课件11 图像分割技术.ppt

图像分割技术;;;1、图像分割;;1.1 图像分割的定义;;1.2 图像分割策略;;2、点检测;;3、线检测;1;4、边缘检测;;一阶导数：通过梯度来计算，检 测图像中边的存在。 对于亮的边，边的变化先正后负 的。对于暗边结论相反。常数部 分为零。 ;;;4.1 梯度算子;;4.2 边缘检测算子 ;2、Prewitt算子 公式 模板： Prewitt 特点：在检测边缘的同时，能抑止噪声的影响;3、Sobel算子 公式 模板 Sobel 特点：(1) 对4邻域采用带权方法计算差分；(2) 能进一步抑止噪声；(3) 但检测的边缘较宽。;4、拉普拉斯算子 二维函数f(x,y)的拉普拉斯是一个二阶的微分，定义为： 离散形式： 模板：; ;4.3 高斯拉普拉斯（LOG）;;原始图像;平滑后的边缘检测举例;5、基于跟踪的图像分割 ;轮廓跟踪算法;黑;;;;;;5.2 光栅跟踪法 ;光栅跟踪算法;d =7，t =4 ;6、Hough变换;;Hough变换的基本思想： 在xy平面内的一条直线可以表示为： 将a、b作为变量，ab平面内直线可以表示为： 如果点(x1,y1)与点(x2,y2)共线，那么这两点在参数ab平面上的直线将有一个交点 在参数ab平面上相交直线最多的点，对应的xy平面上的直线就是我们的解。这种从线到点的变换就是Hough变换。;;极坐标系Hough变换 的基本思想： 对于边界上的 n 个点的点集，找出共线的点集和直线方程。 对于直角坐标系中的一条直线 l，可用ρ、θ来表示该直线，且直线方程为： 其中，ρ为原点到该直线的垂直距离，θ为垂线与 x 轴的夹角，这条直线是唯一的。 构造一个参数ρ-θ的平面，从而有如下结论：;参数平面为?,? 对应不是直线而是正弦曲线 找出相交线段最多的参数空间的点，再根据该点求出对应的xy平面的直线段 ;;Hough函数检测图像中的直线;;;;;7、基于灰度阈值的分割方法;7、基于灰度阈值的分割方法; 阈值分割;原始图像;7.1 基本的全局阈值算法;; 单阈值只能对双峰直方图效果较好。对于其它类型的直方图，需要更多的阈值;7.2 单值阈值和光照; 我们看到图像得到了改善，但是需要对出错的图像进行进一步的细分，从而得到更好的效果。;7.3 大津阈值分割;将其分成两组;两组直方图的灰度平均值为;8、空间聚类;将一个特征空间分成 K 个聚类的常用方法是K-均值法(K-means)。令 x = (x1, x2) 代表特征空间的坐标，g(x)代表在这个位置的特征值，K-均值法是要最小化如下指标 (1) 其中 Qj(i) 代表在第 i 次迭代后赋给类 j 的特征点集合，μj 表示第 j 类的均值。式 (1)给出每个特征点与其对应类均值的距离和。;K-均值法计算步骤如下： (1) 任意选取 K 个初始类均值，μ1(1), μ2(1), ..., μK(1)； (2) 在第 i 次迭代时，根据下述准则将每个特征点都赋给K类之一( j =1, 2, ..., K, i=1, 2, ..., K, j≠i )，即 即将每个特征点赋给均值离它最近的类。 (3) 对 j =1, 2, ..., K, 更新类均值μj(i+1) 其中 Nj 是 Qj(i) 中的特征点个数。 (4) 如果对所有的 j =1, 2, 3, ..., K, 有μj(i+1) = μj(i)，则算法收敛，结束；否则退回到步骤(2)继续下一次迭代。;8.2 ISODATA聚类;9、区域生长;;(3) 以新合并的像素为中心，返回步骤(2)，检查新像素的邻域，直到区域不能进一步扩张； (4) 返回到步骤(1)，继续扫描直到不能发现没有归属的像素，则结束整个生长过程。;;;;10. 分裂合并法 ;;分裂合并法;;;;;;分裂合并法