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图形图像处理图像分割.ppt

1、第七章 图像分割一、引言图像分割的目的 理解图像的内容,提取出我们感兴趣的对象。图像分割按照具体应用的要求和具体图像的内容将图像分割成一块块区域。 图像分割是模式识别和图像分析的预处理阶段。图像分割的方法 通常采用聚类方法,假设图像中组成我们所感兴趣对象的像素具有一些相似的特征,如相同的灰度值、相同的颜色等。图像分割技术 基于区域的分割技术 ; 基于边界的分割技术 。图像分割的数学描述令 集合 R代表整个区域,对 R的分割可看作将 R分成若干个满足以下 5个条件的非空子集 (子区域 )R1 ,R1 , Rn:(1)所有子集构成图像; (2)各子集不重叠; (3)每个子集中的像素有某种共同的属性

2、; (4)不同的子集属性不同;(5)每个子集中的所有像素应该是连通的。二、并行边界技术1、边缘检测原理:利用边缘灰度变换较剧烈的特点,根据灰度变换的情况,选择不同的检测方法使边缘凸现 -P181。2、 具体算子模板:用梯度算子 (一阶差分 )、 Laplace算子 (二阶差分 )以及在图像增强中所讲的各类图像锐化算子模板都可以对图像进行锐化 空域卷积。以点模板为例 对模板的另一种理解: 1 1 1 18 1 1 1 1二阶差分1 11 1一阶差分如果在模板区域内所有图像的象素有相同的值,则其和为零。如果模板中心位于某个灰度值不同于其 8邻域灰度值的点上,则其和不为零;如果该点在偏离模板中心的位

3、置上,其和也不为零,但其响应幅度比起这个点位于模板中心的情况要小一些。这时,可以采用阈值法清除这类较弱的响应,如果其幅度值超过阈值,就意味着点检测出来了,如果低于阈值则忽略掉。同样道理,可以构造线模板 1 1 1222 1 1 1 12 1 12 1 12 1 1 12 12 12 1 12 1 1 12 1 1 123、边界闭合算法边界有一个特点: 其梯度相似、梯度的方向角度的大小相似。 将满足这两个条件的点赋予同等灰度,可构成边界。具体做法:求出 f(x,y)邻域内所有像素的梯度和梯度角,将满足下列关系的 f(x,y)、 f(s,t) “ 连接 ” 起来 (赋予特殊的灰度值,如最大值 )。

4、4、哈夫变换用 哈夫变换可以检测出某些已知形状的目标的边界。前提条件是该目标边界的数学模型是已知的。哈夫变换具有较强的抗干扰性。某图像中一条直线,使用某种检测算子后有如图所示的边界提取结果。根据经验该边界是一条真线,可以用直线方程表达。使用哈夫变换可直接得出该边界的方程。实例:汽车大灯灯光截止线的测试。测试内容 截止线与水平基线的夹角。右前大灯图像效果1)、哈夫变换原理如果对上述得到的图像求导数,如图所示。问题变成求导数值最大的点所共线的直线方程 y=px+q。 换句话说:在图像 f(x,y)中,求取那些最多的满足方程 y=px+q的 点,并确定 p、 q值。将方程改写为 q=-px+y, 将

5、 x, y看成定数,则可以建立 p, q直线方程。(xi,yi)(xj,yj)yi=pxi+qxyq=-pxj+yjq=-pxi+yipqpq由图可以看出:通过求取共线点,构造直线方程y=px+q , 求取各直线的焦点即可确定点 p, q值 点线变换。2)、哈夫变换的操作1)、构造一个 P、 Q空间的二维累加数组 A(p,q)2)、 从 f(x,y)的指定区域中取 (xi,yi), 按方程 q=-pxi+yi在pmin,pmax中遍取可能的 p值计算得到可能的 q值。3)、在对应的位置计算 A(p,q) =A(p,q)+14)、 重复 2)、 3)直到将从 f(x,y)的指定区域中的所有点取完

6、。此时, A(p,q)数组中最大值所对应的 p, q就是方程 y=px+q中的 p、 q值。5)、根据 y=px+q绘出 f(x,y)中的直线。pmin 0 pmaxqmax0 qmin区域的选择:来自确认存在直线的区域。坐标的选择:来自对存在的直线参数的估测。3)、存在的问题即解决方法如果直线趋于垂直,则 p , 为直线的描述带来不方便。更一般的描述是用参数方程: = xcos+ ysin 。 根据这个方程,图像中直线上的点,被映射成为 (,) 空间中的正弦曲线 点曲线变换。例:某 NN图像中有点 1、 2、 3、 4、 5,设 在 -900,900中取值,画出它的哈夫变换图。1 N 24

7、5N 3点 1 点 2 点 3 点 4 点 5 (0,0) (N,0) (N/2,N/2) (0 ,N) (N ,N)-90 0 0 -0.5N -N -N-45 0 0.707N 0 -0.707N 00 0 N 0.5N 0 N45 0 0.707N 0.707N 0.707N 1.414N90 0 0 0.5N N N-90 -45 0 45 901.414N-1.414N0点 1点 2点 3点 4点 5从 曲线上可以看出:2、 3、 4交于一点 共线1、 5、 3交于一点 共线4、 1 交于一点 共线4、 5 交于一点 共线1、 2 交于一点 共线2、 5 交于一点 共线实际上,哈夫变换不仅可以对直线方程的共线点进行检测,也可以对曲线方程的共线点进行检测,道理是一样的。所不同的是随着未知参数的增加,所构造的数组维数会上升,计算量增加。在 , 数组中数值较高的单元所对应的 , 值构成 的 = xcos+ ysin 为图像中的一条直线。

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