数字图像处理_第五章图像分割 ppt课件
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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。
《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 PPT
Roberts算子：边缘定位准，但是对噪声敏感。适用于边缘明显且噪声 较少的图像分割。 Prewitt算子：对噪声有抑制作用，抑制噪声的原理是通过像素平均， 但是像素平均相当于对图像的低通滤波，所以Prewitt算子对边缘的定位不 如Roberts算子。 Sobel算子：Sobel算子和Prewitt算子都是加权平均，但是Sobel算子 认为，邻域的像素对当前像素产生的影响不是等价的，所以距离不同的像 素具有不同的权值，对算子结果产生的影响也不同。一般来说，距离越远， 产生的影响越小。 Isotropic Sobel算子：加权平均算子，权值反比于邻点与中心点的距 离，当沿不同方向检测边缘时梯度幅度一致，就是通常所说的各向同性。 上面的算子是利用一阶导数的信息。 Laplacian算子：是二阶微分算子。其具有各向同性，即与坐标轴方向 无关，坐标轴旋转后梯度结果不变。但是，其对噪声比较敏感，所以，图 像一般先经过平滑处理，因为平滑处理也是用模板进行的，所以，通常的 分割算法都是把Laplacian算子和平滑算子结合起来生成一个新的模板。
串行边界分割
并行边缘检测的方法，对图像的每一点上所做的处理 不依赖于其它的点处理结果。串行边界分割在处理图像时不 但利用了本身像素的信息，而且利用前面处理过像素的结果。 对某个像素的处理，以及是否把它分类成为边界点，和先前 对其它点的处理得到的信息有关。 串行边界分割技术通常是通过顺序的搜索边缘点来工作 的，一般有三个步骤： 1.起始边缘点的确定。 2.搜索准则，将根据这个准则确定下一个边缘点。 3.终止条件，设定搜索过程结束的条件。
区域分割与边界分割的比较
区域分割实质：把具有某种相似性质的像素连 通，从而构成最终的分割区域。它利用了图像的局 部空间信息，可有效地克服其他方法存在的图像分 割空间不连续的缺点。 基于区域的分割方法往往会造成图像的过度分 割，而单纯的基于边缘检测方法有时不能提供较好 的区域结构，为此可将基于区域的方法和边缘检测 的方法结合起来，发挥各自的优势以获得更好的分 割效果。
第5章 图像的分割PPT课件
图像分割的概念
图像分割原理上的计算公式如下：
g(i,j)10
f(i,j)Th f(i,j)Th
其中，f(i,j)为原始图像，g(i,j)为结果图像（二值），
Th为阈值。
显然，阈值的选取决定了二值化效果的好坏。
图像分割方法
p-参数法 均匀性度量法
聚类方法
写在最后
经常不断地学习,你就什么都知道。你知道得越多,你就越有力量 Study Constantly, And You Will Know Everything. The More
第五章 图像的分割
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 对这些区域进行描述，相当于提取出某些目标 区域，判断是否有感兴趣的目标。
图像分割的基础是像素间的相似性和跳变性。
所谓“相似性”是指在某个区域内像素具有某 种相似的特性，如灰度一样，纹理相同。
图像分割示例
—— 肾小球区域的提取
?
