(整理)图像边缘分割
第9章 图像分割与边缘检测PPT课件
（4）Canny算子
Canny算子的梯度是用高斯滤波器的导数 计算的，检测边缘的方法是寻找图像梯度的 局部极大值。 Canny算法步骤如下。
① 用高斯滤波器平滑图像； ② 计算滤波后图像梯度的幅值和方向； ③ 对梯度幅值应用非极大值抑制，其过 程为找出图像梯度中的局部极大值点，把其 他非局部极大值点置零以得到细化的边缘； ④ 用双阈值算法检测和连续边缘，使用
LOG算子：该算子克服了Laplacian算子 抗噪声能力比较差的缺点，但在抑制噪声的 同时也可能将原有的比较尖锐的边缘也平滑 掉了，造成这些尖锐边缘无法被检测到。
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9.3.2 边缘检测算子的MATLAB实现
1．edge函数
edge函数调用格式如下：
[g, t]=edge(I, 'method', parameters)
然后，由式（9-37）计算出对每一个可 能的参考点的位置值，对相应的数组元素 加 1。
（3）计算结束后，具有最大值的数组元 素 所对应的 值即为图像空间中所求的参考 点。
求出图像空间中参考点后，整个目标的 边界就可以确定了。
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9.5 阈值分割 9.5.1 人工选择法 9.5.2 自动阈值法 9.5.3 分水岭算法
将这些新像素当作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。
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9.6.2 四叉树分解的分割法
1．四叉树分解原理
第9章图像分割与边缘检测
9.1 论述 9.2 阈值化技术 9.3 边缘检测 9.4 边界跟踪 9.5 阈值分割 9.6 区域分割 9.7 运动分割
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第一部分
整体概述
THE FIRST PART OF THE OVERALL OVERVIEW, PLEASE SUMMARIZE THE CONTENT
(2)图像分割边缘检测
边缘检测（Edge Detection） 边缘检测（Edge Detection）
边缘：指图像局部亮度变化显著的部分， 边缘：指图像局部亮度变化显著的部分， 主要存在于目标与目标、目标与背景、 主要存在于目标与目标 、目标与背景、区域与 区域（包括不同的颜色 ）之间， 是图像分割、 区域（包括不同的颜色）之间，是图像分割、 纹理特征提取和形状特征提取的重要基础。 纹理特征提取和形状特征提取的重要基础。 边缘表现为图像上的不连续性 (灰度级的突变 灰度级的突变 纹理结构的突变， 颜色的变化) ， 纹理结构的突变 ， 颜色的变化 。 这种不连 续可利用求导数方便地检测到。 续可利用求导数方便地检测到。
简称LoG算字） 又叫“墨西哥帽子” 简称LoG算字），又叫“墨西哥帽子”函数 LoG算字
边缘检测（Edge Detection） 边缘检测（Edge Detection）
利用边缘检测来分割图像， 利用边缘检测来分割图像，基本思想是先检测 图像中的边缘点， 图像中的边缘点，再按照某种策略将边缘沿点 连接成轮廓，从而构成分割区域。 连接成轮廓，从而构成分割区域。 由于边缘是所要提取目标和背景的分界线， 由于边缘是所要提取目标和背景的分界线， 提 取出边缘才能将目标和背景区分开。 取出边缘才能将目标和背景区分开。
边缘检测
最简单的边缘检测方法是并行微分算子法。 最简单的边缘检测方法是并行微分算子法。 利用相邻区域的像素值不连续的性质， 利用相邻区域的像素值不连续的性质，采 用一阶或二阶导数来检测边缘点。 用一阶或二阶导数来检测边缘点。 一阶导数求极值点，二阶导数求过零点。 一阶导数求极值点，二阶导数求过零点。
