第七章 图像分割技术
第七章 图像分割_PPT课件
– 鲁棒局部特征，抗变形能力强，适用于匹配
• 7.3 阈值法 —— 全局阈值法
• 思路
– 将分割问题视为面向每一个像素的分类问题，通常使用简单的阈 值不等式判断像素的类别。
• 条件
– 待分割区域与背景区域在像素级特征上存在明显的差异，而两个 区域内部像素在统计上各自具有较强的相似性。从特征直方图上 看，具有明显的双峰分布的图像比较适合使用阈值法进行分割
• 自然图像理解
• 7.2 图像特征概述
•亮度 •直方图 •变换系数 •边缘 •纹理 •关键点
• 7.2 图像特征概述
•亮度
– 空间连续性，稠密性，直观，敏感性
•直方图
– 统计特征，抗线性几何变换
•变换系数
– 频域统计特征，提供一种完全不同的视角
•边缘
– 符合视觉习惯，是形状信息的基础
•纹理
– 局部不连续性和全局相似性的统一
• 7.3 阈值法 —— 全局阈值法
• 如何确定阈值T？
–迭代法 –大津法 (OTSU) –最优阈值法 –最大熵法 –众数法 –矩不变法 ……
• 7.3 阈值法 —— 全局阈值法
• 迭代阈值法
1）选取一个的初始估计值T； 2）用T分割图像。这样便会生成两组像素集合：G1由所有灰度值大 于T的像素组成，而G2由所有灰度值小于或等于T的像素组成。 3）对G1和G2中所有像素计算平均灰度值u1和u2。 4）计算新的阈值：T=1/2(u1 + u2)。 重复步骤（2）到（4），直到T值更新后产生的偏差小于一个事先定 义的参数T0。
• 从优化的角度看，迭代阈值法的目标函数：
• 7.3 阈值法 —— 全局阈值法
• 大津法（OTSU） – 寻找使类间离散度最大化的阈值T – 类间离散度的数学定义
第7章 图像分割技术
第7章 7.9 区域生长
分裂合并（串行区域类）
（1）把图像分成任意大小且不重叠的区域； （2）根据准则合并或分裂这些区域； （3）迭代进行步骤（2）直到实现分割。
例：
分裂
分裂
分裂
合并
第7章 本章要点
7.1节 图像分割定义和方法分类 7.2节 边缘检测原理和方法 7.3节 轮廓跟踪原理和图搜索方法 7.4节 边缘点在变换空间结合直接检测目标轮廓 7.5节 阈值分割原理和基于直方图选取阈值的方法 7.6节 通过直方图变换改进阈值选取的原理和方法 7.9节 区域生长分割方法的原理
第7章 7.1 图像分割定义和方法分类
图像分割的定义：
令集合R代表整个图像区域，将R分成若干非空子集 R1，R2，…，Rn，满足以下条件： (1)
∪R
i =1
n
i
=R
(2) 对所有的 i 和 j， ≠ j ，有 Ri ∩ Rj = ∅ i (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
利用一些像素邻域的局部性质来变换原来的直 方图以得到一个新的直方图。
新直方图类别：
1）低梯度值像素的直方图 其中峰之间的谷比原直方图深； 2）高梯度值像素的直方图 其中的峰是由原直方图的谷转化而来的。
第7章 7.6 基于变换直方图选取阈值
1）低梯度值像素的直方图 像素的梯度值：
目标和背景内部的像素具有较低的梯度值； 边界上的像素具有较高的梯度值；
μ1和μ2：背景和目标区域的平均灰度值 σ1和σ2：关于均值的均方差
P1和P2：背景和目标区域的先验概率，可知P1+P2=1
《图像分割技术》课件
Canny边缘检测
由John Canny在1986年提出，通 过求解梯度幅值的局部最大值来 检测图像中的边缘。
Laplacian边缘检测
通过计算图像的二阶导数来检测 边缘。
基于图像信息的分割
1 区域生长法
从像素点开始逐渐生长， 形成相似的区域。
2 分水岭算法
通过将图像看作地理地形 图，使用水的流动路线来 进行分割。
图像分割技术
本课程介绍图像分割技术的定义、分类、应用和发展历程。我们将介绍传统 方法和深度学习应用，并展望未来的研究方向。
概述
定义与意义
图像分割是将图像分成多个部分或对象的过程。 广泛应用于计算机视觉、医学图像处理、自动 驾驶和图像语义分析等领域。
分类与应用领域
根据分割结果的类型和得到的方式，可以将图 像分割分为像素分割、基于边缘的分割、基于 图像信息的分割和基于深度学习的分割等。 分 割技术在医学图像处理、自动驾驶、图像语义 分析等领域得到了广泛的应用。
使用在深度学习领域中最新技术， 为不同的图像分配像素级别的标 签，从而识别和分类。
研究前沿
1
图像分割中的深度学习新方法研究
