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1、基于閾值法的圖像分割的研究,專業(yè):通信工程 班級(jí):通信工程專12 姓名:劉雨嬌 學(xué)號(hào):5052209027,內(nèi)容概述,基于閾值法的圖像分割的研究,基于閾值法的圖像分割的研究,圖像分割技術(shù)自20世紀(jì)70 年起就一直受到人們的高度重視,至今已提出上千種分割算法。但是因?yàn)檫€沒有通用的分割理論,現(xiàn)今提出的分割算法主要是針對(duì)具體問題的,還沒有出現(xiàn)一種適合所有圖像的分割算法。另外,因?yàn)檫€沒有制定出適用于分割算法的選擇標(biāo)準(zhǔn),所以圖像分割技術(shù)的應(yīng)用還存在許多實(shí)際的問題。閾值分割的方法是眾多圖像分割方法之一,其歷史可追溯到40年前,是一種傳統(tǒng)的圖像分割方法,基于閾值法的圖像分割的研究,圖像分割的目的主要有兩個(gè):
2、一是產(chǎn)生更適合人類視覺觀察和識(shí)別的圖像,二是希望計(jì)算機(jī)能夠自動(dòng)進(jìn)行識(shí)別和理解圖像,圖像分割是圖像處理和分析的基礎(chǔ),接下來的特征提取、目標(biāo)識(shí)別等任務(wù)的結(jié)果好壞,都取決于圖像分割的質(zhì)量如何,基于閾值法的圖像分割的研究,1.圖像分割預(yù)處理,2.基于傳統(tǒng)閾值法的圖像分割,3.基于小波的閾值分割,基于閾值法的圖像分割的研究,1.圖像分割預(yù)處理,一幅圖像在傳輸?shù)倪^程中會(huì)受到各種噪聲的干擾。為了使圖像分割具有良好的效果,在對(duì)圖像進(jìn)行分割之前需要濾除這些噪聲,也就是圖像分割的預(yù)處理。 中值濾波是一種有效抑制噪聲的非線性信號(hào)處理技術(shù),其基本原理是把數(shù)字圖像或數(shù)字序列中一點(diǎn)的值用該點(diǎn)的一個(gè)鄰域中的所有點(diǎn)值的中值代
3、替,讓周圍的像素值接近的真實(shí)值。 中值濾波的實(shí)現(xiàn)方法: 1、通過從圖像中的某個(gè)采樣窗口取出奇數(shù)個(gè)數(shù)的數(shù)據(jù)進(jìn)行排序。 2、用排序后的中值數(shù)據(jù)取代要處理的數(shù)據(jù),基于閾值法的圖像分割的研究,1.圖像分割預(yù)處理,這里選取了兩種噪聲進(jìn)行中值濾波的實(shí)驗(yàn),一種是高斯噪聲,另一種是椒鹽噪聲。高斯噪聲仿真結(jié)果如圖所示,a)帶噪聲圖像 (b)消噪后圖像 含高斯噪聲圖像與中值濾波后圖像比較圖,基于閾值法的圖像分割的研究,1.圖像分割預(yù)處理,椒鹽噪聲仿真結(jié)果如圖所示,帶噪聲圖像 消噪后圖像 含椒鹽噪聲圖像與中值濾波后圖像比較圖,基于閾值法的圖像分割的研究,2.基于傳統(tǒng)閾值法的圖像分割,所謂“閾”就是一個(gè)領(lǐng)域或一個(gè)系統(tǒng)
