第12讲 图像分割概述、阈值法_PPT幻灯片
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图像分割ppt课件
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右图描述了边界跟踪的顺序。 第一步，根据光栅扫描，发现像素p0，其坐标为(3,5)。 第二步，反时针方向研究像素p0的8-邻接像素(3,4)，(4,4)，(4,5)，由此发现像素p1。 第三步，反时针方向从p0以前的像素，即像素(3,4)开始顺序研究p1的8-邻接像素，因此发现像素p2。这时，因为p0 ≠ p1，所以令pk= p2，返回第三步。 反复以上操作，以p0, p1,…, pn的顺序跟踪8-邻接的边界像素。
第9章 图像分割技术
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9.1 图像分割概述
目的：把图像空间分成一些有意义的区域，与图像中各种物体目标相对应。通过对分割结果的描述，可以理解图像中包含的信息。 图像分割是将像素分类的过程，分类的依据: 像素间的相似性: 灰度或纹理 非连续性:灰度跳变或纹理结构的突变
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概述
将图像分割成连续的有意义的区域
*
对于用单一全局阈值无法有效分割的直方图，可以采用自适应阈值进行分割。 该类方法的基本步骤如下： 1）将整幅图像分成一系列互相之间有50%重叠的子图像； 2）做出每个子图像的直方图； 3）检测各个子图像的直方图是否为双峰，如果是，则采用最佳阈值法确定一个阈值，否则就不进行处理； 4）根据对直方图为双峰的子图像得到的阈值通过插值得到所有子图像的阈值；
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边缘检测的微分算子
求梯度的大小通常用求绝对值的和或求其最大值来代替。 因为，求梯度的目的是为了找边缘，所以梯度的值不重要， 重要的是梯度值的相对大小。
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几种常用的边缘检测微分算子
Roberts算子(2个模板): Sobel算子(2个模板):
标注”点”是当前像素
*
Prewitt算子(2个模板) 用卷积模板为： 其中 图像中的每个点都用这两个模板进行卷积，取其绝对值和为输出，最终产生一幅边缘幅度图像。
右图描述了边界跟踪的顺序。 第一步，根据光栅扫描，发现像素p0，其坐标为(3,5)。 第二步，反时针方向研究像素p0的8-邻接像素(3,4)，(4,4)，(4,5)，由此发现像素p1。 第三步，反时针方向从p0以前的像素，即像素(3,4)开始顺序研究p1的8-邻接像素，因此发现像素p2。这时，因为p0 ≠ p1，所以令pk= p2，返回第三步。 反复以上操作，以p0, p1,…, pn的顺序跟踪8-邻接的边界像素。
第9章 图像分割技术
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9.1 图像分割概述
目的：把图像空间分成一些有意义的区域，与图像中各种物体目标相对应。通过对分割结果的描述，可以理解图像中包含的信息。 图像分割是将像素分类的过程，分类的依据: 像素间的相似性: 灰度或纹理 非连续性:灰度跳变或纹理结构的突变
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概述
将图像分割成连续的有意义的区域
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对于用单一全局阈值无法有效分割的直方图，可以采用自适应阈值进行分割。 该类方法的基本步骤如下： 1）将整幅图像分成一系列互相之间有50%重叠的子图像； 2）做出每个子图像的直方图； 3）检测各个子图像的直方图是否为双峰，如果是，则采用最佳阈值法确定一个阈值，否则就不进行处理； 4）根据对直方图为双峰的子图像得到的阈值通过插值得到所有子图像的阈值；
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边缘检测的微分算子
