图像分割技术 PPT
合集下载
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
*
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。
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
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。
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。
数字图像处理第九章图像分割(共94张精选PPT)
如果选择使用二阶导数,则边缘点定义为它的二阶
导数的零交叉点。
分割的关键问题是如何将边缘线段组合成更长的
边缘。
应该注意到,这些定义并不能保证在一幅图像中成功地找
到边缘。它们只是给了一个寻找边缘的形式体系。
边缘检测基本步骤
滤波：改善与噪声有关的边缘检测器的性能；一般滤波
器降噪导致了边缘的损失；增强边缘和降低噪声之间
转换为黑白二值图像，
0
f (x, y) T
g(x, y) =
255 f (x, y) T
以上原理用MATLAB实现很简单，其实是将图像中所有的灰
阶值与T相比较，大于T的返回1，小于T的返回0，我们得到一
个只有0和1的矩阵，将其显示为图像，就是一幅二值图像。
可以用函数im2bw来实现上述操作。
， 具有最大
的k即是最佳阈值.
用h(x,y)对图像f(x,y)的平滑可表示为：
一阶
二阶
边缘和导数
阶跃边缘、脉冲边缘、屋顶边缘的灰度剖面
线及其一阶、二阶导数。
边缘点的判定
判断一个点是否为边缘点的条件：该点的灰度变
化（一阶导数）必须比指定的门限大。
一组这样的依据事先定好的连接准则相连的边缘
点就定义为一条边缘。
希望得到的特点)
(2)一条连接极值点的虚构直线将在边缘中点附近穿过，
该性质对于确定粗边线的中心非常有用。
图象
剖面
1．在ρ、θ的极值范围内对其分别进行m，n等分，设一个二维数组的下标与ρi、θj的取值对应；
边缘检测判据是二阶导数零交叉点并对应一阶导数的峰值．
tr=uint8(r.
(3) 边缘的“宽度”取决于斜坡的长度.
L 1
导数的零交叉点。
分割的关键问题是如何将边缘线段组合成更长的
边缘。
应该注意到,这些定义并不能保证在一幅图像中成功地找
到边缘。它们只是给了一个寻找边缘的形式体系。
边缘检测基本步骤
滤波：改善与噪声有关的边缘检测器的性能；一般滤波
器降噪导致了边缘的损失；增强边缘和降低噪声之间
转换为黑白二值图像，
0
f (x, y) T
g(x, y) =
255 f (x, y) T
以上原理用MATLAB实现很简单，其实是将图像中所有的灰
阶值与T相比较，大于T的返回1，小于T的返回0，我们得到一
个只有0和1的矩阵，将其显示为图像，就是一幅二值图像。
可以用函数im2bw来实现上述操作。
， 具有最大
的k即是最佳阈值.
用h(x,y)对图像f(x,y)的平滑可表示为：
一阶
二阶
边缘和导数
阶跃边缘、脉冲边缘、屋顶边缘的灰度剖面
线及其一阶、二阶导数。
边缘点的判定
判断一个点是否为边缘点的条件：该点的灰度变
化（一阶导数）必须比指定的门限大。
一组这样的依据事先定好的连接准则相连的边缘
点就定义为一条边缘。
希望得到的特点)
(2)一条连接极值点的虚构直线将在边缘中点附近穿过，
该性质对于确定粗边线的中心非常有用。
图象
剖面
1．在ρ、θ的极值范围内对其分别进行m，n等分，设一个二维数组的下标与ρi、θj的取值对应；
边缘检测判据是二阶导数零交叉点并对应一阶导数的峰值．
tr=uint8(r.
(3) 边缘的“宽度”取决于斜坡的长度.
