第七章图像分割
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
图像分割与特征提取 ppt课件
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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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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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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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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。
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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
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。
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。
数字图像处理总复习(14)(1)
2.图像锐化与图像平滑有何区别与联系？
第三章 （不考计算题） 频域滤波的物理含义 傅立叶变换性质 频域滤波的基本方法
第四章 灰度基本变换（线形、非线性） 直方图处理（定义、直方图规定化、均衡化） 算术逻辑运算（帧差分，帧平均） 空间滤波（均值、中值、KNN） 同态滤波（滤波流程） 边缘检测（一阶，二阶，循环卷积） 图像锐化与图像平滑 真彩色图像处理与伪彩色图像处理
第一章图像数字图像处理灰度图像的概念图像工程定义分类图像的表达图像文件格式bmp文件第二章视觉感知要素图像采样和量化颜色模型像素之间的基本关系邻接连通距离度量第三章不考计算题频域滤波的物理含义傅立叶变换性质频域滤波的基本方法第四章灰度基本变换线形非线性直方图处理定义直方图规定化均衡化算术逻辑运算帧差分帧平均空间滤波均值中值knn同态滤波滤波流程边缘检测一阶二阶循环卷积图像锐化与图像平滑真彩色图像处理与伪彩色图像处理第五章图像编码与压缩不考计算图像编码的基本概念图像编码的方法第六章图像恢复颜色模型第七章图像分割图像的阈值分割图像的梯度分割图像边缘检测第八章目标的表达和描述目标表达目标的描述第九章形态学运算膨胀腐蚀开运算闭运算?除电磁波谱图像外按成像来源进行划分的话常见的计算机图像还包三种类型
8. 直方图修正有哪两种方法？二者有何主要区别于 联系？
方法：直方图均衡化和直方图规定化。
区别：直方图均衡化得到的结果是整幅图对比度的增 强，但一些较暗的区域有些细节仍不太清楚，直方图 规定化处理用规定化函数在高灰度区域较大，所以变 换的结果图像比均衡化更亮、细节更为清晰。联系： 都是以概率论为基础的，通过改变直方图的形状来达 到增强图像对比度的效果。
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；
图像分割算法的原理及实现
图像分割算法的原理及实现图像分割是一种将图像按照某种特定的准则进行拆分的技术，它被广泛应用于计算机视觉领域中的目标定位、图像识别以及医疗领域的病变检测等领域。
图像分割算法的实现要点包括图像特征提取、分割方法选择、分割效果评估等内容。
本文将从原理和实现两个层面对图像分割算法进行深入讲述。
一、图像分割算法原理的概述1.1 图像分割算法的基本原理图像分割是将图像按照其特征和相似性划分为若干个具有这些特征的部分的过程。
通常情况下，图像分割的基本原理是：首先通过预处理将图像中的噪声去除或减小，再进行特征提取来识别图像中感兴趣的目标或区域；接着根据预先设定的分割方法将图像划分为若干个子目标或子区域。
1.2 图像分割算法基本分类按照分割策略，图像分割算法可分为以下三类。
1.2.1 基于阈值的图像分割算法基于阈值的图像分割算法，是将图像根据像素值的分布情况进行分割。
