图像分割技术-PPT
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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
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
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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
*
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。
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
第9页/共25页
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。
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
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并行区域分割
采用并行的方法对目标区域进行检测实现图像 分割的方法。区域分割是最直接的方法,因此这种 分割方法可以直接得到感兴趣的目标区域。 主要方法:阈值分割和聚类。 直接的阈值分割一般不能适用于复杂景物的正 确分割,如自然场景,因为复杂景物的图像,有的 区域很难判断究竟是前景还是背景。不过,阈值分 割在处理前景和背景对比很强的图像时特别有用, 此时需要的计算复杂度小。当物体的灰度级比较集 中时,简单的设置灰度级阈值提取物体是一个有效 的办法。
基于人工神经网络的分割方法
基本思想:用训练样本集对神经网络进行训练, 以确定节点间的连接和权值,再用训练好的神经网 络分割新的图像数据。 优缺点:此方法需要大量的训练数据。神经网 络存在巨量的连接,容易引入空间信息,能较好地 解决图像中的噪声和不均匀问题,但是选择何种网 络结构是此方法要解决的主要问题。另外,这种方 法较复杂,计算量较大,还有待进一步实用化。
并行边界分割
不同图像灰度不同,边界处一般会有明显的边缘,利用 此特征可以分割图像。 说明:边缘和物体间的边界并不等同。边缘:图像中像 素的值有突变的地方;而物体间的边界:现实场景中的存在 于物体之间的边界。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,因为现实世界中的物体是三维的, 而图像只具有二维信息,从三维到二维的投影成像不可避免 的会丢失一部分信息。 另外,成像过程中的光照和噪声也是不可避免的重要因 素。正是因为这些原因,基于边缘的图像分割仍然是当前图 像研究中的世界级难题,目前研究者正在试图在边缘提取中 加入高层的语义信息。
边界跟踪
由梯度图中一个边缘点出发,搜索并连接边缘点进而逐步检测所有 边界的方法。在并行边界分割法中,边缘像素不一定能够组合成闭合的 曲线,因为边界上有可能会遇到缺口。缺口可能太大而不能用一条直线 或曲线连接,也有可能不是一条边界上的缺口。边界跟踪的方法则可以 在一定程度上解决这些问题,对某些图像,这种方法的分割结果更好。 具体算法:先对原图像进行梯度运算,然后进行边界跟踪算法。 1.起始点:对梯度图搜索,找到梯度最大点,作为边界跟踪的开始 点。 2.生长准则:在这个点的8邻域像素中,梯度最大的点被当做边界, 同时,这个点还会作为下一个搜索的起始点。 3.终止条件:按照2的准则一直搜索,直到梯度绝对值小于一个阈值 时,搜索停止。 有时为了保证边界的光滑性,每次只是在一定的范围的像素中选择, 这样得到的边界点不但能保证连通性,还能保证光滑性。
自适应阈值方法:当光照不均匀、有突发噪声,或者背景 灰度变化比较大时,整幅图像分割将没有合适的单一门限,因 为单一的阈值不能兼顾图像各个像素的实际情况。这时,可对 图像按照坐标分块,对每一块分别选一阈值进行分割。这种与 坐标相关的阈值也称为动态阈值方法。 优缺点:时间和空间复杂度比较大,但抗噪声能力比较强, 对采用全局阈值不容易分割的图像有较好的效果。 自适应阈值的选取:比较简单的方法是对每个像素确定以 它为中心的一个邻域窗口,计算窗口内像素的最大和最小值, 然后取它们的均值作为阈值。对图像分块后的每一个子块可以 采用直方图分析,如果某个子块内有目标和背景,则直方图呈 双峰。如果块内只有目标或背景,则直方图没有双峰,可根据 邻域各块分割得到的参数插值进行分割。实际的自适应阈值分 割完全可以根据图像的实际性质,对每个像素设定阈值,但这 个过程要考虑到实际的要求和计算的复杂度问题。
串行区域分割
