘相对较粗。
Key Laboratory of Information Fusion Technology
拉普拉斯算子(Laplacian)
拉普拉斯(Laplacian)算子是一种二阶导数算子，对一
高斯（Gauss）函数
二维高斯函数定义如下：
1 2 2 1 2 2
G ( x, y )
exp(
( x 2 y 2 ))
高斯函数是一个二维可分解的圆对称函数。
一个二维运算可以分解为两个一维运算，从而以减少计算强
度
Key Laboratory of Information Fusion Technology
图像数据采集与处理

数字图像处理-图像分割-讲义PPT

数字图像处理
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。