图形分割图像及处理
图像分割
图像分割的方法体系
基于阈值的分割方法
阈值法的基本思想是基于图像的灰度特征来计算一个或多个灰度 阈值，并将图像中每个像素的灰度值与阈值相比较，最后将像素根据 比较结果分到合适的类别中。因此，该类方法最为关键的一步就是按 照某个准则函数来求解最佳灰度阈值。 1.灰度阈值分割法
灰度阈值分割法是一种最常用的并行区域技术，它是图像分割中 应用数量最多的一类。阈值分割方法实际上是输入图像f到输出图像g 的如下变换：灰度阈值分割法是一种最常用的并行区域技术，它是图 像分割中应用数量最多的一类。
形状特征
通常情况下，形状特征有两类表示方法，一类是 轮廓特征，另一类是区域特征。图像的轮廓特征 主要针对物体的外边界，而图像的区域特征则关 系到整个形状区域。
各种基于形状特征的检索方法都可以比较有效地 利用图像中感兴趣的目标来进行检索，但它们也 有一些共同的问题，包括：
1.目前基于形状的检索方法还缺乏比较完善的 数学模型；
3.自适应阈值：
在许多情况下，物体和背景的对比度在图像中的各处不是一样的， 这时很难用一个统一的阈值将物体与背景分开。这时可以根据图像的 局部特征分别采用不同的阈值进行分割。实际处理时，需要按照具体 问题将图像分成若干子区域分别选择阈值，或者动态地根据一定的邻 域范围选择每点处的阈值，进行图像分割。这时的阈值为自适应阈值
其中，T为阈值，对于物体的图像元素g(i,j)=1，对于背景的图 像元素g(i,j)=0。
由此可见，阈值分割算法的关键是确定阈值，如果能确定一个合适 的阈值就可准确地将图像分割开来。阈值确定后，将阈值与像素点的灰度 值逐个进行比较，而且像素分割可对各像素并行地进行，分割的结果直接 给出图像区域。
阈值分割的优点是计算简单、运算效率较高、速度快。在重视运算 效率的应用场合(如用于硬件实现)，它得到了广泛应用。人们发展了各种 各样的阈值处理技术，包括全局阈值、自适应阈值、最佳阈值等。
图像分割的常用方法
图像分割的常用方法
1. 阈值分割：根据像素灰度值与预设阈值之间的大小关系将图片分成黑白两个部分，常用于二值化处理。
2. 区域生长：利用像素之间的空间连通关系，从种子像素开始，将与其相邻的像素逐步合并成同一个区域。
3. 全局图像分割：将图像分成多个颜色或灰度级别，然后根据图像亮度、颜色、纹理、空间信息等特征进行分类，常用于分类、检测、识别等任务。
4. 模型分割：使用先前训练好的模型对图像分类和分割。
例如，利用卷积神经网络(CNN) 对图像进行分类和分割。
5. 基于图的分割：将图像转换成图形结构，建立节点之间的连接关系，通过图形算法对图形进行分割。
6. 边缘检测：检测图像中的边缘线条并将其分割出来，常用于目标检测和识别。
7. 水平集分割：该方法使用曲线(水平集) 对图像进行分割，可以在不同曲线之间自由地移动，因此在较复杂的图像中可以得到更好的分割效果。
数字图像处理基本知识
数字图像处理基本知识数字图像处理基木知识图像处理最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机己经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。
数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。
早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。
图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。
数字图像处理常用方法：1）图像变换：由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。
因此，往往采用各种图像变换的方法，如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，不仅可减少计算量，而且可获得更有效的处理（如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理）。
目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性，它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。
2）图像编码压缩：图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量（即比特数），以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。
压缩可以在不失真的前提下获得，也可以在允许的失真条件下进行。
编码是压缩技术中最重要的方法，它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。
3）图像增强和复原：图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量，如去除噪声，提高图像的清晰度等。
图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中所感兴趣的部分。