求梯度的大小通常用求绝对值的和或求其最大值来代替。 因为，求梯度的目的是为了找边缘，所以梯度的值不重要， 重要的是梯度值的相对大小。
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几种常用的边缘检测微分算子
Roberts算子(2个模板): Sobel算子(2个模板):
标注”点”是当前像素
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Prewitt算子(2个模板) 用卷积模板为： 其中 图像中的每个点都用这两个模板进行卷积，取其绝对值和为输出，最终产生一幅边缘幅度图像。
阈值分割学习.pptx
o )
P
P1(Z)
E1(Zt)
P2(Z) E2(Zt)
Zt
Z
从前面可以看出，假如：
① 图像的目标物和背景象素灰度级概率呈正态分布，
② 且偏差相等(σ12 = σ22)， ③ 背景和目标物象素总数也相等(θ＝1/2)，
则这个图像的最佳分割阈值就是目标物和背景象素灰度级
两个均值的平均。
第16页/共25页
Otsu法是一种使类间方差最大的自动确定阈值的方法，该方法具有 简单、处理速度快的特点。
Otsu法阈值分割的基本思想是：
设图像像素为N，灰度范围为[0，L-1],对应灰度级i的像
素为ni，概率为： pi ni / N
选定阈值T把图像中的像素分成两个灰度级C0和C1，C0由灰度值在
[0，T]之间的像素组成，C1由灰度值在[T+1，L-1]之间的像素组成,由
T
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2.迭代阈值选择
迭代阈值选择方法的基本思想是：
开始时选择一个阈值作为初始估计值，然后按照某种策略不断的改进 这一估计值，直到满足给定的准则为止。 迭代阈值选择方法的步骤：
1. 选择一个初始估计值T（建议初始估计值为图像中最大亮度值和最 小亮度值的中间值）。
2. 使用T分割图像。这会产生两组像素：亮度值≥T的所有像素组成 的G1，亮度值<T的所有像素组成的G2。
灰度分布概率，整个图像的均值为：T
L 1
i pi
i0
C0和C1的均值为：0
T i0
ipi
0
1Байду номын сангаас
L1 ipi
iT 1
1
其中：
T
0 pi i0
L1
图像分割基于阈值和区域的分割ppt课件
单一阈值的灰度直方图
T1
T2
多阈值的灰度直方图
1. 阈值选取依据
▪ 仅取决于图像灰度值，仅与各个图像像素本身性质相 关的阈值选取——全局阈值
▪ 全局阈值是最简单的图像分割方法。
▪ 取决于图像灰度值和该点邻域的某种局部特性，即与 局部区域特性相关的的阈值选取——局部阈值
▪ 当背景不均匀，或者不同区域的前景灰度有较大变化时。
T = 0.67
T = 0.50
T = 0.10
图9.1 P-片法确定阈值进行文字分割
(2) 直方图分析法（极小值点阈值选取）
▪ 检查/观察图像的直方图，然后选择一个合适的阈值。 ▪ 双峰情况：目标物体内部具有均匀一致的灰度值，并
分布在另一个灰度值的均匀背景上，其灰度直方图将 有明显双峰。 ▪ 峰谷法：双峰情况下选择两峰之间的谷点作为门限值。 该方法简单，但不适用于两峰值相差极大，有宽且平 谷底的图像。 ▪ 问题：噪声干扰使谷的位置难以判定或者结果不稳定 可靠 ▪ 解决：对直方图进行平滑或曲线拟合
二、阈值分割法
▪ 基本原理：
原始图像——f(x,y)
灰度阈值——T
阈值运算得二值1图像如 —f—(xg,)(yx>,y)T
g(x,y) 0
如f(x,)y≤T
单阈值分割图例
h(z)
z
0
T
多阈值分割图像
确定一系列分割阈值
g ( x , y ) k 如 T k f ( x , y ) ≤ T k 1 k 0 , 1 , 2 , , K
▪ 目的：通过对分割结果的描述，可以理解图像 中包含的信息。
▪ 图像分割是将像素分类的过程（聚类），分类 的依据可建立在：
▪ 像素间的相似性：如相同的灰度值、相同的颜色等 ▪ 非连续性：边界、边缘
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。
图像分割基于阈值和区域的分割ppt课件