简化为：
| ∇ f ( x , y ) |=| f( x , y ) − f( x + 1, y + 1) | + | f( x + 1, y ) − f( x , y + 1) |
一种边缘提取的图像分割方法
第27卷第5期2001年9月 光学技术OPTICAL TECHN IQU E Vol 127No 15Sept 1 2001文章编号:100221582(2001)0520424203一种边缘提取的图像分割方法Ξ张静,王宏刚,王涌天,刘敬海(北京理工大学光电工程系,北京 100081)摘要:图像分析技术从广义上来讲,是指从图像中提取有用的数据或其它信息。
图像分割是图像分析技术的重要手段,在前人的理论基础上经过实验提出了一种边缘提取的图像分割方法———行扫描空间带通滤波法。
该方法在电视图像的自动跟踪识别中取得了很好的效果,是一种较为可取的图像分割方法。
关键词:图像分割;预处理;空间滤波中图分类号:TN911173 文献标识码:AImage segmentation based on fringe pick 2upZH ANG Jing ,WANG H ong 2gang ,WANG Y ong 2tian ,LI U Jing 2hai(Dep.of Optical Engineering ,Beijing Institute of Technology ,Beijing 100081,China )Abstract :G enerally speaking ,image analysis is picking 2up useful data and information from image 1Image segmentation is an important method in image analysis.On the basis of summarizing predecessors ’theory and experiment ,taking into account practical application at the same time ,a method of image segmentation based on fringe pick 2up or “line scan space band 2pass fil 2ter ”is adopted 1This method could decrease amount of information consumedly ,and provide sufficient preparation for automatic identification of system after image segmentation 1K ey w ords :image segmentation ;pretreatment ;spatial filter1 概 述图像分割是图像信息处理预处理的一种方法,它的基本原理是将图像中有意义的特征或者需要应用的特征提取出来。
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
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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；
*
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。
医学图像处理中的边缘检测与分割算法
医学图像处理中的边缘检测与分割算法边缘检测与分割是医学图像处理中的重要部分，被广泛应用于疾病诊断、医学影像分析和手术辅助等领域。
边缘检测算法用于提取图像中的边缘信息，而分割算法则可以将图像划分为不同的区域，有助于医生对图像进行进一步分析和诊断。
一、边缘检测算法在医学图像处理中，常用的边缘检测算法包括基于梯度的方法、基于模型的方法和基于机器学习的方法。
