圖像分割技術(shù)

圖像分割技術(shù)第1頁，課件共28頁，創(chuàng)作于2023年2月2圖像分割圖像圖像識(shí)別圖像預(yù)處理圖像理解圖7.1圖像分割在整個(gè)圖像處理過程中的作用

圖像分割作用圖像分割是圖像識(shí)別和圖像理解的基本前提步驟，圖像分割質(zhì)量的好壞直接影響后續(xù)圖像處理的效果。第2頁，課件共28頁，創(chuàng)作于2023年2月3分割出來的各區(qū)域?qū)δ撤N性質(zhì)例如灰度，紋理而言具有相似性，區(qū)域內(nèi)部是連通的且沒有過多小孔；區(qū)域邊界是明確的；相鄰區(qū)域?qū)Ψ指钏罁?jù)的性質(zhì)有明顯的差異。圖像分割特征圖像分割是指將一幅圖像分解為若干互不交疊的、有意義的、具有相同性質(zhì)的區(qū)域。第3頁，課件共28頁，創(chuàng)作于2023年2月4第1類性質(zhì)的應(yīng)用途徑是基于亮度的不連續(xù)變化分割圖像,比如圖像的邊緣.第2類的主要應(yīng)用途徑是依據(jù)事先制定的準(zhǔn)則將圖像分割為相似的區(qū)域.門限(閾值)處理、區(qū)域生長、區(qū)域分離和聚合都是這類方法的實(shí)例。圖像分割特征圖像分割算法一般是基于亮度值的兩個(gè)基本特性之一:不連續(xù)性和相似性.第4頁，課件共28頁，創(chuàng)作于2023年2月57.3

門限處理(閾值分割)特點(diǎn)：直觀性易于實(shí)現(xiàn)封閉而連通的邊界（不交疊區(qū)域）第5頁，課件共28頁，創(chuàng)作于2023年2月6基本原理以一定的圖像模型為依托。最常用的圖像模型是假設(shè)圖由具有單峰灰度分布的目標(biāo)和背景組成。內(nèi)部像素灰度分布高度相關(guān)。之間灰度值存在較大差異。第6頁，課件共28頁，創(chuàng)作于2023年2月7基本原理上圖(a)為一幅圖像的灰度級(jí)直方圖,其由亮的對象和暗的背景組成.對象和背景的灰度級(jí)形成兩個(gè)不同的模式.選擇一個(gè)門限值T,可以將這些模式分開.(b)包含3個(gè)模式.(a)單一門限(b)多門限進(jìn)行分割的灰度級(jí)直方圖第7頁，課件共28頁，創(chuàng)作于2023年2月8基本原理原始圖像——f(x,y)灰度閾值——T閾值運(yùn)算得二值圖像——g(x,y)對象點(diǎn)背景點(diǎn)第8頁，課件共28頁，創(chuàng)作于2023年2月9基本原理閾值選擇直接影響分割效果，通?？梢酝ㄟ^對灰度直方圖的分析來確定它的值。如果圖像中有多個(gè)灰度值不同的區(qū)域，可以選擇一系列的閾值以將每個(gè)像素分到合適的類別中去。第9頁，課件共28頁，創(chuàng)作于2023年2月10閾值選擇利用灰度直方圖求雙峰或多峰選擇兩峰之間的谷底作為閾值

第10頁，課件共28頁，創(chuàng)作于2023年2月11人工閾值人工選擇法是通過人眼的觀察，應(yīng)用人對圖像的知識(shí)，在分析圖像直方圖的基礎(chǔ)上，人工選出合適的閾值。也可以在人工選出閾值后，根據(jù)分割效果，不斷的交互操作，從而選擇出最佳的閾值。

第11頁，課件共28頁，創(chuàng)作于2023年2月12

T=155的二值化圖像T=210的二值化圖像原始圖像圖像直方圖人工閾值第12頁，課件共28頁，創(chuàng)作于2023年2月13自動(dòng)閾值迭代法

在無人介入的情況下自動(dòng)選取閾值是大部分應(yīng)用的基本要求,自動(dòng)閾值法通常使用灰度直方圖來分析圖像中灰度值的分布,結(jié)合特定的應(yīng)用領(lǐng)域知識(shí)來選取合適的閾值.第13頁，課件共28頁，創(chuàng)作于2023年2月14自動(dòng)閾值迭代法

基本思想：開始時(shí)選擇一個(gè)閾值作為初始估計(jì)值，然后按某種策略不斷地改進(jìn)這一估計(jì)值，直到滿足給定的準(zhǔn)則為止。在迭代過程中，關(guān)鍵之處在于選擇什么樣的閾值改進(jìn)策略，好的閾值的改進(jìn)策略應(yīng)該具備兩個(gè)特征，一是能夠快速收斂，二是在每一個(gè)迭代過程中，新產(chǎn)生閾值優(yōu)于上一次的閾值。

