《圖象分割方法》課件

圖像分割方法圖像分割是計算機視覺領域中的一個基本問題，它將圖像分解成多個語義上有意義的區(qū)域。DH投稿人：DingJunHong課程大綱圖像分割概述圖像分割定義和應用場景介紹。主要分割方法基于閾值、邊緣、區(qū)域、紋理等方法。常見分割算法區(qū)域生長、分水嶺、圖像金字塔、神經(jīng)網(wǎng)絡等算法。分割算法評價精確度、完整性、效率等評估指標。分割方法概述定義圖像分割是將圖像分成若干個具有不同特征的區(qū)域的過程。目標識別圖像中的目標物體，并將其從背景中分離出來。應用圖像分割在圖像處理、計算機視覺、機器學習等領域具有廣泛應用。分類基于閾值、邊緣、區(qū)域、形狀、紋理、知識、神經(jīng)網(wǎng)絡等方法?；陂撝档姆指罨叶乳撝祵D像中每個像素的灰度值與設定的閾值比較，大于閾值的像素設置為白色，小于閾值的像素設置為黑色。彩色閾值根據(jù)顏色空間模型設定閾值范圍，將圖像中符合閾值范圍的像素設置為目標顏色，其余像素設置為背景顏色。邊緣檢測分割邊緣檢測概述邊緣檢測是指識別圖像中亮度或顏色發(fā)生明顯變化的像素點，這些點通常對應著物體邊界。邊緣檢測是圖像分割的一種重要方法，可以用于提取圖像中的目標輪廓和細節(jié)信息。常用邊緣檢測算子常用的邊緣檢測算子包括Sobel算子、Prewitt算子、Laplacian算子以及Canny算子等。這些算子利用圖像像素的梯度信息來識別邊緣，不同的算子在檢測不同類型邊緣時具有不同的優(yōu)勢。區(qū)域生長分割1種子點從圖像中選擇一個種子點，并根據(jù)其灰度值、顏色、紋理等特征進行擴展。2生長規(guī)則定義生長規(guī)則，例如，如果像素與種子點的特征相似，則將其合并到區(qū)域中。3區(qū)域合并重復生長過程，直到不再有符合生長規(guī)則的像素為止，最終形成一個完整的區(qū)域。分水嶺分割水流模擬將圖像看作地形，灰度值代表海拔高度。從低谷開始模擬水流，最終匯聚到峰頂。邊界提取水流匯聚點形成分水嶺線，即目標對象的邊界。圖像分割分水嶺線將圖像分割成多個區(qū)域，每個區(qū)域對應一個目標對象。圖像金字塔圖像金字塔是圖像處理中一種重要的技術，用于在不同分辨率下分析圖像。它通過對圖像進行逐層降采樣，生成一系列大小不同的圖像，這些圖像就像金字塔一樣，從頂層到底層，分辨率逐漸降低。圖像金字塔可以用于圖像分割、邊緣檢測、特征提取等任務。多分辨率分割圖像金字塔將圖像分解為不同分辨率的多個層級，形成圖像金字塔。細節(jié)識別在不同分辨率下，分割算法可以更有效地識別圖像中的細節(jié)。合并結果將不同分辨率下的分割結果合并，得到最終的分割結果?；谥R的分割11.先驗知識利用關于圖像內(nèi)容或目標的先驗知識，例如形狀、紋理、顏色等，來指導分割過程。22.專家系統(tǒng)建立專家系統(tǒng)，將人類專家的知識和經(jīng)驗融入到分割算法中，提高分割精度和效率。33.訓練樣本通過訓練樣本學習目標特征，構建分類器，用于識別圖像中的不同目標區(qū)域，從而實現(xiàn)分割。44.應用場景適用于需要利用先驗知識或領域知識的分割任務，例如醫(yī)學圖像分割、遙感圖像分割等。神經(jīng)網(wǎng)絡分割卷積神經(jīng)網(wǎng)絡CNN通過多層卷積和池化操作，提取圖像特征，用于目標識別和分割。