分割时，选择一个阈值，通过枚举阈值的不同取值，找到最佳分割点，将图像分成两个子区域。
此类方法实现简单，但对于复杂场景和多目标识别效果会比较差。
1.2.2 基于区域的图像分割算法这类方法首先根据图像特征将图像中不同的区域分割出来，再通过分割区域外的连续边界将相邻区域进行合并。
1.2.3 基于边缘处理的图像分割算法这类方法首先对图像中的边缘进行检测，再根据边缘连接将图像区域划分为不同的部分。
此类方法对噪声敏感较小，但对于曲线和空间位置的变化比较大的图像难以处理。
二、图像分割算法实现的方法和技术2.1 图像特征提取在实现图像分割的过程中，需要对图像进行特征提取。
主要有以下两种方法。
2.1.1 基于像素点的特征提取方法这种方法主要是根据像素点的位置、颜色等特征进行分割。
其中，像素点的位置是指在图像中的坐标位置，而像素点的颜色是指在图像中的颜色属性。
2.1.2 基于图像区域的特征提取方法这种方法是根据不同区域的纹理、形状或颜色等进行分割。
该方法常用的特征提取技术包括SIFT、SURF、LBP等。
(完整版)天津理工大学《数字图像处理》数字图像处理复习题2
第一章引言一.填空题1. 数字图像是用一个数字阵列来表示的图像。
数字阵列中的每个数字，表示数字图像的一个最小单位，称为像素2.像增强等；二是从图像到非图像的一种表示，如图像测量等。
5. 数字图像处理包含很多方面的研究内容。
其中，图像重建的目的是根据二维平面图像数据构造出三维物体的图像。
二.简答题1. 数字图像处理的主要研究内容包含很多方面，请列出并简述其中的4种。
①图像数字化：将一幅图像以数字的形式表示。
主要包括采样和量化两个过程。
②图像增强：将一幅图像中的有用信息进行增强，同时对其无用信息进行抑制，提高图像的可观察性。
③图像的几何变换：改变图像的大小或形状。
④图像变换：通过数学映射的方法，将空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进行分析。
如傅利叶变换等。
⑤图像识别与理解：通过对图像中各种不同的物体特征进行定量化描述后，将其所期望获得的目标物进行提取，并且对所提取的目标物进行一定的定量分析。
2. 什么是图像识别与理解？图像识别与理解是指通过对图像中各种不同的物体特征进行定量化描述后，将其所期望获得的目标物进行提取，并且对所提取的目标物进行一定的定量分析。
比如要从一幅照片上确定是否包含某个犯罪分子的人脸信息，就需要先将照片上的人脸检测出来，进而将检测出来的人脸区域进行分析，确定其是否是该犯罪分子。
5. 简述图像几何变换与图像变换的区别。
①图像的几何变换：改变图像的大小或形状。
比如图像的平移、旋转、放大、缩小等，这些方法在图像配准中使用较多。
②图像变换：通过数学映射的方法，将空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进行分析。
比如傅里叶变换、小波变换等。
第二章图像的基本概念一.填空题1. 量化可以分为均匀量化和非均匀量化两大类。
2. 采样频率是指一秒钟内的采样次数。
3. 图像因其表现方式的不同，可以分为连续图像和离散图像两大类。
3.5. 对应于不同的场景内容，一般数字图像可以分为二值图像、灰度图像和彩色图像三类。
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
数字图像处理-SJTUMediaLab-上海交通大学
第七章 图像分割-3
Digital Image Processing
引言
人们观察景物时，所看到的是一个个物体。
数字图像处理设法把图像分成像素集合，每个集合代表一 个物体。
上海交通大学 图像通信与网络工程研究所 第七章 图像分割-4
Digital Image Processing
引言
图像分割的目的：
数字图像处理
Digital Image Processing
主讲：张重阳
上海交通大学图像通信与网络工程研究所
Email ：sunny_zhang@ 上海交通大学图像通信研究所
Digital Image Processing
上海交通大学 图像通信与网络工程研究所
第七章 图像分割-2
把图像分解成构成它的部件和对象；
有选择性地定位感兴趣对象在图像中的位置和范围。
上海交通大学 图像通信与网络工程研究所
第七章 图像分割-5
Digital Image Processing
本章概述
相关章节的关系：