图像分割示例
——细菌检测
图像分割示例
—— 印刷缺陷检测
图像分割示例
—ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ 印刷缺陷检测
局部放大图
检测结果
图像分割的难点
从前面的例子可以看到，图像分割是比较困难 的。原因是画面中的场景通常是复杂的，要找 出两个模式特征的差异，并且可以对该差异进 行数学描述都是比较难的。
经典的边缘检测方法是构造对像素灰度级阶跃变化敏感 的微分算子。边缘检测器的输出一般都为灰度图像，称 边缘图像，该图像包含有边缘幅值信息。如果边缘检测 器输出值较大，则对应于局部边缘；如果输出值较小， 则对应与无边缘的区域。
在边缘检测之后，找出目标物体的轮廓，进行目标物体 的分析、识别、测量等。这些内容在数字图像处理应用 中，如跟踪、制导等方面扮演重要角色，有广泛的用途。
数字图像处理之图像分割PPT课件
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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
型钢截面只需少量加工即可用作构件省工省时成本低但型钢截面受型钢种类及型钢号限制难于完全与受力所需的面积相对应用料较多梯度算子roberts算子prewitt算子kirsch算子原始图像型钢截面只需少量加工即可用作构件省工省时成本低但型钢截面受型钢种类及型钢号限制难于完全与受力所需的面积相对应用料较多laplacian算子曲面拟合法型钢截面只需少量加工即可用作构件省工省时成本低但型钢截面受型钢种类及型钢号限制难于完全与受力所需的面积相对应用料较多梯度算子roberts算子prewitt算子sobel算子kirsch算子原始图像型钢截面只需少量加工即可用作构件省工省时成本低但型钢截面受型钢种类及型钢号限制难于完全与受力所需的面积相对应用料较多laplacian算子marr算子曲面拟合法型钢截面只需少量加工即可用作构件省工省时成本低但型钢截面受型钢种类及型钢号限制难于完全与受力所需的面积相对应用料较多a原图h结果c正值为白负值为黑d过零点例3
图像灰度直方图
暗 Z1
Zi
Zt Zj Zk 亮
背景
目标
双峰法选取阈值的缺点：会受到噪音的干扰，最小值不是预期的阈值， 而偏离期望的值。 改进办法：1）取两个峰值之间某个固定位置，如中间位置上。由于峰 值代表的是区域内外的典型值，一般情况下，比选谷底更可靠，可排除 噪音的干扰；2）加强对噪音的处理。对直方图进行平滑处理，如最小 二乘法等补点插值。
最新图像检测与处理技术第5章图像分割PPT课件
若一幅图像由亮背景和黑目标组成，则已知目标占图像的 (100-p)%的像素阈值化后匹配为目标的最高灰度，将选做用于 二值化处理的阈值。
16
第5章 图 像 分 割
5.1.3 最大类间/ 类内方差比法 从统计意义上讲，方差是表征数据分布不均衡的统计量，
要通过阈值对两类问题进行分割，显然，适当的阈值使得两类 数据间的方差越大越好，这表明该阈值的确能将两类不同的问 题区分开来；同时希望属于同一类问题的数据之间的方差越小 越好，这样可表明同一类问题具有一定的相似性。因此可以采 用最大类间/类内方差比来作为选择阈值的评价参数。
22
第5章 图 像 分 割
与阈值分割类似，聚类方法也是一种全局的方法，比基于 边缘检测的方法更抗噪声。
在前面介绍的方法中，一般要求类别数已知。在实际图像 分割中，我们可能不具备任何有关模式的先验知识，既不知道 它的分布，也不知道它该分成多少类，当然更不知道各类的参 数，如均值、方差等，这时，集群分类方法就显示出它解决此 类问题的独特优越性。集群分类的方法很多，在此只介绍最基 本的K-均值聚类方法。
分割后的前景目标与背景两个类间的差异最大为最佳分割。在 这里两个类别(目标与背景)的差异，用两个类别中心与阈值之 间的距离差来度量。
根据以上的思想，类间最大距离法的具体步骤如下： ① 给定一个初始阈值Th= Th0，将图像分为C1、C2两类。 ② 分别按照式
i
1
f(x,y)
NCi (x,y)Ci
所谓聚类方法，是采用模式识别中的聚类思想，以类内保 持最大相似性以及类间保持最大距离为目标，通过迭代优化获 得最佳的图像分割阈值。
23
第5章 图 像 分 割
根据以上的设计思想，聚类法的具体步骤如下：
① 给定一个初始的代表两个类别C1、C2的中心灰度值μ1、
16
第5章 图 像 分 割
5.1.3 最大类间/ 类内方差比法 从统计意义上讲，方差是表征数据分布不均衡的统计量，
