第八章二值圖像的分析-海事-朱虹課件

第八章二值圖像的分析

徐琪第八章二值圖像的分析為什么要進行二值圖像分析經(jīng)過圖像分割之后，獲得了目標物與非目標物兩種不同的對象。但是提取出的目標物存在以下的問題：1.提取的目標中存在偽目標物；2.多個目標物中，存在粘連或者是斷裂；3.多個目標物存在形態(tài)的不同。為什么要進行二值圖像分析經(jīng)過圖像分割之后，獲得了目標物與非目二值圖像分析的目的二值圖像的分析首先是區(qū)分所提取出的不同的目標物，之后，對不同的目標物特征差異進行描述與計算，最后獲得所需要的分析結(jié)果。二值圖像分析的目的二值圖像的分析首先是區(qū)分所提取出的不同的目二值圖像分析的基本概念為討論方便，這里，假設(shè)目標為黑色，背景為白色。1.連接2.連通域3.內(nèi)部點與邊界點4.連接數(shù)與交叉數(shù)5.鏈碼二值圖像分析的基本概念為討論方便，這里，假設(shè)目標為黑色，背景連接四連接：當前像素為黑，其四個近鄰像素中至少有一個為黑；八連接：當前像素為黑，其八個近鄰像素中至少有一個為黑；連接四連接：當前像素為黑，其四個近鄰像素中至少有一個為黑；連通域?qū)⑾嗷ミB接在一起的黑色像素的集合稱為一個連通域?？梢钥吹?，通過統(tǒng)計連通域的個數(shù)，即可獲得提取的目標物的個數(shù)。連通域?qū)⑾嗷ミB接在一起的黑色像素的集合稱為一個連通域。內(nèi)部點與邊界點邊界點：在每個連通域中，與背景相鄰接的點。內(nèi)部點：在每個連通域中，與背景不相鄰接的點。注意：在不同的連接定義下，內(nèi)部點與邊界點的集合有可能不同。內(nèi)部點與邊界點邊界點：在每個連通域中，與背景相鄰接的點。連接數(shù)連接數(shù)：指沿著當前點的近鄰像素所構(gòu)成的邊界軌跡上移動時，通過的像素值為1的點的個數(shù)。四近鄰定義下的連接數(shù)為：N(4)=sum(f(k)-f(k)*f(k+1)*f(k+2))八近鄰定義下的連接數(shù)為N(8)=sum(g(k)-g(k)*g(k+1)*g(k+2))g=1-f連接數(shù)連接數(shù)：指沿著當前點的近鄰像素所構(gòu)成的邊界軌跡上移動時連接數(shù)計算例題連接數(shù)計算例題連接數(shù)與像素點的屬性關(guān)系：

連接數(shù)像素點屬性0孤立點或內(nèi)部點1端點或邊界點2連接點3分支點4交叉點連接數(shù)與像素點的屬性關(guān)系：交叉數(shù)交叉數(shù)：表征當前點像素的八個近鄰像素中，從像素值為1的點到像素值為0的點的變化次數(shù)。交叉數(shù)計算公式：N=sum(f(k)*(1-f(k+1)))

其中，k=[1,8]，f(9)=f(1)交叉數(shù)交叉數(shù)：表征當前點像素的八個近鄰像素中，從像素值為1的鏈碼鏈碼：對線寬為一個像素的細線的軌跡進行描述的編碼。鏈碼方法是對其坐標序列進行方向編碼的方法。鏈碼鏈碼：對線寬為一個像素的細線的軌跡進行描述的編碼。鏈碼方鏈碼計算例題鏈碼計算例題二值圖像幾何特征的測量面積周長質(zhì)心圓形度矩形度長寬比二值圖像幾何特征的測量面積二值圖像面積測量二值圖像中，面積是對二值化處理之后的連通域的大小進行度量的幾何特征量。面積定義：連通域中像素的總數(shù)。面積的計算公式:二值圖像面積測量二值圖像中，面積是對二值化處理之后的連通域的二值圖像面積計算例題面積=11二值圖像面積計算例題二值圖像周長測量周長：指包圍某個連通域的邊界輪廓線的長度。周長的計算公式如下：二值圖像周長測量周長：指包圍某個連通域的邊界輪廓線的長度。二值圖像質(zhì)心測量圖像質(zhì)心：圖像的幾何中心圖像質(zhì)心的計算公式定義如下：二值圖像質(zhì)心測量圖像質(zhì)心：圖像的幾何中心圓形度和矩形度圓形度和矩形度：與圓或矩形相似的程度。計算公式：圓形度和矩形度圓形度和矩形度：與圓或矩形相似的程度。長寬比長寬比：將細長目標與近似矩形或圓形目標進行區(qū)分時采用的形狀度量。長寬比的計算公式：長寬比長寬比：將細長目標與近似矩形或圓形目標進行區(qū)分時采用的二值圖像的分析方法貼標簽腐蝕膨脹開運算與閉運算二值圖像的分析方法貼標簽貼標簽基本思路：因為不同的連通域代表了不同的目標，為了加以區(qū)別，需要對不同的連通域進行標識。例：下圖，八連接意義下為2個連通域貼標簽基本思路：因為不同的連通域代表了不同的目標，為了加以區(qū)算法步驟

設(shè)一個二值矩陣標識一個黑白圖像，為討論方便起見，令“黑=1”，“白=0”。

例：算法步驟1.初始化：設(shè)標簽號為Lab=0，已貼標簽數(shù)N=0，標簽矩陣g為全0陣，按照從上到下，從左到右的順序?qū)ふ椅促N標簽的目標點；