增强/复原：输出的是“质量有提高”的数字图象，目的在于看得
“更清楚”；
压缩/变换：为了更有效地传输、存储； 分割/描述：输出的是目标的特性，是对图象的描述。
原来仅用一个特征：“灰度值”，在一维特征空间里分类。 若再加一个“特征”，根据二个特征共同来判别更好，因为二维特征空间分类，类别 可分离性↑
问题：另一维是什么特征？它和空间信息有关
上海交通大学 图像通信与网络工程研究所 第七章 图像分割-11
（2）可变门限
（3）利用空间信息进行门限选择
Digital Image Processing
灰度门限
《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。
西安电子科技大学数字图像处理知识点复习大纲
达
描 述
边缘线（边界）的链码跟踪/边界周长和面积求法
区域表达
空间占有数组/四叉树/骨架
第八章 目标表达和描述
1、掌握掌握目标物边界的链码表示（链码，归一化链码，微分码或差分 码， 归一化差分码或形状数，注意各种链码的特点，平移不变性？唯一 性？)、区域的四叉树描述（注意会画四叉树及其相反过程，细化）。 2、 了解图象像素间的基本关系、目标物边界的描述、目标物的区域描 述，图像的几何特征。
1、掌握图像的数据冗余、编码模型、无损压缩编码、预测编码原理及小 于3阶的最优预测器的设计；
2、了解图像压缩的原因与方法分类、保真度准则及正交变换编码原理， 小波变换编码的基本思想与特点及编码中需要解决的问题。
第七章 图像分割
1、掌握掌握图像分割的依据、边缘点检测的原理和几种常用的点检测算 子及其特点、掌握Hough变换法检测直线的原理和过程、掌握四叉树分裂 合并法的过程。 2、了解图像分割的定义和方法、边缘线跟踪的方法、门限化分割和区域 分割的原理和方法。 (注意边缘检测模板与平滑锐化模板的区别)
绪
图象处理、分析、理解三层次
图象技术
论
存储 采集
显示 通信 处理
图象 系统 构成
瞳孔/晶状体/视细胞/成象过程
人眼机理
人眼的亮度感觉及亮度对比度
亮度视觉
光的三基色/颜色三基色
亮度/色度(色调/饱和度)
颜色视觉
颜色模型(RGB/HSI)
图
(均匀/非均匀)采样和量化/分辨率变化的影响
象 基
础
邻域/连通性(连接/连通)/毗邻/ 通路/距离定义/DE距离/D4距离
点处理
方法
包括 图像求反、增强对比度、
数字图像处理~图像分割
2 -1 -1 -1 2 -1 -1 -1 2
水平模板
45度模板
垂直模板 135度模板
线检测
用4种模板分别计算
R水平 = -6 + 30 = 24 R45度 = -14 + 14 = 0 R垂直 = -14 + 14 = 0 R135度 = -14 + 14 = 0
从这些值中寻找绝对值最大值，确定当前点更加接 近于该模板所对应的直线
阶跃型
凸缘型
房顶型
边缘检测
边缘上的这种变化可以通过微分算子进行检测：
一阶导数：通过梯度来计算 二阶导数：通过拉普拉斯算子来计算
边界图像 截面图
边缘检测
一阶导数：用梯度算子来计算
特点：对于亮的边，边的变化起点是正的，结束是负 的。对于暗边，结论相反。常数部分为零。 用途：用于检测图像中边的存在
边缘检测
（2）该滤波器采用拉普拉斯算子可以减少计算量。
在具体实现 f x, y 与 2G 之间的卷积运算时：
（a）取一个N×N的窗口，通常，N 3 时，检测效果较好。 (b) 窗口模板内各系数之和为0。
原始图像
平滑后的边缘检测举例
水平梯度部分
垂直梯度部分
组合得到边缘图像
Laplacian 边缘检测
对于图像信号，Marr提出先
用高斯函数进行平滑：
G x, y,
1
e
1 2
2
x2 y2
2 2
对图像进行线性平滑，在数 学上是进行卷积。
gx, y Gx, y, f x, y
由于边缘点是图像中灰度值变化剧烈的地方，这种图像强度的突变将在一阶导数中产 生一个峰，或等价于二阶导数中产生一个零交叉点，而沿梯度方向的二阶导数是非线 性的，计算较为复杂。Marr提出用拉普拉斯算子来替代，即用下式的零交叉点作为边 缘点。
数字图像处理 复习题 -习题3-分割锐化-形态学处理-色系
第七章图像的锐化、分割一.填空题1. 图像微分增强了边缘和其它突变的信息。
（填“增强”或“削弱”）2. 图像微分削弱了灰度变化缓慢的信息。
（填“增强”或“削弱”）3. 图像微分算子能用在边缘检测中。
（填“能”或“不能”）4. 依照分割时所依据的图像特性不同，图像分割方法大致可以分为阈值分割、边界分割方法和区域提取方法三大类。