使用新的深度学习技术，如GAN和Transformer网络，来进一步提高图像分割的 准确性和鲁棒性。
2
图像分割中的多模态融合研究
将多种分割方法结合起来，例如结合像素级别的分割和语义级别的分割。
3
U-Net网络的应用
使用更加深入的卷积网络 U-Net，在较少的数据集上进行训练，得到高质量的分 割结果。
实例应用
医学图像处理中的应用
自动驾驶中的应用
图像语义分割中的应用
采用分割算法对脑部 MRI 扫描图 像中肿瘤进行分割、测量和定位， 为医生的诊断提供支持。
图像分割技术的原理及应用
图像分割技术的原理及应用1. 引言图像分割技术是计算机视觉领域中的一项重要研究内容，它旨在将图像分割成不同的区域或对象，从而更好地理解和分析图像。
图像分割技术在许多应用中都发挥着重要作用，例如目标检测、图像编辑、医学影像处理等。
本文将介绍图像分割的原理和一些常见的应用。
2. 图像分割的原理图像分割的目标是将图像分割成不同的区域或对象，使得每个区域或对象具有一定的特定性质。
图像分割技术可以根据不同的任务和应用选择不同的方法。
下面将介绍几种常见的图像分割方法：2.1 阈值分割阈值分割是一种简单且常用的图像分割方法。
它基于像素的灰度值将图像分为不同的区域。
具体来说，阈值分割根据一个或多个固定的阈值将图像的像素分为两个类别：黑色和白色（或其他颜色）。
阈值的选择通常基于图像的直方图分析或试验。
2.2 区域生长法区域生长法是一种基于像素相似度的图像分割方法。
该方法从一个或多个种子像素开始，根据相邻像素的相似度逐步扩展区域。
具体来说，区域生长法通过比较像素间的灰度值、纹理特征或其他特征来判断相似度。
区域生长法适用于分割具有明显边界的区域。
2.3 边缘检测法边缘检测法是一种基于图像边缘信息的图像分割方法。
边缘是图像中灰度值发生剧烈变化的地方，通常表示对象的边界。
边缘检测法通过检测图像中的边缘来实现图像的分割。
常用的边缘检测算法包括Sobel算子、Canny算子等。
2.4 基于深度学习的分割方法近年来，基于深度学习的图像分割方法取得了显著的进展。
深度学习可以利用大量的标注数据进行训练，从而学习到更复杂的特征表示。
基于深度学习的分割方法通常使用卷积神经网络（CNN）来实现。
这些方法在许多图像分割任务中取得了优秀的结果。
3. 图像分割的应用图像分割技术在许多领域中都有广泛的应用。
下面将介绍几个常见的应用场景：3.1 目标检测图像分割可以用于目标检测。
目标检测是指在图像中定位和识别特定的对象。
通过将图像分割成不同的区域，可以更容易地定位和提取感兴趣的目标。
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。
ppt课件
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。
图像分割技术学习 计算机视觉核心技能
图像分割技术学习计算机视觉核心技能图像分割是计算机视觉领域中的一项核心技术，它的主要目标是将图像分割成不同的区域或物体。
准确的图像分割是实现许多计算机视觉任务的基础，包括目标检测、图像识别和图像分析等。
本文将介绍图像分割技术的相关知识和常用方法。
一、图像分割的基本概念图像分割是指将一幅图像分成若干个区域，每个区域代表着图像中的一个物体或一部分区域。
图像分割的目标是从图像中提取出感兴趣的目标，以便进一步进行分析和处理。
二、图像分割的方法1. 基于阈值的分割方法基于阈值的分割方法是最简单有效的图像分割方法之一。
它将图像中的像素值与预先设定的阈值进行比较，根据像素值的大小将图像分为不同的区域。
这种方法适用于目标与背景的灰度差异较大的情况。
2. 基于边缘检测的分割方法基于边缘检测的分割方法是通过检测图像中的边缘来实现分割。
边缘是图像中灰度变化的位置，通常在目标的边界上具有明显的变化。
通过检测这些边缘，可以将图像分割成不同的区域。
3. 基于区域的分割方法基于区域的分割方法是将图像划分为多个相连的区域，每个区域具有一定的相似性。
通过选择合适的区域特征和相似性度量准则，可以将图像中的目标和背景分开。
4. 基于神经网络的分割方法近年来，基于神经网络的分割方法在图像分割领域取得了重要的突破。
通过训练神经网络，可以实现端到端的图像分割，同时考虑到像素之间的上下文信息和全局一致性。
三、图像分割的应用图像分割技术在许多计算机视觉应用中都有广泛的应用。
以下是一些常见的应用领域：1. 目标检测与识别图像分割可以帮助识别图像中的目标，并用于目标检测和识别任务。
