數(shù)字圖像處理第5章圖像分割與邊緣檢測(cè)(存儲(chǔ)版)
【正文】 ? 邊緣強(qiáng)度：沿邊緣法線方向圖像局部的變化強(qiáng)度的量度 。 ??? jifjifjif y? ??? s i n),(c o s),( 39。yxr ffg ??|||| 39。 它把高斯平滑濾波器和拉普拉斯銳化濾波器結(jié)合起來 ， 先平滑掉噪聲 ， 再進(jìn)行邊緣檢測(cè) ， 所以效果更好 。 因此一般總是先通過先圖像濾波后再使用 Laplacian算子 。 xyr ff??239。 ),1(),(),(39。 我們定義邊緣為兩個(gè)具有不同灰度的均勻圖像區(qū)域的邊界 ， 即邊界反映局部的灰度變化 。 圖 57 圖像的四叉樹表示 第五章 圖像分割 區(qū)域分裂 合并法 區(qū)域的分裂方法存在一個(gè)缺陷：在最后可能出現(xiàn)分裂的兩個(gè)區(qū)域是相鄰的 ， 而且兩個(gè)區(qū)域滿足均一性條件 ， 但是卻不能合成一個(gè)區(qū)域的現(xiàn)象 。 沒有弱邊界可消除時(shí) ， 合并過程才結(jié)束 。 然后從這些生長(zhǎng)點(diǎn)出發(fā) ， 按照一定的規(guī)則 ， 一般是檢查它與周圍象素 (或區(qū)域 )的一致性 ， 把那些通過一致性測(cè)試的象素 (或區(qū)域 )合并進(jìn)來 ，直到這些區(qū)域覆蓋整個(gè)圖像區(qū)域?yàn)橹?。 第五章 圖像分割 迭代方法 Ridler和 Calvard提出的用迭代的方法產(chǎn)生閾值得方法： ?首先初始選擇一個(gè)閾值 Th， 通?？梢赃x擇圖像的平均灰度值來作為初始閾值； ?通過初始閾值 Th ， 把圖像分成了兩組 R1和 R2； ?計(jì)算這兩組的平均灰度值 m1和 m2； ?然后重新選擇閾值 Th， 新的 Th定義為： Th=(m1+m2) /2； ?循環(huán)做第二步到第四步 ， 一直到兩組的平均灰度值 m1和 m2不再發(fā)生改變 ， 那么就獲得了所需的閾值 Th。 設(shè)有 M1個(gè)閾值： 0≤k1＜ k2＜ …＜ KM1≤L1。 圖像閾值化處理的變換函數(shù)表達(dá)式為 ????????TyxfTyxfyxg),(255),(0),(第五章 圖像分割 在圖像的閾值化處理過程中 ， 選用不同的閾值其處理結(jié)果差異很大 。 連通是指集合中任意兩個(gè)點(diǎn)之間都存在著完全屬于該集合的連通路徑 。 圖 51 4連通和 8連通 ? 8連通方法指的是從區(qū)域上一點(diǎn)出發(fā) ， 可通過左 、 右 、 上 、 下 、 左上 、 右上 、左下 、 右下這 8個(gè)方向的移動(dòng)組合來到達(dá)區(qū)域內(nèi)的任意像素 。 圖 53 (a) 原始圖像； (b) 閾值 T=91； (c) 閾值 T=130； (d) 閾值 T=43 第五章 圖像分割 (a) 原圖 (b) 閾值過高 (c) 閾值過低 (d) 正確分割 第五章 圖像分割 圖 54 圖 53(a)所示圖像的直方圖 該直方圖具有雙峰特性，圖像中的目標(biāo)（細(xì)胞）分布在較暗的灰度級(jí)上形成一個(gè)波峰，圖像中的背景分布在較亮的灰度級(jí)上形成另一個(gè)波峰。 k0=0, kM=L），則各類 Cj的發(fā)生概率 ωj和平均值 μj為 )()()()()()(111????????jjjjjjjjkk
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