圖像分割與邊緣檢測(cè)(1)(編輯修改稿)
2025-06-16 06:42 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 anny39。) BW=edge(I, 39。canny39。, thresh) BW=edge(I, 39。canny39。, thresh, sigma) [BW, threshold]=edge(I, 39。canny39。,...) （ 5）使用 Canny算子的 edge函數(shù)語(yǔ)法格式： 邊界跟蹤 邊界跟蹤的方法 霍夫變換 邊界跟蹤的方法 邊界跟蹤，是從圖像中一個(gè)邊緣點(diǎn)出發(fā)，然后根據(jù)某種判別準(zhǔn)則搜索下一個(gè)邊緣點(diǎn)，以此跟蹤出目標(biāo)邊界。 邊界跟蹤包括 3個(gè)步驟。 （ 1）確定邊界的起始搜索點(diǎn)。 （ 2）確定合適的邊界判別準(zhǔn)則和搜索準(zhǔn)則。 （ 3）確定搜索的終止條件。 假定圖像為二值圖像，其中只有一個(gè)具有閉合邊界的目標(biāo)。 下面是一個(gè)按 4連通方向搜索邊界方法： （ 1）起始搜索點(diǎn)。 （ 2）邊界判別準(zhǔn)則和搜索準(zhǔn)則。 霍夫變換 1．利用直角坐標(biāo)中的 Hough變換檢測(cè)直線 圖 98 直角坐標(biāo)中的 Hough變換 Hough變換的具體計(jì)算步驟如下。 （ 1）在參數(shù)空間中建立一個(gè)二維累加數(shù)組 A，數(shù)組的第一維的范圍為圖像空間中直線斜率的可能范圍，第二維的范圍為圖像空間中直線截距的可能范圍，且開(kāi)始時(shí)把數(shù)組 A初始為零。 （ 2）然后對(duì)圖像空間中的點(diǎn)用 Hough變換計(jì)算出所有的 a、 b值，每計(jì)算出一對(duì) a、 b值，就對(duì)數(shù)組元素 A(a,b)加 1。 計(jì)算結(jié)束后， A(a,b)的值就是圖像空間中落在以 a為斜率 b為截距的直線上點(diǎn)的數(shù)目。 2．利用極坐標(biāo)的 Hough變換檢測(cè)直線 圖 99 極坐標(biāo)中的 Hough變換 3．利用 Hough變換檢測(cè)圓 4．廣義 Hough變換 （ 2）在參數(shù)空間建立一個(gè)二維的累加數(shù)組 ，初值賦為零，對(duì)邊緣上的每一點(diǎn)，計(jì)算出該點(diǎn)處的梯度角。 然后，由式（ 937）計(jì)算出對(duì)每一個(gè)可能的參考點(diǎn)的位置值，對(duì)相應(yīng)的數(shù)組元素 加1。 （ 3）計(jì)算結(jié)束后，具有最大值的數(shù)組元素 所對(duì)應(yīng)的 值即為圖像空間中所求的參考點(diǎn)。 求出圖像空間中參考點(diǎn)后，整個(gè)目標(biāo)的邊界就可以確定了。 閾值分割 人工選擇法 自動(dòng)閾值法 分水嶺算法 人工選擇法 人工選擇法是通過(guò)人眼的觀察，應(yīng)用人對(duì)圖像的知識(shí)，在分析圖像直方圖的基礎(chǔ)上，人工選出合適的閾值。 自動(dòng)閾值法 1．迭代式閾值選擇 迭代式閾值選擇方法的基本思想是：開(kāi)始時(shí)候選擇一個(gè)閾值作為初始估計(jì)值，然后按某種策略不斷地改進(jìn)這一估計(jì)值，直到滿意給定的準(zhǔn)則為止。 好的閾值改進(jìn)策略應(yīng)該具備兩個(gè)特征：一是能夠快速收斂；二是在每一個(gè)迭代過(guò)程中，新產(chǎn)生閾值優(yōu)于上一次的閾值。 下面介紹一種迭代式閾值選擇算法， 2． Otsu法閾值選擇 分水嶺算法 分水嶺算法（ watershed）是一種借鑒了形態(tài)學(xué)理論的分割方法，在該方法中，將一幅圖像看成一個(gè)拓?fù)涞匦螆D，其中灰度值f(x,y)對(duì)應(yīng)地形高度值，高灰度值對(duì)應(yīng)著山峰，低灰度值對(duì)應(yīng)著山谷。 分水嶺閾值選擇算法可以看成是一種自適應(yīng)的
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