7-图像分割-形态学图像处理
形态学图像处理学习教案
3、集合的反射和平移
(1) 集合的反射
由集合A中所有(suǒyǒu)元素相对于原点的反射元
素组成的集合称为集合A的反射A，记为 。
A {x | x a,a A}
(8.7)
其中，x表示集合A中的
元素a对应的反射元素。
集合(jíhé)的反射图 示
第7页/共72页
第七页，共72页。
简单的图像(tú xiànɡ)成像模型
第2页/共72页
第二页，共72页。
简单(jiǎndān)的图像成像模型
2、集合(jíhé)的基本运算等 (1) 集合(jíhé)的并
A B {x | x A或x B}
(8.2)
元素(yuán sù)在集合中 的并
元素(yuán sù)在集合外
第3页/共72页
第三页，共72页。
集合
简单的图像(tú xiànɡ)成像模型
第十八页，共72页。
膨胀(péng zhàng) 1、概念(gàiniàn)
膨胀的含义是：先对结构元素B做关于其原点的反射 得到反射集合 ，B 然后再在目标图像A上将 平B移 y， 则那些 平B移后与目标图像A至少有1个非零公共元素相 交时对应(duìyìngB)的 的原点位置所组成的集合，,就 是膨胀运算的结果。
形态学图像处理(tú xiànɡ chǔ lǐ)
会计学
1
第一页，共72页。
8.1 集合论基础(jīchǔ)
简单的图像(tú xiànɡ)成像模型
1、集合的子集(zǐ jí)与相等
A B {x | x A, x B}
(8.1)
且当且仅当 A B B 和 A
同时成立时,称集
合A和B集合相等。
注意(zhù yì)：当结构元素在目标图像上平移时，结构元素 中的任何元素不能超出目标图像的范围。
数字图像处理中的形态学与图像分割算法
数字图像处理中的形态学与图像分割算法数字图像处理是计算机科学与工程领域中的一门重要学科，它研究如何对数字图像进行分析、处理和改进。
在数字图像处理中，形态学和图像分割算法是两个重要的概念。
本文将介绍数字图像处理中的形态学和图像分割算法，并探讨它们在实际应用中的作用和局限性。
形态学是一种基于形状和结构的图像处理方法，它模拟了生物学中的形态学概念。
形态学操作主要包括腐蚀、膨胀、开运算和闭运算等。
腐蚀操作通过对图像中的每个像素点进行局部最小值操作，可以去除图像中的小噪声和细小的边缘。
腐蚀操作可以使图像中的物体变得更小，边缘变得更细。
膨胀操作则是通过对图像中的每个像素点进行局部最大值操作，可以填充图像中的空洞和细小的间隙。
膨胀操作可以使图像中的物体变得更大，边缘变得更粗。
开运算是先进行腐蚀操作，再进行膨胀操作，它可以去除图像中的小噪声和细小的边缘，并保持图像的整体形状不变。
闭运算则是先进行膨胀操作，再进行腐蚀操作，它可以填充图像中的空洞和细小的间隙，并保持图像的整体形状不变。
开运算和闭运算是形态学中常用的操作，它们可以用于图像增强、边缘检测和形状分析等应用。
图像分割是将图像划分为若干个子区域的过程，每个子区域具有相似的特征或属性。
图像分割算法可以通过颜色、纹理、边缘和区域生长等特征来实现。
其中，边缘检测是一种常用的图像分割方法，它可以通过检测图像中的边缘来将图像分割为不同的区域。
边缘检测算法主要包括Sobel算子、Canny算子和Laplacian算子等。
除了边缘检测，区域生长也是一种常用的图像分割方法。
区域生长算法通过选择种子点和定义生长准则来将图像分割为不同的区域。
种子点是指具有代表性的像素点，生长准则是指像素点之间的相似性度量。
区域生长算法可以根据不同的生长准则来实现不同的图像分割效果。
形态学和图像分割算法在数字图像处理中具有广泛的应用。
形态学操作可以用于图像增强、噪声去除和形状分析等任务。
图像分割算法可以用于图像识别、目标跟踪和医学图像分析等领域。
图像分割特征提取识别分类分析
Ostu, A threshold selection method from gray level histograms, IEEE Trans. Systems Man Cybernet 9, 62-66 (1979) 最小误差门限法
T. Pun, Entropic thresholding: a new approach, Computer Vision, Graphics, and Image Processing 16,210-239 (1981) 熵门限法
2. 图像分割
3. 形态学图像处理 4. 特征提取 5. 区域描述 6. 识别与分类
形态学图像处理 腐蚀与膨胀 开运算与闭运算 细化与粗化
形态学图像处理
二值图像的逻 辑运算
膨胀 dilation
形态学膨胀应用
腐蚀 erosion
形态学腐蚀应用
开操作与闭操作