图像分割和集合定义的描述
令集合R代表整个图像区域，对R的图像分
割可以看作是将R分成N个满足以下条件的
非空子集R1，R2，….，RN：
(1)
n
Ri R
i 1
(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
图9.5 Ostu法确定阈值进行分割
25
(5) 迭代法
① 选取初始图像灰度值T，把原始图像中全部 像素分成前景、背景两大类。
② 分别对其进行积分并将结果取平均以获取一 新的阈值，并按此阈值将图像分成前景、背 景。
③ 如此反复迭代下去，当阈值不再发生变化， 即迭代已经收敛于某个稳定的阈值时，此刻 的阈值即作为最终的结果并用于图像的分割。
图像处理图像处理图像分析与理解图像分析与理解输出内容输出内容图像图像数值符号数值符号目的目的主要是增强视觉效果主要是增强视觉效果人看得更清楚人看得更清楚让计算机懂得图像内容让计算机懂得图像内容研究方法研究方法理论上比较成熟理论上比较成熟缺乏普适的方法缺乏普适的方法具体问题具体分析具体问题具体分析许多问题还很难解决许多问题还很难解决课程特点课程特点理论推导理论推导直观想像多直观想像多教材内容教材内容大同小异大同小异不同教材内容变化较大不同教材内容变化较大图像分割图像分割
选取图像灰度范围的中值作为初始值T， 把原始图像中全部像素分成前景、背景两大类。
28
原始图像
分割结果(T=170)
图9.6 迭代法确定阈值进行分割（1）
29
图9.7 血液及其阈值迭代分割结果
(a) 血液标准检测图像
[课件]第12讲 图像分割概述、阈值法PPT
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图像分割
5） 最佳熵自动门限法
基本思想：选择阈值使前景和背景的两个灰度级分 布的有效信息为最大。 Shannon熵：灰度范围在[0，L–1]的图像，其熵 L 1 为
H pi lnpi
i0
门限t ：目标W、 背景B，[0，t]的分布和[t+1,L–1]的分布 为 p p p
B:
0
P P t t
图像分割
按分割途径分类：
1）区域分割 （相似性、不连续性）从图像出发，按“有 意义”的属性一致的原则，确定每个像元的归 属区域，形成一个区域图。这种方法目前占主 导地位。 2）基于边缘提取的分割法 （不连续性） 先提取区域边界， 再确定边界限定的区域。 3）区域增长（相似性） 从像元出发（种子），按“有意 义”的属性一致的原则，将邻域中满足相似性 准则的连通像元聚集成区域 。 4）分裂—合并法 综合利用上述两种方法，既存在图像的 划分，又有像元的合并。
p ( z ) p ( z ) ( 1 ) p ( z ) 1 2
2 e 2 1
2 ( z ) 1 2 1
1
2 ( z ) 2
2 2
e
2 2 2
图像分割
当选定门限为t时，目标点错划为背景点的概率
E ( t) ( z ) dz 1 1 p
L 1
H H t H t H ( t ) H H ln P ( 1 P ) w B t t P 1 P t t
使熵H(t)取最大值的t，即最佳门限
图像分割
(a) 原图
(b)熵阈值法
( c ) otsu法
图像分割
6）最小误差分割
目标：正态分布，密度p1(z)，均值μ1 方差σ12 背景：正态分布，密度p2(z)，均值μ2 方差σ22 目标像点数占总点数的百分比为θ，背景（1 -θ） 则混合概率密度为
阈值分割的理解_图文
在一张黑白的图片上面，或者整个文词用灰度图这个词吧，其实说的都是同一类图片。
在这张图片上面咱们能到看到文字啊数字啊字母啊之类的东西。
是什么原因呢？就一个原因：有亮的地方，有暗的地方。
不然就一片白或一片黑。
那么这些白的黑的在计算机里面怎么描述呢？就是灰度值，通常灰度值被定义在0-255范围内，意思就是说一片白就是255，一片黑就是0了。
中间的灰色部分按照比例关系赋值。
说完这灰度值，咱接着说阀（fa）值或者阈（yu）值，其实他们是一个东西。
不过这些名字起的都不好，大白话就是分界值。
就像考试的时候60分万岁，59.9白搭。
意思就是这么个意思。
既然如此为啥大家还都说阈值啊阀值啊之类的，而不说分界值呢？因为需要装啊！就像现在搞IT的人不搞几个新名词让人们头晕怎么忽悠钱呢？既然大家已经进入了影像处理行业，为了入乡随俗，或者说为了装深沉，确切的说为了好忽悠客户。
