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时间：2021-11-21
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1、图像分割要点：像素分类，灰度级阈值化局部特性值阈值化图像分析流程图像分割输入图像目标图像特征向量目标类型特征提取分类图像分割把图像空间按照一定的要求分成一些“有意义”的区域的技术叫图像分割。例如：（1）要确定航空照片中的森林、耕地、城市区域等，首先需要将这些部分在图像上分割出来。（2）要辨认文件中的个别文字，也需先将这些文字分选出来。图像分割（3）要识别和标定细胞的显微照片中的染色体，需要用图像分割技术。一幅图像通常是由代表物体的图案与背景组成，简称物体与背景。若想从一幅图像中“提取”物体，可以设法用专门的方法标出属于该物
2、体的点，如把物体上的点标为“1”，而把背景点标为“0”，通过分割以后，可得一幅二值图像。像素分类图像分割是按照某些特性(如灰度级,频谱,纹理等)将图像划分成一些区域，在这些区域内其特性是相同的或者说是均匀的，两个相邻区域彼此特性则是不同的，其间存在着边缘或边界。图像分割从本质上来说是将图像中的像素按照特性的不同进行分类的过程。像素分类用灰度级阈值化方法来分割一幅图像时，若想从亮的背景中分离出暗的物体,利用一阈值T将像素分为“亮”的和“暗”的两类。在边缘检测中，利用对一些差分算子的响应值进行阈值化，将像素分为“边缘”上的点和
3、“非边缘”上的点两类。灰度级阈值化(一)一般概念许多情况，图像是由具有不同灰度级的两类区域组成。如文字与纸张、地物与云层（航空照片）。其特点:直方图具有两个峰，分别与两个灰度级范围相对应。故可选择一个阈值，将两个峰分开。灰度级阈值化阈值T的选择，一般取两个峰值间的谷值。灰度级阈值化半阈值：或者：灰度级阈值化阈值化处理边界提取，中间灰度级（或灰度级突变处）则是在物体和背景之间的边界上出现的。把中间灰度级变换为1，其他灰度级变换为0：灰度级阈值化(二)阈值选择（1）两峰间谷底值；（2）计算T：p1(x)，p2(x)为两峰出现概
4、率密度函数，且成正态分布，1，2为均值，1，2为标准差，当1=2=时灰度级阈值化P1，P2——背景和物体出现的先验概率。（3）物体和背景的灰度级出现部分重叠。选双阈值对T2<f(x,y)<T1，可利用空间信息来确定g(x,y)。可用这个点的邻域内已作出结论的点的多数来确定该点的归属，或根据这点与邻点间的灰度级距离大小来确定该点的归属。灰度级阈值化(三)多个阈值的使用假设一幅图像包含两个以上的不同类型的区域，我们可以使用几个阈值来分割图像。如白血球图像，直方图上有细胞核、细胞质、背景
5、三个峰，可使用2个阈值来分割图像。灰度级阈值化(四)平滑和阈值化在阈值化以前先对图像进行平滑处理，这样就可减少灰度级
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