如强化图像高频分量，可使图像中物体轮廓清晰，细节明显；如强化低频分量可减少图像中噪声影响。
图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解，一般讲应根据降质过程建立“降质模型”，再采用某种滤波方法，恢复或重建原来的图像。
4）图像分割：图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。
图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来，其有意义的特征有图像中的边缘、区域等，这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。
虽然目前己研究出不少边缘提取、区域分割的方法，但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法。
图形图像处理教学大纲
图形图像处理教学大纲图形图像处理教学大纲引言：图形图像处理是计算机科学领域中的重要分支，它涉及到对数字图像进行处理、分析和改进的技术和方法。
随着计算机技术的不断发展，图形图像处理在各个领域中得到了广泛应用，如医学影像、计算机游戏、虚拟现实等。
为了培养学生对图形图像处理的理论和实践能力，制定一份科学合理的教学大纲至关重要。
一、课程目标本课程旨在使学生掌握图形图像处理的基本概念、原理和技术，培养学生的图形图像处理能力和创新思维，为学生今后从事相关领域的工作或研究打下坚实的基础。
二、教学内容1. 图像基础知识- 图像的表示与存储- 图像的采样与量化- 图像的亮度、对比度调整2. 图像增强与滤波- 直方图均衡化- 空域滤波器- 频域滤波器3. 图像变换与编码- 傅里叶变换- 离散余弦变换- 图像压缩与编码4. 彩色图像处理- RGB与CMYK颜色模型- 彩色图像增强- 彩色图像分割与合成5. 图像分割与边缘检测- 阈值分割- 区域生长算法- 边缘检测算法6. 特征提取与目标识别- 形状描述子- 纹理特征提取- 目标识别算法7. 三维图像处理- 三维重建与建模- 三维图像的显示与渲染- 三维图像的分析与处理三、教学方法本课程将采用理论教学与实践相结合的教学方法，通过理论讲解、案例分析和实验实践相结合的方式，培养学生的理论分析和问题解决能力。
1. 理论讲解- 通过课堂讲解，向学生传授图形图像处理的基本概念和原理。
- 结合具体案例，讲解图形图像处理的实际应用。
2. 案例分析- 分析经典的图形图像处理案例，让学生了解实际问题的解决方法。
- 引导学生思考，提出自己的解决方案。
3. 实验实践- 设计一系列图形图像处理实验，让学生亲自动手实践。
- 引导学生分析实验结果，总结经验教训。
四、教学评估1. 平时成绩- 出勤情况- 课堂表现- 作业完成情况2. 实验报告- 实验设计与实施- 实验结果与分析3. 期末考试- 理论知识考核- 应用能力考核五、教材与参考书目教材：- 《数字图像处理》（冈萨雷斯，伍兹著）- 《数字图像处理与计算机视觉》（斯塔利奇著）参考书目：- 《数字图像处理》（拉法尔著）- 《计算机视觉：模型、学习和推理》（斯皮策著）六、总结通过本课程的学习，学生将全面了解图形图像处理的基本理论和技术，培养图形图像处理的实践能力和创新思维。
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。
计算机图形图像处理的关键技术
计算机图形图像处理的关键技术计算机图形图像处理是指利用计算机技术对图形和图像进行处理、分析和修改的一种技术。
它包括图形和图像的获取、存储、传输、处理和显示等一系列过程，并且涵盖了图形学、图像处理、计算机视觉和人机交互等多个学科。
计算机图形图像处理的关键技术有许多，下面将重点介绍几项代表性的技术：1. 图像获取：图像获取是指通过摄影、扫描、传感器等方式将现实世界中的图像转换为数字形式。
在图像获取过程中，关键技术包括光学设计、成像传感器、图像采集卡等。
2. 图像增强：图像增强是指通过一系列的算法和处理手段，提高图像的质量、增强图像的细节和对比度等。
常用的图像增强技术包括直方图均衡化、滤波、锐化、去噪等。
3. 图像压缩：图像压缩是指将图像的数据表示方式从原始形式转换为较小的表示形式，以便存储、传输和显示。
常见的图像压缩技术有无损压缩和有损压缩，其中有损压缩可以在一定程度上降低图像质量以减少文件大小。
4. 特征提取：特征提取是指从图像中提取有用的特征信息，用于图像分类、目标检测、图像识别等任务。
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。
5. 图像分割：图像分割是将图像分成若干个区域或目标的过程，以便进一步分析和处理。
常用的图像分割技术有阈值分割、区域生长、边缘检测等。
6. 三维重建：三维重建是指从二维图像中恢复出三维场景的形状和结构信息。
常见的三维重建方法包括立体视觉、结构光、时序影像等。
7. 虚拟现实：虚拟现实是一种基于计算机图形图像处理技术的交互式仿真技术，使用户可以在虚拟的环境中进行实时交互。
虚拟现实技术包括虚拟环境建模、虚拟现实交互设备、虚拟场景渲染等。