1. 基于梯度的方法基于梯度的边缘检测算法通过计算图像中像素点的梯度值来确定边缘位置。
常用的算法包括Sobel算子、Prewitt算子和Canny算子。
Sobel算子是一种常用的离散微分算子，通过在图像中对每个像素点应用Sobel算子矩阵，可以得到图像的x方向和y方向的梯度图像。
通过计算梯度幅值和方向，可以得到边缘的位置和方向。
Prewitt算子与Sobel算子类似，也是一种基于梯度的边缘检测算子。
它通过将图像中的每个像素点与Prewitt算子矩阵进行卷积运算，得到图像的x方向和y方向的梯度图像。
进一步计算梯度幅值和方向，可以确定边缘的位置和方向。
Canny算子是一种经典的边缘检测算法，它采用多步骤的方法来检测边缘。
首先，对图像进行高斯滤波来减少噪声。
然后，计算图像的梯度幅值和方向，进一步剔除非最大值的梯度。
最后，通过设置双阈值来确定真正的边缘。
2. 基于模型的方法基于模型的边缘检测算法借助数学模型来描述边缘的形状和特征。
常用的算法包括基于边缘模型的Snake算法和基于边缘模型的Active Contour算法。
Snake算法（也称为活动轮廓模型）是一种基于曲线的边缘检测算法。
它通过将一条初始曲线沿着图像中的边缘移动，使得曲线更好地贴合真实边缘。
Snake算法考虑了边缘的连续性、平滑性和能量最小化，可以获得较为准确的边缘。
Active Contour算法是Snake算法的进一步发展，引入了图像能量函数。
通过最小化能量函数，可以得到最佳的边缘位置。
Active Contour算法可以自动调整曲线的形状和位置，适应复杂的图像边缘。
图像分割技术
息。二阶导数对噪声也比较敏感，解决的方法是先对图
像进行平滑滤波，消除部分噪声，再进行边缘检测。
✓ 利用二阶导数信息的算法是基于过零检测的，因此得到
的边缘点数比较少，有利于后继的处理和识别工作。
✓ 各种算子的存在就是对这种导数分割原理进行的实例化
计算，是为了在计算过程中直接使用的一种计算单位。
4.1 边缘检测
4.1.5 Log边缘算子
（2）增强：对平滑图像进行拉普拉斯运算，即:
h( x, y ) 2 ( f ( x, y ) G ( x, y ))
（3）检测：边缘检测判据是二阶导数过零交叉点，并对
应一阶导数的较大峰值。
这种方法的特点是:图像首先与高斯滤波器进行卷积，
这样既平滑了图像又降低了噪声，孤立的噪声点和
第四章 图像分割
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，这部分常常称为目标或前景（其他部分称为背
景），它们一般对应图像中特定的、具有独特性质的区域。
为了识别和分析图像中的目标，需要将它们从图像中分离、
提取出来。
图像处理过程
图像分割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。
同的像素具有不同的权值，对算子结果产生的影响也不同。
4.1 边缘检测
4.1.2 Sobel边缘算子
离散性差分算子
计算简单，检测效率高，对噪声具有平滑抑制作用，但是得
到的边缘较粗，且可能出现伪边缘。Sobel算子并没有将图像
的主体与背景严格地区分开来，换言之就是Sobel算子没有基
于图像灰度进行处理，由于Sobel算子没有严格地模拟人的视
图像处理中的边缘检测和图像分割
图像处理中的边缘检测和图像分割在计算机视觉领域中，图像处理是一项非常重要的技术。
其中，边缘检测和图像分割是两个关键环节。
本文将从边缘检测和图像分割的基本概念入手，详细介绍它们的原理和应用。
一、边缘检测1、基本概念边缘是指图像中亮度、颜色等性质发生突然变化的地方。
边缘检测就是在图像中寻找这些突然变化的地方，并将它们标记出来。
在实际应用中，边缘检测可以用于目标跟踪、物体检测等方面。
2、常见方法常见的边缘检测算法有Canny、Sobel、Laplacian等。
其中，Canny算法是一种广泛使用的边缘检测算法，其基本原理是通过计算图像中每个像素点的梯度值和方向，来判断该点是否为边缘。