5. 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。
二.简答题1. 图像中的细节特征大致有哪些？一般细节反映在图像中的什么地方？答：. 图像的细节是指画面中的灰度变化情况，包含了图像的孤立点、细线、画面突变等。
孤立点大都是图像的噪声点，画面突变一般体现在目标物的边缘灰度部分。
2. 一阶微分算子与二阶微分算子在提取图像的细节信息时，有什么异同？答：一阶微分算子获得的边界是比较粗略的边界，反映的边界信息较少，但是所反映的边界比较清晰；二阶微分算子获得的边界是比较细致的边界。
反映的边界信息包括了许多的细节信息，但是所反映的边界不是太清晰。
第八章二值及形态学处理一.填空题1. 对二值图像进行分析时，我们将相互连接在一起的像素值全部为1的像素点的集合称为一个__连通域__。
2. 如果当前点像素值为1，其四近邻像素中至少有一个点像素值为1，即认为存在两点间的通路，称之为__四连接__。
3. 如果当前点像素值为1，其八近邻像素中至少有一个点像素值为1，即认为存在两点间的通路，称之为__八连接__。
4. 形态学处理中最基本的运算是腐蚀与膨胀。
其中，__腐蚀__通常在去除小颗粒以及消除目标物之间的粘连是非常有效的。
__膨胀_通常用以填补目标物中存在的某些空洞。
5. 开运算是使用同一个结构元素对图像先__腐蚀__再进行膨胀的运算。
6. 闭运算是使用同一个结构元素对图像先_膨胀_再进行腐蚀的运算。
二.判断题1. 膨胀是将与目标区域接触的背景点合并到该目标物中，使目标边界向外扩张的处理。
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图 像 分 割
预处理
图像分割
特征提取
对象识别
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第 七 章
§7.1 图像分割引言
三. 图像理解： 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 出对原始客观场景的解释，从而指导和规划行动。 四. 区域： 区域： 是指相互连通的、有一致属性的像素的集合。 它是一个方便的、很好的图像中层描述符号，是 对图像模型化和进行高层理解的基础。为了辨识 和分析目标，需要将它们分离提取出来，在此基 础上才有可能对目标进一步分析。
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图 像 分 割
第 七 章
边界分割法(边缘检测 边缘检测) §7.2 边界分割法 边缘检测)
阶跃状和屋顶状边缘其邻近 灰度方向导数变化情况
边 缘 图 像 分 割 灰度变化曲线 曲线一阶导数 曲线二阶导数 遥感信息工程学院
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第 七 章
边界分割法(边缘检测 边缘检测) §7.2 边界分割法 边缘检测)
图 像 分 割
∇ = (∂f / ∂x)2 +(∂f / ∂y)2 f
近似为： ∇ ≈ (∂f / ∂ ) +(∂f / ∂ ) f x y 或：
∇ ≈ M [ (∂f / ∂x), (∂f / ∂y) ] f ax
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第 七 章
边界分割法(边缘检测 边缘检测) §7.2 边界分割法 边缘检测)
图 像 分 割
二阶微分
截面图 遥感信息工程学院
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第 七 章
边界分割法(边缘检测 边缘检测) §7.2 边界分割法 边缘检测)
一．梯度算子 对阶跃状边缘，在边缘点处一阶导数有极值，因此 可计算每个像素处的梯度来检测边缘点。 1. 梯度的定义式及其简化计算: 函数f(x,y)在(x,y)处的梯度为一个向量： 计算这个向量的大小为：
算子梯度计算： 设图像f,模板为Wk(k=1,2,…,8),则边缘 强度在(x,y)处为(以·表示点乘): E(x,y)=Max{W1·f, W2·f …W8·f }= Wi·f 方向为i模板方向。 下例中几种梯度算子检测出的边缘二值图表 明3X3的算子比2X2的算子边缘检测能力强， 且抗噪性能好。
图 像 分 割
