数字图像分割

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1、数字图像分割2013年3月28日图像分割一、序言二、区域分割技术三、梯度分割技术四、边界跟踪和区域生长要点总结1序言1）与图像处理的关系2）分割算法分类3）目前研究应用方向图像分割的目的:使输出图像所包含的数据远少于输入图像,但这些数据信息却与图像分析更有关系.1序言分割：按照一定的规律将图像或景物分成若干个部分或子集的过程。目的：将图像中有意义的特征或需要应用的特征提取出来。特征：物体(目标)占有区、轮廓、纹理、直方图特征等等。图像分割的三种不同基本原理（1）区域方法：把各象素归到不同物体或区域中；（2）

2、边界方法：确定区域间的边界；（3）边缘方法：确定边缘象素，并把象素连接在一起构成所需边界或区域；后两种往往不区分1序言3）目前研究方向（1）首先，大量的研究集中在对分割算法的研究上；（2）其次，根据分割评价方法，对各种分割算法的性能进行刻画和比较；（3）最后，对分割评价方法的研究。图像分割:IMAGESEGMENTATION边缘检测:EDGEDETECTION2区域分割技术1）阈值化分割技术及分类基于各象素值的阈值基于区域性质的阈值基于坐标位置的阈值基于目标形状的阈值图像阈值分割技术是目标识别、理解的重要前

3、提。关键是如何选取阈值，虽然方法很多，但目前尚未有一种普遍适用的方法。2区域分割技术1）阈值化分割技术及分类属于区域方法。基本步骤：1）确定需要的分割阈值；（算法的关键）2）将象素值与分割阈值相比较以划分象素。图像模型是假设图像是由具有单峰灰度分布的目标和背景组成。在单阈值情况下：2区域分割技术阈值化算法分类方法（1）根据分割过程是否需要人工干预，分为交互的与自动的；（2）根据阈值的不同作用范围，分为全局的与局部的；（3）根据阈值与灰度分布的关系，分为基于灰度分布的一阶统计和基于灰度分布的二阶统计；（4）根

4、据算法的处理策略，分为迭代的与非迭代的。（5）根据算法是否需要分割估计，分为有监督的和无监督的。2区域分割技术阈值化算法的统一模型和基本分类2区域分割技术（1）基于各象素值的阈值。阈值根据f(x,y)来选取；（2）基于区域性质的阈值。阈值根据f(x,y)和p(x,y)来选取；（3）基于坐标位置的阈值。阈值根据f(x,y)、p(x,y)和x,y来选取；（4）基于目标形状的阈值。阈值根据f(x,y)、x,y和s(x,y)来选取。2区域分割技术2）基于各象素值的阈值（1）极小值点阈值思想：将直方图的包络曲线求极小

5、值的方法。最小二乘拟合方法2区域分割技术2区域分割技术2区域分割技术（2）最优阈值思想：若图像与背景的灰度有部分交错。这时采用一个全局阈值进行分割总会产生一定的误差。图像中目标物和背景分割误差最小的阈值。方法：尽可能减少误分割。假设背景和目标的灰度都符合高斯分布.最优阈值讨论若背景与目标区域大小相等，则最优阈值等于背景与目标均值的中值；转变成机器学习中的分类问题:类内方差最小,类间方差最大.2区域分割技术2区域分割技术2区域分割技术2区域分割技术2区域分割技术3)均值迭代阈值选择法1.选择一个初始阈值的估计

6、值T（一个好的初始值是灰度的均值）。2.用该阈值把图像分割成两个部分R1和R2；3.分别计算R1和R2的灰度均值µ1和µ2；4.选择一个新的阈值T：T＝(µ1＋µ2)/2；5.重复步骤2-4直至后续的迭代中平均灰度值µ1和µ2保持不变。2区域分割技术3）基于区域性质的阈值（略）思想：不仅考虑了各象素本身灰度值而且利用了各象素邻域内象素灰度关系；典型的算法有双阈值法；直方图变换：将一个单峰直方图转变为双峰直方图；2区域分割技术4）基于坐标位置的阈值思想：如果图像光照不均匀等因素，则不能使用一个固定的全局阈值。

7、方法：选择的阈值是坐标的函数。通常又称为动态阈值、或自适应阈值法。2区域分割技术2区域分割技术（1）阈值插值法Step1:将整幅图像分成一系列互相有50%重叠的子图像；Step2:得到每个子图像的直方图；Step3:检测各子图像是否为双峰，若是则采用最优阈值法，否则不进行处理；Step4: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；Step5:根据各子图像的阈值，然后对图像进行分割。2区域分割技术（2）水线阈值算法（分水岭算法）Watershed算法是一种特殊的自适应阈值迭代算法。目

8、的：将两个或以上物体目标从背景中提取出来并互相分开。2区域分割技术Step1:在一个低灰度级上阈值进行二值化，将目标正确的分离出，但边界偏向物体内部；Step2:每次将阈值增加一个灰度级，物体的边界随之向外扩展；Step3:重复Step2，直至两个物体的边界相互接触。此时可确定物体的边界。2区域分割技术2区域分割技术5）基于目标形状的阈值（1）点状物体的分析几个术语阈值面积函数A(T)周长函数P(T)若两个点具有