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡RNN擅長處理序列數(shù)據(jù)，可用于分割視頻中的動態(tài)物體，如移動車輛。生成對抗網(wǎng)絡GAN通過生成器和判別器對抗學習，生成逼真的圖像，用于分割圖像中的復雜物體。分割算法評價分割算法評估是衡量算法性能的關鍵步驟。評價指標可以幫助選擇最適合特定應用的算法。常見的指標包括精度、召回率、F1值和運行時間。精度衡量正確分割的像素數(shù)量，召回率衡量被正確分割的像素數(shù)量。F1值綜合考慮精度和召回率，運行時間衡量算法處理圖像所需的時間。此外，主觀評價也是重要的，例如，觀察分割結果是否符合預期。90%精度正確分割的像素數(shù)量80%召回率被正確分割的像素數(shù)量0.8F1值綜合考慮精度和召回率100ms運行時間處理圖像所需的時間圖像預處理噪聲消除圖像預處理是圖像分割的基礎，能提高分割效率。直方圖均衡化噪聲消除能去除圖像中的隨機噪聲，改善圖像質(zhì)量。對比度增強直方圖均衡化能提高圖像對比度，增強圖像細節(jié)。邊緣檢測對比度增強能突出圖像邊緣信息，方便分割操作。圖像增強邊緣檢測能提取圖像邊緣，為后續(xù)分割提供基礎。噪聲消除噪聲類型圖像噪聲通常分為加性噪聲、乘性噪聲、脈沖噪聲等。加性噪聲是疊加在原始圖像上的噪聲，乘性噪聲是與原始圖像信號相乘的噪聲，脈沖噪聲是隨機出現(xiàn)的孤立像素。常見方法常用的噪聲消除方法包括均值濾波、中值濾波、高斯濾波、維納濾波等。這些方法通過對圖像進行平滑處理，來去除隨機噪聲，從而提高圖像質(zhì)量。直方圖均衡化11.均衡化提高圖像的對比度，使其更易于識別和分析。22.直方圖圖像像素灰度值分布的統(tǒng)計表示，反映像素值出現(xiàn)的頻率。33.均勻化通過調(diào)整像素值，使直方圖趨于平坦，提高圖像整體對比度。44.應用圖像增強、特征提取、圖像識別等領域。對比度增強增強圖像細節(jié)對比度增強可以突出圖像中的暗部和亮部，使圖像細節(jié)更加清晰可見。提高圖像清晰度增強對比度可以改善圖像的清晰度，使圖像更加銳利。改善圖像視覺效果增強對比度可以提高圖像的視覺效果，使其更具吸引力。邊緣檢測邊緣檢測邊緣是圖像中灰度值發(fā)生突變的像素點集合，是圖像的重要特征。邊緣檢測算法通過檢測圖像灰度值的梯度變化來識別邊緣。常見邊緣檢測算子Sobel算子，Prewitt算子，Laplacian算子，Canny算子。這些算子通過對圖像進行卷積運算來提取邊緣信息。圖像增強圖像增強方法圖像增強方法可以通過提高圖像的對比度、銳度和清晰度來改善圖像質(zhì)量。圖像增強技術直方圖均衡化對比度增強邊緣檢測圖像增強應用圖像增強技術廣泛應用于醫(yī)學影像、遙感圖像和機器視覺等領域?；陂撝捣指詈唵我仔虚撝捣指钍且环N簡單易行的圖像分割方法，它基于圖像灰度值的分布，將圖像像素分為前景和背景兩部分。直方圖分析閾值分割通常需要對圖像的直方圖進行分析，以確定最佳的分割閾值。全局閾值全局閾值是指對整幅圖像使用一個固定的閾值，這種方法適用于灰度值分布比較均勻的圖像。局部閾值局部閾值是指對圖像的不同區(qū)域使用不同的閾值，這種方法適用于灰度值分布不均勻的圖像。區(qū)域增長分割11.種子點區(qū)域增長分割算法從圖像中的一個或多個種子點開始，并根據(jù)預定義的條件將相鄰像素合并到生長區(qū)域。