轮廓光滑 开：断开狭窄的间断 和消除细的突出物 闭：消弥狭窄的间断 和长细的鸿沟，消除 小的孔洞，填补轮廓 线的断裂
S_任一图像点为目标事件；B_任一图像点为背景事件； P(S)= , P(B)=1-
目标和背景的概率分布密度为高斯分布p(z)和q(z), 则图像 的灰度概率分布密度为 d(z)= p(z)+(1- )q(z) 图像的数学期望和方差为 E= ms+(1- )mB 2= 2s+(1- ) 2B+ (1- ) (ms-mB)2
• 方向模板与统计模板
p204
• 最佳曲面拟合
型
p206
• 纹理检测－空间灰度层共生矩阵，Markov模型，Fractal模
边缘检测技术 • 经典主动边缘模型 （M. Kass, et al, 1988） • 测地线主动边缘模型 （V. Caselles, et al, ICCV, 1995） • 水平集方法（1996）
数字图像处理-第六章图像分割与分析
设平面上有若干点，过每点的直线族分别对应于极坐标上的 一条正弦曲线。若这些正弦曲线有共同的交点（ρ′，θ′），如图 (e),则这些点共线，且对应的直线方程为 ρ′=xcosθ′+ysinθ′
这就是Hough变换检测直线的原理。
y
A 60
B
F E
C
G 60
D 120
x
x-y空间的边缘点
D
120
C
w1 w 2 w3
可以指定模板为：
w
4
w5
w
6
w 7 w 8 w 9
9
模板响应记为： R | w i z i | i1
输出响应R>T时对应孤立点。
888 8 128 8 888
图像
-1 -1 -1 -1 8 -1 -1 -1 -1
模板
R = (-1 * 8 * 8 + 128 * 8) / 9 = (120 * 8) / 9 = 960 / 9 = 106
3、阈值分割法（相似性分割）
根据图像像素灰度值的相似性
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
阈值分割法(thresholding)的基本思想： 确定一个合适的阈值T（阈值选定的好坏是此方法成败 的关键）。 将大于等于阈值的像素作为物体或背景，生成一个二值 图像。
f(x0,y0) T
2h
r2 2 4
exp
r2 2 2
是一个轴对称函数：
2h
-σ
σ
0
由图可见，这个函数 在r=±σ处有过零点，在 r │r│<σ时为正，在│r│>σ 时为负。
由于图像的形状，马尔算子有时被称为墨西哥草帽函数。 用▽2h对图像做卷积，等价于先对图像做高斯平滑，然后再用▽2对 图像做卷积。 因为▽2h的平滑性质能减少噪声的影响，所以当边缘模糊或噪声较 大时，利用▽2h检测过零点能提供较可靠的边缘位置。
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。
图像分割综述
摘要图像分割是把图像划分为有意义的若干区域的图像处理技术，分割技术在辅助医学诊断及运动分析、结构分析等领域都有着重要的研究价值和广泛的应用发展前景。
在阅读大量文献的基础上，本文对图像分割技术的理论基础、发展历程及图像分割方法的热点、难点问题进行了分类综述，对不同分割算法优缺点进行了总结和归纳，并对图像分割的发展趋势进行了初步的展望和预测。
在此基础上，为了对图像分割理论有更直观的认识，本文选取并行边界算法和分水岭算法这两种方法，用MATLAB软件进行了基础的仿真，并对结果进行了分析和总结，本文重点对一些近年来新兴的算法，比如水平集（Level-set）算法、马尔科夫随机场算法（Markov）、模糊算法、遗传算法、数学形态学算法等进行了概略性的探讨，对这些新兴算法的特点、原理、研究动态进行了分析和总结。
关键词：图像分割；边界；区域；水平集；马尔科夫AbstractImage segmentation is an image processing technology that divides the image into a number of regions. Image segmentation has very important significance in supporting medical diagnosis, motion analysis, structural analysis and other fields.Based on recent research, a survey on the theory and development of image segmentation, hot and difficult issues in image segmentation is given in this article. And describes the characteristics of each method