Sobel算法则是利用了图像卷积的思想，先对图像进行卷积操作，再计算得到每个像素点的梯度值。
Laplacian算法则是通过计算图像中每个像素点的二阶导数，来寻找亮度突变的地方。
3、应用场景边缘检测常用于在图像中寻找物体的轮廓线，或者分离图像中的前景和背景等方面。
例如在计算机视觉中的人脸识别中，边缘检测可以用于提取人脸的轮廓线，以便于后续的特征提取和匹配。
二、图像分割1、基本概念图像分割是把图像中的像素点分成不同的区域，以便于更好地理解和处理图像。
分割的结果通常是一个二值图像，其中每个像素点被标记为前景或者背景。
在实际应用中，图像分割可以用于目标检测、图像识别等方面。
2、常见方法常见的图像分割算法有阈值分割、聚类分割、边缘分割等。
其中，阈值分割是一种较为简单且常用的分割算法，其原理是为图像中每个像素点设置一个阈值，大于阈值的像素点被标记为前景，小于阈值的则为背景。
聚类分割算法则是通过对图像中像素点进行聚类操作，来划分不同的区域。
边缘分割则是利用边缘检测的结果，将图像分成前景和背景两个部分。
3、应用场景图像分割可以应用于诸如目标检测、图像识别、医学图像分析等方面。
例如在医学图像分析中，图像分割可以用于将CT或MRI图像中的组织分割成肝、肿瘤等不同的部分，以便于医生更好地进行预测和治疗决策。
图像分割算法的原理与效果评估方法
图像分割算法的原理与效果评估方法图像分割是图像处理中非常重要的一个领域，它指的是将一幅图像分割成多个不同的区域或对象。
图像分割在计算机视觉、目标识别、医学图像处理等领域都有广泛的应用。
本文将介绍图像分割算法的原理以及评估方法。
一、图像分割算法原理图像分割算法可以分为基于阈值、基于边缘、基于区域和基于图论等方法。
以下为其中几种常用的图像分割算法原理：1. 基于阈值的图像分割算法基于阈值的图像分割算法是一种简单而高效的分割方法。
它将图像的像素值进行阈值化处理，将像素值低于阈值的部分归为一个区域，高于阈值的部分归为另一个区域。
该算法的优势在于计算速度快，但对于复杂的图像分割任务效果可能不理想。
2. 基于边缘的图像分割算法基于边缘的图像分割算法通过检测图像中的边缘来实现分割。
常用的边缘检测算法包括Sobel算子、Canny算子等。
该算法对边缘进行检测并连接，然后根据连接后的边缘进行分割。
优点是对于边缘信息敏感，适用于复杂场景的分割任务。
3. 基于区域的图像分割算法基于区域的图像分割算法将图像分割成多个区域，使得每个区域内的像素具有相似的属性。
常用的方法包括区域生长、分裂合并等。
该算法将相邻的像素进行聚类，根据像素之间的相似度和差异度进行分割。
优点是在复杂背景下有较好的分割效果。
4. 基于图论的图像分割算法基于图论的图像分割算法将图像看作是一个图结构，通过图的最小割分割图像。
常用的方法包括图割算法和分割树算法等。
该算法通过将图像的像素连接成边，将图像分割成多个不相交的区域。
该算法在保持区域内部一致性和区域间差异度的同时能够有效地分割图像。
二、图像分割算法的效果评估方法在进行图像分割算法比较和评估时，需要采用合适的评估指标。
以下为常用的图像分割算法的效果评估方法：1. 兰德指数（Rand Index）兰德指数是一种常用的用于评估图像分割算法效果的指标。
它通过比较分割结果和真实分割结果之间的一致性来评估算法的性能。
图像分割技术
图像分割技术图像分割就是将一副数字图像分割成不同的区域，在同一区域内具有在一定的准则下可认为是相同的性质，如灰度、颜色、纹理等，而任何相邻区域之间器性质具有明显的区别。
主要包括：边缘分割技术、阈值分割技术和区域分割技术。
1.边缘分割技术边缘检测是检测图像特性发生变化的位置，是利用物体和背景在某种图像特性上的差异来实现的。
不同的图像灰度不同，边界处会有明显的边缘，利用此特征可以分割图像。
边缘检测分割法是通过检测出不同区域边界来进行分割的。
常见的边缘检测方法：微分算子、Canny算子和LOG算子等，常用的微分算子有Sobel算子、Roberts算子和Prewit算子等。