4、的界限,其數(shù)值稱為閾值,使用閾值進(jìn)行圖像分割是一種區(qū)域分割技術(shù),對(duì)物體與背景有較強(qiáng)對(duì)比的圖像的分割特別有效。該方法計(jì)算簡(jiǎn)單,而且總能用封閉且連通的邊界,定義不相交的區(qū)域。 閾值分割的基本原理:選取一個(gè)或多個(gè)處于灰度圖像范圍之中的灰度閾值,然后將圖像中各個(gè)像素的灰度值與閾值比較,并根據(jù)比較的結(jié)果將圖像中的對(duì)應(yīng)像素分成兩類或多類,從而把圖像劃分成互不重疊的區(qū)域集合,達(dá)成圖像分割的目的,基于閾值法的圖像分割的研究,2.基于傳統(tǒng)閾值法的圖像分割,灰度直方圖峰谷法,原始圖像灰度直方圖,在一些簡(jiǎn)單的圖像中,對(duì)目標(biāo)物的灰度分布較有規(guī)律,背景和各個(gè)目標(biāo)物在圖像的灰度直方圖中各自形成一個(gè)波峰,即區(qū)域和波峰一一對(duì)
5、應(yīng)。由于每個(gè)波峰間形成一個(gè)波谷,因?yàn)檫x擇雙峰間的波谷處所對(duì)應(yīng)的灰度值為閾值,即可將兩個(gè)區(qū)域分離,基于閾值法的圖像分割的研究,2.基于傳統(tǒng)閾值法的圖像分割,閾值為90時(shí)的分割圖像 閾值為130時(shí)的分割圖像 灰度直方圖峰谷法閾值分割對(duì)比圖,基于閾值法的圖像分割的研究,2.基于傳統(tǒng)閾值法的圖像分割,最大方差自動(dòng)閾值法,灰度圖像 分割后圖像 最大方差自動(dòng)閾值法獲取閾值圖像,如果圖像灰度直方圖的形狀是多變的,有雙峰但是無明顯低谷或者是雙峰與低谷都不明顯,兩個(gè)區(qū)域的面積比也難以確定的情況常常出現(xiàn),采用最大方差自動(dòng)閾值法往往能得到較為滿意的結(jié)果,基于閾值法的圖像分割的研究,3.基于小波的閾值分割,小波變換是
6、近年來得到廣泛應(yīng)用的數(shù)學(xué)工具,在圖像處理中十分受到重視,與傅里葉變換,窗口傅里葉變換相比,小波變換是空間(時(shí)間)和頻率的局部變換,能有效地從信號(hào)中提取信息。它通過伸縮和平移等運(yùn)算功能對(duì)函數(shù)或信號(hào)進(jìn)行多尺度細(xì)化分析,解決了傅里葉變換不能解決的許多困難問題,基于小波變換的圖像分割方法, 先對(duì)圖像的灰度直方圖進(jìn)行小波多尺度變換,然后從較大的尺度系數(shù)到較小的尺度系數(shù)逐步定位出灰度閾值,基于閾值法的圖像分割的研究,3.基于小波的閾值分割,流程圖,基于閾值法的圖像分割的研究,3.基于小波的閾值分割,小波分解圖像,如圖是256灰度的三級(jí)小波分解圖,左上角是低頻子圖,右上角是水平高頻子圖,左下角是垂直高頻子圖
7、,右下角對(duì)角高頻子圖。圖像經(jīng)haar小波一級(jí)分解后,低頻子圖的能量要比其余三個(gè)高頻子圖的能量大很多;對(duì)一級(jí)分解的低頻子圖進(jìn)行二級(jí)haar小波分解后,同樣,二級(jí)分解圖的低頻子圖的能量要比同及其余三個(gè)高頻子圖及上一級(jí)三個(gè)高頻子圖的能量大很多, 這說明分解后圖像的能量大部分集中到了低頻子圖上,代表高頻子圖能量的細(xì)節(jié)系數(shù)的幅度值比較小,基于閾值法的圖像分割的研究,3.基于小波的閾值分割,自動(dòng)閾值分割圖像 小波分割圖像 傳統(tǒng)分割和小波分割對(duì)比圖,仿真結(jié)果,基于閾值法的圖像分割的研究,圖像的傳輸過程中不可避免的會(huì)受到噪聲的污染,圖像分割預(yù)處理的操作,就是一個(gè)對(duì)圖像信號(hào)進(jìn)行增強(qiáng),濾除噪聲的過程。在本論文中,介紹了一種簡(jiǎn)單使用的方法:中值濾波。在傳統(tǒng)閾值分割中,介紹了灰度直方圖峰谷法和最大方差自
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