as well as their respective advantages and disadvantages in image segmentation .This article introduces and analyzes some basic imaging and image segmentation methods in theory and describes the development trends of medical image segmentation. To have a better understanding of image segmentation, I use MATLAB software to stimulate on images about the parallel edge algorithms and watershed algorithm. And the analysis of the segmentation results is given in the article.This article introduces and analyzes the new algorithms in recent years such as Level-set algorithm, Markov algorithm, Fuzzy algorithm, Genetic algorithm and Morphological algorithm. In this paper, the features, theory and research trends of these algorithms are analyzed and summarized.Keywords: Image segmentation; Border; Area；Level-set；Markov第1章引言1.1 图像分割的背景和重要作用图像是传达信息的一种方式，图像中含有大量的有用信息，理解图像并从图像中抽取信息以用来完成其他工作是数字图像技术中一个重要的应用领域，而理解图像的第一步就是图像的分割。
数字图像处理ppt课件 下载
figure；subplot（m,n,p）；imshow（I）；
Subplot(m,n,p)含义为：打开一个有m行n列图像位置的窗口， 并将焦点位于第p个位置上。
/1、图像的读取和显示 四、图像的格式转换
im2bw(I,LEVEL);
阈值法从灰度图、RGB图创建二值图。LEVEL为指定的阈Leabharlann ；（0,1）。数字图像处理
浙江大学
/1、图像的读取和显示 /2、图像的点运算 /3、图像的几何变换 /4、空间域图像增强 /5、频率域图像增强 /6、彩色图像处理 /7、形态学图像处理 /8、图像分割 /9、特征提取
/1、图像的读取和显示
一、图像的读取
A=imread(FILENAME,FMT)
FILENAME 指定图像文件的完整路径和文件名。如果在work工作目录下 只需提供文件名。FMT为图像文件的格式对应的标准扩展名。 I_1=imread('D:\10.06.08nir\TTC10377.BMP');%读入图像 二、图像的写入
rgb2gray;从RGB图创建灰度图，存储类型不变。 im2uint8 将图像转换成uint8类型
im2double 将图像转换成double类型
/2、图像的点运算
一、图像直方图
灰度直方图描述了一副图像的灰度级统计信息，主要应用于图像分 割和图像灰度变换等处理过程中。从数学角度来说，图像直方图描述图 像各个灰度级的统计特性，它是图像灰度值的函数，统计一幅图像中各 个灰度级出现的次数或概率。归一化直方图可以直接反映不同灰度级出 现的比率。横坐标为图像中各个像素点的灰度级别，纵坐标表示具有各 个灰度级别的像素在图像中出现的次数或概率。
图像分割算法在图像处理中的应用
图像分割算法在图像处理中的应用一、导言图像分割是图像处理领域中的一项重要技术，指将一副图像分成若干个子区域，将图像中不同的物体或背景区分出来，为下一步的图像分析和图像识别提供重要的前置条件。
图像分割算法的应用广泛，包括医学图像分析、自动驾驶、目标检测等等。
本文将从图像分割的定义、常用算法和应用方面展开讨论，介绍图像分割在图像处理中的重要意义。
二、图像分割的定义图像分割的定义是指将一幅图像分割成若干个子区域，使得每一子区域内的像素具有相似的性质，如颜色、纹理、亮度等等。
通常一幅图像中的前景和背景具有不同的属性，图像分割的目标就是将二者区分开来，使得前景和背景分别成为一个子区域。
而这个过程需要采用一定的算法来实现。
三、常用的图像分割算法1. 基于阈值的图像分割基于阈值的图像分割算法，也是最简单的分割算法。
