最新图像分割方法-吴永江课件ppt.ppt

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1、图像分割方法-吴永江基本概念图像分割是指通过某种方法，使得画面场景中的目标物被分为不同的类别。通常图像分割的实现方法是，将图像分为“黑”、“白”两类，这两类分别代表了两个不同的对象。因为结果图像为二值图像，所以通常又称图像分割为图像的二值化处理。图像分割是比较困难的事情，原因是画面中的场景通常是复杂的，要找出两个模式特征的差异，并且可以对该差异进行数学描述都是比较难的。接下来将介绍几种基本的典型方法。基于灰度直方图的峰谷方法若图像的灰度直方图为双峰分布时，表明图像的内容大致为两个部分，分别为灰度分布的两个山峰的附近。选择阈值为两峰间的谷底点，小于阈值的灰度变为0，大

2、于阈值的灰度变为255，把图像分割成两部分。这种方法可以保证错分概率最小。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-参数法算法步骤计算得到原图的灰度直方图h；输入目标物所占画面的比例p；尝试性地给定一个阈值Th=Th0；计算在Th下判定的目标物的像素点数N;求目标物比例ps=N/(m*n)判断ps是否接近p?是，则输出结果否则，

3、Th=Th+dT;(ifps0;elsedT<0)，转4，直到满足条件。h(k)Thk=0N=p-参数法的二值化效果p=15.07%均匀性度量法所谓的均匀性度量方法，是根据“物以类聚”的思想而设计的。基本设计思想是属于“同一类别”的对象具有较大的一致性。实现的手段是以均值与方差作为度量均匀性的数字指标。均匀性度量法算法步骤给定一个初始阈值Th=Th0（例如：可以默认为1，或者是128等），则将原图分为C1和C2两类；分别计算两类的类内方差：均匀性度量法算法步骤分别计算两类像素在图像中的分布概率：22[计算分布概率的目的是：统计该类像素对图像的影响程度。选

4、择最佳阈值Th=Th*，使得下式成立：找最佳阈值的方法有很多，最直接的方法就是遍历[1~254]。均匀性度量法分割示例Th=82,方差=24.4Th=31,方差=29.7原图类间最大距离法设计思想在某个适当的阈值下，分割后的前景目标与背景两个类之间的差异最大为最佳分割算法步骤给定一个初始阈值Th=Th0，将原图分为C1和C2两类；计算两类中的灰度均值∑f(x,y)i=1,2(x,y)∈Ci1NCiμi=类间最大距离法计算相对距离度量值S选择最佳的阈值Th=Th*，使得图像按照该阈值分为C1和C2两类后，满足：最大类间类内方差比法设计思想阈值将图像分为两类，类间方差越

5、大越好，类内方差越小越好算法步骤计算得到原图的灰度直方图h；给定一个初始阈值Th=Th0，将原图分为C1和C2两类；计算两类的方差、灰度均值以及图像的总体灰度均值最大类间类内方差比法计算两类问题的发生概率P1和P2计算类间方差和类内方差选择最佳阈值Th＝Th*，使得图像按照该阈值分为C1和C2两类后，满足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设计思路如果某个像素点与其周围邻域中的均值偏差大，则说明

6、该点是边界上的点或者是噪声点以图像的灰度为横轴，局部灰度均值为纵轴，构造一个图像分布的散布图对角线上的点分布，对应于目标或背景内部的点；离开对角线的点，对应于区域边界上的点边缘检测法一般要经过边缘检测、边界闭合步骤边缘检测方法即在锐化一部分所学过的算法边界闭合技术目标的部分边界与相邻部分背景相近或相同时，提取出的目标区域边界线会出现断点、不连续或分段连续等情况；有噪声干扰时，也会使轮廓线断开。要提取目标区域时，应使不连续边界闭合方法多种多样：Hough变换、基于梯度的边界闭合技术、数学形态学等区域提取方法已知形状的曲线检测：Hough变换区域生长法区域合并法区域分裂

7、法区域合并分裂法Hough变换核心思想建立一种点－线的对偶关系，使得图像在变换前为图像空间，变换后为参数空间Hough变换提取直线原理一条确定的直线对应一组确定的数一条确定的直线对应参数空间的一个点直线变形为关于k和b的直线：参数空间的一条直线对应xy空间的一个点据：y=kx+b⇔(k,b)b=−xk+y⇔(x,y)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，