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【正文】 ?一個暗一個亮 ? 閾值分割 閾值 如何求最優(yōu)分割閾值？ 圖像分割 ?前景與背景分割 ?基于直方圖的方法 ?直方圖 ：圖像灰度級的離散概率密度函數(shù) 如何發(fā)現(xiàn)這個點？ 圖像分割 ?前景與背景分割 ?最大熵算法 ?熵： ? 物理含義：分布的“均勻性” ? 越均勻，熵越大 ? 越不均勻，熵越小 ? ? ? ?spspHs1log]255,0[???圖像分割 ?前景與背景分割 ?最大熵算法 ?圖像假設(shè)：前景 /背景亮度不同 ? 直方圖如同時包含前景和背景，則其熵將變小 ? 如只包含前景或背景，熵將變大 ??把直方圖分解成兩部分，分別計算熵，兩部分熵的和最大時為最佳分割閾值 H1 H2 ? ?21]255,0[maxarg? HHT s ?? ?很強很完美？ 圖像分割 ?前景與背景分割 ?最大熵算法 ?圖像噪聲影響直方圖 0 . 0 05 0 0 . 0 01 0 0 0 . 0 01 5 0 0 . 0 02 0 0 0 . 0 02 5 0 0 . 0 00 . 0 0 5 0 . 0 0 1 0 0 . 0 0 1 5 0 . 0 0 2 0 0 . 0 0 2 5 0 . 0 0ih ( i )N o i s e f r e eL o w n o i s eH i g h n o i s e圖像分割 ?前景與背景分割 ?最大熵算法 如何解決？ 圖像分割 ?前景與背景分割 ?物體的分布區(qū)域是空間連續(xù)的 ?相鄰像素應(yīng)該有相同的分類 很可能是噪聲 如何利用這些信息 ? 圖像分割 ?前景與背景分割 ?松弛算法 ? P(i): 像素 i是前 /背景的概率 i i1 i2 i3 i4 i5 i6 i7 i8 ? ? ? ?? ? ? ? ? ?? ?81 ,... ,~~iPiPFiPiPiP pixel? ? ? ? m ax/ gigiP pixel ?像素值 255 ? ? ? ? ? ?? ?81 ,... ,~ iPiPFiP ? ? ? ? ? ? ? ?? ?yxj iPiPiPFi ,... ,... ,~先有雞？先有蛋？ 圖像分割 ?前景與背景分割 ? 先有雞？先有蛋？ ? 恐龍 ?象雞蛋的恐龍蛋 ?象雞的恐龍 ?更象一點的蛋 ?再象一點的雞 ?……?高產(chǎn)蘆花雞 ?優(yōu)質(zhì)土雞蛋 ?…… ? “雞蛋同
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