第14頁，課件共28頁，創(chuàng)作于2023年2月15自動(dòng)閾值迭代法

(1)

選擇圖像灰度的中值作為初始閾值Ti=T0。(2)

利用閾值Ti把圖像分割成兩部分區(qū)域，R1和R2，并計(jì)算其灰度均值(3)計(jì)算新的閾值Ti+1(4)重復(fù)步驟2、3，直到Ti+1和Ti的值差別小于某個(gè)給定值迭代式閾值選擇的基本步驟如下:適用于背景和對象在圖像中占據(jù)的面積相近的情況.第15頁，課件共28頁，創(chuàng)作于2023年2月16自動(dòng)閾值迭代法

原始圖像迭代閾值二值化圖象圖7.3迭代式閾值二值化圖像第16頁，課件共28頁，創(chuàng)作于2023年2月17自動(dòng)閾值迭代法

(a)原圖(b)圖像的直方圖(c)通過用迭代估計(jì)的門限對圖像進(jìn)行分割的結(jié)果第17頁，課件共28頁，創(chuàng)作于2023年2月18自動(dòng)閾值分水嶺算法

陰影、光照不均、各處對比度不同、突發(fā)噪聲和背景灰度變化等，固定的全局閾值分割，效果不好。解決方法：利用與坐標(biāo)相關(guān)的一組閾值對圖像進(jìn)行分割——變化閾值法、自適應(yīng)閾值法。第18頁，課件共28頁，創(chuàng)作于2023年2月19自動(dòng)閾值分水嶺算法

分水嶺算法(watershed)是一種借鑒了形態(tài)學(xué)理論的分割方法，它將一幅圖象看成為一個(gè)拓?fù)涞匦螆D，其中灰度值被認(rèn)為是地形高度值。高灰度值對應(yīng)著山峰，低灰度值處對應(yīng)著山谷。第19頁，課件共28頁，創(chuàng)作于2023年2月20自動(dòng)閾值分水嶺算法

(a)原始圖像

(b)圖像對應(yīng)的拓?fù)涞匦螆D圖7.5圖像對應(yīng)的拓?fù)浔砻鎴D

第20頁，課件共28頁，創(chuàng)作于2023年2月21自動(dòng)閾值分水嶺算法

三類點(diǎn)：①屬于局部性最小值的點(diǎn)；②當(dāng)一滴水放在某點(diǎn)的位置上時(shí)，水一定會(huì)下落到一個(gè)單一的最小值點(diǎn)；③當(dāng)水處在某個(gè)點(diǎn)的位置時(shí)，水會(huì)等概率地流向不止一個(gè)這樣的最小值點(diǎn)。對于一個(gè)特定的區(qū)域最小值，滿足條件②的點(diǎn)的集合稱為這個(gè)最小值的“匯水盆地”或“分水嶺”。滿足條件③的點(diǎn)的集合組成地形表面的峰線，稱為“分水線”或“分割線”。第21頁，課件共28頁，創(chuàng)作于2023年2月22自動(dòng)閾值分水嶺算法

將這種想法應(yīng)用于圖像分割，就是要在灰度圖像中找出分水線?；舅枷耄杭僭O(shè)在每個(gè)區(qū)域最小值的位置上打一個(gè)洞，讓水以均勻的上升速率從洞中涌出，從低到高淹沒整個(gè)地形。當(dāng)處在不同的匯水盆地中的水將要匯合在一起時(shí)，修建大壩阻止水匯合。這些大壩的邊界對應(yīng)于分水嶺的分割線。第22頁，課件共28頁，創(chuàng)作于2023年2月23自動(dòng)閾值分水嶺算法

分水嶺閾值選擇算法可以看成是一種自適應(yīng)的多閾值分割算法圖7.6分水嶺形成示意圖分水嶺對應(yīng)于原始圖像中的邊緣第23頁，課件共28頁，創(chuàng)作于2023年2月24自動(dòng)閾值分水嶺算法

分水嶺算法是以梯度圖的局部極小點(diǎn)作為吸水盆地的標(biāo)記點(diǎn),由于梯度圖中可能有較多的局部極小點(diǎn),因此可能會(huì)導(dǎo)致過分割.第24頁，課件共28頁，創(chuàng)作于2023年2月25自動(dòng)閾值分水嶺算法

L=watershed(f)MATLAB函數(shù)圖7.7不準(zhǔn)確標(biāo)記分水嶺算法導(dǎo)致過分割

原始圖像分水嶺分割結(jié)果局部極小值第25頁，課件共28頁，創(chuàng)作于2023年2月26自動(dòng)閾值改進(jìn)的分水嶺算法

圖7.8準(zhǔn)確標(biāo)記的分水嶺算法分割過程

原始圖像原圖像的