图像分割与特征提取培训资料.ppt

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1、《数字图像处理》研究生课程第七章图像分割及特征提取李俊山主讲第二炮兵工程学院◆已经介绍的：图像变换、图像增强、图像恢复、图像编码等，都是使输出图像的编码或品质得到某种程度改善的处理方法，一般被认为是图像处理的低级阶段。◆图像分析是一种通过对图像中不同对象进行分割(把图像分为不同区域或目标物)来对图像中目标进行分类和识别的技术。7.1图像分割的概念◆目标或前景◆背景◆目标一般对应于图像中特定的、具有独特性质的区域。7.1图像分割的概念1.图像分割图像分割就是依据图像的灰度、颜色、纹理、边缘等特征，把图像分成各自满足某种相似性准则或具有某种同质特征的连通区域的集合的过程。RRnii==U

2、1f=jiRRI7.1图像分割的概念1.图像分割（续）设R代表整个图像区域，对R的分割可看作将R分成若干个满足以下5个条件的非空子集(子区域)R1,R2,…,Rn。（1）。即分割成的所有子区域的并应能构成原来的区域R。（2）对于所有的i和j及i≠j，有。即分割成的各子区域互不重叠。（3）对于i=1,2,…,n；有P(Ri)=TRUE。即分割得到的属于同一区域的像素应具有某些相同的特性。（4）对于i≠j，有P(Ri∪Rj)=FALSE。即分割得到的属于不同区域的像素应具有不同的性质。（5）对于i=1,2,…,n；Ri是连通的区域。即同一子区域内的像素应当是连通的。7.1图像分割的概念2

3、.图像分割的依据和方法◆图像分割的依据是各区域具有不同的特性，这些特性可以是灰度、颜色、纹理等。而灰度图像分割的依据是基于相邻像素灰度值的不连续性和相似性。也即，子区域内部的像素一般具有灰度相似性，而在区域之间的边界上一般具有灰度不连续性。◆灰度图像分割是图像分割研究中最主要的内容，其本质是按照图像中不同区域的特性，将图像划分成不同的区域。7.1图像分割的概念7.2基于边缘检测的图像分割基于边缘检测的图像分割方法的基本思路是先确定图像中的边缘像素，然后就可把它们连接在一起构成所需的边界。7.2.1图像边缘◆图像边缘意味着图像中一个区域的终结和另一个区域的开始，图像中相邻区域之间的像素

4、集合构成了图像的边缘。◆进一步讲，图像的边缘是指图像灰度发生空间突变的象素的集合。7.2基于边缘检测的图像分割7.2.1图像边缘◆图像边缘有两个特征：方向和幅度沿边缘走向，像素值变化比较平缓；沿垂直于边缘的走向，像素值则变化比较剧烈。◆一般常用一阶和二阶导数来描述和检测边缘。7.2基于边缘检测的图像分割图像剖面一阶导数二阶导数上升阶跃边缘下降阶跃边缘脉冲状边缘屋顶边缘（a）（b）（c）（d）图7.1图像边缘及其导数曲线规律示例7.2.1图像边缘7.2基于边缘检测的图像分割7.2.1图像边缘综上所述，图像中的边缘可以通过对它们求导数来确定，而导数可利用微分算子来计算。对于数字图像来说，

5、通常是利用差分来近似微分。7.2基于边缘检测的图像分割7.2.2梯度边缘检测设f(x,y)为连续图像函数，Gx和Gy分别为x方向和y方向的梯度，且在点(x,y)处的梯度可以表示为一个矢量，并有其梯度定义：（7.1）7.2基于边缘检测的图像分割7.2.2梯度边缘检测（7.2）（7.3）（7.4）（7.5）对应于欧氏距离的梯度幅值：对应于街区距离的梯度幅值：对应于棋盘距离的梯度幅值：由梯度矢量幅角表示的梯度方向是函数f(x,y)增加最快的方向：(1)Roberts算子是一个交叉算子，其在点(i,j)的梯度幅值表示为：7.2.2梯度边缘检测（7.6）（7.7）（7.8）用卷积模板可表示为：

6、其中，Gx和Gy分别为：(2)Sobel算子Sobel算子在点(i,j)的梯度幅值表示为：7.2.2梯度边缘检测（7.10）（7.11）简化的卷积模板表示形式为：其中，sx和sy分别x方向和y方向梯度的模版形式：（7.9）(3)Prewitt算子Prewitt算子在点(i,j)的梯度幅值表示为：7.2.2梯度边缘检测（7.10）（7.12）简化的卷积模板表示形式为：其中，sx和sy分别x方向和y方向梯度的模版形式：（7.9）7.2.3二阶微分边缘检测拉普拉斯二阶导数算子：（7.13）（7.14）二阶差分的偏导数近似式为：以上是以(i+1,j)为中心，用i替换i+1可得以(i,j)为中

7、心的二阶偏导数公式：（7.15）（7.16）7.2.3二阶微分边缘检测也即有：同理有：所以有：对应的集中模板为：图7.3Laplacian二阶边缘检测算子的边缘检测示例7.2.3二阶微分边缘检测7.2.4Hough变换Hogh（哈夫）变换的基本思想是将图像空间X-Y变换到参数空间P-Q，利用图像空间X-Y与参数空间P-Q的点－线对偶性，通过利用图像空间X-Y中的边缘数据点去计算参数空间P-Q中的参考点的轨迹，从而将不连续的边缘像素点连接起来，或将边缘像素点