通过对目标进行精确的分割，可以提取出目标的特征信息，并进行进一步的分析和识别。
2. 医学图像分析在医学图像领域，图像分割可以用于识别和分割出病变区域，帮助医生进行病情诊断和治疗方案制定。
3. 自动驾驶在自动驾驶领域，图像分割可以帮助识别和分割出道路、车辆和行人等目标，为自动驾驶系统提供精确的环境感知和理解。
医学影像处理中的图像分割技术
医学影像处理中的图像分割技术随着数字化和信息化的发展，各行各业都在积极应用计算机技术进行信息处理和分析，医学领域也不例外。
其中医学影像处理就是医学领域应用计算机技术进行信息处理和分析的重要方向之一。
医学影像处理旨在提高医疗领域的诊断效率、减少诊断误差、改善医疗保健质量。
其中影像分割技术是医学影像处理的重要组成部分。
本文将介绍医学影像处理中的图像分割技术。
一、图像分割技术的概述图像分割是指将数字图像分割成若干个互不重叠的子区域，并使得每个子区域内的像素具有相似的特征，以达到对图像信息的提取、分析或处理等目的。
在医学影像处理中，图像分割技术可以将数字影像中的组织、器官、病变等部位分离开来，从而对医学影像进行定量化分析和诊断。
目前，医学影像分割技术已成为医学领域中应用最广泛的技术之一。
二、图像分割的方法和分类图像分割方法可以分为基于阈值分割、基于聚类分割、基于边缘分割和基于区域分割等四类。
1.基于阈值分割基于阈值分割的方法是最简单、最快速的图像分割方法之一。
它将图像中每个像素的像素值与一个预设的阈值进行比较，将像素值大于或小于阈值的像素划分到不同的子区域中。
基于阈值分割的方法通常适用于图像中只包含两种物体的情况。
2.基于聚类分割基于聚类分割的方法是通过将图像中的像素聚为类别，以区分出不同的物体或背景。
该方法首先将图像中的像素按照其像素值进行聚类，然后根据像素值相似度，判断像素是否属于同一类别。
基于聚类分割的算法通常适用于多物体和多层次的图像分割。
3.基于边缘分割基于边缘分割的方法是通过检测图像中的边缘，将像素划分到边缘不同侧的子区域中。
该方法通常使用边缘检测算法，如Sobel、Canny等进行边缘检测。
4.基于区域分割基于区域分割的方法是通过对区域进行最小化或最大化，以得到对图像的有效划分。
该方法通常使用一些叫做分割匹配算法的方法，如meanshift、K-means等进行区域划分。
三、医学影像分割的应用医学影像分割技术的应用非常广泛，可以用于各种医学检查和诊断，如疾病诊断、手术指导、药物研究等。
第7章图像分割技术2
19
自动阈值
分水岭算法
(a)原始图像
(b)图像对应的拓扑地形图 图7.5 图像对应的拓扑表面图
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自动阈值
分水岭算法
三类点：①属于局部性最小值的点；②当一滴水放在
某点的位置上时，水一定会下落到一个单一的最小值点；
③当水处在某个点的位置时，水会等概率地流向不止一个 这样的最小值点。 对于一个特定的区域最小值，满足条件②的点的集合称 为这个最小值的“汇水盆地”或“分水岭”。满足条件③ 的点的集合组成地形表面的峰线，称为“分水线”或“分 割线”。
灰度变化等，固定的全局阈值分割，效果不好。
解决方法：利用与坐标相关的一组阈值对图像进行分割 ——变化阈值法、自适应阈值法。
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自动阈值
分水岭算法
分水岭算法(watershed)是一种借鉴了形态学理论的分
割方法，它将一幅图象看成为一个拓扑地形图，其中灰度
值被认为是地形高度值。高灰度值对应着山峰，低灰度值 处对应着山谷。
g (i, j ) k k 0,1,...,K ; Tk 1 f (i, j ) Tk
阈值选择直接影响分割效果，通常可以通过对灰度直方图
的分析来确定它的值。
9
阈值选择
利用灰度直方图求双峰或多峰 选择两峰之间的谷底作为阈值
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人工阈值
人工选择法是通过人眼的观察，应用人对图像的知识，在 分析图像直方图的基础上，人工选出合适的阈值。也可以 在人工选出阈值后，根据分割效果，不断的交互操作，从 而选择出最佳的阈值。
11
人工阈值
原始图像
T=155的二值化图像
T=210的二值化图像
图像直方图
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自动阈值