请大家使用阈值这个“高深”词汇。
这样妹子票子就都有了。
好了废话说完，下面进入正题。
如果使用阈值提取咱们需要的图像。
在HALCON里面提供以下阈值提供方法或是函数：一：最初级的阈值提取threshold（输入图像，输出的区域，阈值的下限，阈值的上限）二：稍微牛X一点的自动地全局阈值（就是自动确定阈值的范围）bin_threshold（输入图像，输出的区域）三：更牛X的动态阈值dyn_threshold（输入的图像，输入的分割模板，输出的区域，偏移值，要亮的还是要暗的）四：大绝招之Watershed 中文名分水岭（尚未领悟该招数，待续）五：大绝招之Watershed 的加强版watersheds_threshold一：最初级的阈值提取这个招术主要是用于对付下面这张图片，你看，这黑的是黑白的是白，清晰清楚几个鸟国文字印在上面。
对付这种图片只要使用最初级的阈值提取 threshold即可。
参数一：就是这个灰度图了，参数二：就是我们要的区域了参数三和四怎么定呢？见下图。
图像阈值分割PPT课件
主要内容
• 一 图像分割概述 • 二 阈值分割 • 三 边缘检测 • 四 区域分割
一、图像分割概述
• 图像分割是指通过某种方法，使得画 • 面场景中的目标物被分为不同的类别。 • 通常图像分割的实现方法是，将图像 • 分为“黑”、“白”两类，这两类分别代 • 表了两个不同的对象。 • 因为结果图像为二值图像，所以通常 • 又称图像分割为图像的二值化处理。
2.1 类间方差-OTSU
• OTSU算法也称最大类间方差法，有时也称之为 大津算法，由大津于1979年提出，被认为是图像 分割中阈值选取的最佳算法，计算简单，不受图 像亮度和对比度的影响，因此在数字图像处理上 得到了广泛的应用。它是按图像的灰度特性,将图 像分成背景和前景两部分。因方差是灰度分布均 匀性的一种度量,背景和前景之间的类间方差越大, 说明构成图像的两部分的差别越大,当部分前景错 分为背景或部分背景错分为前景都会导致两部分 差别变小。因此,使类间方差最大的分割意味着错 分概率最小。
的阈值。
设某一图像只由目标物和背景组成，已知其灰度级分布概率 密度分别为P1(Z)和P2(Z),目标物体象素占全图象素比为ө， 因此该图像总的灰度级概率密度分布P(Z)可用下式表示： P(Z)= ӨP1(Z)+ (1－Ө)P2(Z)
• 设选用的灰度级门限为Zt，图像由亮背景上的暗 物体所组成，因此凡是灰度级小于Zt的象素被认 为是目标物，大于Zt的象素皆作为背景。
阈值的选取时阈值分割技术得关键，如果过高，则过多的目标点被 误归为背景；如果阈值过低，则会出现相反的情况。由此可见，阈值化 分割算法主要有两个步骤：
1) 确定需要的分割阈值；2) 将分割阈值与象素值比较以划分象素。
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：
• 一 图像分割概述 • 二 阈值分割 • 三 边缘检测 • 四 区域分割
一、图像分割概述
• 图像分割是指通过某种方法，使得画 • 面场景中的目标物被分为不同的类别。 • 通常图像分割的实现方法是，将图像 • 分为“黑”、“白”两类，这两类分别代 • 表了两个不同的对象。 • 因为结果图像为二值图像，所以通常 • 又称图像分割为图像的二值化处理。
2.1 类间方差-OTSU
• OTSU算法也称最大类间方差法，有时也称之为 大津算法，由大津于1979年提出，被认为是图像 分割中阈值选取的最佳算法，计算简单，不受图 像亮度和对比度的影响，因此在数字图像处理上 得到了广泛的应用。它是按图像的灰度特性,将图 像分成背景和前景两部分。因方差是灰度分布均 匀性的一种度量,背景和前景之间的类间方差越大, 说明构成图像的两部分的差别越大,当部分前景错 分为背景或部分背景错分为前景都会导致两部分 差别变小。因此,使类间方差最大的分割意味着错 分概率最小。
的阈值。
设某一图像只由目标物和背景组成，已知其灰度级分布概率 密度分别为P1(Z)和P2(Z),目标物体象素占全图象素比为ө， 因此该图像总的灰度级概率密度分布P(Z)可用下式表示： P(Z)= ӨP1(Z)+ (1－Ө)P2(Z)