L 1
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
第六章 图像分割技术
图像分割的意义 是把图像分成若干个有意义区域
的处理技术。其从本质上说是将各 像素进行分类的过程。分类所依据 的特性可以是像素的灰度值、颜色 或多谱特性、空间特性和纹理特性 等。
第六章 图像分割技术
图像分割方法分类： 大致可以分为基于边缘检测的方法和基于区 域生成的方法。 第一类为找出图像的边缘信息，首先检出局 部特性的不连续性，再将它们连成边界，这些 边界把图像分成不同的区域，从而分割出各个 区域，常用边缘检测方法有基于边缘检测的图 像分割、基于阈值选取的图像分割；
图像中的区域（n=4）
5.1 阈值选取的图像分割方法
在各区域的灰度差异设置n个阈值， 并进行如下分割处理：
g0
g (i,
j)
g1
g
n1
gn
f (i, j) T0 T0 f (i, j) T1
Tn2 f (i, j) Tn1 f (i, j) Tn1
把这种通过选取直方图阈值来分割目标 和背景的方法称为直方图阈值双峰法。
1. 直方图阈值的双峰法
具体实现的方法是先做出图像的 灰度直方图，若只出现背景和目标物 两区域部分所对应的直方图呈双峰且 有明显的谷底，则可以将谷底点所对 应的灰度值作为阈值t，然后根据该 阈值进行分割就可以将目标从图像中 分割出来。这种方法适用于目标和背 景的灰度差较大，直方图有明显谷底 的情况。
（1）要确定航空照片中的森林、耕地、 城市区域等，首先需要将这些部分在 图像上分割出来。
（2）要辨认文件中的个别文字，也需先 将这些文字分选出来。
第六章 图像分割技术
（3）要识别和标定细胞的显微照片中的 染色体，需要用图像分割技术。 一幅图像通常是由代表物体的图案与 背景组成，简称物体与背景。若想从 一幅图像中“提取”物体，可以设法 用专门的方法标出属于该物体的点， 如把物体上的点标为“1”，而把背景 点标为“0”，通过分割以后，可得一 幅二值图像。
若图像中目标和背景具有不同的灰度集合 且两个灰度集合可用一个灰度级阈值T进 行分割。这样就可以用阈值分割灰度级 的方法在图像中分割出目标区域与背景 区域，这种方法称为灰度阈值分割方法。
6.1 阈值选取的图像分割方法
设图像为f (x, y) ，其灰度级范围是[0，L1]，在0和L-1之间选择一个合适的灰度阈值T， 则图像分割方法可描述为：
第六章 图像分割技术
图像分割方法分类： 第二类为基于区域生成的方法，是将像素 分成不同的区域，根据相应的区域特性在 图像中找出与其相似的部分并进行处理， 常用的方法有区域生长、分裂-合并分割方 法。
以上这两类方法互为对偶，相辅相成，有 时还要将它们结合起来，以得到更好的分 割效果。
6.1 阈值选取的图像分割方法
i0
则
C0={0,1,….,t}，
C1＝{t+1,t+2,…,L-1}
24
C0类出现的概率及均值：
t
0 pr (C0) pi (t) i0
Hale Waihona Puke 0t ipi i0 0
(t) (t )
25
C1类出现的概率及均值：
L1
1 pr (C1) pi 1 (t)
1. 直方图阈值的双峰法
直方图的双峰与阈值
案例6.1.2直方图阈值双峰法的图像分割程序与效果
% 直方图双峰法阈值分割图像程序
clear
I=imread('细胞.png')
% 读入灰度图像并显示
imshow(I);
figure;imhist(I);
% 显示灰度图像直方图
Inew=im2bw(I,140/255);
图像中各点经上述灰度阈值法 处理后，各个有意义区域就从图像 背景中分离出来。
含有多目标图像的直方图
6.1.2 直方图阈值
1．直方图阈值的双峰法
当灰度图像中画面比较简单且对象物 的灰度分布比较有规律，背景和对象物在 图像的灰度直方图上各自形成一个波峰， 由于每两个波峰间形成一个低谷，因而选 择双峰间低谷处所对应的灰度值为阈值， 可将两个区域分离。
第二章 数字图像处理基础
第六章 图像分割技术
本章主要内容 ：
灰度阈值分割、直方图阈值分割、最大熵 阈值分割、全局阈值分割和局部阈值法、 二维最大熵阈值分割；基于区域的图像分 割：包括有区域生长、区域的分裂-合并； 以及基于边缘检测的图像分割，基于 Hough变换的线检测、图像运动目标分割 等示例来实现图像分割的应用。
6.1.3 类间方差阈值分割
思路： 利用二元统计分析的理论得到的，即选
取一个阈值t，构造两个统计量C0,C1的类内 方差最小、类间方差最大，这样的t作为最佳 阈值。
23
设原始图像有L个灰度级，
总像素为N＝n0+n1+….+nL+1; 归一化直方图：
选取t，
pi
ni N
，
L 1
pi 1
第五章 图像分割技术
本章节概略
6.1 基于阈值选取的图像分割方法 6.2 基于区域的图像分割方法 6.3 基于边缘检测的图像分割 6.4 基于Hough变换的线-圆检测 6.5 图像运动目标分割
本章图像分割技术的内容与结构
第五章 图像分割技术
图像分割
把图像空间按照一定的要求分成一些 “有意义”的区域的技术叫图像分割。 例如：
1 g(x, y) 0
f (x, y) T f (x, y) T
这样得到的g (x, y)是一幅二值图像。
1．灰度图像阈值二值化
两种方法定义阈值化后的二值图像
两种变换函数曲线
案例7.1.1 利用图像分割测试图像中的微小结构。
6.1 阈值选取的图像分割方法
2．灰度图像多区域阈值分割
% 图像二值化，根据140/255
%确定的阈值，划分目标与背景
figure;imshow(Inew);
% 显示分割后的二值图像
5.1.2 直方图阈值
双峰法比较简单，在可能情况下常 常作为首选的阈值确定方法，但是图像 的灰度直方图的形状随着对象、图像输 入系统、输入环境等因素的不同而千差 万别，当出现波峰间的波谷平坦、各区 域直方图的波形重叠等情况时，用直方 图阈值法难以确定阈值，必须寻求其他 方法来选择适宜的阈值。
it 1