迭代法
教学课件第七章图像分割与边缘检测
p尾法仅适用于事先已知目标所占全图像百分比 的场合。
若一幅图像由亮背景和黑目标组成，已知目标占 图像的(100－p)%面积，则使得至少(100－p)%的像素 阈值化后匹配为目标的最高灰度， 将选作用于二值化 处理的阈值。
第七章 图像分割与边缘检测
7.1.3 区域生长
分割的目的是把一幅图像划分成一些区域，最直接 的方法就是把一幅图像分成满足某种判据的区域，也就 是说， 把点组成区域。
第七章 图像分割与边缘检测
7.2.2 高斯-拉普拉斯(LOG)
噪声点对边缘检测有较大的影响，效果更好的边缘检测器是 高斯-拉普拉斯(LOG)算子。它把高斯平滑滤波器和拉普拉斯锐化 滤波器结合起来，先平滑掉噪声，再进行边缘检测，所以效果更 好。
常用的LOG算子是 5×2 5的 4模板 4： 4 2
第七章 图像分割与边缘检测
本章内容
7.1 图像分割 7.2 边缘检测 7.3 轮廓跟踪与提取 7.4 图像匹配 7.5 投影法与差影法 7.6 应用实例
第七章 图像分割与边缘检测
7.1 图 像 分 割
7.1.1 概述
图像分割是将图像划分成若干个互不相交的小区 域的过程， 小区域是某种意义下具有共同属性的像素 的连通集合。
如不同目标物体所占的图像区域、 前景所占的图 像区域等。
第七章 图像分割与边缘检测
连通是指集合中任意两个点之间都存在着完全属于 该集合的连通路径。对于离散图像而言，连通有4连通 和8连通之分，如图7-1所示。
(a)
(b)
图7-1 4连通和8连通
第七章 图像分割与边缘检测
4连通指的是从区域上一点出发，可通过4个方向， 即上、 下、左、右移动的组合，在不越出区域的前提 下，到达区域内的任意像素；
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
《MATLAB图像处理实例详解》课件Chapter_7a第7章 图像分割技术
7.4.1 区域生长法
区域生长是一种串行区域分割的图像分割方法。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区域。区域增长方法根据同一物体区域 内像素的相似性质来聚集象素点的方法，从初始区域（如小邻域或单个象 素）开始，将相邻的具有同样性质的象素或其它区域归并到目前的区域中 从而逐步增长区域，直至没有可以归并的点或其它小区域为止。区域内象 素的相似性度量可以包括平均灰度值、纹理、颜色等信息。
差分来逼近梯度算子，即：
2、Prewitt算子 下面介绍Prewitt算子。 Prewitt算子的大小为3×3，如下所示：
这两个算子分别代表图像的水平梯度和垂直梯度。 3、Sobel算子 Sobel算子的大小和Prewitt算子的大小相同，都是3×3。Soble算子的模板如下所示：
在MATLAB中，函数edge( )可以采用Sobel算子进行边缘检测。
设为图像的位置处的灰度值，灰度级为，则。若灰度级的所有像素个数为， 则第级灰度出现的概率为：
其中
，并且
。
7.3.3 迭代式阈值分割
迭代阈值法是阈值法图像分割中比较有效的方法，通过迭代的方法来求出 分割的最佳阈值，具有一定的自适应性。迭代法阈值分割的步骤如下：
（1）设定参数，并选择一个初始的估计阈值。 （2）用阈值分割图像。将图像分成两部分：是由灰度值大于的像素组成，
对于图像中的间断点，常用的检测模板为：
对于图像中的线段，常用的检测模板为：
2 1 1
1 2 1
1 1 2
7.4ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ2 微分算子
常用的微分算子有Sobel算子、Prewitt算子和Roberts算子。通过这些算子对图像进 行滤波，就可以得到图像的边缘。下面分别进行介绍。
图像分割技术的使用方法
图像分割技术的使用方法图像分割技术是一种将图像分割成不同区域或对象的算法和方法，它在计算机视觉和图像处理领域中广泛应用。
通过使用图像分割技术，我们可以实现许多有趣的应用，例如目标检测、图像分析、医学图像处理等。
本文将介绍一些常见的图像分割技术及其使用方法。
一、阈值分割法阈值分割法是最简单、最常用的图像分割方法之一。
它基于图像中像素值的灰度级别，将像素分为具有不同特征的两个或多个类别。
阈值分割法的基本原理是选取一个适当的阈值，将图像中的像素值与阈值进行比较，将像素分为两个不同的类别。
常见的阈值分割方法有全局阈值法、局部阈值法和自适应阈值法。
