图像分割ppt课件
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第七章 图像分割_PPT课件
•关键点
– 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
– 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ppt课件
*
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
*
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
*
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；
*
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。
*
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
*
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
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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。
图像分割第三讲课件
可以增加波峰的高度。 算法的实现： 1 )对图像进行梯度计算，得到梯度图像。 2)得到梯度值最大的那一部分(比如10%)的像素直方图。 3)通过直方图的谷底，得到阈值T。
另外，也可以用拉普拉斯算子不通过直方图，直接得到阈值，方法是使 用拉普拉斯算子过滤图像，将0跨越点对应的灰度值为阈值T。
3 最佳國值
四、区域分割
1 区域生长法——原理
✓将具有相似性质的像素集合起来构成区域。
✓先对每个需要分割的区域找一个种子像素作为生长的起点， 然后将种子像素周围邻域中与种子像素具有相同或相似性 质的像素合并到这一区域中。
✓将这些新像素当做新的种子像素继续进行上面的过程，直 到再没有满足条件的像素可被包括进来。这样一个区域就 长成了。
由结果可以看出， 本例原图像中存在 着三条曲线，两条 从顶端开始，一条 从中间开始。然 而，如果不用跟踪 法，只用一种阈值 d或t检测均不能得 到满意的结果。
注意：
. 检测和跟踪所选择的特征可以不是灰度级，而是其他反映局部性质的量， 例如对比度、梯度等。此外，每个点所对应的邻域也可以取其他的定义， 不一定是紧邻的下一行像素，稍远一些的领域也许对于弥合曲线的间隙 更有好处。
1 t1≤f(x,y)≤t2 g(x,y)=
0 其它
某种特殊情况下，高于阈值t的象素保持原灰度级，其它象素都 变为0，称为半阈值法，分割后的图像可表示为：
f(x,y) f(x,y)≥t g(x,y)=
0 其它
國值的选取：
1 双峰法國值单直方图分割法
60年代中期， Prewitt提出了直方图双峰法，即如果灰度级直方图呈 明显的双峰状，则选取两峰之间的谷底所对应的灰度级作为阈值。
1 图像二值化
设原始图像f(x,y)，以一定的准则在f(x,y)中找出一个合适的灰度值， 作为阈值t，则分割后的图像g(x,y)，可由下式表示：
另外，也可以用拉普拉斯算子不通过直方图，直接得到阈值，方法是使 用拉普拉斯算子过滤图像，将0跨越点对应的灰度值为阈值T。
3 最佳國值
四、区域分割
1 区域生长法——原理
✓将具有相似性质的像素集合起来构成区域。
✓先对每个需要分割的区域找一个种子像素作为生长的起点， 然后将种子像素周围邻域中与种子像素具有相同或相似性 质的像素合并到这一区域中。
✓将这些新像素当做新的种子像素继续进行上面的过程，直 到再没有满足条件的像素可被包括进来。这样一个区域就 长成了。
由结果可以看出， 本例原图像中存在 着三条曲线，两条 从顶端开始，一条 从中间开始。然 而，如果不用跟踪 法，只用一种阈值 d或t检测均不能得 到满意的结果。
注意：
. 检测和跟踪所选择的特征可以不是灰度级，而是其他反映局部性质的量， 例如对比度、梯度等。此外，每个点所对应的邻域也可以取其他的定义， 不一定是紧邻的下一行像素，稍远一些的领域也许对于弥合曲线的间隙 更有好处。