其基本思路是先确定一个阈值，将图像中所有灰度值大于该阈值的像素点分到一个区域内，将小于该阈值的像素点分到另一个区域内。
基于阈值的图像分割适用于图像中前景和背景的差别明显，对于一些复杂的图像分割任务，其效果则有限制。
2. 区域生长算法区域生长算法是一种基于种子点的图像分割算法。
该算法最初在医学领域得到广泛应用。
医学影像数据中经常需要对感兴趣区域进行计算，这些区域在像素值上通常具有高度的同质性。
基于该性质，区域生长算法可以通过种子点引发对图像的连续增长，从而逐步形成有意义的区域。
3. 区域分裂和合并算法区域分裂和合并算法是一种迭代的区域分割算法。
该算法先将图像划分为若干个相同大小的初始块，然后通过一系列的分裂和合并操作逐步细化或聚合这些块形成我们需要的区域。
4. 基于边缘检测的图像分割基于边缘检测的图像分割算法是目前最为流行的图像分割算法，该算法的基本思路是通过对图像进行边缘检测，将图像分成若干个区域。
这种方法通常需要结合边缘检测算法来处理图像中的过多的噪声和杂点，以达到更好的分割效果。
四、图像分割算法在图像处理中的应用图像分割算法在许多领域中都有广泛的应用，如医学影像分析、自动驾驶、图像识别和机器人视觉等。
数学形态学处理-数字图像处理
数学形态学处理
图6-3 平移与反射
数学形态学处理
5.目标图像和结构元素 被处理的图像称为目标图像。为确定目标图像的结构, 需逐个考察图像各部分之间的关系,并且进行检验,最后得到 一个各部分之间关系的集合。 在考察目标图像各部分之间的关系时,需要设计一种收 集信息的“探针”,称为“结构元素”。“结构元素”一般 用大写英文字母S 表示。在图像中不断移动结构元素,就可 以考察图像中各部间的关系。
数学形态学处理
图6-11 闭运算填充了凹角
数学形态学处理
2.开闭运算的代数性质 由于开、闭运算是在腐蚀和膨胀运算的基础上定义的, 根据腐蚀学形态学处理
数学形态学处理 5)等幂性
开、闭运算的等幂性意味着一次滤波即可将所有特定于 结构元素的噪声滤除干净,而作重复的运算不会再有效果。 这是一个与中值滤波、线性卷积等经典方法不同的性质。
数学形态学处理 腐蚀也可以用集合的方式定义
式(6-1)表明,X 用S 腐蚀的结果是所有使S 平移x 后仍在X 中的x 的集合。换句话说,用S 来腐蚀X 得到的集合是S 完全 包含在X 中时S 的原点位置的集合。
数学形态学处理
图6-5 S+x 的3种可能状态
数学形态学处理 例6-1 腐蚀运算图解。图6-6给出了腐蚀运算的一个简单
数学形态学处理
(1)读入图像,若为真彩色图像,则转化为二值图像; (2)设置结构元素。 (3)指定形态学操作为开运算,设定 MORPH_OPEN 参数, 调用 morphologyEx()函数实现开运算操作并保存图像。 对图6-12(a)所示图像进行开运算的结果如图6-12(b)所示, 可以发现,开运算去掉了凸角且将原图像中的连通区域变成 了非连通区域。
数学形态学处理
形态学图像处理
工业检测
在工业生产中，形态学图像处 理可用于表面缺陷检测、零件 分类和识别等方面，提高生产 效率和产品质量。
计算机视觉
在计算机视觉领域，形态学图 像处理可用于目标跟踪、人脸 识别、手势识别等任务，提高 视觉系统的准确性和稳定性。
形态学图像处理的基本原理
01
结构元素
形态学图像处理的基本操作单元是结构元素，它可以是任意形状和大小
医学影像分析中的形态学图像处理
总结词
形态学图像处理在医学影像分析中具有重要 作用，能够提高医学影像的解读精度和辅助 诊断的准确性。
详细描述
形态学图像处理技术能够处理和分析医学影 像，如X光片、CT和MRI等。通过去除噪声、 增强对比度、分割病灶区域等操作，形态学 图像处理能够帮助医生更准确地解读医学影 像，提高诊断的准确性和可靠性。同时，形 态学图像处理还可以用于辅助手术导航和放 射治疗计划制定等领域。
详细描述
边界提取通过识别图像中像素的边缘，提取出物体的边界。区域填充则是将图像中某个特定区域内的 像素标记为同一值，常用于填充孔洞或填补缺失部分。这些操作在图像分割、特征提取和对象识别等 领域具有重要应用价值。
03
形态学图像处理的实践应用
噪声去除
噪声去除
形态学图像处理中的噪声去除技术，通过膨胀和腐 蚀等操作，能够有效地去除图像中的噪声点，提高 图像的清晰度和质量。
和算法，方便用户进行各种图像处理任务。
02
形态学图像处理的算法与技术
腐蚀算法
总结词
腐蚀算法是一种基本的形态学操作，用于消除图像中的小对象、在纤细点分离 对象或者收缩对象的边界。
详细描述
腐蚀算法通过将像素与其邻域进行比较，将小于邻域的像素去除，从而实现图 像的收缩。它通常用于消除噪声、断开连接的对象或减小图像中的区域。
第 05 章 图像分割——数字图像处理及应用北航谢凤英课件PPT
