图像边缘检测详解课件.pptVIP

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第四章图像分割与边缘检测5.1图像分割5.2边缘检测5.3轮廓跟踪与提取

一、图像分割图像分割是将图像划分成若干个互不相交的小区域的过程,所谓小区域是某种意义下具有共同属性的像素的连通集合。从集合的观点看:它应该是具有如下性质的一种点集,集合R代表整个区域,对R的分割可看作将R分成N个满足以下五个条件的非空子集R1,R2,…,RN:

图像分割1.在对一幅图像的分割结果中全部子区域的总合(并集)应能包括原图像中所有像素,或者说分割应将图像中的每个像素都分进某个子区域中。即:2.在分割结果中各个子区域是互不重叠的,或者说分割结果中一个像素不能同时属于两个区域。即:对所有的i和j,i≠j,有3.分割结果中每子区域都有独特的特性,或者说属于同一个区域中的像素应该具有某些相同的特性。即:对i=1,2,…,N,有

图像分割4.分割结果中,不同的子区域有不同的特性,没有公共元素,或者说属于不同区域的像素应该具有一些不同的特性。即:对i≠j,有5.分割结果中同一个子区域内的像素应当是连通的,即同一个子区域内任何两个像素在该子区域内互相连通,或者说分割得到的区域是一个连通组元。即:对i=1,2,…N,Ri是连通的区域。

图像分割的方法图像分割有三种不同的方法:一、基于像素灰度值得分割方法:阈值(门限)方法二、基于区域的分割方法:通过直接确定区域间的边界来实现分割的边界方法;三、基于边缘的分割技术:首先检测边缘像素,再将边缘像素连接起来构成边界形成分割。在图像分割技术中,最常用的是利用化处理进行的图像分割。

一、阈值法分割常用的图像分割方法是把图像灰度分成不同的等级,然后用设置灰度门限(阈值T)的方法把原图像中的像素分为奴目标和背景。图像的二值化处理就是常用的阈值化分割,即选择阈值T,将图像转换为黑白二值图像。图像阈值化处理的变换函数表达式为

在图像的阈值分割的时候,选用不同的阈值其处理结果差异很大。阈值过大,会提取多余的部分;而阈值过小,又会丢失所需的部分(当前背景为黑色,对象为白色时刚好相反)。因此,阈值的选取非常重要。阈值的选取可以依据灰度图像的直方图。

1.判别分析法确定最佳阈值判别分析法确定最佳阈值的准则,是使进行阈值处理后分离的像素类之间的类间方差最大。判别分析法只需计算直方图的0阶矩和1阶矩,是图像阈值化处理中常用的自动确定阈值的方法。设图像总像素数为N,一共分作L类,灰度值为i的像素数为N,则至灰度级K的灰度分布的0阶矩及1阶矩分别定义为i0阶矩:

1阶矩:当K=L-1时,ω(L-1)=1;μ(L-1)=μ,μ称为图像的平均灰度TT设有M-1个阈值:0≤k<k<…<K≤L-1。12M-1将图像分割成M个灰度值的类C(C∈[k+1,…,k];jjj-1jj=1,2,…,M;k=0,k=L),则各类C的发生概率ω和平均值μ0Mjjj为式中,ω(0)=0,μ(0)=0。

由此可得各类的类间方差为将使上式的σ值为最大值的阈值组(k,k,…,k),作为212M-1M值化的最佳阈值组。若取M为2,即分割成2类,则可用上述方法求出二值化的阈值。

2.p尾法确定阈值p尾法仅适用于事先已知目标所占全图像百分比的场合。若一幅图像由亮背景和黑目标组成,已知目标占图像的(100-p)%面积,则使得至少(100-p)%的像素阈值化后匹配为目标的最高灰度,将选作用于二值化处理的阈值。

二、区域生长区域生长的思路是从一些种子点开始,直到充满整个图像。在具体的实施中,需要确定:种子点的选取原则,即“检测准则”,一般是监督选取,每个目标区域中至少有一个点。生长的方法,即“跟踪准则”,把满足一致性准则(如灰度小于阈值)的点加入该区域。对图像进行扫描,寻找满足“检测准则”的点后,把它的满足“跟踪准则”的任何邻点合并从而产生一个小块的区域。然后再检查该区域的全部邻点,再以每个邻点为新种子点,把满足“跟踪准则”的新邻点并入这个区域。不断重复上述步骤,直到没有邻点满足“跟踪准则”为止,则此块区域生长结束。然后用“检测准则”继续寻找,当找到满足“检测准则”的像点后,开始第二个区域的生长。直到所有的区域都满足区域生长终止准则

?区域生长?需要确定三个事情:1.确定初始生长的种子区域2.确定生长原则3.确定生长停止原则

一、边缘检测与微分运算边缘点是信号“变化剧烈”的地方,但这么说并不准确,需要定义一个准确的边缘数学模型。以一维信号为例,图5-8(a)是一种阶跃信号,我们当然认为A点处为边缘点。在实际情况中,物理信号不可能有理想的突变,而是如图5-8(b)所示的逐渐增大的信号,对图5-8(b)中所示A、B、C三点,一般缘点。在图

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