要通过阈值对两类问题进行分割，显然，适当的阈值使得两类 数据间的方差越大越好，这表明该阈值的确能将两类不同的问 题区分开来；同时希望属于同一类问题的数据之间的方差越小 越好，这样可表明同一类问题具有一定的相似性。因此可以采 用最大类间/类内方差比来作为选择阈值的评价参数。
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第5章 图 像 分 割
与阈值分割类似，聚类方法也是一种全局的方法，比基于 边缘检测的方法更抗噪声。
在前面介绍的方法中，一般要求类别数已知。在实际图像 分割中，我们可能不具备任何有关模式的先验知识，既不知道 它的分布，也不知道它该分成多少类，当然更不知道各类的参 数，如均值、方差等，这时，集群分类方法就显示出它解决此 类问题的独特优越性。集群分类的方法很多，在此只介绍最基 本的K-均值聚类方法。
分割后的前景目标与背景两个类间的差异最大为最佳分割。在 这里两个类别(目标与背景)的差异，用两个类别中心与阈值之 间的距离差来度量。
根据以上的思想，类间最大距离法的具体步骤如下： ① 给定一个初始阈值Th= Th0，将图像分为C1、C2两类。 ② 分别按照式
i
1
f(x,y)
NCi (x,y)Ci
所谓聚类方法，是采用模式识别中的聚类思想，以类内保 持最大相似性以及类间保持最大距离为目标，通过迭代优化获 得最佳的图像分割阈值。
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第5章 图 像 分 割
根据以上的设计思想，聚类法的具体步骤如下：
① 给定一个初始的代表两个类别C1、C2的中心灰度值μ1、
图像模式识别 5-8章-PPT
9
区域分裂合并的关键是分裂合并准则的设计，在实际应用中，通常是 将区域生长算法和区域分裂合并算法这两种基本形式结合使用。该类 算法对某些复杂物体定义的复杂场景的分割或对某些自然景物的分割 等类似先验知识不足的图像分割，效果较为理想。
优点：对复杂图像的分割效果较好，不需要预先指定种子点；
缺点：算法较为复杂，计算量大，分裂可能会破坏区域的边界。
11
利用Matlab中的函数qtdecomp、qtsetblk和full能够实现图像的分 裂和合并操作。qtdecomp(I,threshold)函数将输入图像I按允许的 阀值threshold分割子块，返回一个稀疏矩阵，每个子块的左上角给 出子块的大小。qtgetblk(I,s,4,vals)函数可获得四叉树分解后的 子块的像素即位置信息，返回值vals是dim×dim×k矩阵，k是符合 dim×dim大小的子块个数，qtsetblk将四叉树分解得到的子块中符 合条件的部分替换为指定的子块。full(s)函数将稀疏矩阵化为普通 矩阵，显示分裂后的图像。以matlab自带图像rice.png为例，以阀 值为0.2进行四叉树分解，结果如图所示。
区域生长一般步骤为：
选取图像中的1点为种子点(种子点的选取需要具体情况具体分析)。
在种子点处进行8邻域或4邻域扩展，判定准则是：若考虑的像素与种 子像素灰度值差的绝对值小于某个门限T，则将该像素包括进种子像素 所在的区域。
当不再有像素满足加入这个区域的准则时，区域生长停止。
一般来说，在无像素或区域满足加入生长区域的条件时,区域生长就会 停止。 区域生长是串行区域技术，其分割过程后续步骤的处理要根据
前面步骤的结果进行判断而确定。
8
区域分裂、合并
首先，确定一个分裂合并的准则，即区域特征一致性的测度；然后 ，从整个图像出发不断分裂得到各个子区域，然后再把前景区域合 并，实现目标提取。若把一幅图像分裂到像素级，那么就可以判定 该像素是否为前景像素。当所有像素点或子区域完成判断后，把前 景区域或像素合并就可得到前景目标。 当相邻的子区域满足一致性特征时则将它们合成一个大区域，直至 所有区域不再满足分裂合并的条件为止；当分裂到不能再分的情况 时，分裂结束；然后它将查找相邻区域有没有相似的特征，若有就 将相似区域进行合并，最后达到分割的作用。
区域分裂合并的关键是分裂合并准则的设计，在实际应用中，通常是 将区域生长算法和区域分裂合并算法这两种基本形式结合使用。该类 算法对某些复杂物体定义的复杂场景的分割或对某些自然景物的分割 等类似先验知识不足的图像分割，效果较为理想。
优点：对复杂图像的分割效果较好，不需要预先指定种子点；
缺点：算法较为复杂，计算量大，分裂可能会破坏区域的边界。