灰度
目标
边界
背景
梯度
c 多波段：
R、G、B可分别组成R-B, G-B, R-B两维直方图， 图上强的地方反映一个区。
5.2 边缘检测
1 边缘检测原理 其导数在边缘方向取得极值
0
0
(a) 一幅纵向 0 边缘的图像
(b) 每行像素的 灰度剖面图
(c) 一阶导数 (d) 二阶导数
从数学上看，图像的模糊相当于图像被平均或积分，为实现图象的 锐化，必需用它的反运算“微分”－－加强高频分量作用，使轮廓清晰。
图像分割：将图像中有意义的特征或需要应用的特征提 取出来。
（简单而又难于实现的最基础的识别工作。人的视觉系统对图像分 割是十分复杂的，也是相当有效的。但分割原理和模型都未搞清 楚。）
第五章 图像的分割
5.1 阈值分割 5.2 边缘检测 5.3 区域分割 5.4 Hough变换 5.5 近邻法分割 5.6 基于动态聚类的分割 5.7 基于神经网络的分割 5.8 其它分割方法
2 (1,2 ) w0,1[w0 (0 0,1)2 w1(1 0,1)2 ]
w12[w1(1 1,2 )2 w2 (2 1,2 )2 ] w0,2[w0 (0 0,2 )2 w2 (2 0,2 )2 ]
概率统计的阈值选取法 如:目标占整幅图像面积百分比
3 影响因素 噪音、照度不均匀，结构特征等。
-1 -c -1 -1 1 -c c
1 c 1 -1 1
c1 1 -1
-1 -c
1c -1 1 -c -1
注意：边缘检测对噪声敏感，常在作边缘检测前对图
像进行某些预处理，如平滑处理等。
2 典型算子 f) 二阶微分算子--- laplace算子
2
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。
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。
图像分割
第8章 知识要点图像分割是图像检索、识别和图像理解的基本前提步骤。
本章主要介绍图像分割的基本原理和主要方法。
图像分割算法一般是基于灰度值的两个基本特性之一：不连续性和相似性。
基于灰度值的不连续性的应用是根据灰度的不连续变化来分割图像，比如基于边缘提取的分割法，先提取区域边界，再确定边界限定的区域。
基于灰度值的相似性的主要应用是根据事先制定的相似性准则将图像分割为相似的区域，比如阈值分割和区域生长。
8.1 本章知识结构8.2 知识要点1. 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。
这些部分常称为目标或前景（其它部分称为背景），它们一般对应图像中特定的、具有独特性质的区域。
为了检索、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利用。
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。
图像分割是由图像处理过渡到图像分析的关键步骤。
一方面，它是目标表达的基础，对特征测量有重要的影响；另一方面，因为图像分割及其基于分割的目标表达、特征提取和参数测量等，能将原始图像转化为更抽象更紧凑的形式，所以使得更高层的图像分析和理解成为可能。
图像分割的应用非常广泛，几乎出现在有关图像处理的所有领域中，并涉及各种类型的图像。
图像分割在基于内容的图像检索和压缩、工业自动化、在线产品检验、遥感图像、医学图像、保安监视、军事、体育、农业工程等方面都有广泛的应用。
例如：在基于内容的图像检索和面向对象的图像压缩中，将图像分割成不同的对象区域等；在遥感图像中，合成孔径雷达图像中目标的分割，遥感云图中不同云系和背景分布的分割等；在医学应用中，脑部图像分割成灰质、白质、脑脊髓等脑组织和其它脑组织区域等；在交通图像分析中，把车辆目标从背景中分割出来等。
在各种图像应用中，只要需要对图像目标进行提取、测量等，就都离不开图像分割。
图像分割的准确性将直接影响后续任务的有效性，因此图像分割具有十分重要的意义。
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
图像处理中常见算法优化方法总结
图像处理中常见算法优化方法总结在图像处理中，算法的优化是提高图像处理速度和效果的关键。
通过应用优化算法，可以实现更快速、更准确的图像处理结果。
以下是图像处理中常见的算法优化方法的总结。
1. 空间域滤波器优化空间域滤波器是一种广泛应用于图像处理的算法。
常见的优化方法包括：- 利用均值滤波器的局部性原理，通过构建滑动窗口的方式减少重复计算，从而提高滤波速度；- 采用快速傅里叶变换（FFT）算法，将空间域滤波器转换为频域滤波器，提高滤波效率。