（1）图像中的线段对于图像的间断点，常用检测模板：-1 -1 -1 -1 8 -1 -1 -1 -1⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦对于图像中的线段，常用的检测模板：检测图像中的线段：close all;clear all;clc;I=imread('gantrycrane.png');I=rgb2gray(I);h1=[-1,-1,-1;2 2 2;-1 -1 -1];%模板h2=[-1 -1 2;-1 2 -1;2 -1 -1];h3=[-1 2 -1;-1 2 -1;-1 2 -1];h4=[2 -1 -1;-1 2 -1;-1 -1 2];J1=imfilter(I,h1);%线段检测J2=imfilter(I,h2);J3=imfilter(I,h3);J4=imfilter(I,h4);J=J1+J2+J3+J4;%4种线段相加figure,subplot(121),imshow(I);subplot(122),imshow(J);（2）微分算子○1Roberts算子的计算公式：采用edge()函数进行图像的边缘检测。
Roberts算子进行图像的边缘检测：close all; clear all;clc;I=imread('rice.png');I=im2double(I);%Roberts算法进行边缘检测[J,thresh]=edge(I,'roberts',35/255);figure,subplot(121),imshow(I);subplot(122),imshow(J);○2Prewitt算子对于复杂的图像，Roberts算子不能较好的得到图像的边缘，而需要采用更加复杂的3*3的算子，Prewittd算子如下，这两个分别表示图像的水平梯度和垂直梯度。
图像处理与分析中的边缘检测与图像分割方法
图像处理与分析中的边缘检测与图像分割方法边缘检测和图像分割是图像处理与分析领域中的重要任务，广泛应用于计算机视觉、模式识别、人工智能等领域。
边缘是图像中物体边界的几何特征，边缘检测是指在图像中提取出物体的边缘信息。
而图像分割是将图像划分为不同的区域或物体，以便进一步进行后续处理和分析。
在图像处理与分析中，有各种各样的边缘检测和图像分割方法。
下面将分别介绍其中几种常见的方法。
一、边缘检测方法：1. Sobel算子：Sobel算子是一种基于梯度的边缘检测算法，通过计算图像处每个像素点的梯度大小和方向来检测边缘。
Sobel算子分为水平和垂直两部分，分别对应图像在水平和垂直方向上的灰度变化。
将两个方向上的梯度值叠加，即可得到边缘强度。
2. Canny边缘检测：Canny算法是一种广泛应用的边缘检测算法，它结合了高斯滤波、梯度计算、非极大值抑制和双阈值等步骤。
首先使用高斯滤波器平滑图像，然后计算图像梯度的幅值和方向，接着进行非极大值抑制来提取细边缘，最后通过双阈值检测来连接边缘。
3. Laplacian算子：Laplacian算子是一种基于二阶导数的边缘检测算法，它可以通过计算图像的拉普拉斯算子来检测边缘。
具体而言，Laplacian算子将每个像素的灰度值与其周围像素的平均值进行比较，从而确定边缘。
二、图像分割方法：1. 基于阈值的图像分割：基于阈值的图像分割方法是将图像中像素的灰度值与一定的阈值进行比较，将像素分为不同的区域。
这种方法的简单易懂，但对于光照、噪声等因素敏感。
2. 区域生长算法：区域生长算法是一种基于相似性的图像分割方法，它从种子像素开始，通过定义相似性准则来逐步扩展区域。
具体而言，根据相邻像素的灰度值与种子像素的差异来判断是否加入该区域。
3. 迭代聚类算法：迭代聚类算法是一种基于特征相似性的图像分割方法，它通过对图像中的像素进行聚类操作，将相似的像素归为同一类别。
常用的迭代聚类算法包括k-means算法和高斯混合模型等。
（整理）图像边缘分割
