數(shù)字圖像處理圖像分割課件

數(shù)字圖像處理圖像分割課件?

圖像分割概述?

基于閾值的圖像分割?

基于區(qū)域的圖像分割?

基于邊緣的圖像分割?

基于水平集的圖像分割?

基于偏微分方程的圖像分割?

實(shí)例展示與結(jié)果分析contents目錄01圖像分割概述圖像分割的定義0102圖像分割的作用和意義圖像分割對(duì)于后續(xù)的圖像分析、理解和處理非常重要，因?yàn)樗梢詫D像轉(zhuǎn)化為更容易處理和理解的形式。通過(guò)圖像分割，可以突出圖像中圖像分割還可以幫助縮小處理和分析的規(guī)模，提高處理效率，并為后續(xù)的圖像分析提供可靠的預(yù)處理結(jié)果。的重要特征，忽略其他不相關(guān)的信息，從而減少噪聲和干擾的影響。圖像分割的分類01020304按照處理方式按照應(yīng)用領(lǐng)域按照分割對(duì)象按照分割效果02基于閾值的圖像分割閾值法的基本原理閾值法是一種簡(jiǎn)單而常用的圖像分割方法，其基本原理是利用圖像的灰度或顏色信息，根據(jù)像素值的不同設(shè)置閾值，將圖像分割成前景和背景兩部分。在灰度圖像中，像素的灰度值范圍通常為0-255，通過(guò)設(shè)置閾值，可以將灰度值低于閾值的像素歸為背景，灰度值高于閾值的像素歸為前景。在彩色圖像中，每個(gè)像素的顏色可以由RGB三個(gè)通道的值組成，也可以轉(zhuǎn)換為一個(gè)或多個(gè)顏色通道的灰度值，然后設(shè)置閾值進(jìn)行分割。閾值的選擇方法手動(dòng)選擇閾值自動(dòng)選擇閾值0102自適應(yīng)閾值03閾值法的優(yōu)缺點(diǎn)優(yōu)點(diǎn)缺點(diǎn)閾值法對(duì)圖像的局部特征和噪聲較為敏感，可能導(dǎo)致分割不準(zhǔn)確；對(duì)于復(fù)雜背景和對(duì)比度較低的圖像，閾值法可能無(wú)法取得理想的分割效果。03基于區(qū)域的圖像分割區(qū)域生長(zhǎng)法的基本原理區(qū)域生長(zhǎng)法是一種基于像素的圖像分割方法，通過(guò)選擇種子點(diǎn)，按照相似性原則將鄰近像素合并到同一區(qū)域中。區(qū)域生長(zhǎng)的種子點(diǎn)通常選擇為圖區(qū)域生長(zhǎng)過(guò)程中，將種子點(diǎn)周圍的像素按照相似性原則進(jìn)行分類，通常使用灰度值、顏色等作為分類的依據(jù)。像中明顯且具有代表性的點(diǎn)，例如邊緣、角點(diǎn)等。區(qū)域合并及分裂算法區(qū)域合并算法：在區(qū)域生長(zhǎng)過(guò)程中，將相鄰的且具有相似性質(zhì)的區(qū)域合并為一個(gè)大的區(qū)域。區(qū)域分裂算法：將一個(gè)大的區(qū)域根據(jù)一定的準(zhǔn)則分裂成若干個(gè)小的區(qū)域。區(qū)域合并和分裂算法是相互對(duì)立的，但在實(shí)際應(yīng)用中可以根據(jù)具體需求選擇使用。區(qū)域生長(zhǎng)法的優(yōu)缺點(diǎn)優(yōu)點(diǎn)缺點(diǎn)04基于邊緣的圖像分割基于邊緣的分割算法原理Sobel算子及其在邊緣檢測(cè)中的應(yīng)用Sobel算子是一種常用的邊緣檢測(cè)算子，它通過(guò)計(jì)算圖像灰度函數(shù)的梯度和梯度的幅度來(lái)檢測(cè)邊緣。Sobel算子使用兩個(gè)3x3的卷積核來(lái)計(jì)算圖像的水平和垂直梯度，然后將梯度的幅度值組合成一個(gè)新的圖像。在邊緣檢測(cè)應(yīng)用中，Sobel算子通常用于增強(qiáng)圖像的邊緣并抑制噪聲。Canny邊緣檢測(cè)算法05基于水平集的圖像分割水平集方法的基本原理水平集方法的定義水平集方法的優(yōu)點(diǎn)水平集方法的缺點(diǎn)基于Mumford-Shah模型的水平集方法Mumford-Shah模型的基于Mumford-Shah?；贛umford-Shah?；贛umford-Shah?！跍y(cè)地距離的水平集方法基于測(cè)地距離的水平集方法的定義基于測(cè)地距離的水平集方法的優(yōu)點(diǎn)基于測(cè)地距離的水平集方法的缺點(diǎn)06基于偏微分方程的圖像分割PDE在圖像處理中的作用描述圖像中區(qū)域之間的平滑過(guò)渡1實(shí)現(xiàn)邊緣檢測(cè)23實(shí)現(xiàn)區(qū)域填充基于擴(kuò)散方程的圖像分割方法基于變分偏微分方程的圖像分割方法基于變分偏微分方程的圖像分割方法是另一種常見(jiàn)的基于偏微分方程的圖像分割方法。該方法通過(guò)定義能量泛函和變分偏微分方程，實(shí)現(xiàn)圖像的分割。該方法具有能夠處理復(fù)雜的圖像內(nèi)容和噪聲等優(yōu)點(diǎn)，但也可能需要更多的計(jì)算資源和時(shí)間。07實(shí)例展示與結(jié)果分析基于閾值的圖像分割實(shí)例總結(jié)詞簡(jiǎn)單、快速、有效的圖像分割方法詳細(xì)描述基于閾值的圖像分割是一種基本的圖像分割方法，通過(guò)設(shè)置不同的閾值將圖像分割成不同的區(qū)域。其優(yōu)點(diǎn)是簡(jiǎn)單、快速、有效，適用于簡(jiǎn)單背景和對(duì)比明顯的圖像。但是，對(duì)于復(fù)雜背景和低對(duì)比度圖像，分割效果較差?；趨^(qū)域的圖像分割實(shí)例總結(jié)詞詳細(xì)描述基于邊緣的圖像分割實(shí)例總結(jié)詞基于邊緣檢測(cè)的分割方法詳細(xì)描述基于邊緣的圖像分割方法是通過(guò)檢測(cè)圖像中不同區(qū)域的邊緣來(lái)進(jìn)行分割。邊緣是區(qū)域之間不連續(xù)的地方，通常采用微分算子（如Sobel、Canny等）檢測(cè)邊緣。適用于背景和前景顏色相近、但形狀和大小不同的圖像?；谒郊膱D像分割實(shí)例總結(jié)詞詳細(xì)描述基于偏微分方程的圖像分割實(shí)例總結(jié)詞詳細(xì)描述基于偏微分方程的分割方法基于偏微分方程的圖像分割方法是