22.相似性度量算法使用像素之間的相似性度量，例如灰度值、顏色或紋理特征，來決定哪些像素應該被合并到生長區(qū)域。33.停止條件區(qū)域增長過程繼續(xù)進行，直到滿足特定的停止條件，例如區(qū)域大小、形狀或達到圖像邊界。區(qū)域合并分割從像素開始將圖像中的像素進行分組，每個像素都屬于一個特定的區(qū)域?；谙嗨菩院喜⑾噜彽南袼?，如果它們具有相似的屬性，例如顏色、紋理或亮度。逐漸合并通過迭代地合并相鄰的區(qū)域，直到滿足特定的停止條件。常見應用廣泛用于圖像分割、圖像分析和目標識別等領域。分水嶺分割基本原理將圖像視為地形圖，灰度值高的地方為山峰，低的地方為山谷。從各個局部最小值點出發(fā)，模擬水流匯聚過程，形成分水嶺。分割過程在圖像的每個局部最小值點周圍生成一個水滴，水滴向周圍擴散，遇到障礙物或其他水滴時停止。水滴之間的邊界就是分水嶺。圖像金字塔分割多尺度分析圖像金字塔構建不同分辨率圖像，從原始圖像中提取多尺度信息。層次結構金字塔層級結構，不同分辨率圖像相互關聯(lián)，有利于識別不同尺度目標。特征提取不同尺度圖像應用不同濾波器，提取圖像特征，例如邊緣、紋理等。基于邊緣的分割邊緣檢測算法邊緣檢測算法是基于圖像邊緣信息進行分割的重要方法，通過檢測圖像梯度變化來識別邊緣，如Sobel算子、Canny算子等。邊緣連接邊緣連接算法將檢測到的邊緣點連接成完整的邊緣輪廓，通常使用霍夫變換或形態(tài)學操作。輪廓提取提取完整邊緣輪廓后，可以進一步提取圖像中的目標輪廓，用于識別和分析圖像中的目標物體?；趨^(qū)域的分割區(qū)域生長從種子點開始，將具有相似特征的像素逐步合并到區(qū)域中，直到滿足預設的條件為止。區(qū)域合并將圖像劃分為多個小的區(qū)域，并根據(jù)特征相似度合并相鄰的區(qū)域，直到達到目標數(shù)量。區(qū)域分裂將圖像初始劃分成多個區(qū)域，然后將不滿足特定條件的區(qū)域進行分裂，直至滿足要求。區(qū)域融合將具有相似特征的區(qū)域進行合并，從而減少區(qū)域的數(shù)量，提升分割效率。基于形狀的分割形態(tài)學操作形態(tài)學操作，例如膨脹和腐蝕，用于提取目標形狀特征?？梢酝ㄟ^形態(tài)學操作來去除噪聲、填補孔洞并提取目標輪廓。幾何特征提取提取目標的幾何特征，例如面積、周長、形狀因子等。這些特征可用于區(qū)分不同形狀的目標，進行分割。基于紋理的分割紋理特征紋理是指圖像中局部區(qū)域的重復模式。統(tǒng)計特征利用紋理特征統(tǒng)計量進行分割。模型匹配根據(jù)紋理模型進行匹配分割。基于知識的分割11.先驗知識利用圖像的先驗知識，例如目標的形狀、紋理、顏色等，指導分割過程。22.模型訓練訓練一個模型來學習先驗知識，并將其應用于分割任務。33.分割結果利用模型和先驗知識，進行圖像分割，并獲得更準確的結果。44.應用領域在醫(yī)學圖像、遙感圖像等領域，可以提高分割精度?；谏窠?jīng)網(wǎng)絡的分割神經(jīng)網(wǎng)絡方法利用神經(jīng)網(wǎng)絡學習圖像特征，實現(xiàn)像素分類分割過程網(wǎng)絡學習圖像特征，輸出每個像素的類別標簽深度學習模型卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，自動學習圖像特征