（整理）图像边缘分割边缘分割主要内容：讲解图像锐化的含义及⽤途，通过分析图像细节特征，讲解图像锐化的⽅法，主要是常见的边缘算⼦：梯度算⼦、Robert算⼦、Sobel算⼦、Prewitte算⼦、拉普拉斯算⼦、Log算⼦、⾼通滤波的原理及实现。
重点：1.理解锐化和边缘检测的含义；2.掌握各种算⼦的特点3.能够对灰度图像采⽤各种微分算⼦进⾏锐化或边缘检测难点：各算⼦的原理的理解及仿真实现1.图像细节的基本特征边缘对应于图像中灰度发⽣变化的部分，在图像中，常见的边缘主要有以下⼏种情况：灰度突变、灰度渐变、细线型和点结构，如下图所⽰，图像中包含了常见的边缘情形。
在图中取⼀条扫描线，绘制该直线上像素点的灰度曲线、该曲线的⼀阶微分曲线和⼆阶微分曲线，从分析这些曲线，得出以下结论：（1）灰度变化部分呈阶跃形：对应于⼀阶微分极⼤值、⼆阶微分过零点；（2）灰度变化呈细线形：对应于⼀阶微分的过0点，⼆阶微分的极⼩值点；（3）灰度渐变性：⼀般没有精确边界点。
因此，图像锐化和边缘检测可以通过检测图像信号的微分进⾏。
2.⼀阶微分算⼦均值产⽣钝化的效果，微分产⽣锐化的效果。
在图像处理中应⽤微分最常⽤的⽅法是计算梯度。
（1）梯度法1）原理与公式对于图像函数f(x,y)，它在(x,y)处的梯度为⽤⽮量的幅度代替它：离散的数字矩阵，⽤差分来代替微分：⽣成梯度图像：2）⽰例运算：⽰例：（2）单⽅向的⼀阶锐化算法1）原理与模板单⽅向的⼀阶梯度算法是指给出某个特定⽅向上的边缘信息。
因为图像为⽔平、垂直两个⽅向组成，所以，所谓的单⽅向梯度算法实际上是包括⽔平⽅向与垂直⽅向上的锐化。
⽔平⽅向的微分算⼦:,垂直⽅向的微分算⼦2）⽰例运算：上述运算结果中存在负值，把负值变到有效范围，⽅法不同，效果不同：整体加⼀个正整数，以保证所有的像素值均⼤于零。
可以获得类似浮雕的效果。
将所有的像素值取绝对值。
可以获得对边缘的有⽅向提取。
浮雕效果⽰例：边缘提取效果⽰例：（3）Robert算⼦（4）Sobel算⼦1）公式2）两个优点引⼊平均因素，对图像中随机噪声有⼀定的平滑作⽤。
第9章 图像分割2——基于边缘的分割
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3 3 3
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数字图像处理
• 改进：
– 如果角度范围小，可以只在小范围内累加。如检测 表格线，一般只有水平线和垂直线。
数字图像处理
(a) 原始图像
(b) 二值化图像
(c) 细化图像
(d) Hough 变换检测出的直线
图9.19 Hough变换检测直线示例
数字图像处理
其他变换：Radon变换 ——车牌图像倾斜校正
数字图像处理
• 边缘与物体间的边界并不等同
– 有可能有边缘的地方并非边界，也有可能边 界的地方并无边缘，这是基于边缘的图像分 割的难题。
• 边界提取的常用方法：
– 先通过边缘算子找到图像中可能的边缘点， – 再把这些点连接起来形成封闭的边界。
数字图像处理
1. 边缘检测方法
• 边缘检测的方法很多，主要有以下几种:
数字图像处理
(a)图像空间中的直线 (b)参数空间中的直线 (c)图像空间中的直线系
(d)参数空间中的直线系 (e)点-线对应关系 (f)参数空间中的曲线交点
图9.18 Hough变换(2)
数字图像处理
具体算法
① 取 (, )合理的范围，并网格化，形成一个二 维数组，称为累加数组，数组的每个值对应 空间的一个矩形块。 ② 累加数组的每个元素置0。
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。
几种图像的分割方法汇总
几种图像的分割方法汇总⼏种图像的分割⼏法汇总图像分割指的是将原图像按照灰度、纹理、颜⼏、形状等划分成不同的区域，因此，在同⼏个区域间，呈现出具备⼏些相同的特点，⼏在不同的区域间，分割出的各个图像会有⼏定的差别。
(1)基于阈值的分割⼏法基于阈值的分割⼏法是按照原图像的灰度特征划分出⼏个或者⼏个灰度阈值，将原图像的每个像素的灰度值与灰度阈值进⼏⼏较，继⼏确定每个像素应该位于哪个区域。