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利用Matlab中的函数qtdecomp、qtsetblk和full能够实现图像的分 裂和合并操作。qtdecomp(I,threshold)函数将输入图像I按允许的 阀值threshold分割子块，返回一个稀疏矩阵，每个子块的左上角给 出子块的大小。qtgetblk(I,s,4,vals)函数可获得四叉树分解后的 子块的像素即位置信息，返回值vals是dim×dim×k矩阵，k是符合 dim×dim大小的子块个数，qtsetblk将四叉树分解得到的子块中符 合条件的部分替换为指定的子块。full(s)函数将稀疏矩阵化为普通 矩阵，显示分裂后的图像。以matlab自带图像rice.png为例，以阀 值为0.2进行四叉树分解，结果如图所示。
区域生长一般步骤为：
选取图像中的1点为种子点(种子点的选取需要具体情况具体分析)。
在种子点处进行8邻域或4邻域扩展，判定准则是：若考虑的像素与种 子像素灰度值差的绝对值小于某个门限T，则将该像素包括进种子像素 所在的区域。
当不再有像素满足加入这个区域的准则时，区域生长停止。
一般来说，在无像素或区域满足加入生长区域的条件时,区域生长就会 停止。 区域生长是串行区域技术，其分割过程后续步骤的处理要根据
前面步骤的结果进行判断而确定。
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区域分裂、合并
首先，确定一个分裂合并的准则，即区域特征一致性的测度；然后 ，从整个图像出发不断分裂得到各个子区域，然后再把前景区域合 并，实现目标提取。若把一幅图像分裂到像素级，那么就可以判定 该像素是否为前景像素。当所有像素点或子区域完成判断后，把前 景区域或像素合并就可得到前景目标。 当相邻的子区域满足一致性特征时则将它们合成一个大区域，直至 所有区域不再满足分裂合并的条件为止；当分裂到不能再分的情况 时，分裂结束；然后它将查找相邻区域有没有相似的特征，若有就 将相似区域进行合并，最后达到分割的作用。
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
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
图像分割技术完整PPT
分也水可岭 以对在应人于工原选始出图阈像值中后的，边根缘据分割效果i，不断的交互操作，从而选择出最佳的阈值。
12
其灰度均值 阈值运算得二值图像——g(x,y)
(3) 计算新的阈值Ti+1 内部像素灰度分布高度相关。
Ti
ini
L 1
ini
适用于背景和
, 的分析来确定它的值。
i0
i Ti
当处在不同的汇水盆地中的水将要汇合在1一起时T，i 修建大坝阻止水2汇合。L1
13
自动阈值
迭代法
基本思想：开始时选择一个阈值作为初始估计值，然后
按某种策略不断地改进这一估计值，直到满足给定的准则 为止。在迭代过程中，关键之处在于选择什么样的阈值改 进策略，好的阈值的改进策略应该具备两个特征，一是能 够快速收敛，二是在每一个迭代过程中，新产生阈值优于 上一次的阈值。
14
自动阈值
分割出来的各区域对某种性质例如灰度，纹理而
言具有相似性，区域内部是连通的且没有过多小 孔；
区域边界是明确的； 相邻区域对分割所依据的性质有明显的差异。
3
图像分割 特征
图像分割算法一般是基于亮度值的两个基本特性之一: 不连 续性和相似性.
第1类性质的应用途径是基于亮度的不连续变化分割图像,比如 图像的边缘.
第2类的主要应用途径是依据事先制定的准则将图像分割为相 似的区域.门限(阈值)处理、区域生长、区域分离和聚合都是 这类方法的实例。
4
7.3 门限处理(阈值分割)
特点： 直观性 易于实现 封闭而连通的边界（不交叠区域）
5
基本原理
以一定的图像模型为依托。最常用的图像模型是 假设图由具有单峰灰度分布的目标和背景组成。
的分析来确定它的值。
12
其灰度均值 阈值运算得二值图像——g(x,y)
(3) 计算新的阈值Ti+1 内部像素灰度分布高度相关。
Ti
ini
L 1
ini
适用于背景和
, 的分析来确定它的值。
i0
i Ti
当处在不同的汇水盆地中的水将要汇合在1一起时T，i 修建大坝阻止水2汇合。L1
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自动阈值
迭代法
基本思想：开始时选择一个阈值作为初始估计值，然后
按某种策略不断地改进这一估计值，直到满足给定的准则 为止。在迭代过程中，关键之处在于选择什么样的阈值改 进策略，好的阈值的改进策略应该具备两个特征，一是能 够快速收敛，二是在每一个迭代过程中，新产生阈值优于 上一次的阈值。
14
自动阈值
分割出来的各区域对某种性质例如灰度，纹理而
言具有相似性，区域内部是连通的且没有过多小 孔；
区域边界是明确的； 相邻区域对分割所依据的性质有明显的差异。
3
图像分割 特征
图像分割算法一般是基于亮度值的两个基本特性之一: 不连 续性和相似性.