• 设选用的灰度级门限为Zt，图像由亮背景上的暗 物体所组成，因此凡是灰度级小于Zt的象素被认 为是目标物，大于Zt的象素皆作为背景。
阈值的选取时阈值分割技术得关键，如果过高，则过多的目标点被 误归为背景；如果阈值过低，则会出现相反的情况。由此可见，阈值化 分割算法主要有两个步骤：
1) 确定需要的分割阈值；2) 将分割阈值与象素值比较以划分象素。
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：
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
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。
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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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ln P tH t/P t
Hw(t)iLt111piPt l
n pi 1Pt
11Pt iLt11(pi lnpi (1Pt)ln1(Pt))
ln1(Pt)(HHt)/(1Pt)
H (t) H w H B ln P t(1 P t) H P tt H 1 P H tt
使熵H(t)取最大值的t，即最佳门限
f (x, y)T
255 f (x, y)T
g 2 55
0
T
2 55
f
图像分割
(a)
(b)
(c)
(d)
(a) 原始图像； (b) 阈值T=91； (c) 阈值T=130； (d) 阈值T=4
图像分割 上 图(a)所示图像的直方图
图像分割
自动阈值的确定 1） P参数法（用于目标所占图象面积已知的情况）
设图像f(i,j)中目标所占的面积s0与图像面积s之比为 P=s0/s，则背景所占面积比为 1-P=(s-s0)/s。
设低灰度值为背景，高灰度值为目标。如果统计图象 f(i,j)灰度值不大于某一灰度t的像元数和图像总像元数之比为 1-p时，则以t为阈值，按照下式就可将目标从图象中分割出 来。
0 f(i,j)t g(i,j) 1 f(i,j)t
图像理解：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联系，并得出对图 像内容含义的理解以及对原来客观场景的解释， 从 而指导决策.
图像分割
图像分析的大致步骤：
①把图像分成不同的区域或把不同的对象分开： ②找出分开的各区域的特征； ③识别图像中要找的对象或对图像分类； ④对不同区域进行描述或找出不同区域的相互联系，进而
i0
门限t ：目标W、 背景B，[0，t]的分布和[t+1,L–1]的分布
为 B: p0 , p1,, pt
Pt Pt
Pt
W: pt1 , pt2 , pL1 1Pt 1Pt 1Pt
t
Pt pi i0
t
Ht pi lnpi i0
图像分割每个分布对应的熵分别为HW(t)和HB(t)
H B(t)i t0P ptilnP pti P 1t i t0(piln pipiln P t)
提取有效的属性； 寻求更好的分割途径和分割质量评价体系；
分割自动化。
图像分割
三、区域分割法（阈值法）
依据：
属于同一区域的像元应具有相同或相似的属 性，不同区域的像元属性不同。
任务：
寻求具有代表性的属性（如灰度） 确定属性的阈值
图像分割
1、简单图像的阈值分割
简单： 只具有两类区域
g(x, y) 0
C2 : f(i,j)>t, 象元数：w2 灰度均值:m2 均方差：22
组内方差为
w2=w112 + w222
组间方差为
B2 = w1(m1-m)2+w2(m2-m)2=w1w2(m1-m2)2
分析：组内方差越小，则组内象素越相似；
组间方差越大，则两组的差别越大。
结论：B2/w2 的值越大，分割效果越好。
条件③：属于同一个区域中的象素应该具有某些相同特性。 条件④：在分割结果中属于不同区域的象素应该具有一些不
同的特性。 条件⑤：分割结果中同一个子区域内的任两个象素在该子区
域内互相连通，或者说分割得到的区域是一个连通 组元。
图像分割
按分割途径分类：