⼏如我们的研究对象是在⼏个较暗的背景下的⼏个亮图像，其中⼏标图像像素和背景像素组成了两种主导模式，我们可以选择⼏个灰度值阈值，使⼏这个灰度值阈值来分离这两个模式，如果像素的灰度值⼏于灰度值阈值的话，那么这个像素点就是图像点，反之如果像素点的灰度值⼏灰度值阈值⼏的话，那么这个像素点就是背景点。
如果使⼏⼏个灰度值阈值就可以实现图像点与背景点的分离，这个过程称为全局阈值处理，如果灰度值阈值需要随着图像的不同部分⼏发⼏变化的话，这个过程称之为可变阈值处理。
另外基于阈值的图像分割⼏法会受到图像噪声、图像反射是否均匀、光照是否均匀的影响。
⼏如说如果图像的噪声很⼏，噪声⼏模式的宽度就会很⼏，⼏到⼏定程度的时候就会使这⼏个灰度值模式之间的界限不明显，继⼏⼏法分割。
(2)基于边缘的图像分割边缘是指⼏个区域的结束与另⼏个区域的开始，也就是说图像边缘代表的是两个不同的区域边界线上的⼏些像素的集合，它⼏般代表着图像的灰度、纹路、颜⼏发⼏了⼏些突变，是图像局部特征不连续的体现。
基于边缘的图像分割⼏法⼏般是基于图像灰度值检测的分割⼏法，即图像边缘是图像灰度值发⼏突变的⼏个转折，图像边缘有两个要素：幅度与⼏向。
沿着边缘的⼏向，灰度值的变化⼏较⼏，垂直于边缘的⼏向，灰度值的变化⼏较⼏。
因此我们可以对像素的灰度值进⼏求导来判断图像的边缘。
(3)基于区域的分割⼏法基于区域的分割⼏法主要有区域⼏长、区域分离聚合、分⼏岭法等。
区域⼏长指的是根据同⼏区域内像素具有⼏些相似的性质 (灰度值、纹路、颜⼏) 来聚集像素点的⼏种⼏法。
第3章图像边缘提取与分割
2019/10/7
37
3.2.2 边缘检测
2 4 4 4 2
4 0
8 0 4
4 8 24 8 4
4 0
8 0 4
2
4
4
4
2
图3.8 LOG算子的5×5模板
2019/10/7
38
3.2.2 边缘检测
2019/10/7
32
3.2.2 边缘检测
5． Kirsch边缘算子 图3.7所示的8个卷积核组成了Kirsch边缘算子。图像中
的每个点都用8个掩模进行卷积，每个掩模对某个特定边缘 方向做出最大响应。所有8个方向中的最大值作为边缘幅度 图像的输出。最大响应掩模的序号构成了对边缘方向的编码。
1
G(W 1TX)2(W 1TX)2 2
GW 1TXW 2TX
28
3.2.2 图像分割的一些常用基本方法
原始图像 阈值T=91 阈值T=130 阈值T=43
图3.3 不同阈值对分割结果的影响
2019/10/7
29
3.2.2 边缘检测
3.Sobel边缘算子 对于阶跃状边缘，Sobel提出一种检测边缘点的算子。对
点样板的例子如图3—2所示。下面用一幅具有 恒定强度背景的图像来讨论。
1）、点样板
15
-1
-1 2 2 -1 2 2 2 2 2 2
-1
8
-1
-1
-1 2 30-1 2 2 0 2 9 2
22222282
2
2
用点样板
2
2
的检测步
2
2
骤如下：
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边缘分割
主要内容：
讲解图像锐化的含义及用途，通过分析图像细节特征，讲解图像锐化的方法，主要是常见的边缘算子：梯度算子、Robert算子、Sobel算子、Prewitte算子、拉普拉斯算子、Log算子、高通滤波的原理及实现。
重点：
1.理解锐化和边缘检测的含义；
2.掌握各种算子的特点
3.能够对灰度图像采用各种微分算子进行锐化或边缘检测
难点：
各算子的原理的理解及仿真实现
1.图像细节的基本特征
边缘对应于图像中灰度发生变化的部分，在图像中，常见的边缘主要有以下几种情况：灰度突变、灰度渐变、细线型和点结构，如下图所示，图像中包含了常见的边缘情形。
在图中取一条扫描线，绘制该直线上像素点的灰度曲线、该曲线的一阶微分曲线和二阶微分曲线，从分析这些曲线，得出以下结论：
（1）灰度变化部分呈阶跃形：对应于一阶微分极大值、二阶微分过零点；
（2）灰度变化呈细线形：对应于一阶微分的过0点，二阶微分的极小值点；