第1类性质的应用途径是基于亮度的不连续变化分割图像,比如 图像的边缘.
第2类的主要应用途径是依据事先制定的准则将图像分割为相 似的区域.门限(阈值)处理、区域生长、区域分离和聚合都是 这类方法的实例。
4
7.3 门限处理(阈值分割)
特点： 直观性 易于实现 封闭而连通的边界（不交叠区域）
5
基本原理
以一定的图像模型为依托。最常用的图像模型是 假设图由具有单峰灰度分布的目标和背景组成。
的分析来确定它的值。
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。
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。
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图像分割：将图像中有意义的特征或需要应用的特征提 取出来。
（简单而又难于实现的最基础的识别工作。人的视觉系统对图像分 割是十分复杂的，也是相当有效的。但分割原理和模型都未搞清 楚。）
精品资料
• 你怎么称呼老师？
• 如果老师最后没有总结一节课的重点的难点，你 是否会认为老师的教学方法需要改进？
• 你所经历的课堂，是讲座式还是讨论式？
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
灰度
目标
边界
背景
梯度
c 多波段：
R、G、B可分别组成R-B, G-B, R-B两维直方图， 图上强的地方反映一个区。
5.2 边缘检测
求上式最小值时的T，便是阈值.即对上式求微分
d{t[1P(T) ](1t)Q (T)} 0 (1t)q (T )t(p T )0
dT
根据假设，当t, p(z), q(z) 已知时，可求解阈值T.
该方法必须用两个已知正态分布的曲线合成来近似直方图的分 布，还要给定两个正态分布合成的比例t, 实现起来比较复杂
最大方差阈值选取法
也叫大津阈值,把直方图在某一阈值处分割成两组， 当被分成的两组间方差为最大时，决定阈值。设一幅图像 的灰度值为1~m级，灰度值i的像素数为ni，则像素总数为
N ni ，各值的概率 pi ni / N，用T将其分成两组 i
C0={1~T}和C1={T+1~m}，各组产生的概率如下：
1 边缘检测原理 其导数在边缘方向取得极值
0
0
(a) 一幅纵向 0 边缘的图像
(b) 每行像素的 灰度剖面图
(c) 一阶导数 (d) 二阶导数
从数学上看，图像的模糊相当于图像被平均或积分，为实现图象的 锐化，必需用它的反运算“微分”－－加强高频分量作用，使轮廓清晰。
1 边缘检测原理
梯度对应一阶导数，对于一个连续图像函数f(x,y):
5.1 阈值分割
1 阈值分割原理
g(x,y) L LE B
f(x,y)T f(x,y)T
非理想情况，各段的分界不明显，
3种误差 a）增加了新的区域，b）失去了原有的区域，
c）区域分割边界定位不准确
动态门限：把图像分成子图像，子图像做直方图，再定不
同的门限
2 阈值的选取 最小误差阈值选取法
假设图像中目标及背景的灰度为正态分布，其灰度分 布概率密度函数分别p(z), q(z).设对象物占整体图像的比
例为t，此时整体图像的灰度概率密度由下式决定
tp (z)(1t)q(z)
现在用阈值T分开：当z>T 时
为背景，反之则是对象物。
p p(z)
q(z)
o
T
z
目标和背景概率密度分布
最小误差阈值选取法
把背景误认为对象物的概率:
T
Q(T) q(z)dz
把对象物误认为背景的概率:
1P(T)Tp(z)dz
错误区分的概率: t1 P ( T ) ( 1 t) Q ( T )
概率统计的阈值选取法 如:目标占整幅图像面积百分比
Байду номын сангаас
3 影响因素 噪音、照度不均匀，结构特征等。
简单情况下取直方图谷值点作分割阈值。 图像中有噪声干扰，先平滑处理，后取门限 光照不均匀：
ａ先修正光照不均匀，再取门限。 b 分区分割以减少光照不均匀而影响的分割效果
暗
暗
亮
暗
暗
3 影响因素
多波段： R、G、B多幅直方图同时出现谷值。
从1~m之间改变T，求上式为最大值时的T，既是最大方差阈值
最大方差阈值选取法
实现过程: 从T从1~m逐一改变,每变一次,对应一个 2 (T ) ，
具有最大 2 (T ) 的T即是最佳阈值.