计算机图形图像处理的关键技术涉及到图像获取、图像增强、图像压缩、特征提取、图像分割、三维重建和虚拟现实等多个方面，这些技术的不断发展和创新，使得计算机图形图像处理在多个领域具有广泛的应用前景。
图像生成和处理的算法和应用
图像生成和处理的算法和应用随着计算机技术的发展，图像生成和处理一直是研究的热点之一。
图像生成和处理是对数字图像进行操作、改变和转换，以达到特定的目的。
它不仅在计算机图形学、计算机视觉等学科中起着重要作用，同时也在众多领域应用广泛，如医学图像分析、图像识别、视频游戏、电影特效、物体跟踪等等。
本文将介绍几种常用的图像生成和处理的算法和应用。
一、图像生成算法1、深度学习深度学习是一种用于图像处理和实现人工智能的技术，目前被广泛应用于图像生成。
深度学习的核心思想是搭建神经网络，利用大量的数据训练模型，从而使模型具有较强的图像生成能力。
其中，生成对抗网络（GAN）是深度学习中最流行的图像生成算法之一。
GAN的基本结构是由一个生成器和一个判别器构成，通过反复训练生成器和判别器，不断提高生成器的生成能力。
2、卷积神经网络卷积神经网络（CNN）是一种用于处理图像的神经网络，在图像分类、图像分割、目标检测等方面有着广泛的应用。
CNN最常用的结构是卷积层、池化层和全连接层。
卷积层用于提取图像的特征，池化层用于缩小特征图的尺寸，全连接层用于分类等任务。
在图像生成方面，CNN可以通过反向传播算法训练生成器，从而实现图像生成。
3、自编码器自编码器是一种基于神经网络的图像生成算法，它的基本思想是将输入映射到隐藏层，然后再将隐藏层映射回输出。
自编码器的训练过程是将原始图像输入自编码器，将输出与目标图像进行比较，通过不断调整权重，使自编码器能够更精确地重构输入图像。
二、图像生成和处理应用1、图像变换图像变换包括图像旋转、平移、缩放和扭曲等操作。
在实际应用中，图像变换可以用于调整图像大小、合成多张图像等任务。
图像变换技术可以通过深度学习等算法实现。
2、图像修复图像修复是指对有缺损、噪声或损坏的图像进行修复、恢复的操作。
图像修复技术可以采用多种算法，如基于统计学的方法、基于采样的方法、基于分类的方法等。
在实际应用中，图像修复主要用于修复老照片、复原古迹等任务。
平面设计知识：平面设计中的图形切割和图形调整技巧
平面设计知识：平面设计中的图形切割和图形调整技巧平面设计中的图形切割和图形调整技巧平面设计是一门非常重要的艺术形式，它不仅可以用来装饰室内空间和平面材料，还可以用来传达信息、增强品牌形象和提高销售。
在这种情况下，平面设计师需要掌握各种技巧，以创建高质量的设计，其中包括图形切割和图形调整技巧。
图形切割技巧图形切割是一种重要的平面设计技巧，用于划分和组织图像的不同部分。
这种技巧可以帮助设计师将复杂的图片分解为更小的组件，使它们更易于编辑和处理。
这将有助于设计师更好地控制图像，以便轻松地满足客户的需求。
下面是一些常见的图形切割技巧：1、基本裁切技巧基本的裁切技巧是一种最基本的图形切割技巧，用于分割图像的多个部分。
该技术可以通过使用相同的工具来完成，例如矩形或椭圆形选择工具。
设计师可以选择需要剪切的部分，然后复制、移动或删除它们，从而使图像更加紧凑和整洁。
2、放射状裁切技巧放射状裁切技巧是一种非常有用的技巧，用于将图像分割成一些不同形状的部分。
这种技巧可以用来定制图像，并在设计中包含更多细节。
它可以通过使用菜单中的“切割工具”来获得，然后在图像的不同部分创建锚点。
3、形状裁切技巧形状裁切技巧是一种技巧，推荐给设计师，当他们想要创建不同形状的图像时使用。
通过在图像上创建不同的形状，并使用“形状裁剪”工具，可以将形状应用到图像中。
该技巧可以帮助设计师轻松地创建原始、非传统的图像，并使其在平面设计中更具吸引力和有趣。
图形调整技巧图形调整是另一种重要的平面设计技巧，用于改变图像的形状、颜色和样式。
这种技术可以帮助设计师更改特定组件的属性，并在设计中增加吸引力和强调重点。
以下是一些常见的图形调整技巧：1、颜色调整技巧颜色调整技巧是一种最基本的图形调整技巧，用于更改图像的整体色调和亮度。
这种技巧可以帮助设计师创建具有更好视觉效果的图像，并在设计中强调品牌形象。
2、渐变调整技巧渐变调整技巧是一种技巧，推荐给设计师，当他们需要在图像中使用多种颜色或渐变时使用。
图像分割技术
息。二阶导数对噪声也比较敏感，解决的方法是先对图
像进行平滑滤波，消除部分噪声，再进行边缘检测。
✓ 利用二阶导数信息的算法是基于过零检测的，因此得到
的边缘点数比较少，有利于后继的处理和识别工作。
✓ 各种算子的存在就是对这种导数分割原理进行的实例化
计算，是为了在计算过程中直接使用的一种计算单位。
4.1 边缘检测
4.1.5 Log边缘算子
（2）增强：对平滑图像进行拉普拉斯运算，即:
h( x, y ) 2 ( f ( x, y ) G ( x, y ))
（3）检测：边缘检测判据是二阶导数过零交叉点，并对
应一阶导数的较大峰值。
这种方法的特点是:图像首先与高斯滤波器进行卷积，
这样既平滑了图像又降低了噪声，孤立的噪声点和
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
部分感兴趣，这部分常常称为目标或前景（其他部分称为背
景），它们一般对应图像中特定的、具有独特性质的区域。