2. 图像压缩算法优化图像压缩是在保持图像质量的前提下减小图像文件大小的过程。
常见的图像压缩算法优化方法包括：- 针对JPEG压缩算法，调整量化表的参数，减小图像失真程度；- 对基于波小波变换的压缩算法，采用快速算法实现高效的压缩和解压缩；- 优化哈夫曼编码算法的实现，提高编码和解码的速度。
3. 边缘检测算法优化边缘检测是图像处理的一个重要步骤，用于提取图像中的边界信息。
常见的边缘检测算法包括：- Sobel算子、Prewitt算子和Roberts算子等基于梯度的算法。
优化方法包括通过使用模板计算的优化和并行计算的优化，提高边缘检测的速度；- Canny算法是一种精确的边缘检测算法，优化方法包括调整滞后阈值和非极大值抑制的参数，提高边缘检测的准确性。
4. 图像分割算法优化图像分割是将图像分成若干个具有独特特征的区域的过程，常见的优化方法包括：- 针对基于阈值的分割算法，通过自适应选择阈值的方法，提高图像分割的效果；- 针对基于区域的分割算法，通过优化区域的相似度计算和合并策略，提高分割的准确性和效率。
5. 形态学图像处理算法优化形态学图像处理是一种数学形态学理论在图像处理中的应用，常见的优化方法包括：- 结构元素的设计优化，通过选择合适的结构元素形状和大小，提高形态学操作的效果；- 并行计算优化，利用多线程或GPU加速形态学操作的处理速度。
6. 图像特征提取算法优化图像特征提取是从图像中提取出表达图像特性的特征的过程，常见的优化方法包括：- 减少冗余计算，通过降低采样率、减少特征维度等方法，减少特征提取的计算量；- 采用基于树结构的快速算法，例如k-d树、VP树等方法，提高特征匹配的速度。
实验三图像分析实验——图像分割、形态学及边缘与轮廓分析
实验三图像分析实验——图像分割、形态学及边缘与轮廓分析一、实验条件PC机数字图像处理实验教学软件大量样图二、实验目的1、熟悉图像形态学分析的基本原理，观察不同形态学方法处理的结果；2、熟悉图像阈值分割、区域生长、投影及差影检测和模板匹配的基本原理，观察处理的结果；3、熟悉图像边缘检测、Hough平行线检测、轮廓提取及跟踪和种子填充的基本原理，观察处理的结果；4、了解图像矩、空穴检测、骨架提取的基本原理，观察处理的结果。
三、实验原理本次实验侧重于演示观察，由于内容繁多，并且系统中已有部分实验项目的原理说明，因此实验原理及编程实现步骤这里不再详细叙述，有兴趣的同学可以查阅数字图像处理方面的有关书籍。
四、实验内容1、图像形态学分析内容包括：图像膨胀、图像腐蚀、开运算、闭运算和图像细化针对二值图像进行处理，有文字说明，实验步骤中将详细介绍其使用方法。
2、图像分割内容包括：阈值分割、区域生长、投影检测、差影检测和模板匹配阈值分割：支持灰度图像。
从图库中选择图像分割中的源图, 然后执行图像分析→图像分割→阈值分割, 比较原图和分割后的图, 对照直方图分析阈值分割的特点。
对源图再执行一次图像变换→点运算→阈值变换, 比较分析阈值变换和阈值分割的结果。
区域生长：支持灰度图像。
操作方法与阈值分割类似，比较分析其与阈值分割的不同。
投影检测：只支持二值图像。
从图库中选择投影检测中的源图, 然后执行图像分析→投影检测→水平投影, 然后再垂直投影, 记录下检测部分的水平和垂直方向的位置。
如有必要, 在检测之前, 对图像进行平滑消噪。
差影检测：支持灰度图像。
从图库中选择图像合成中的源图, 然后执行图像分析→图像合成→图像相减, 在弹出的文件对话框中选择图库图像合成中的模板图像,观察分析差影结果。
模板匹配：支持灰度图像。
从图库中选择模板匹配中的源图, 然后执行图像分析→模式识别→模板匹配, 在弹出的文件对话框中选择图库模板匹配中的模板图像, 观察分析结果。
数字图像处理教程(matlab版)
FILENAME参数指定文件名。FMT为保存文件采用的格式。 imwrite(I6,'nirdilatedisk2TTC10373.bmp');
/1、图像的读取和显示
三、图像的显示
imshow(I,[low high])
I为要显示的图像矩阵。[low high]为指定显示灰度图像的灰度范围。 高于high的像素被显示成白色；低于low的像素被显示成黑色；介于 High和low之间的像素被按比例拉伸后显示为各种等级的灰色。 figure；imshow(I6);title('The Main Pass Part of TTC10373');
t c logk s
c为尺度比例常数，s为源灰度值，t为变换后的目标灰 度值。k为常数。灰度的对数变换可以增强一幅图像 中较暗部分的细节，可用来扩展被压缩的高值图像中 的较暗像素。广泛应用于频谱图像的显示中。
Warning：log函数会对输入图像矩阵s中的每个元素进行