1 t1≤f(x,y)≤t2 g(x,y)=
0 其它
某种特殊情况下，高于阈值t的象素保持原灰度级，其它象素都 变为0，称为半阈值法，分割后的图像可表示为：
f(x,y) f(x,y)≥t g(x,y)=
0 其它
國值的选取：
1 双峰法國值单直方图分割法
60年代中期， Prewitt提出了直方图双峰法，即如果灰度级直方图呈 明显的双峰状，则选取两峰之间的谷底所对应的灰度级作为阈值。
1 图像二值化
设原始图像f(x,y)，以一定的准则在f(x,y)中找出一个合适的灰度值， 作为阈值t，则分割后的图像g(x,y)，可由下式表示：
医学图像分割介绍说明课件
详细描述
图像质量与噪声问题
VS
人体解剖结构复杂且动态变化，对医学图像分割提出了更高的要求。
详细描述
人体不同器官和组织具有不同的形态和结构，且在疾病状态下会发生形态和密度的变化。此外，人体内部各部位之间也存在相互遮挡和干扰的情况，这使得准确识别和分割医学图像变得更为困难。
总结词
复杂的解剖结构与动态变化
早期的医学图像分割主要依靠手工绘制，费时费力且精度不高。
早期阶段
随着计算机技术的发展，开始出现基于阈值、区域生长等简单的自动分割方法。
初级阶段
随着机器学习和深度学习技术的兴起，医学图像分割精度得到大幅提升，成为当前研究的热点领域。
发展阶段
未来医学图像分割技术将朝着更高精度、更自动化、更智能化的方向发展，为医疗健康事业提供更多可能性。
未来展望
医学图像分割的历史与发展
02
CHAPTER
医学图像分割技术
总结词
简单、快速、对图像质量要求高
详细描述
基于阈值的分割方法是最简单的图像分割方法之一，通过设定一个阈值将图像分为前景和背景两部分。该方法计算速度快，但对图像质量要求较高，对于灰度不均匀、噪声较多的医学图像分割效果较差。
基于阈值的分割方法
数据标注与训练样本不足
05
CHAPTER
医学图像分割的未来展望
跨模态医学图像分割是指将不同模态的医学图像进行分割，以提供更全面的医学信息。
随着医学影像技术的不断发展，不同模态的医学图像（如X光、CT、MRI等）被广泛应用于临床诊断和治疗。跨模态医学图像分割技术可以将这些不同模态的图像进行融合，对病变组织和器官进行更精确的分割，为医生提供更全面的医学信息，提高诊断和治疗的准确性和可靠性。
图像质量与噪声问题
VS
人体解剖结构复杂且动态变化，对医学图像分割提出了更高的要求。
详细描述
人体不同器官和组织具有不同的形态和结构，且在疾病状态下会发生形态和密度的变化。此外，人体内部各部位之间也存在相互遮挡和干扰的情况，这使得准确识别和分割医学图像变得更为困难。
总结词
复杂的解剖结构与动态变化
早期的医学图像分割主要依靠手工绘制，费时费力且精度不高。
早期阶段
随着计算机技术的发展，开始出现基于阈值、区域生长等简单的自动分割方法。
初级阶段
随着机器学习和深度学习技术的兴起，医学图像分割精度得到大幅提升，成为当前研究的热点领域。
发展阶段
未来医学图像分割技术将朝着更高精度、更自动化、更智能化的方向发展，为医疗健康事业提供更多可能性。
未来展望
医学图像分割的历史与发展
02
CHAPTER
医学图像分割技术
总结词
简单、快速、对图像质量要求高
详细描述
基于阈值的分割方法是最简单的图像分割方法之一，通过设定一个阈值将图像分为前景和背景两部分。该方法计算速度快，但对图像质量要求较高，对于灰度不均匀、噪声较多的医学图像分割效果较差。
基于阈值的分割方法
数据标注与训练样本不足
05
CHAPTER
医学图像分割的未来展望
跨模态医学图像分割是指将不同模态的医学图像进行分割，以提供更全面的医学信息。
随着医学影像技术的不断发展，不同模态的医学图像（如X光、CT、MRI等）被广泛应用于临床诊断和治疗。跨模态医学图像分割技术可以将这些不同模态的图像进行融合，对病变组织和器官进行更精确的分割，为医生提供更全面的医学信息，提高诊断和治疗的准确性和可靠性。
医学图像分割介绍课件
区域生长分割
分割和特征提取方法中存在的问题
在图像的获取和特征提取过程中会产生不同程度的 噪声，使得提取到的特征点位置存在一定的误差， 要使一幅图像中的特征点精确匹配另一幅图像中的 特征点是很困难的； 从两幅图像中提取到的图像特征点集数目是不等的， 确定它们之间的对应关系较难； 一幅图像中的某些特征点在另一幅图像中没有相 对应的特征点，即存在着出界点； 特征点集之间的变换可能是刚性的，也可能是非刚 性的。