在实际使用中，我们可以根据图像的特点选择适合的阈值分割方法来实现图像分割。
二、边缘检测和分割法边缘检测和分割是一种基于图像亮度变化的分割方法。
边缘是图像中灰度级别有明显变化的地方，通过检测图像中的边缘，可以实现对图像的分割。
常见的边缘检测和分割方法有Sobel算子、Canny算子和Laplacian算子等。
这些算子可以提取出图像中的边缘信息，并实现对图像的分割。
在实际应用中，我们可以根据需要选择适合的边缘检测和分割方法来实现对图像的分割。
三、区域生长法区域生长是一种基于像素间相似性和连接性的图像分割方法。
它通过选择一个种子点，然后通过迭代的方式将与种子点相邻且与之相似的像素合并到一个区域中，从而实现对图像的分割。
区域生长法的优点是能够保持图像中相似区域的连续性，而不会将不相干的区域合并在一起。
在实际使用中，我们可以根据图像的特点选择适合的区域生长方法来实现图像分割。
四、基于机器学习的图像分割方法近年来，随着机器学习的快速发展，基于机器学习的图像分割方法越来越受到关注。
这些方法通过使用大量标记好的图像数据进行模型训练，然后将训练好的模型应用于新的图像分割任务中。
常见的基于机器学习的图像分割方法有支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）和深度学习方法等。
图像处理中的图像分割技术
图像处理中的图像分割技术图像分割是图像处理中至关重要的一个环节，而图像分割技术的主要任务就是将一幅图像分割成若干个具有独立特征的区域，以便于进一步的分析和处理。
这些区域可以是颜色、亮度、纹理、形状等方面的区别，随着深度学习和卷积神经网络等计算机视觉技术的发展，图像分割技术也越来越成熟。
一、传统方法中的图像分割传统的图像分割方法分为基于阈值、基于边缘、基于区域的三类。
基于阈值的方法是最简单的分割方法，其基本原理是根据图像颜色值来判断像素点是否属于同一个区域。
不过这种方法适用范围比较有限，当图像中噪声比较多时，会导致分割结果不理想。
基于边缘的方法是通过检测图像中边缘信息来进行分割的。
这种方法缺点是对噪声比较敏感，容易引起误差。
基于区域的方法是最为常见的图像分割方法，该方法将一个图像分割成若干区域，使得这些区域内部的像素点具有相似的属性。
这种方法可以克服阈值法和边缘法的缺点，但是此种方法需要设计合理的相似性度量函数。
二、基于深度学习的图像分割近年来，基于深度学习的图像分割方法得到了广泛关注。
深度学习模型通常是通过卷积神经网络来实现图像分割的。
典型的卷积神经网络早期包括FCN、U-Net 和SegNet等。
FCN 是全卷积网络，由卷积、反卷积等一系列操作实现，采用 Softmax 函数对像素点进行分类，输出结果是与原图相同大小的特征图，常用于语义分割任务。
U-Net 是一种基于 FCN 的改进模型，它的网络结构类似于一个“U”型的结构，其设计是为了在减小图像尺寸的同时将语义信息进行编码，在还原图像尺寸的过程中保留空间信息和语义信息。
SegNet 是由英国牛津大学的研究者开发的，它对 U-Net 进行了一些改进，针对由于批量标记图像缺乏以及学习率难以确定等问题，使用了自编码器结构。
三、总结随着深度学习技术的不断拓展以及计算机硬件的不断提升，基于深度学习的图像分割方法成为了当前最为先进的图像分割技术。
深度学习技术的优越性在于其自动化程度高、精度高、鲁棒性强等特点，大大提高了图像语义分割的效率和精度，进一步促进了计算机视觉技术的发展。
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G[ f ( x, y )]
f ( x, y ) f ( x 1, y) f ( x, y ) f ( x, y 1
2
2
或
G[ f ( x, y)] f ( x, y) f ( x 1, y) f ( x, y) f ( x, y 1)
数字图像处理
Digital Image Processing
张鑫
1
第七章 图像分割技术
第2页
图像分割举例
第3页
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
第4页
樱桃、苹果、柠檬、葡萄
第5页
第6页
第42页
7.2 边缘检测
– canny法*
»比较新的边缘检测算子，具有良好的边缘检测性 能 »如
>> I=imread('rice.tif'); >> J4=edge(I, 'canny'); >> imshow(J4);