1）区域分割 （相似性、不连续性）从图像出发，按“有 意义”的属性一致的原则，确定每个像元的归 属区域，形成一个区域图。这种方法目前占主 导地位。
2）基于边缘提取的分割法 （不连续性） 先提取区域边界， 再确定边界限定的区域。
3）区域增长（相似性） 从像元出发（种子），按“有意 义”的属性一致的原则，将邻域中满足相似性 准则的连通像元聚集成区域 。
4）分裂—合并法 综合利用上述两种方法，既存在图像的
划分，又有像元的合并。
图像分割
今后主要的研究方向
法
图像分割
3)全局门限处理法
以直方图视觉为基础，试探性 （1）选择一个t 的初始估计值（通常选平均灰度
值） （2）阈值t 将图像分为c1、c2两部分 （3）计算区域c1、c2中所有象素平均值m1 、 m2 （4）计算新的阈值 t=(m1+ m2)/2 （5）重复步骤（2）到（4），直到逐次迭代所得
的t值之差小于事先定义的参数。
图像分割
（美国国家标准技术研究所提供）
图像分割 4）最大类间方差法（otsu方法）
假定：图像f(i,j)的灰度区间为[0，L-1]，选择一阈值t 将图像的 象元分为c1、c2两组。
图像总象元数：w1+w2 灰度均值：m=(m1w1+m2w2)/(w1+w2)
C1 : f(i,j)<t, 象元数：w1 灰度均值:m1 均方差：12
图像分割
一、图像分割概述
图像分割
在对图形的研究与应用中，人们往往对图像中的某些部 分感兴趣——目标或对象(一般对应于图像中特定的、具有 独特性质的区域)。
图像处理：着重图像之间进行变换以改善图像的视觉效果。
图像分析：图像中感兴趣的目标进行分割， 纹理、形状等 特征的提取、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。
应用场合：图纸和公文图象中对象面积可估计
图像分割
2）状态法（峰谷法）
统计图像的灰度直方图，若其直方图呈双峰且有明显的 谷，则将谷所对应的灰度值t作为阈值。
g(i,j) 1 0
f(i,j)t f(i,j)t
适用于：目标和背景的灰度差较大，有明显谷的情况。
改进：可采用灰度加权产生新的直方图，得到更大的峰 谷比。
措施：改变 t 的取值，使B2/w2 最大所对应的t 就是阈值。
缺点：它不能反映图像的几何结构，有时判断标准与人的视觉 不一致。
图像分割
5） 最佳熵自动门限法
基本思想：选择阈值使前景和背景的两个灰度级分 布的有效信息为最大。
Shannon熵：灰度范围在[0，L–1]的图像，其熵
为
L1
H pi lnpi
找出相似结构或将相关区域连成一个有意义的结构。
相互连通的、有一致属性的像元的结合 图像中层描述的符号
图像分割
图像分割
图像分割
解释：
条件①：在对一幅图象的分割结果中全部子区域的总和（并 集）应能包括图象中所有象素（就是原图象）。
条件②：在分割结果中各个子区域是互不重叠的，或者说在 分割结果中一个象素不能同时属于两个区域。
Hw(t)iLt111piPt l
n pi 1Pt
11Pt iLt11(pi lnpi (1Pt)ln1(Pt))
ln1(Pt)(HHt)/(1Pt)
H (t) H w H B ln P t(1 P t) H P tt H 1 P H tt
使熵H(t)取最大值的t，即最佳门限
f (x, y)T
255 f (x, y)T
g 2 55
0
T
2 55
f
图像分割
(a)
(b)
(c)
(d)
(a) 原始图像； (b) 阈值T=91； (c) 阈值T=130； (d) 阈值T=4
图像分割 上 图(a)所示图像的直方图
图像分割
自动阈值的确定 1） P参数法（用于目标所占图象面积已知的情况）
设图像f(i,j)中目标所占的面积s0与图像面积s之比为 P=s0/s，则背景所占面积比为 1-P=(s-s0)/s。
设低灰度值为背景，高灰度值为目标。如果统计图象 f(i,j)灰度值不大于某一灰度t的像元数和图像总像元数之比为 1-p时，则以t为阈值，按照下式就可将目标从图象中分割出 来。
0 f(i,j)t g(i,j) 1 f(i,j)t
图像理解：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联系，并得出对图 像内容含义的理解以及对原来客观场景的解释， 从 而指导决策.