医学图像分割
基于边缘 利用区域之间差异性
并行微分算子 曲面拟合法 基于边界曲线拟合的方法 串行边界查找
阈值分割
阈值分割是最常见的一种分 割方法。它基于对灰度图像 的一种假设：目标或背景内 的相邻象素间的灰度值是相 似的，但不同目标或背景的 象素在灰度上有差异，反映 在图像的直方图上，不同目 标和背景则对应不同的峰。 选取的阈值应位于两个峰之 间的谷，从而将各个峰分开
阈值分割
CT图像 中皮肤 骨骼的 分割
阈值分割
阈值分割的优点 简单，常作为预处理方法 阈值分割的缺点
➢ 不适用于多通道图像 ➢ 不适用于特征值相差不大的图像 ➢ 不适用于各物体灰度值有较大重叠的图 ➢ 对噪声和灰度不均匀敏感
阈值分割
阈值分割的改进
•利用像素邻域的局部信息：基于过渡区的方法 •利用像素点空间位置：变化阈值法 •结合局部灰度 •结合连通信息 •基于是一项十分困难的任务， 至今仍然没有获得圆满的解决。
图像分割方法的分类
基于区域的分割方法 基于边缘的分割方法 结合区域与边界信息的方法 图谱引导（Atlas-guided）方法 基于模糊集理论的方法 基于神经网络的方法 基于数学形态学的方法
医学图像分割
基于区域 利用区域之间相似度
医学图像分割介绍课件
01
02
阈值分割对噪声较为敏感，噪声的存在可能会影响分割效果。
抗噪性能差
考虑区域特征
基于区域的分割方法考虑了像素间的空间关系和区域内的特征相似性，通过将具有相似性质的像素聚合成一个区域来图像质量的要求较低，适用于目标与背景差异不明显、光照不均匀、噪声较多的情况。
计算复杂度高
基于区域的分割方法通常需要迭代或动态规划来计算最优解，计算复杂度较高，耗时较长。
VS
利用边缘信息
基于边缘的分割方法利用图像中不同区域间的边缘信息进行分割，通过检测和跟踪边缘来实现图像分割。
对噪声敏感
基于边缘的分割方法对噪声较为敏感，噪声的存在可能会干扰边缘检测和跟踪。
对细节保留较好
基于阈值的分割方法
随着技术的发展，基于区域的分割方法逐渐兴起，如区域生长、分裂合并等。
基于区域的分割方法
利用图像中的边缘信息进行分割，如Canny边缘检测等。
基于边缘的分割方法
近年来，基于模型的分割方法成为研究热点，如水平集方法、变分法等。
基于模型的分割方法
02
CHAPTER
医学图像分割的基本原理
由于设备性能、采集参数等因素，医学图像中可能出现伪影。这些伪影可能导致图像分割算法误判，影响分割精度。
伪影
噪声
人体器官会随着呼吸、心跳等生理活动而发生动态变化，这要求图像分割算法能够适应这种变化，并准确地进行分割。
病变组织如肿瘤的生长、扩散等，也会导致图像的动态变化。分割算法需要能够识别并处理这些变化。
动态生理变化
病变组织的动态变化
05
CHAPTER
医学图像分割的未来展望
深度学习技术为医学图像分割提供了强大的工具，通过训练深度神经网络，可以实现高精度的图像分割。
遥感数字图像处理教程11图像分割PPT课件
优点
能够准确提取目标的边缘信息 。
缺点
对噪声和细节较为敏感，容易 产生伪边缘。ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
基于特定理论的分割
基于特定理论或算法的分割
根据特定的理论或算法，如分形理论、小波 变换、遗传算法等，对图像进行分割。
优点
能够针对特定问题提出有效的解决方案。
适用场景
适用于特定领域的图像分割问题。
缺点
实现难度较大，运算量较大。
对复杂场景的应对能力有限
在复杂背景、光照不均、目标遮挡等情况下，现有算法的分割效果不 佳。
未来研究的方向与展望
提升算法泛化能力
研究能够适应不同场景和数据 集的图像分割算法，提高算法 的鲁棒性和泛化能力。
优化算法计算效率
通过算法优化、并行计算等技 术手段，降低计算复杂度，提 高处理速度，满足实时性要求 。
03
遥感数字图像处理中的图像分割
遥感数字图像的特点
数据量大
遥感数字图像通常覆盖大面积区域，产生大量的 数据。
多种波段
多光谱和超光谱遥感图像包含多个波段，提供更 丰富的地物信息。
动态变化
遥感数字图像可以反映地物的动态变化，如城市 扩张、植被生长等。