采用串行处理策略对目标区域直接检测实现分割的方法。特点:整 个处理过程可以分解为顺序的多个步骤依次进行。一般可分为:一种是 区域生长,二是分裂合并。 区域生长:从某个像素出发,按照一定的准则,逐步加入邻近像素, 当满足一定的条件时,区域生长终止。 区域生长的好坏决定于: 1.初始点(种子点)的选取; 2.生长准则; 3.终止条件。 区域生长是从某个或者某些像素点出发,最后得到整个区域,进而 实现目标的提取。 分裂合并差不多是区域生长的逆过程: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,实现目标的提取。分裂合并 的假设是对于一幅图像,前景区域由一些相互连通的像素组成,因此, 如果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, 当所有像素点或者子区域完成判断后,把前景区域或像素合并就可得到 前景目标。
其它的图像分割方法
近年来,很多研究人员致力于图像分割方法的 研究,但是直到目前为止还不存在一个通用的方法, 也不存在一个判断分割是否成功的客观标准。图像 分割的广泛应用,促使人们去寻找新的理论和方法 来提高图像分割的效果,满足各方面的需求。 随着各学科许多新理论和新方法的提出,像神 经网络、遗传算法、统计学理论、小波理论以及分 形理论等,人们也提出了许多与此类特定理论、方 法和工具相结合的分割技术。
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。
边缘检测的优缺点
实质:利用不同区域间像素灰度不连续的特点检测出区 域间的边缘实现图像分割。图像中相邻的不同区域间总存在 边缘,边缘处像素的灰度值不连续,这种不连续性可通过求 导数来检测到,因此常用灰度的一阶或二阶微分算子进行边 缘检测。而边界跟踪是先检测到边缘再串行连接成闭合边界 的方法,此方法很容易受始点的影响。 难点:在于边缘检测时抗噪性和检测精度之间的矛盾。 若提高检测精度,则噪声产生的伪边缘会导致不合理的轮廓; 若提高抗噪性,则会产生轮廓漏检和位置偏差。 因此提出各种多尺度边缘检测方法,根据实际问题设计 多尺度边缘信息的结合方案,可以较好地兼顾抗噪性和检测 精度。
在实际的图像分割中,往往只用到一阶和二阶导 数,虽然,原理上可以用更高阶的导数,但是,因为 噪声的影响,三阶以上的导数信息往往失去了应用价 值。二阶导数还可以说明灰度突变的类型。在有些情 况下,如灰度变化均匀的图像,只利用一阶导数可能 找不到边界,此时二阶导数就能提供很有用的信息。 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。 不过,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。
基于小波分析和变换的分割方法
借助数学工具小波变换来分割图像的一种方法。小波变 换是一种多尺度多通道的分析工具,它是空域和频域的局域 变换,能有效地从信号中提取信息,通过伸缩和平移等运算 功能对函数或信号进行多尺度分析,解决了傅立叶变换不能 解决的许多问题。小波变换为信号在不同尺度上的分析和表 征提供了一个精确和统一的框架。 小波分解提供了一个数学上完备的描述;小波变换通过 选取合适的滤波器,可以极大地减少或去除所提取的不同特 征之间的相关性,不仅具有“变焦”特性,且在实现上有快 速算法。 近年来多进制小波开始用于边缘检测。另外,利用正交 小波基的小波变换也可提取多尺度边缘,并可通过对图像奇 异度的计算和估计来区分一些边缘的类型。
阈值分割优点:计算简单、运算效率较高、速度 快。 全局阈值对于灰度相差很大的不同目标和背景能 进行有效的分割。 当图像的灰度差异不明显或不同目标的灰度值范 围有重叠时,应采用局部阈值或动态阈值分割法。 另一方面,这种方法只考虑像素本身的灰度值, 一般不考虑空间特征,因而对噪声很敏感。在实际应 用中,阈值法通常与其他方法结合使用。
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。
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。
图像分割的方法
早期的图像分割方法可以分为两大类: 一类是边界方法,这种方法假设图像分割结果 的某个子区域在原来图像中一定会有边缘存在; 一类是区域方法,这种方法假设图像分割结果 的某个子区域一定会有相同的性质,而不同区域的 像素则没有共同的性质。 这两种方法都有优点和缺点。
根据应用目的不同,分为粗分割和细分割:对于模式识别应用,一个 物体对象内部的细节与颜色(或灰度)渐变应被忽略,而且一个物体对象只 应被表示为一个或少数几个分割区域,即粗分割;而对于基于区域或对象 的图像压缩与编码,其分割的目的是为了得到色彩信息一致的区域,以利 于高效的区域编码。若同一区域内含有大量变化细节,则难以编码,图像 需要细分割,即需要捕捉图像的细微变化。 根据分割方法的不同,可分为并行边界分割(边界检测),串行边界 分割(边界跟踪),并行区域分割(阈值分割、聚类),串行区域分割 (区域生长、分裂合并)。 根据分割对象的属性,可被分为灰度图像分割和彩色图像分割。 根据分割对象的状态,可被分为静态图像分割和动态图像分割。 根据分割对象的应用领域,可分为医学图像分割、工业图像分割、安 全图像分割、军事图像分割、交通图像分割等。