为了识别和分析图像中的目标，需要将它们从图像中分离、
提取出来。
图像处理过程
图像分割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。
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
图像分割实验报告
医学图像处理实验报告实验名称：图像分割设计实验姓名：gaojunqiang学号：20105405班级：生医 1001指导教师：……2013年6月5日一、实验目的1、编程实现下列功能：读出存储的黑白灰度图象并显示，用拉普拉斯算子对图象进行边缘检测，显示处理后图象，存储处理后图象。
2、编程实现下列功能：读出存储的黑白灰度图象并显示，用鼠标点击图象上某一点，以灰度相近原则进行区域生长，显示处理后图象，存储处理后图象。
二、实验原理1、拉普拉斯边缘检测二维函数f(x,y)的拉普拉斯是一个二阶的微分定义为：∇2f = [∂2f / ∂x2 ,∂2f / ∂y2]一般情况下可以用一个拉普拉斯模板算子。
模板算子分为4邻域和8邻域，如下∇2f = 4z5 – (z2 + z4 + z6 + z8)∇2f = 8z5 – (z1 + z2 + z3 + z4+z5 + z6 + z7+ z8)2、区域增长区域增长是通过一个起始点作为种子点对他周围的点进行选择。
它采取的是一种迭代的思想。
区域增长也分为四邻域和八邻域两种方式。
通过像素的集合进行区域增长的算法如下：1）根据图像的不同应用选择一个或一组种子，它或者是最亮或最暗的点，或者是位于点簇中心的点。
2）选择一个描述符（条件）3）从该种子开始向外扩张，首先把种子像素加入集合，然后不断将与集合中各个像素连通、且满足描述符的像素加入集合4）上一过程进行到不再有满足条件的新结点加入集合为止。
三、实验代码及结果1、拉普拉斯边缘检测代码如下：%主函数如下：clc;close all;clear all;Imag = imread('lena.tiff');ImagGray = rgb2gray(Imag); %将彩色图片转换成灰度图片figure()imshow(ImagGray),title('灰度图像');% T = graythresh(ImagGray); %用大津法自动确定阈值% I=edge(ImagGray,'log',0.004);% figure(),imshow(I), title('laplace边缘图像');ImagGray = double(ImagGray);T = 60; %设置阈值LapModType = 8; %设置laplace模板方式ImagLapEdge = LaplaceEdge(ImagGray,LapModType,T); %laplace边缘检测ImagLapEdge = uint8(ImagLapEdge);figure()imshow(ImagLapEdge),title('laplace边缘图像');%拉普拉斯边缘检测函数如下：function ImagLapEdge = LaplaceEdge(ImagGray,MoldType,Thresh)%-----------------参数介绍--------------------%输入参数：% ImagGray: 输入的灰度图像% MoldType: 摸板类型，包括四邻域和八邻域% Thresh: 边缘检测阈值%输出参数：% ImagEdge：边缘像素点,存储的是二值化图像[r,c] = size(ImagGray);ImagLapEdge = zeros(r,c);%四邻域拉普拉斯边缘检测算子if 4 == MoldTypefor i = 2:r-1for j = 2:c-1Temp =-4*ImagGray(i,j)+ImagGray(i-1,j)+ImagGray(i+1,j)+ImagGray(i,j-1)+ImagGray(i,j+1); if Temp > ThreshImagLapEdge(i,j) = 255;elseImagLapEdge(i,j) = 0;endendendend%八邻域拉普拉斯边缘检测算子if 8 == MoldTypefor i = 2:r-1for j = 2:c-1Temp =-8*ImagGray(i,j)+ImagGray(i-1,j)+ImagGray(i+1,j)+ImagGray(i,j-1)+ImagGray(i,j+1)+ImagGray(i-1,j-1)+ImagGray(i+1,j+1)+ImagGray(i+1,j-1)+ImagGray(i-1,j+1);if Temp > ThreshImagLapEdge(i,j) = 255;elseImagLapEdge(i,j) = 0;endendendend拉普拉斯边缘检测实验结果如下：图1 原灰度图像图2 拉普拉斯8邻域模板边缘检测图像图3拉普拉斯4邻域模板边缘检测图像2、区域增长实验代码：主函数如下：clc;close all;clear all;Imag = imread('lena.jpg');figure()imshow(Imag), title('原灰度图片');n = 4; %设置区域增长的种子点数[x,y] = ginput(n); %在图像上取点V = [y,x];V = uint16(V);thresh = 33; %区域增长的阈值growingtype = 8; %增长方式[regionGet,imout,regionsize]=regiongrowing(V,Imag,thresh,growingtype); %区域增长函数figure()imshow(imout), title('区域分割后的图片');hold onplot(x,y,'+');由于区域增长代码老师已给这里就不在写出。