地理信息丰富
遥感数字图像包含丰富的地理信息，如经纬度、 高程等。
在遥感图像处理中，图像分割 技术尤为重要，因为遥感图像 通常具有较大的尺寸、复杂的 背景和多种类型的目标，需要 采用高效的图像分割方法来提 取有用的信息。
图像分割的应用领域
医学影像分析
在医学领域中，图像分割技术被广泛应用于医学影 像的预处理阶段，如X光片、CT和MRI等影像的分割 ，以便于医生对病变部位的定位和诊断。
算法泛化能力不足
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。
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。
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ppt课件.
14
类间方差阈值分割
❖ 该方法由Ostu提出，又称为大津阈值分割法，在判 决分析最小二乘法原理的基础上推导得出的
❖ 阈值t将图像分为两类，C0=(0,..t)和C1=(t+1,…L-1), C0，C1类的方差为：
t
2 0
(i 0 )2 pi / w0
i0
L1
2 1
(i 1)2 pi / w1
像素有很大差异。该灰度直方图基本上可是由分别
目标和背景两个单峰直方图混合构成
ppt课件.
18
二维最大熵阈值分割
❖ 熵是平均信息量的表征，根据信息论熵的定义为：
H p(x)logp(x)dx
原理：选择一个阈值，使图像用这个阈值分割出的两 部分的信息量最大。
对于数字图像，目标和背景区域的熵分别定义为：
i
HL pi lgpi, i1,2,L
i
当熵函数最大值时，对应的灰度值t*就是最佳阈值，即
t*Argma{x(t)} 0tL1
缺点：仅仅利用了图像的灰度信息，没有利用空间信息。
综合利用灰度和空间特征，可以较好的表征图像的信息
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二维最大熵阈值法
图像分割
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主要内容
❖ 图像表示 ❖ 图像分割 ❖ 图像分割算法
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2
图像表示
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图像分割
❖ 图像分割技术就是把图像中属于目标区域的感兴趣 区域进行半自动或者自动地提取分离出来，为更高 层次的图像分析和理解打下基础，如感兴趣目标的 模型表示、参数提取、特征提取、图像识别等。
在一起，以构成所需的边界 ❖ 基于区域的分割－把各像素划归到各个物体或区域
中 ❖ 基于曲线演化的分割
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基于阈值的分割
❖ 阈值分割是一种广泛应用的分割技术，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
t的等价判决准则 (t) w B 2 2 (t) T B 2 2 (t) T w 2 2
三个准则是等效的，σw2是二阶，σB2是一阶，均为阈值t的函数，
而σT2与t值无关，因此η(t)最为简单，选其为准则可得到最佳阈值
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前提条件
❖ 假设图像具有单峰灰度分布的目标和背景组成。目
标或背景内部像素灰度值高度相关，交界处两边的
主要步骤： 1、确定需要的分割阈值 2、将分割阈值与像素值比较以划分像素
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9Leabharlann 阈值选取方法❖ 直方图阈值分割法 ❖ 类间方差阈值分割法 ❖ 二维最大熵值分割法 ❖ 模糊阈值分割法
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直方图阈值分割
❖ 60年代中期，Prewitt提出了直方图双峰法，即如果 灰度级直方图呈明显的双峰状，则选取两峰之间的 谷底所对应的灰度级作为阈值
