數(shù)字圖像處理第9章(存儲(chǔ)版)
【正文】 (4)1,()1,(),1(),1(),(22yxfyxfyxfyxfyxfyxfyxfyxfyxfyxfyxfyxfyxfyxfyxfyxf第九章 圖像分割與邊緣檢測(cè) Laplacian算子邊緣檢測(cè)結(jié)果 第九章 圖像分割與邊緣檢測(cè) 5. 凱西邊緣算子 ? 凱西（ Kirsch）邊緣檢測(cè)算子需要求出 f(x，y)8個(gè)方向的平均差分的最大值，計(jì)算 8個(gè)方向模板，該算子可以檢測(cè)出邊緣的方向性信息，并能較好地抑制邊緣檢測(cè)的噪聲。如標(biāo)為 A的邊緣線，這些邊緣線為兩個(gè)不同曲面或平面的交線，該點(diǎn)處物體表面的法線方向不連續(xù)，在 A類邊緣線的兩邊，圖像的灰度值有明顯的不同。 ? 一方面是因?yàn)閳D像的內(nèi)容非常復(fù)雜，很難用純數(shù)學(xué)的方法進(jìn)行描述，另一方面則是因?yàn)槿祟悓?duì)本身感知目標(biāo)邊界的高層視覺機(jī)理的認(rèn)識(shí)在還處于善之中。 圖中被接受的點(diǎn)和起始點(diǎn)均用下劃線標(biāo)出 ， 其中： （ a） 圖是輸入圖像； （ b） 圖是第一步接受的鄰近點(diǎn)； （ c） 圖是第二步接受的鄰近點(diǎn)； （ d） 圖是從 6開始生成的結(jié)果 。 為了實(shí)現(xiàn)分組 ， 首先要確定區(qū)域的數(shù)目 ， 其次要確定一個(gè)區(qū)域與其他區(qū)域相區(qū)別的特征 ， 最后還要產(chǎn)生有意義分割的相似性判據(jù) 。 在圖像分割技術(shù)中， 最常用的是利用閾值化處理進(jìn)行的圖像分割。 第九章 圖像分割與邊緣檢測(cè) 圖像的邊緣 ? 圖像的邊緣對(duì)人類的視覺系統(tǒng)具有重要的意義，它是人類判別物體的重要依據(jù)，是圖像的最基本特征。第九章 圖像分割與邊緣檢測(cè) 第九章 圖像分割與邊緣檢測(cè) 1. 圖像分割 2. 邊緣檢測(cè) 3. 邊緣檢測(cè)算子 第九章 圖像分割與邊緣檢測(cè) 1. 圖 像 分 割 1）先通過看圖理解圖像分割的概念 – 將圖像分解成構(gòu)成它的部件和對(duì)象 – 有選擇地定位感興趣對(duì)象在圖像中的位置和范圍 第九章 圖像分割與邊緣檢測(cè) ? 圖像分割的基本思路 – 從簡(jiǎn)到難，逐級(jí)分割 – 控制背景環(huán)境，降低分割難度 – 把焦點(diǎn)放在增強(qiáng)感興趣對(duì)象，縮小不相干圖像成分的干擾上 第九章 圖像分割與邊緣檢測(cè) 2） 概述 數(shù)字信號(hào)處理按其技術(shù)特征可以分為三層結(jié)構(gòu) : 圖像處理 。 ? 所謂邊緣 (又稱為邊沿 )，是指其周圍像素灰度有階躍變化或屋頂變化的那些像素的集合。 第九章 圖像分割與邊緣檢測(cè) 4） 灰度閾值法分割 常用的圖像分割方法是把圖像灰度分成不同的等級(jí) ， 然后用設(shè)置灰度門限 （ 閾值 ） 的方法確定有意義的區(qū)域或分割物體的邊界 。 第九章 圖像分割與邊緣檢測(cè) 分割區(qū)域的一種方法叫區(qū)域生長(zhǎng)或區(qū)域生成 。 第九章 圖像分割與邊緣檢測(cè) 圖 95 區(qū)域生長(zhǎng)示例 從滿足檢測(cè)準(zhǔn)則的點(diǎn)開始 (或者已知點(diǎn) )在各個(gè)方
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