数字图像处理第6章二值图像处理.ppt

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1、第6章二值图像处理通过分割技术我们可以把感兴趣的目标区域从图像中分割出来。分割出来的目标区域往往不能令人满意，还需要对分割出来的目标区域进行二值化处理生成二值图像，在二值图像的基础上继续处理。二值图像具有存储空间小，处理速度快等特点；可以方便地对图像进行布尔逻辑运算；可以比较容易地获取目标区域的几何特征或者其它特性，比如描述目标区域的边界，获取目标区域的位置和大小等等；在二值图像的基础上，还可以进一步地对图像进行处理，获取目标的更多特征，从而为进一步的进行图像分析和识别奠定基础。本章内容6.1距离与连通6.2二值图像的几何特征描述6.3二值图像的常规处理6.4二值图像的形态学处

2、理6.1距离与连通二值图像只含有两个灰度级，一般用0来表示背景区域，1表示目标区域。对图像分割的结果如果目标区域像素标记为1而背景区域清零则会得到分割结果的二值图像，或者对边缘提取得结果边缘点取值为1而非边缘点取值为0则会得到图像的边缘二值图，这个获取二值图像的过程叫做二值化过程。6.1.1距离的定义在二值图像处理中，往往需要计算两个像素点间的距离，比如在连通分量本身的尺寸大小相对于其它各个区域间的距离很小时，计算两个区域间的距离可以近似为计算两个区域间质心的位置距离。满足下面三条性质的函数形式均可以作为距离的定义，假定图像中三点A,B,C：①非负性：，当和点重合的时候，等号成

3、立；②对称性：；③三角不等式：假设计算点P(a,b)与Q(c,d)间距离可以采取下面的几种定义形式：①欧几里德距离，用来De表示，如下式所示：(6-1)②街区距离，用Ds来表示：(6-2)③棋盘距离，用Dg表示如下：(6-3)三者之间的关系为：，如图6-1(a)、(b)和(c)所示。考虑距离点P(a,b)小于t的所有像素点，将发现使用街区距离这些点组成一个菱形区域，使用棋盘距离这些点组成一个正方形区域。点P(a,b)到连通区域R的距离定义为该点到中所有点之间距离的最小距离；R的直径定义为R中两点间的最大的距离。(a)欧氏距离(b)街区距离(c)棋盘距离(d)≤2构成菱形(e)

4、≤2构成正方形图6-1三种距离示意图(a)8-近邻(b)i近邻(c)d近邻图6-2像素的近邻关系与编码方式5.1.2邻接与连通关系d近邻：如果两个相邻像素单元有一条公共边，则这两个像素为直接近邻，简称d近邻，其它像素点为非直接近邻；i近邻：如果二者只有一个公共点邻接，这种近邻简称i近邻。一般所指的近邻就是这两种近邻的总称，叫做n近邻。如果我们按照图6-2(a)中的方式对近邻进行编码，其中编号为奇数的为d近邻，编号为偶数的为i近邻，通常我们使用的为4近邻和8近邻。i通路(简称通路)是一个像素序列，并且当时像素Lk-1和Lk互为一个i近邻；d通路则是要求Lk-1和Lk必须为d近邻。

5、如果对于一个像素集合R中任意两个象素点p1和p2，都存在一条首尾为p1和p2的i通路，并且这条通路上的其余像素都属于集合R，那么我们称这个像素集合R是i连通的。一个连通的像素集R的边界（i边界）定义为至少有一个i近邻不存在R内的所有R中的像素点的集合；R的d边界是至少有一个近邻不在R内的所有R中的象素点的集合。区域就是一个像素点集合，这个集合中的任意两点都可以用包含在集合内的一条曲线连接起来；区域的边界点，就是指那些无论它的邻域有多小，它都包含有集合的内点和外点的点集。区域的连通性具有互逆性和传递性，记区域R、S和T:(1)自连通性：R与R连通；(2)对称性：若R与S连通，那么

6、S与R也连通；(3)传递性：若R与S连通，S与T连通，则R与T也连通。5.1.3区域的连通分量标记图像经过分割后得到多个目标区域，有必要对每个目标区域进行标记和识别。一般在标记时把属于同一区域的不同连通分量标记为不同的标号。标记的方法通常采用顺序标记的方法。顺序标记法通过对图像做两次扫描来实现标记，扫描的方向是由左到右，由上到下。假定1表示目标区域像素点，0表示背景区域像素点。下面分别介绍4连通分量和8连通分量的顺序标注。4连通分量的顺序标注：假设扫描到像素点Ai,j，其灰度值为1，那么检查Ai-1,j和Ai,j-1，因为是顺序扫描，所以Ai-1,j和Ai,j-1一定是进行过标

7、记处理。所以针对这两个邻接点的不同情况可以对Ai,j进行标记：(1)Ai-1,j和Ai,j-1均未被标记，则分配Ai,j一个新的标记符；(2)有一个被标记，标记符为a，则把Ai,j也标记为a；(3)均被标记(分别为a和b)，那么把Ai,j标记为a，也就是和其左边的邻接点相同的标记；记下标识符a和b等价。(a)原二值图像(b)第一遍扫描标记(c)第二遍扫描标记图6-44连通分量的顺序标记8连通分量的顺序标注：与4连通分量的标记方法类似，不同的是当扫描到像素点Ai,j时，需要检查Ai,j的左边i