导，并令其等于0结果为：
θP1(Zt)=(1- θ)P2(Zt) 设P1(Zt)，P2(Zt)均为正态分布，其均值分别为μ1和 μ2，标准偏差分别为σ1和σ2
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将上两式代入，且对两边求对数，得到：
如果设σ2= σ12 = σ22，即方差相等，则上式方程存 在唯一解，即：
背景和目标像素总数也相等，最佳阈值是目标物和背景 灰度级两个均值的平均
T (t) (t) 1 w (t)
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类内方差为： 类间方差为：
总体方差为：
w 2w0
0 2w 1
2 1
B 2 w 0 (0 T ) 2 w 1 (1 T ) 2 w 0 w 1 (1 0 )
t
L1
(t) ipi T(L1) ipi
i0
i0
T2 B2 w2
P
暗 Z1 Zi Zt Zj Zk 亮
B1 背景
B2 目标
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❖ 该方法不适合直方图中双峰差别很大或双峰间的谷 比较宽广而平坦的图像，以及单峰直方图的情况。
❖ 目标物与背景的分割错误最小的阈值即最佳阈值
❖ 设一幅图像只有目标和背景，其灰度分布概率密度 为P1(Z)和P2(Z)，且目标占全图像素数比为θ，该 图像总的灰度级概率密度分布P(Z)可用下式表示：
H O (t) (p i/p t)lg p i( /p t) i 1 ,2 ,t
i
H B (t) [p i/1 (p t)l]g p i[ /1 (p t),i] t 1 ,t2 , ,L
i
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熵函数定义为：
(t)HO HB
lgpt
(1pt
)Ht pt
HL Ht 1pt
Ht pi lgpi, i1,2,t
P(Z)= θP1(Z)+(1-θ)P2(Z)
P1(Z) 背景错为目标： 目标物 E1(Zt)=∫-∞ZtP2(Z)dZ
目P标2(Z错) 为背景： E2(Z背t)=景∫zt ∞ P1(Z)dZ
Zt
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❖ 总的错误概率E(Z)：E(Zt)=(1-θ)E1(Zt)+θE2(Zt) ❖ 最佳阈值是使E(Zt)为最小值时的Zt，将E(Zt)对Zt求
(3) i=1,2…n,有 P(Ri)=TRUE (4) 对i≠j,有 P(Ri∩Rj)=FALSE (5) Ri是连通的区域
完备性 无重叠的
适用于所 有区域和 像素
同1区域具有共性 （特性）
不同区域无共 性（特征）
同1区域是连通的
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各区 域具 有有 代表 性的 特性
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图像分割方法分类
❖ 基于阈值的分割－通过阈值对不同物体进行分割 ❖ 基于边缘的分割－先确定边缘像素，并把它们连接
❖ 图像分割技术就是把图像分割成具有相同的强度、 颜色或纹理特性的若干子区域，并使它们对应不同 的物体或物体的不同部分的技术。
❖ 研究者往往只对图像中的某些特定目标感兴趣区域， 进行目标识别、定位与提取，或对目标进行更深层 次的处理与分析。
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分割准则
(1) ∪i=1nRi=R
(2) i≠j，有Ri∩Rj=φ
i t 1
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t
w 0 P r ( C 0 ) p i w ( t ) i 0
L 1
w 1 P r ( C 1 ) p i 1 w ( t ) i t1
t
0 i p i / w 0 ( t ) / w ( t ) i 0
1
L 1
ipi / w1
i t1