（3）灰度渐变性：一般没有精确边界点。
因此，图像锐化和边缘检测可以通过检测图像信号的微分进行。
2.一阶微分算子
均值产生钝化的效果，微分产生锐化的效果。
在图像处理中应用微分最常用的方法是计算梯度。
（1）梯度法
1）原理与公式
对于图像函数f(x,y)，它在(x,y)处的梯度为
用矢量的幅度代替它：
离散的数字矩阵，用差分来代替微分：
生成梯度图像：
2）示例
运算：
示例：
（2）单方向的一阶锐化算法
1）原理与模板
单方向的一阶梯度算法是指给出某个特定方向上的边缘信息。
因为图像为水平、垂直两个方向组成，所以，所谓的单方向梯度算法实际上是包括水平方向与垂直方向上的锐化。
水平方向的微分算子:,
垂直方向的微分算子
2）示例
运算：
上述运算结果中存在负值，把负值变到有效范围，方法不同，效果不同：整体加一个正整数，以保证所有的像素值均大于零。
可以获得类似浮雕的效果。
将所有的像素值取绝对值。
可以获得对边缘的有方向提取。
浮雕效果示例：
边缘提取效果示例：
（3）Robert算子
（4）Sobel算子
1）公式
2）两个优点
引入平均因素，对图像中随机噪声有一定的平滑作用。
相隔两行或两列求差分，故边缘两侧的元素得到了增强，边缘显得粗而亮。
3）Sobel算子示例
4）Sobel算子扩展
两种算子检测边缘视觉效果区别不大，但扩展算子检测的边缘具有更精确的方向性，在需要边缘方向信息的情况下，扩展算子应用更广。
（5）Prewitt算子
Prewitt算子与Sobel算子的区别在于模板系数的不同，把模板中间的2变成1，同样具有扩展算子。
Priwitt算子扩展
3.二阶微分算子二阶微分算子
（1）Laplace算子1）公式
2）模板表示
3）Laplace算子锐化
(1)用于拉普拉斯模板中心系数为负
(2)用于拉普拉斯模板中心系数为正
4）Laplace算子示例
5）Laplace变形算子
（2）Wallis微分算子
人眼对画面信号的处理过程有一个近似的对数运算环节，通过对数运算构成非线形动态范围调整，增强图像。
Wallis微分算子结合了Laplace 算子和对数算子,考虑了人眼视觉特性，因此，与Laplace等其他算法相比，可以对暗区的细节进行比较好的锐化。
4.高斯滤波与边缘检测
高斯滤波与边缘检测
（1）高斯函数
二元高斯函数
一元高斯函数的二阶导数
高斯函数剖面图及一二阶导数图形：
2）高斯函数的某些有用特性
随着逐渐远离原点，权值逐渐减小到零，这表明离中心较近的图像值比远处的图像值更重要；标准差σ决定邻域范围，总权值的95％包含在2σ的中间范围内
一维高斯函数的二阶导数具有光滑的中间突出部分，该部分函数值为负，还有两个光滑的侧边突出部分，该部分值为正。
零交叉位于-σ和+σ处，与g(x)的拐点和g′(x)的极值点对应
1D形式绕垂直轴旋转可得到各向同性的2D函数形式（在任意过原点的切面上具有相同的1D高斯截面），其二阶导数形式好像一个宽边帽或称为墨西哥草帽
从数学推导上，帽子的空腔口沿z=g(x,y)轴向上，但在显示和滤波应用中空腔口一般朝下，即中间突起的部分为正，帽边为负。
3）LoG滤波器
Marr用高斯函数先对图像作平滑，然后用Laplacian算子检测边缘，简称LOG滤波器
二元高斯函数：
将g与图像函数f卷积，得到一个平滑的图像函数，对该函数做Laplacian运算，提取边缘。
可以证明：
为LoG滤波器，也称为Marr-Hildrech算子
参数σ称为尺度因子，大的值可用来检测模糊的边缘，小的值
可用来检测聚焦良好的图像细节。
LOG算子的形状如图所示，常
称为墨西哥草帽。
这个滤波器的大小由σ的数值或等价地由w2D的数值来确定。
为了不使函数被过分地截短，它应在足够大的窗口内作
计算，窗口宽度通常取为
LOG 滤波器也可以采用模板形式:
LoG算子边缘检测示例：
4）DOG滤波器
为了减少卷积的计算量，常用两个不同尺度的高斯函数之差来近似∇2G，称为DOG滤波器。
DOG---Difference of two Gaussion function。