第43页
7.2 边缘检测
问题：
在较大噪声的场合，由于微分运算会起到放大噪声的作 用，因此，梯度算子和拉普拉斯算子对噪声比较敏感。
– 例子：
>> I=imread('rice.tif'); >> J1=edge(I,'roberts'); >> J2=edge(I,'sobel'); >> J3=edge(I,'log'); >> subplot(2,2,1),imshow(I); >> subplot(2,2,2),imshow(J1); >> subplot(2,2,3),imshow(J2); >> subplot(2,2,4),imshow(J3);
算子比较
演示效果
Roberts算子：Roberts算子利用局部差分算子寻找边缘，边
缘定位精度较高，但容易丢失一部分边缘，同时由于图像没经过 平滑处理，因此不具备能抑制噪声能力。该算子对具有陡峭边缘 且含噪声少的图像效果较好。
Sobel算子和Prewitt算子：都是对图像先做加权平滑处理，
然后再做微分运算，所不同的是平滑部分的权值有些差异，因此 对噪声具有一定的抑制能力，但不能完全排除检测结果中出现的 虚假边缘。虽然这两个算子边缘定位效果不错，但检测出的边缘 容易出现多像素宽度。
第15页
7.2 边缘检测
边缘检测原理
边缘是灰度值不连续的结果
利用求导数检测不连续
一般常用一阶和二阶导数 3种边缘剖面： ① 阶梯状；② 脉冲状；③ 屋顶状
边缘检测 （1）基础
A、两种边缘模型
B、一阶导数和二阶导数
特点
1、一阶导数：在斜坡上，导数值
为正，在平坦区为零。 2、二阶导数：在跃变点，一正一 负，其他部分为零。（过零点）
第23页
7.2 边缘检测
微分方法
(3)双向一次微分运算
g ( x, y )
f ( x, y ) f ( x, y 1) f ( x, y) f ( x 1, y)
2
2
0 0 0 模板（卷积核） 1 1 0 0 0 0
0 1 0 0 1 0 0 0 0
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7.2 边缘检测
例
(a)原图 (c) | x f x, y |
(b) | y f x, y | (d) | x f x, y | | y f x, y |
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7.2 边缘检测
实例
f(x,y)
纵向 双向
横向
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7.2 边缘检测
2、梯度算子
– 梯度是图像处理中最为常用的一阶微分方法。
梯度算子是一阶导数算子
f Gx x f ( x, y ) Gy f y
– 图像函数 f x, y 在点 x, y 的梯度幅值为
f f x y
– 图像：二维离散函数f(x, y) »导数转换为微分
x f ( x, y) f ( x, y) f ( x 1, y) y f ( x, y) f ( x, y) f ( x, y 1)
y)
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7.2 边缘检测
例
0 1 f ( x, y) 0 1
7.2 边缘检测
3、拉普拉斯（ Laplacian ）算子
–二阶微分算子 –表示
2 f x, y 2 f x, y 2 f x, y 2 x y 2
0 -1 0
-1 4 -1
0 -1 0
-1
-1 8 -1
-1 -1 -1
改进
-1 -1
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7.2 边缘检测
研究层次
–图像分割算法 –图像分割算法的评价和比较 –对分割算法的评价方法和评价准则的系统研究
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7.2 边缘检测
第14页
7.2 边缘检测
1、概述
–物体的边缘是以图像局部特性的不连续性的形式出现的 ，从本质上说，边缘意味着一个区域的终结和另一个区 域的开始。 –图像边缘信息在图像分析和人的视觉中都是十分重要的 ，是图像识别中提取图像特征的一个重要属性。
二种改进的方法
（1）对图像先进行适当的平滑、以抑制噪声，然后再进行求微 分 （2）先对图像进行局部线性拟合，然后再用拟合所得的光滑函 数的导数来替代直接的数值导数，如曲面拟合方法