计算机图像处理的相关技术
计算机图像处理的相关技术计算机图像处理技术是指利用计算机对图像进行处理、分析、识别的技术。
这种技术已经广泛应用于计算机视觉、医学影像、图形图像识别、遥感、数字化文物保护等领域。
本文将介绍计算机图像处理的相关技术。
1. 图像获取图像获取是图像处理的第一步，它的质量直接影响到后续处理的效果。
常用的图像获取设备有数码相机、测量相机、扫描仪、医学影像设备等。
对于不同的设备，获取的图像格式也不同。
数码相机和测量相机通常是RGB格式的数字图像；扫描仪可以获取黑白或彩色的数字图像；医学影像设备可以获取CT、MRI等不同类型的影像。
2. 图像预处理图像预处理是指在进行图像处理之前对图像进行预处理，以消除噪声、增强图像质量、提高后续处理的效果。
常见的图像预处理方法有平滑滤波、边缘检测、直方图均衡化等。
3. 图像增强图像增强是指通过各种方法改善图像的亮度、对比度、清晰度等，以使图像更加易于分析和理解。
常见的图像增强方法包括灰度变换、直方图均衡化、空域滤波、频域滤波等。
4. 图像分割图像分割是指将一幅图像分割为若干个不同的区域，每个区域内具有相同或类似的特征。
图像分割是图像处理的核心部分，它为后续的图像分析和理解提供了基础。
常用的图像分割方法有阈值分割、基于边缘的分割、基于区域的分割等。
5. 物体检测与跟踪物体检测与跟踪是指在图像或视频中自动检测和跟踪感兴趣的物体。
物体检测与跟踪是计算机视觉领域的热门研究方向，它在智能交通、无人机、智能监控等领域有广泛的应用。
常见的物体检测与跟踪方法有基于形态学的检测、基于特征的检测、神经网络检测等。
6. 图像识别与分类图像识别与分类是指根据图像的特征对图像进行分类或识别。
图像识别与分类在人脸识别、指纹识别、车牌识别等领域都有广泛的应用。
常见的图像识别与分类方法有模板匹配方法、神经网络方法、统计方法等。
7. 图像重建图像重建是指从一组不完整或扭曲的图像中恢复一幅完整、清晰的图像。
图像重建在医学影像、航空遥感等领域有着重要的应用。
图形的分割
图形的分割图形的分割是指将一个图形分割成互不重叠、互不相交的若干个子图形的过程。
在图像处理、计算机视觉等领域中，图形的分割是一项重要的技术，它可以帮助我们识别图像中的不同部分，进而实现诸如目标检测、边缘检测、图像分割等应用。
一、图形的分割方法1. 阈值分割阈值分割是一种简单直观的图形分割方法，它基于灰度值将图像划分为不同的区域。
通过设置一个阈值，可以将图像中灰度值高于阈值的像素点分到一个区域，灰度值低于阈值的像素点分到另一个区域。
这种方法适用于图像中目标与背景之间明显的灰度差异较大的情况。
2. 基于边缘的分割基于边缘的分割方法是利用图像中的边缘信息来实现图形的分割。
通常情况下，图像中不同区域之间的边界往往具有明显的灰度跳变，通过检测这些跳变可以找到图像的分割边界。
常见的边缘检测算法包括Sobel、Canny等。
3. 区域生长分割区域生长分割是一种基于区域的分割方法，它从种子点开始，通过迭代的方式不断将相邻像素与种子像素合并到同一个区域中，直到满足一定的生长准则为止。
区域生长分割方法适用于目标区域较大，且与背景之间的灰度差异较小的图像。
二、图形分割应用图形的分割在各种领域中有着广泛的应用，下面列举几种常见的应用场景：1. 医学图像分割在医学影像学中，图像的分割可以帮助医生识别出图像中的不同组织结构，如肿瘤、血管等，从而实现疾病的诊断和治疗。
2. 遥感图像分割在遥感领域，图像的分割可以帮助我们识别出地表上不同的地物，如建筑物、道路、植被等，从而实现诸如城市规划、资源管理等应用。
3. 自动驾驶在自动驾驶领域，图像的分割可以帮助自动驾驶系统识别出道路标志、行人、车辆等，从而实现自动规划路径、避障等功能。
三、总结图形的分割是一项重要的图像处理技术，它在各种领域中都有着广泛的应用。
不同的图形分割方法适用于不同的应用场景，选择合适的分割方法可以帮助我们更好地实现图像分析、识别和处理的目的。
通过不断的研究和探索，图形的分割技术将会不断得到改进和完善，为我们的生活和工作带来更多的便利和效益。
图形图像处理
图形图像处理
图形图像处理是一种数字图像处理的分支领域，它主要涉及对图形图像进行各
种操作和处理，以提升图像质量、改变图像外观或提取图像中的有用信息。
在现代技术领域中，图形图像处理已经被广泛应用于许多领域，包括计算机视觉、数字摄影、医学影像分析等。
图形图像处理的基本概念
图形图像处理的基本概念包括图像获取、图像预处理、图像增强、图像分割、
图像特征提取与图像识别等。
图像获取是指通过各种设备获取原始图像数据的过程，而图像预处理则是对原始图像数据进行去噪、尺寸调整、色彩校正等处理以准备进行后续处理。