讨论： * 此方法可操作性强； * 无论图像有无双峰都可得到较满意结果； * 局部图像二值化效果更好 * 可推广到双阈值图像分割
C0产生的概率为：w0
T
pi
w(T)
i1
C1产生的概率为： w1
m
pi
1w0
iT1
最大方差阈值选取法
C0的平均值：0
T
ipi
i1 w0
(T)
w(T)
C1的平均值：1i T m1iwp1i 1w ((TT))
m
其中, ipi w00w11 是整体图像的灰度平均值
i1
两组间的方差：
2 ( T ) w 0 ( 0 ) 2 w 1 ( 1 ) 2 w 0 w 1 ( 1 0 ) 2
梯度矢量定义:
f(x,y)Gx
GyT fx
fT y
梯度的幅度: f( x ,y ) m ( fa ( x ,y ) g ) ( G x 2 G y 2 ) 1 2
梯度的方向: (x,y)arcG tay G nx)(
最大方差阈值选取法
可以将最大方差阈值推广到双阈值分割,根据上面的 公式推广为:
2 (1 ,2 ) w 0 , 1 [ w 0 (0 0 , 1 ) 2 w 1 (1 0 , 1 ) 2 ]
w 1[w 2 1 (1 1 ,2 )2 w 2 (21 ,2 )2 ]
w 0 ,2 [ w 0 (0 0 ,2 )2 w 2 (2 0 ,2 )2 ]
取局部特征：如纹理——粗糙度 此结构特征优于灰度特征，与结构有关，若取局部特征， 并对局部特征图平滑之后，再取阈值，则效果更好。
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。
• 教师的教鞭
• “不怕太阳晒，也不怕那风雨狂，只怕先生骂我笨， 没有学问无颜见爹娘 ……”
• “太阳当空照，花儿对我笑，小鸟说早早早……”
第五章 图像的分割
5.1 阈值分割 5.2 边缘检测 5.3 区域分割 5.4 Hough变换 5.5 近邻法分割 5.6 基于动态聚类的分割 5.7 基于神经网络的分割 5.8 其它分割方法
第五章 图像的分割
图像处理有两大类目的： 1．改善像质（增强、恢复） 2．图像分析：对图像内容作出描述
图像输入 光电变换
数字化
预处理
图像增强 图像恢复
图像分割
阈值分割 边缘检测
……
描述 解释
图像分析理解
图像识别
一般的图像处理过程
特征提取
第五章 图像的分割与描述
图像分析：（也叫景物分析或图像理解）
可看作是一种描述过程，主要研究用自动或半自动 装置和系统，从图像中提取有用测度，数据或信息生成 非图的描述或表示。
（简单而又难于实现的最基础的识别工作。人的视觉系统对图像分 割是十分复杂的，也是相当有效的。但分割原理和模型都未搞清 楚。）
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• 你怎么称呼老师？
• 如果老师最后没有总结一节课的重点的难点，你 是否会认为老师的教学方法需要改进？
• 你所经历的课堂，是讲座式还是讨论式？
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
灰度
目标
边界
背景
梯度
c 多波段：
R、G、B可分别组成R-B, G-B, R-B两维直方图， 图上强的地方反映一个区。
5.2 边缘检测
求上式最小值时的T，便是阈值.即对上式求微分
d{t[1P(T) ](1t)Q (T)} 0 (1t)q (T )t(p T )0
dT
根据假设，当t, p(z), q(z) 已知时，可求解阈值T.