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C、噪声对一阶导数和二阶导数的影响
噪声对一阶和二阶导数 都有影响，尤其对二阶 导数影响较大，因此， 在检测边缘前应该考虑 平滑处理。
7.2 边缘检测
边缘导数
阶梯状（ 阶跃型）
脉冲状（凸缘型 ）房顶型
在数字图像中应用差分代替导数运算。
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7.2 边缘检测
导数
– 二维连续函数f(x, y) 偏导数
f x' f ( x, y) / x
f y' f ( x, y) / y
（x, y-1) （x-1, y) （x,
G( f ( x, y)) T 其它
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7.2 边缘检测
锐化方法
（3）赋边缘点特定的灰度级
La G( x, y) f ( x, y)
G( f ( x, y)) T 其它
将边缘的灰度值统一化，可以使边缘更加清晰明显。 该方法基本上不破坏图像的背景，又可以根据需要增强 边缘。
例：比较
Roberts算子
Sobel算子
高斯-拉普 拉斯算子
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原始图像
原始图像 滤波后图像
滤波后图像
原始图像
原始图像 滤波后图像
滤波后图像
第40页
P190 图7.2.3 图7.2.4
第41页
7.2 边缘检测
MatLab函数
– J=edge(I, type)
»Type取’roberts’、’sobel’、’log’等
254 0 253 1 255 254 0 0
0 0 2 0 0 0 0 1
注意：原图像第 1列像素无微分
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7.2 边缘检测
微分方法 纵向微分运算
– 相减的结果反映了原图像灰度变化率的大小 ∆x f( x, y) = f( x, y) - f (x-1, y) – 原图像中像素灰度值不变的区域，相减的结果为0 – 原图像中像素灰度值变化剧烈的区域，相减的结果值较大 – 如果用相减的值的绝对值作为灰度值，则变化小的像素为黑，反之 为白。 – 图像垂直边缘得到增强 – 模板（卷积核）
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7.2 边缘检测
锐化方法
（4）由梯度二值化图像
La G( x, y) Lb G( f ( x, y)) T 其它
可以令La=0，Lb=255
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7.2 边缘检测
常用梯度算子
Roberts Prewitt Sobel 高斯拉普拉斯算子
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7.2 边缘检测
（1）Roberts算子
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例题讲解 设一幅7x7大小的二值图像 中心处有一个值为0的3x3大 小的正方形区域，其余区域 的值为1。 1）使用Sobel算子计算这幅 图的梯度。 2）使用Laplacian算子计算 梯度。
» 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
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7.1 分割定义和方法分类
7.1分割定义和方法分类
形式化定义
– 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:
或 G[ f ( x, y)] max( f ( x, y) f ( x 1, y) , f ( x, y) f ( x, y 1) )
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7.2 边缘检测
锐化方法
（1）直接利用像素梯度值作为处理后的灰度值 均匀区域灰度值减小，和微分效果相似 （2）辅以阈值
G( f ( x, y)) 100 G( x, y) f ( x, y)