图像增强是通过增强对比度、调整亮度等手段改善图像质量，而图像分割则是将图像分割成不同的区域或物体。
图像特征提取是从图像中提取出具有代表性的特征，用于图像识别或分类。
图形图像处理的应用领域
图形图像处理在许多应用领域都发挥着重要作用。
在医学领域，图像处理被广
泛应用于医学影像分析、病灶检测等方面；在自动驾驶领域，图像处理用于实现车辆的环境感知和行驶路径规划；在数字艺术领域，图像处理则用于创作出各种艺术效果的图像。
图形图像处理技术的发展趋势
随着计算机技术的不断发展，图形图像处理技术也在不断创新和进步。
未来，
随着深度学习、神经网络等技术的不断普及，图形图像处理技术将更加智能化，并能够处理更加复杂的图像任务。
同时，随着硬件性能的不断提升，图形图像处理技术也将更加高效、快速地处理大规模图像数据。
总结
图形图像处理作为一种重要的数字图像处理技术，在当今技术领域具有广泛的
应用前景和发展空间。
通过不断的技术创新和研究探索，图形图像处理技术将为人类社会带来更多的便利和发展机遇。
图形处理 (2)
图形处理
图形处理是指使用计算机技术对图像进行编辑、变换、增强和分析的一系列操作。
图形处理广泛应用于图像处理、计算机视觉、计算机图形学、动画制作等领域。
图形处理的主要技术包括：
1. 图像采集和传感器技术：通过光电传感器、相机等设备将现实世界中的图像转换成数字图像。
2. 图像预处理：对采集到的图像进行去噪、增强、调整色彩等处理，以提高图像质量。
3. 图像变换和几何处理：包括平移、旋转、缩放、扭曲等操作，可以改变图像的形状和尺寸。
4. 图像滤波：应用各种滤波算法，如高斯滤波、锐化滤波等，对图像进行模糊、边缘增强等处理。
5. 图像分割与边缘检测：将图像分成若干个区域，并且标记出图像中物体的边缘。
6. 特征提取和描述：通过对图像进行特定的计算，提取出图像中的特征，如纹理、颜色、形状等。
7. 图像压缩与编码：通过压缩算法将图像数据压缩，减少存储和传输所需的空间和带宽。
1
8. 图像识别与分类：使用机器学习或深度学习算法，对图像进行分类、识别或目标检测。
图形处理技术的应用非常广泛，包括数字图像编辑软件、图像处理软件、计算机辅助设计、虚拟现实、游戏开发、医学图像处理、安全监控等领域。
2。
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。
计算机等级考试中的图形图像处理方法总结
计算机等级考试中的图形图像处理方法总结图形图像处理是计算机科学领域内的一项重要技术，它涉及到对数字图像进行编辑、变换、增强、变形等各种操作，以达到更好的图像质量或满足特定需求。
在计算机等级考试中，对图形图像处理方法的掌握是必不可少的。
本文将对计算机等级考试中常见的图形图像处理方法进行总结，为考生提供参考。
一、图形图像处理方法1. 像素级处理：像素级处理是针对图像的每个像素点进行操作的方法。
常见的像素级处理包括图像灰度化、二值化、直方图均衡化等。
图像灰度化是将彩色图像转换为灰度图像的过程，可以通过简单的将红、绿、蓝三个通道的像素值进行加权平均来实现。
二值化是将灰度图像转换为黑白图像的过程，可以通过设置阈值，将低于阈值的像素点设为黑色，高于阈值的像素点设为白色来实现。
直方图均衡化是调整图像亮度分布的方法，通过对图像的灰度直方图进行变换，增强图像的对比度。
2. 几何变换：几何变换是对图像进行平移、旋转、缩放等操作的方法。
常见的几何变换包括图像平移、图像旋转、图像缩放等。
图像平移是将图像在水平和垂直方向上进行移动，可以通过调整像素的位置来实现。
图像旋转是将图像按照某个角度进行旋转，可以通过坐标变换和插值算法来实现。
图像缩放是调整图像的尺寸，可以通过插值算法来实现，常见的插值算法有最近邻插值、双线性插值等。
3. 滤波处理：滤波处理是对图像进行模糊、锐化等操作的方法。
常见的滤波处理包括线性滤波和非线性滤波。
线性滤波是将图像的每个像素点与周围像素点进行加权和计算得到新的像素值，常见的线性滤波包括均值滤波、高斯滤波等。
非线性滤波是根据像素点的邻域信息进行处理的方法，常见的非线性滤波包括中值滤波、双边滤波等。
4. 分割与识别：分割与识别是将图像分成若干个区域并进行识别的方法，常见的分割方法包括阈值分割、区域生长等。
阈值分割是根据像素的灰度值将图像分成两个或多个区域的方法，可以通过设定阈值，将灰度值低于阈值的像素设为一个区域，高于阈值的像素设为另一个区域。
数字图像处理PPT——第七章 图像分割
p-参数法
针对已知目标物在画面中所占比例的情况。 基本设计思想 选择一个值Th，使前景目标物所占的比例 为p，背景所占比例为1-p。 基本方法 先试探性地给出一个阈值，统计目标物的 像素点数在整幅图中所占的比例是否满足 要求，是则阈值合适；否则，阈值则偏大 或者偏小，再进行调整，直到满足要求。
p-参数法算法步骤
⎧ σ b2 ⎫ η | Th* = max ⎨ 2 ⎬ ⎩σ in ⎭
局部阈值方法
提出的原因 阈值方法对于较为简单的图像（目标 与背景差别大，容易区分的图像）简 单有效，对于较为复杂的图像，分割 效果不稳定。 方法 把图像分成子块，在每个子块上再采 样前述阈值分割方法
灰度－局部灰度均值散布图法
σ 12 =
f ( x , y )∈C 1
∑