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第 七 章
§7.1 图像分割引言
图象分割的定义: 图象分割的定义: 图象分割是将图象空间 R 划分为 n 个互不重叠的区域
图 像 分 割
其中 P(Ri)为作用于 Ri 中所有象素的相似性 逻辑谓词。
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第 七 章
§7.1 图像分割引言
六. 图像分割的基本思路 –从简到难，逐级分割。 –控制背景环境，降低分 割难度。 –把焦点放在增强感兴趣 对象，缩小不相干图像 成分的干扰上。
图 像 分 割
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第 七 章
§7.1 图像分割引言
七. 图像分割的基本策略 –分割算法基于灰度值的两个基本特性：不连 续性和相似性。 –检测图像像素灰度级的不连续性，找到点、 线（宽度为1）、边（不定宽度）。先找边， 后确定区域。
图 像 分 割
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第 七 章
§7.1 图像分割引言
图 像 分 割
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第 七 章
边界分割法(边缘检测 边缘检测) §7.2 边界分割法 边缘检测)
梯度算子特点： 3. 梯度算子特点： 一阶微分：用梯度算子来计算
• 特点：对于亮的边，边的变化起点是正的，结束是 负的。对于暗边，结论相反。常数部分为零。 • 用途：用于检测图像中边的存在
– 检测图像像素的灰度值的相似性，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。
图 像 分 割
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第 七 章
§7.1 图像分割引言
八.分割算法的大致分类（共五类） 分割算法的大致分类（共五类） 1) 对图象特征空间做分类的方法
图 像 分 割
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第 七 章
模板表示:
一阶差分
-1 1
二阶差分
-1 1
1 -2 1
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1 -2 1
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第 七 章
边界分割法(边缘检测 边缘检测) §7.2 边界分割法 边缘检测)
梯度的大小代表边缘的强度，梯度方向与边缘走 向垂直。 2. 检测边缘点： 检测边缘点： 1) 计算梯度图像； 2) 选取适当的阈值T，对梯度图像进行二值化； 当∇f (x，y)≥T时，令∇f (x，y)＝l，则为阶 跃状边缘点。否则∇f (x，y)＝0，形成一幅边 缘二值图像。
图 像 分 割
Prewitt算子特点 算子特点: 3) Prewitt算子特点: Prewitt算子检测边缘点的同时能抑制噪声的影响。 遥感信息工程学院
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第 七 章
边界分割法(边缘检测 边缘检测) §7.2 边界分割法 边缘检测)
Sobel算子 2. Sobel算子 1) 算子思想: Sobel在Prewitt算子的基础上，对4—邻域采用带权的方 法计算差分。 2) Sobel算子对应的模板:
3×3Kirsch算子的八方向模板 Kirsch算子的八方向模板
-5 3 -5 0 图 像 分 割 -5 3 3 3 3 3 3 3 3 3 -5 0 3 3 3 3 3 3 0 3 -5 -5 -5 -5 -5 -5 3 0 3 3 3 3 3 3 3 3 0 -5 3 -5 -5 -5 -5 3 -5 0 3 3 3 3
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第 七 章
§7.1 图像分割引言
一.图像处理： 图像处理： –着重强调在图像之间进行变换以改善图像的 视觉效果。 图像分析的概念： 二.图像分析的概念： –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，即从图像中提取信息的技术。 图像分析系统的基本构成