例：1.初始化：設(shè)標簽號為Lab=0，已貼標簽數(shù)N=0，標簽矩2.檢查相鄰像素的狀態(tài)：根據(jù)模板中的相鄰像素的狀態(tài)進行相應的處理；

例：2.檢查相鄰像素的狀態(tài)：根據(jù)模板中的相鄰像素的狀態(tài)進行相應如果掃描過的像素均為0，則Lab=Lab+1，g(i,j)=Lab,N=N+1;

例：如果掃描過的像素均為0，則Lab=Lab+1，g(i,j)=如果掃描過的像素標簽號相同，則g(i,j)=Lab;

例：如果掃描過的像素標簽號相同，則g(i,j)=Lab;第八章二值圖像的分析-海事-朱虹ppt課件如果掃描過的像素標簽號不相同，例如Lab2>Lab1，則g(i,j)=Lab1,N=N-1,修改所有為Lab2的像素值，使之為Lab1；

例：如果掃描過的像素標簽號不相同，例如Lab2>Lab1，則g(3.將全部的像素進行步驟2.的處理，直到所有的像素全部處理完成。3.將全部的像素進行步驟2.的處理，直到所有的像素全部處理4.判斷最終的Lab是否滿足Lab=N，

如果是，則貼標簽處理完成；

如果不是，則表明已貼標簽存在不連號情況。這時，將進行一次編碼整理，消除不連續(xù)編號的情況。4.判斷最終的Lab是否滿足Lab=N，腐蝕腐蝕是一種消除連通域的邊界點，使邊界向內(nèi)收縮的處理。例：腐蝕腐蝕是一種消除連通域的邊界點，使邊界向內(nèi)收縮的處理。設(shè)計思想：設(shè)計一個結(jié)構(gòu)元素，結(jié)構(gòu)元素的原點定位在待處理的目標像素上，通過判斷是否覆蓋，來確定是否該點被腐蝕掉。設(shè)計思想：設(shè)計一個結(jié)構(gòu)元素，結(jié)構(gòu)元素的原點定位在待處理的目標腐蝕例題腐蝕例題第八章二值圖像的分析-海事-朱虹ppt課件算法步驟：1.掃描原圖，找到第一個像素值為1的目標點；2.將預先設(shè)定好形狀以及原點位置的結(jié)構(gòu)元素的原點移到該點；3.判斷該結(jié)構(gòu)元素所覆蓋的像素值是否全部為1：

算法步驟：

如果是，則腐蝕后圖像中的相同位置上的像素值為1；

如果不是，則腐蝕后圖像中的相同位置上的像素值為0；4.重復2，3，直到所有原圖中像素處理完成。如果是，則腐蝕后圖像中的相同位置上的像素值為1；腐蝕例題腐蝕例題圖像的腐蝕效果圖像的腐蝕效果腐蝕在獲取邊界中的應用腐蝕在獲取邊界中的應用腐蝕的應用：

腐蝕處理可以將粘連在一起的不同目標物分離，并可以將小的顆粒噪聲去除。腐蝕的應用：思考題：腐蝕之后，目標物的大小減小了，如何消除目標內(nèi)部的空洞？思考題：腐蝕之后，目標物的大小減小了，如何消除目標內(nèi)部的空洞膨脹膨脹是將目標區(qū)域的背景點合并到該目標物中，使目標物邊界向外部擴張的處理。例：膨脹膨脹是將目標區(qū)域的背景點合并到該目標物中，使目標物邊界向設(shè)計思想：設(shè)計一個結(jié)構(gòu)元素，結(jié)構(gòu)元素的原點定位在背景像素上，通過判斷是否覆蓋有目標點，來確定是否該點被膨脹為目標點。設(shè)計思想：設(shè)計一個結(jié)構(gòu)元素，結(jié)構(gòu)元素的原點定位在背景像素上，第八章二值圖像的分析-海事-朱虹ppt課件算法步驟1.掃描原圖，找到第一個像素值為0的目標點；2.將預先設(shè)定好形狀以及原點位置的結(jié)構(gòu)元素的原點移到該點；3.判斷該結(jié)構(gòu)元素所覆蓋的像素值是否存在為1的目標點：算法步驟

如果是，則膨脹后圖像中的相同位置上的像素值為1；

如果不是，則膨脹后圖像中的相同位置上的像素值為0；4.重復2，3，直到所有原圖中像素處理完成。如果是，則膨脹后圖像中的相同位置上的像素值為1；膨脹例題膨脹例題圖像的膨脹效果圖像的膨脹效果膨脹的應用：

膨脹處理可以將斷裂開的目標物進行合并，便于對其整體的提取。膨脹的應用：開運算和閉運算的提出背景膨脹與腐蝕運算，對目標物的后處理有著非常好的作用。但是，腐蝕和膨脹運算的一個缺點是，改變了原目標物的大小。為解決這一問題，考慮到腐蝕與膨脹是一對逆運算，將腐蝕與膨脹運算同時進行。由此便構(gòu)成了開運算與閉運算。開運算和閉運算的提出背景膨脹與腐蝕運算，對目標物的后處理有著開運算算法原理：開運算是對原圖先進行腐蝕處理，后再進行膨脹的處理。開運算可以在分離粘連目標物的同時，基本保持原目標物的大小。開運算算法原理：開運算是對原圖先進行腐蝕處理，后再進行膨脹的開運算運算示例開運算運算示例第八章二值圖像的分析-海事-朱虹ppt課件閉運算算法原理：閉運算是對原圖先進行膨脹處理，后再進行腐蝕的處理。閉運算可以在合并斷裂目標物的同時，基本保持原目