操作，但仅能处理double类型的矩阵。而从图像文件中得到的 图像矩阵大多是uint8类型的，故需先进行im2double数据类型 转换。
原 图 像
滤 波 后 图
像
/4、空间域图像增强 三、滤波器设计
h=fspecial(type,parameters)
parameters为可选项，是和所选定的滤波器类型type相关的 配置参数，如尺寸和标准差等。
type为滤波器的类型。其合法值如下：
合法取值 ‘average’
‘disk’ ‘gaussian’ ‘laplacian’
DA
DMax A0
DA
- 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)。
的像素值置为“1”，否则置为0。
注意：（1）当结构元素中原点位置的值是0时，仍把 它看作是0；而不再把它看作是1。 （2）当结构元素在目标图像上平移时，允许结构
元素中的非原点像素超出目标图像范围。
8.2.2 膨胀
1、概念 举例： 1 1 1
（b） 结 构 元 素 B
1
1
1 1 1 1 1 1 1 1
70年代
1973年，Mathron的《随机集和积分几何》为数学 形态学奠定了基础。 1982 由Serra主编完成的《Image Analysis and Mathematical Morphology》是里程碑，表明数学形 态学在理论上已趋于完备。 此后，该书的第二版和第三版相继出版。1986， CVGIP（computer vision graphics and image processing) 发表了MM专辑，使MM的研究呈现新景 象。 提出基于MM的纹理分析模型系列。
A B {x | x A且x B}
(8.3)
集合的交
2.3.1 简单的图像成像模型
2、集合的基本运算等 (3) 集合的补
A {x | x A}
c
(8.4)
集合的补
2.3.1 简单的图像成像模型
2、集合的基本运算等 (4) 集合的差
A B {x | x A且x B}
卷积模板，每当结构元素平移到其原点位置与目标图 像A中那些像素值为“1”的位置重合时，就判断被结构
元素覆盖的子图像的其它像素的值是否都与结构元素 相应位置的像素值相同；只有当其都相同时，就将结 果图像中的那个与原点位置对应的像素位置的值置为 “1”，否则置为0。 注意：当结构元素在目标图像上平移时，结构元素中 的任何元素不能超出目标图像的范围。
形态学图像分析的优点
MM方法比其他空域或频域图像处理方法有一 些明显的优势：
在恢复处理中，形态滤波可借助先验的几何特征信 息，利用形态学算子有效滤除噪声，又可保留图像 的原有信息； MM算法易于用并行处理方法有效实现，且硬件实 现容易； 基于MM的边缘信息提取由于基于微分的提取算法， 也不象微分算法对噪声那样敏感，同时提取的边缘 较光滑； 基于MM方法提取的图像骨架较连续，断点少。
1
1 1 1 1 1
1
1 1 1
1 1 1
2 1
1 1
(e) A 的补
A
c
(f) B 的反射 B (g)腐蚀
A B
c
(h)膨胀
A B
c
8.2.2 膨胀
腐蚀运算与膨胀运算的对偶性－实例验证
1 1
1 1
(a)目标图像A
(b)结构元素B (c）膨胀结果
(d)腐蚀结果
1 1
1 1
(e)A的补
(b)B的反射
（a）目标图像A
1 1 1
2 1 1 2 1 1 2 1 1 1 1
B
2 1 1 2 2 2
（c）结构元素
（d）膨胀运算结果图像
8.2.2 膨胀
2、结构元素形状对膨胀运算结果的影响 当目标图像不变，但所给的结构元素的形状改变 时；或结构元素的形状不变，而其原点位置改变时，
膨胀运算的结果会发生改变。
图8.6 与图8.4的结构元素的原点不同时的腐蚀运算实例
8.2.1 腐蚀
2、结构元素形状对腐蚀运算结果的影响
举例：
1 1 1 1
图8.7 利用腐蚀算法消除物体之间的粘连示例
8.2.1 腐蚀
3、腐蚀运算在物体识别中的应用
举例：
图8.9 利用腐蚀算法识别物体示例
8.2.2 膨胀
1、概念
设A为目标图像，B为结构元素，则目标图像A被
下面给出的是与图8.10 的目标图像相同，但仅结构 元素的原点位置改变时 ， 膨胀运算结果不同的例子。
1 1 1
（b） 结 构 元 素 B
1
1 1 1 1 1 1 1 1
（a）目标图像A
1
1 1 1
（c）结构元素
2 0 2 1 2 2 2 2
2 2 0 1 1 2
0 2 0 2 1 2 2 2 0 1 2
出的所有这样的像素组成的集合，即为腐蚀运算的结 果。简而言之，腐蚀运算的实质就是在目标图像中标 出那些与结构元素相同的子图像的原点位置的像素。 注意，结构元素中的原点位置可以不为1，但要求 目标图像中的子图像与结构元素B的原点对应的那个位 置的像素值是1。
8.2.1 腐蚀