该方法必须用两个已知正态分布的曲线合成来近似直方图的分 布，还要给定两个正态分布合成的比例t, 实现起来比较复杂
最大方差阈值选取法
也叫大津阈值,把直方图在某一阈值处分割成两组， 当被分成的两组间方差为最大时，决定阈值。设一幅图像 的灰度值为1~m级，灰度值i的像素数为ni，则像素总数为
N ni ，各值的概率 pi ni / N，用T将其分成两组 i
C0={1~T}和C1={T+1~m}，各组产生的概率如下：
1 边缘检测原理 其导数在边缘方向取得极值
0
0
(a) 一幅纵向 0 边缘的图像
(b) 每行像素的 灰度剖面图
(c) 一阶导数 (d) 二阶导数
从数学上看，图像的模糊相当于图像被平均或积分，为实现图象的 锐化，必需用它的反运算“微分”－－加强高频分量作用，使轮廓清晰。
1 边缘检测原理
梯度对应一阶导数，对于一个连续图像函数f(x,y):
5.1 阈值分割
1 阈值分割原理
g(x,y) L LE B
f(x,y)T f(x,y)T
非理想情况，各段的分界不明显，
3种误差 a）增加了新的区域，b）失去了原有的区域，
c）区域分割边界定位不准确
动态门限：把图像分成子图像，子图像做直方图，再定不
同的门限
2 阈值的选取 最小误差阈值选取法
假设图像中目标及背景的灰度为正态分布，其灰度分 布概率密度函数分别p(z), q(z).设对象物占整体图像的比
例为t，此时整体图像的灰度概率密度由下式决定
tp (z)(1t)q(z)
现在用阈值T分开：当z>T 时
为背景，反之则是对象物。
p p(z)
q(z)
o
T
z
目标和背景概率密度分布
最小误差阈值选取法
把背景误认为对象物的概率:
T
Q(T) q(z)dz
把对象物误认为背景的概率:
1P(T)Tp(z)dz
错误区分的概率: t1 P ( T ) ( 1 t) Q ( T )
概率统计的阈值选取法 如:目标占整幅图像面积百分比
Байду номын сангаас
3 影响因素 噪音、照度不均匀，结构特征等。
简单情况下取直方图谷值点作分割阈值。 图像中有噪声干扰，先平滑处理，后取门限 光照不均匀：
ａ先修正光照不均匀，再取门限。 b 分区分割以减少光照不均匀而影响的分割效果
暗
暗
亮
暗
暗
3 影响因素
多波段： R、G、B多幅直方图同时出现谷值。
从1~m之间改变T，求上式为最大值时的T，既是最大方差阈值
最大方差阈值选取法
实现过程: 从T从1~m逐一改变,每变一次,对应一个 2 (T ) ，
具有最大 2 (T ) 的T即是最佳阈值.
讨论： * 此方法可操作性强； * 无论图像有无双峰都可得到较满意结果； * 局部图像二值化效果更好 * 可推广到双阈值图像分割
C0产生的概率为：w0
T
pi
w(T)
i1
C1产生的概率为： w1
m
pi
1w0
iT1
最大方差阈值选取法
C0的平均值：0
T
ipi
i1 w0
(T)
w(T)
C1的平均值：1i T m1iwp1i 1w ((TT))
m
其中, ipi w00w11 是整体图像的灰度平均值
i1
两组间的方差：
2 ( T ) w 0 ( 0 ) 2 w 1 ( 1 ) 2 w 0 w 1 ( 1 0 ) 2
梯度矢量定义:
f(x,y)Gx
GyT fx
fT y
梯度的幅度: f( x ,y ) m ( fa ( x ,y ) g ) ( G x 2 G y 2 ) 1 2
梯度的方向: (x,y)arcG tay G nx)(
最大方差阈值选取法
可以将最大方差阈值推广到双阈值分割,根据上面的 公式推广为:
2 (1 ,2 ) w 0 , 1 [ w 0 (0 0 , 1 ) 2 w 1 (1 0 , 1 ) 2 ]
w 1[w 2 1 (1 1 ,2 )2 w 2 (21 ,2 )2 ]
w 0 ,2 [ w 0 (0 0 ,2 )2 w 2 (2 0 ,2 )2 ]
取局部特征：如纹理——粗糙度 此结构特征优于灰度特征，与结构有关，若取局部特征， 并对局部特征图平滑之后，再取阈值，则效果更好。
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。
• 教师的教鞭
• “不怕太阳晒，也不怕那风雨狂，只怕先生骂我笨， 没有学问无颜见爹娘 ……”
• “太阳当空照，花儿对我笑，小鸟说早早早……”
第五章 图像的分割
5.1 阈值分割 5.2 边缘检测 5.3 区域分割 5.4 Hough变换 5.5 近邻法分割 5.6 基于动态聚类的分割 5.7 基于神经网络的分割 5.8 其它分割方法
第五章 图像的分割
图像处理有两大类目的： 1．改善像质（增强、恢复） 2．图像分析：对图像内容作出描述
图像输入 光电变换
数字化
预处理
图像增强 图像恢复
图像分割
阈值分割 边缘检测
……
描述 解释
图像分析理解
图像识别
一般的图像处理过程
特征提取
第五章 图像的分割与描述
图像分析：（也叫景物分析或图像理解）
可看作是一种描述过程，主要研究用自动或半自动 装置和系统，从图像中提取有用测度，数据或信息生成 非图的描述或表示。