图像分割
图像分析的大致步骤：
①把图像分成不同的区域或把不同的对象分开： ②找出分开的各区域的特征； ③识别图像中要找的对象或对图像分类； ④对不同区域进行描述或找出不同区域的相互联系，进而
i0
门限t ：目标W、 背景B，[0，t]的分布和[t+1,L–1]的分布
为 B: p0 , p1,, pt
Pt Pt
Pt
W: pt1 , pt2 , pL1 1Pt 1Pt 1Pt
t
Pt pi i0
t
Ht pi lnpi i0
图像分割每个分布对应的熵分别为HW(t)和HB(t)
H B(t)i t0P ptilnP pti P 1t i t0(piln pipiln P t)
提取有效的属性； 寻求更好的分割途径和分割质量评价体系；
分割自动化。
图像分割
三、区域分割法（阈值法）
依据：
属于同一区域的像元应具有相同或相似的属 性，不同区域的像元属性不同。
任务：
寻求具有代表性的属性（如灰度） 确定属性的阈值
图像分割
1、简单图像的阈值分割
简单： 只具有两类区域
g(x, y) 0
C2 : f(i,j)>t, 象元数：w2 灰度均值:m2 均方差：22
组内方差为
w2=w112 + w222
组间方差为
B2 = w1(m1-m)2+w2(m2-m)2=w1w2(m1-m2)2
分析：组内方差越小，则组内象素越相似；
组间方差越大，则两组的差别越大。
结论：B2/w2 的值越大，分割效果越好。
条件③：属于同一个区域中的象素应该具有某些相同特性。 条件④：在分割结果中属于不同区域的象素应该具有一些不
同的特性。 条件⑤：分割结果中同一个子区域内的任两个象素在该子区
域内互相连通，或者说分割得到的区域是一个连通 组元。
图像分割
按分割途径分类：
1）区域分割 （相似性、不连续性）从图像出发，按“有 意义”的属性一致的原则，确定每个像元的归 属区域，形成一个区域图。这种方法目前占主 导地位。
2）基于边缘提取的分割法 （不连续性） 先提取区域边界， 再确定边界限定的区域。
3）区域增长（相似性） 从像元出发（种子），按“有意 义”的属性一致的原则，将邻域中满足相似性 准则的连通像元聚集成区域 。
4）分裂—合并法 综合利用上述两种方法，既存在图像的
划分，又有像元的合并。
图像分割
今后主要的研究方向
法
图像分割
3)全局门限处理法
以直方图视觉为基础，试探性 （1）选择一个t 的初始估计值（通常选平均灰度
值） （2）阈值t 将图像分为c1、c2两部分 （3）计算区域c1、c2中所有象素平均值m1 、 m2 （4）计算新的阈值 t=(m1+ m2)/2 （5）重复步骤（2）到（4），直到逐次迭代所得
的t值之差小于事先定义的参数。
图像分割
（美国国家标准技术研究所提供）
图像分割 4）最大类间方差法（otsu方法）
假定：图像f(i,j)的灰度区间为[0，L-1]，选择一阈值t 将图像的 象元分为c1、c2两组。
图像总象元数：w1+w2 灰度均值：m=(m1w1+m2w2)/(w1+w2)
C1 : f(i,j)<t, 象元数：w1 灰度均值:m1 均方差：12
图像分割
一、图像分割概述
图像分割
在对图形的研究与应用中，人们往往对图像中的某些部 分感兴趣——目标或对象(一般对应于图像中特定的、具有 独特性质的区域)。
图像处理：着重图像之间进行变换以改善图像的视觉效果。
图像分析：图像中感兴趣的目标进行分割， 纹理、形状等 特征的提取、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。
应用场合：图纸和公文图象中对象面积可估计
图像分割
2）状态法（峰谷法）
统计图像的灰度直方图，若其直方图呈双峰且有明显的 谷，则将谷所对应的灰度值t作为阈值。
g(i,j) 1 0
f(i,j)t f(i,j)t
适用于：目标和背景的灰度差较大，有明显谷的情况。
改进：可采用灰度加权产生新的直方图，得到更大的峰 谷比。
措施：改变 t 的取值，使B2/w2 最大所对应的t 就是阈值。
缺点：它不能反映图像的几何结构，有时判断标准与人的视觉 不一致。
图像分割
5） 最佳熵自动门限法
基本思想：选择阈值使前景和背景的两个灰度级分 布的有效信息为最大。
Shannon熵：灰度范围在[0，L–1]的图像，其熵
为
L1
H pi lnpi
找出相似结构或将相关区域连成一个有意义的结构。
相互连通的、有一致属性的像元的结合 图像中层描述的符号
图像分割
图像分割
图像分割
解释：
条件①：在对一幅图象的分割结果中全部子区域的总和（并 集）应能包括图象中所有象素（就是原图象）。
条件②：在分割结果中各个子区域是互不重叠的，或者说在 分割结果中一个象素不能同时属于两个区域。