腐蚀运算的基本过程是：把结构元素B看作为一个
集合的反射图示
2.3.1 简单的图像成像模型
3、集合的反射和平移
(2) 集合的平移
由集合A中所有元素平移y=(y1，y2)后组成的元素 集合称为集合A的平移，记为 ( A) y 。
( A) y {x | x a y, a A}
(8.8)
其中，x表示集合A中的元素a平移y后形成的元素。
形态学图像变换中结构元选取的原则
在形态学算法设计中，结构元的选择十分重要， 其形状、尺寸的选择是能否有效提取信息的关 键。选择的几个基本原则：
结构元必须在几何上比原图像简单，且有界； 当选择性质相同或相似的结构元时，以选择极限情 况为宜； 结构元的凸性很重要，对非凸子集，由于连接两点 的线段大部分位于集合的外面，故用非凸子集作为 结构元将得不到什么信息。
数学形态学（mathematical morphology，MM）
发展历史（1）
60年代：孕育形成
1964诞生，法国学者Serra对铁矿石的岩相 进行定量分析，以预测特矿石的可轧性。 同时，Matheron研究了多孔介质的几何结构、 渗透性及二者的关系，二者的研究直接导致 数学形态学雏形的形成。 1966年命名Mathematical Morphology。 1968年在法国成立枫丹白露(Fontainebleau) 数学形态学研究中心。
8.2.1 腐蚀
1、概念
举例：
1 1 1 1 1 1 1 1
（a）目标图像A
1 1 1
1 0 0 0 0 1 0 0
（c）腐蚀运算结果图像
（b）结构元素B
图8.4 腐蚀运算实例
8.2.1 腐蚀
2、结构元素形状对腐蚀运算结果的影响 腐蚀运算的结果不仅与结构元素的形状(矩形、 圆形、菱形等)选取有关，而且还与原点位置的选取
《数字图像处理》研究生课程
第八章 形态学图像处理
目录
数学形态学的发展历史及基本概念 数学基础 形态学基本运算 二值形态学图像处理基本操作 灰阶图像形态学处理基本操作 形态学图像处理基本应用 总结
背景介绍
形态学（morphology）
通常指生物学中对动植物的形状和结果进行处理的 一个分支。 是根据形态学概念发展而来具有严格数学理论基础 的科学，并在图像处理和模式识别领域得到了成功 应用。 通常作为一种抽取图像中区域形状特征（如边界、 骨骼和凸壳等）的工具； 也用于图像的预处理和后处理，如：形态学滤波、 细化和修剪等。
B
（d）膨胀运算结果图像
8.2.2 膨胀
3、膨胀运算的应用
1 1 1 1
图8.13 利用膨胀运算将相邻的物体连接起来
8.2.2 膨胀
3、膨胀运算的应用
1 1
1 1
图8.14 利用膨胀运算填充目标区域中的小孔
8.2.2 膨胀
4、腐蚀运算与膨胀运算的对偶性
膨胀和腐蚀运算的对偶性可分别表示为：
( A B)
80年代
90年代至今
在模式识别，编码，运动分析，运动景物描述、 放射医学、工业控制等方面取得进展，及用于数 值函数的形态学算子开发等。 “如果证明，在某些时候，形态学方法比其他方 法在模式识别方面更有效，那是因为它更好地把 握了景物的几何特点，仅此而已” －Serra 在把握自然景物含义，人类思维的符号描述方面 显得不够有力，有待发展。
集合的平移图示
8.2 二值形态学的基本运算
8.2.1 腐蚀
1、概念
设A为目标图像，B为结构元素，则目标图像A被
结构元素B腐蚀可定义为：
AB x | ( B) y A
(8.9)
其中，y是一个表示集合平移的位移量。
8.2.1 腐蚀
腐蚀运算的含义是：每当在目标图像A中找到一个
与结构元素B相同的子图像时，就把该子图像中与B的 原点位置对应的那个像素位置标注为1，图像A上标注
结构元素B膨胀可定义为：
A B {x | (( B) y A) } 其中，y是一个表示集合平移的位移量。
(8.10)
8.2.2 膨胀
1、概念 膨胀的含义是：先对结构元素B做关于其原点的反
射得到反射集合 B ，然后再在目标图像A上将 B 平移 y，则那些 B 平移后与目标图像A至少有1个非零公共
8.2.2 膨胀
下面给出的是与图 8.10的目标图像相同但 结构元素不同时，膨胀 运算结果不同的例子。
1 1
（b） 结 构 元 素 B
1
1 1 2 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1
（a）目标图像A
1 1
1 2 1 1 2 2 1 2 1 2
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
（c）结构元素
B
（d）膨胀运算结果图像
8.2.2 膨胀
c
c
A B
c
（8.12）
( AB ) A B
c
（8.13）
也即：对目标图像的膨胀运算，相当于对图像背景的 腐蚀运算操作；对目标图像的腐蚀运算，相当于对图