( f ( x, y ) − μ1 )2
2 σ2 =
f ( x , y )∈C 22 )2
1 μ1 = N C1
f ( x , y )∈C 1
∑
f ( x, y )
1 μ2 = NC 2
f ( x , y )∈C 2
∑
f ( x, y )
参数空间的一条直线对应xy空间的一 个点
Hough变换提取直线原理
Xy空间一条直线上的n个点，对应kb 空间经过一个公共点的n条直线 Kb空间一条直线上的n点对应于xy空 间中过一公共点的n条直线
Hough变换提取直线算法
假设原图像为二值图像，扫描图中的每一 个像素点： 背景点，不作任何处理 目标点，确定直线： b = − xk + y 参数空间上的对应直线上所有的值累加1 循环扫描所有点 参数空间上累计值为最大的点(k*,b*)为所求 直线参数 按照该参数与原图像同等大小的空白图像 上绘制直线
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。
蒙版基础知识讲解
蒙版基础知识讲解什么是蒙版蒙版（Mask）是一种图形处理技术，用于选择性地隐藏、显示、或改变图像的部分内容。
蒙版通常是一个与目标图像大小相同的灰度图像，其中的像素值决定了对应位置的像素在蒙版后的显示方式。
蒙版的作用蒙版可以用于各种图像处理任务，包括但不限于以下几个方面： 1. 图像分割：通过不同的蒙版，将图像分割为多个部分，以便针对不同的区域进行处理。
2. 图像修饰：通过蒙版可以选择性地改变图像的某些部分，实现修饰效果，如添加滤镜、调整图像的亮度、对比度等。
3. 图像合成：通过蒙版可以将多个图像合成为一个，只显示其中的某些部分。
4. 图像隐藏：通过蒙版可以隐藏图像的某些内容，以保护隐私或隐藏一些不需要显示的信息。
蒙版的类型蒙版有多种类型，每种类型有不同的特点和使用场景。
Alpha蒙版Alpha蒙版是一种最常见的蒙版类型，它是灰度图像，其中的像素值表示对应像素在蒙版后的不透明度。
Alpha蒙版通常用于图像分割、图像合成和图像修饰等任务。
颜色蒙版颜色蒙版是使用颜色来表示蒙版的类型，常用的有RGB蒙版和HSV蒙版。
RGB蒙版使用三个通道的颜色信息表示蒙版，可以实现对图像的有选择性的扣取和填充。
HSV蒙版则使用色调、饱和度和亮度等信息表示蒙版，可以更精确地控制颜色的选择。
基于形状的蒙版基于形状的蒙版是根据图像的形状来表示蒙版的类型。
常见的有矩形蒙版、椭圆蒙版和自定义形状蒙版等。
这种类型的蒙版适用于对图像的某个区域进行选择性处理。
如何创建蒙版创建蒙版的方法有很多，具体的选择取决于使用的图像处理工具和编程语言等。
以下列举了几种常见的创建蒙版的方法。
手工创建可以使用图片编辑工具，如Photoshop、GIMP等，手工创建一个与目标图像大小相同的灰度图像，通过绘制、填充等操作来创建蒙版。
脚本生成使用编程语言和图像处理库，可以编写脚本来生成蒙版。
例如，使用Python的OpenCV库可以通过对图像进行阈值处理、边缘检测等操作来生成蒙版。
图形分割知识点总结
图形分割知识点总结1. 图形分割的基本概念图形分割是指将图像中的目标物体或区域从背景中准确地分离出来的过程。
通常情况下，图形分割可以分为两类：基于边缘的分割和基于区域的分割。
基于边缘的分割是指通过检测图像中目标物体的边界来进行分割，而基于区域的分割则是根据图像中不同区域的像素特征来进行分割。
2. 图形分割的方法目前，图形分割涉及到许多不同的方法和算法，其中一些常用的方法包括：（1）阈值分割：阈值分割是一种简单而有效的分割方法，它通过选取一个合适的阈值将图像中的像素分为不同的区域。
这种方法适用于目标物体和背景有明显对比度的情况。
（2）边缘检测：边缘检测是一种常用的基于边缘的分割方法，它通过检测图像中目标物体的边界来进行分割。
常用的边缘检测算法包括Sobel算子、Prewitt算子和Canny算子等。
（3）区域生长：区域生长是一种基于区域的分割方法，它通过合并相邻像素的方式来分割图像。
这种方法适用于目标物体的边界不清晰或者存在一定的噪声的情况。
（4）基于图论的分割：基于图论的分割是一种高级的图像分割方法，它将图像中的像素作为图的节点，然后通过最小生成树或者最大流算法来进行分割。
3. 图形分割的评价指标在图形分割的过程中，需要对分割结果进行评价，以确定算法的准确性和鲁棒性。
常用的图形分割评价指标包括：（1）IoU（Intersection over Union）：IoU是一种常用的评价指标，它通过计算目标物体和背景的交集和并集的比值来评价分割的准确性。
（2）Dice coefficient：Dice系数是另一种常用的评价指标，它类似于IoU，也是通过计算目标物体和背景的交集和并集的比值来评价分割的准确性。
（3）P-R曲线：P-R曲线是通过计算查准率和查全率来评价分割结果的一种方法，可以用来对比不同的分割算法的性能。
4. 图形分割的挑战和应用图形分割在实际应用中面临许多挑战，例如目标物体的形状复杂、背景噪声较大、光照变化等。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
概述
• 分类 连续性与处理策略 分类—连续性与处理策略
– 连续性： 连续性：
• 不连续性：边界 不连续性： • 相似性：区域 相似性：