图 像 分 割
二阶微分：通过拉普拉斯来计算
• 特点：二阶微分在亮的一边是正的，在暗的一边是 负的。常数部分为零。 • 用途： 1）二次导数的符号，用于确定边上的像素是在 亮的一边，还是暗的一边。 2）0跨越，确定边的准确位置 遥感信息工程学院
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第 七 章
边界分割法(边缘检测 边缘检测) §7.2 边界分割法 边缘检测)
边的检测
分割对象
图 像 分 割 分割对象
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第 七 章 -1 2 -1 图 像 分 割
边界分割法(边缘检测 边缘检测) §7.2 边界分割法 边缘检测)
-1 2 -1 -1 2 -1 1 5 1 1 5 1 -1 -1 2 1 5 1 -1 2 -1 1 5 1 2 -1 -1 1 5 1 -1 -1 -1 1 5 1 2 2 2 1 5 1 -1 -1 -1 1 5 1 2 -1 -1 1 5 1 -1 2 -1 -1 -1 2
梯度算子仅用最近邻像素的灰度计算，对噪声敏感，无 法抑制噪声的影响。 Roberts梯度算子 二．Roberts梯度算子 1.差分表达式如下： 图 像 分 割
∂f / ∂x = f (x +1 y +1 − f (x, y) , ) ∂f / ∂y = f (x +1 y) − f (x, y +1 , )
R1 = -6 + 30 = 24 R3 = -14 + 14 = 0
R2 = -14 + 14 = 0 R4 = -14 + 14 = 0
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第 七 章
边界分割法(边缘检测 边缘检测) §7.2 边界分割法 边缘检测)
边的检测 – 基本思想： 计算局部 微分算子
边界图像 一阶微分
四. 方向算子 1. 算法思想： 利用一组模板分别计算在不同方向上的差分 值，取其中最大的值作为边缘强度，而将与 之对应的方向作为边缘方向。 2. Kirsch（3×3）八方向模板: 各方向间的夹角为45°。
图 像 分 割
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第 七 章
边界分割法(边缘检测 边缘检测) §7.2 边界分割法 边缘检测)
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第 七 章
边界分割法(边缘检测 边缘检测) §7.2 边界分割法 边缘检测)
边缘: 边缘:是指图像中像素灰度有阶跃变化或屋顶状变 化的那些像素的集合。 边缘性质: 边缘性质:边缘能勾划出目标物体轮廓，使观察者 一目了然，包含了丰实的信息(如方向、形状等)， 是图像识别中抽取的重要属性。 边缘分类: 边缘分类:阶跃状和屋顶状两种。 阶跃状边缘位于两边的像素灰度值有明显不同 的地方； 屋顶状边缘位于灰度值从增加到减少的转折处。
§7.1 图像分割引言
2) 基于区域的方法（区域生长等）
图 像 分 割
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第 七 章
§7.1 图像分割引言
3) 基于边缘的方法（边缘检测/主动边缘） 4) 基于函数优化的方法（Bayesian等） 5) 综合考虑边缘
九.今后主要的研究方向 1）提取有效的属性； 2）寻求更好的分割途径和分割质量评价体系； 3）分割自动化。
图 像 分 割
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第 七 章
边界分割法(边缘检测 边缘检测) §7.2 边界分割法 边缘检测)
Prewitt和Sobel算子 三． Prewitt和Sobel算子
Prewitt算子 1. Prewitt算子 1) 算子思想: 在检测边缘的同时减少噪声的影响，Prewitt从加大边缘 检测算子的模板大小出发，由2×2扩大到3×3来计算 差分算子。 2) Prewitt算子对应的模板: Prewitt算子对应的模板: 算子对应的模板 -1 0 -1 0 -1 0 1 1 1 -1 -1 -1 0 0 0 1 1 1