– 处理策略：早期处理结果是否影响后面的处理 处理策略：
• 并行：不 并行： • 串行：结果被其后的处理利用 串行：
– 四种方法
• 并行边界；串行边界；并行区域；并行边界 并行边界；串行边界；并行区域；
边缘检测
• 图像边界是图像局部特征不连续的反 映，它标志着一个区域的终结和另一 个区域的开始。 • 查找边缘是所有基于边界的分割方法 的第一步。 • 查找图像的轮廓的图像处理方法叫做 边缘检测。
边缘检测
简单边缘检测方法 最早的边缘检测方法都是基于像素的数值导数的 ，在数字图像中应用差分代替导数运算。 由于边缘是图像上灰度变化比较剧烈的地方，在 灰度变化突变处进行微分，将产生高值，因此在 数学上可用灰度的导数来表示变化。
– 令集合R代表整个图像区域，对R的分割可看作将R分 成若干个满足以下条件的非空子集（子区域） R1， R2， R3，… Rn:
n
(1 )U R
i=1
i
( 2 ) 对所有的
i和 j , i ≠ j , 有 R ∪ R
i
∩ R
j
= φ
( 3 ) 对 i = 1 , 2 ,..., n , 有 P ( R i ) = true (4 )对 i ≠ j, 有 P ( R
四叉树表示
示例：分裂 示例：
分裂
合并
(a)
(b)
(c)
(d)
数字图像的四叉树分解
结束
i j
) = false
( 5 ) 对 i = 1 , 2 ,..., n , R i 是连通的区域
概述
• 地位
– 图像处理着重强调图像之间进行变换以改善图 像的效果 – 图像分析则主要是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 – 图像理解的重点是在图像分析的基础上，进一 步研究图像中各目标的性质和它们之间的相互 关系，并得出对图像的解释
概述
• 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 –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。
图像的导数
• 梯度算子 梯度是图像处理中最为常用的一次微分方法。 Robert算子 Prewitt算子 Sobel算子 图像经过梯度运算能灵敏地检测出中边界，而克 服导数运算的方向性，但是梯度运算比较复杂。 • 拉普拉斯算子 对应二阶微分： 具有各向同性、线性、位移不变性等。
用Sobel、Prewitt和Roberts算子边 缘检测
– 按照一定的规则将一幅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 – 其它名称：
• 目标轮廓技术（object delineation ） • 目标检测（target detection） • 阈值化技术（thresholding）
– 图像处理到图像分析的关键步骤
概述
• 形式化定义
区域合并法
• 把图像分割成特征均匀、大小为nxn的小区 域，然后根据邻接小区域内灰度分布的相 似性进行区域合并
区域分离合并法
• 和区域合并法相反，区域分离合并法采用 递归的方式分割图像，获得小区域，使每 个小区域具有均匀的灰度特征。
• 1，首先，把整个图像当作一个区域，检查特征的 均匀性。 • 2，若特征不均匀，则按如图所示把区域分割成4 个矩形区域，若特征均匀，则停止。 • 3，对于由分割得到的各矩形区域，递归执行1， 2的处理。
双峰法Leabharlann 双峰法迭代法最大类间方差法图像分割
基于区域的图像分割
• 区域生长
• 区域合并
• 区域分离合并
区域生长
• 区域生长的基本思想是将具有相似性质的 像素集合起来构成一个区域。 • 为此先取一个需要分割的区域，从中选取 一个种子像素作为生长起点。 • 然后将种子像素领域中与种子像素有相同 或相似性质的像素合并到种子像素所在区 域中。 • 反复下去就可以将一幅图片分割成若干个 区域。
用Sobel、Prewitt和Roberts算子边 缘检测
用Log和Canny算子边缘检测
用Log和Canny算子边缘检测
添加高斯噪声
添加高斯噪声
阀值分割
• 阀值分割是一种简单有效地图像分割法，它对物体与背景有较强对比 的景物分割特别有用。 • 该方法用一个或几个阀值将图像的灰度级分为几部分，将隶属于同一 部分的像素视为相同区域。 利用图像中要提取的目标物与其背景在灰度特性上的差异，把图像视为 具有不同灰度级的两类区域(目标和背景)的组合，选取一个合适的阈 值．以确定图像中每一个像素点应该属于目标还是背景区域．从而产 生相应的二值图像。 要从复杂的景物中分辨出目标，并将其形状完整地提取出来，阈值的 选取是阈值分割技术的关键。如果阈值选取过高，则过多的目标点被 误认为背景；阈值选得过低，则会出现相反的情况。至今还未能找到 一种对所有图像都能有效分割的阈值选取方法。
图像分割
（Image Segmentation） ）
xxxxxxxxx xxxxxx
主讲内容
概述
图像分割定义 形式化定义 地位 分类
边缘检测
梯度算子 拉普拉斯算子 Log算子 算子 Canny算子 算子
阀值分割
双峰法 迭代法 最大类间方差法
基于区域的 图像分割
区域生长图像分割 区域分离合并
概述
• 图像分割定义