計算機軟件及應用]數(shù)字圖像處理及matlab實現(xiàn)(編輯修改稿)
2025-02-14 20:19 本頁面
【文章內容簡介】 現(xiàn)，通過搜索一個以某端點為中心的 5 5或更大的鄰域，在鄰域中找出其它端點并填充上必要的邊界像素，從而將它們連接起來。 ? 對具有許多邊緣點的復雜場景，這種方法可能會對圖像過度分割。為了避免過度的分割，可以規(guī)定：兩個端點只有在邊緣強度和走向相近的情況下才能連接。 解決方法 ? 啟發(fā)式搜索 ? 曲線擬合 ? Hough變換 (1) 啟發(fā)式搜索 假定在一幅邊緣圖像的某條邊界上有一個像間隙的缺口，但是這 個缺口太長而不能僅用一條直線填充，它還可能不是同一條邊界 上的缺口，可能在兩條邊界上。作為質量的度量，我們可以建立 一個可以在任意連接兩端點（稱為 A， B）的路徑上進行計算的函數(shù)。 。 如果邊緣質量函數(shù)很復雜而且要評價的缺口既多又長，啟發(fā)式搜索技術的計算會很復雜。這樣的技術在相對簡單的圖像中性能很好，但不一定能找出兩端點間的全局最佳路徑。 (2) 曲線擬合 ? 假定有一組散布在兩個特定邊緣點 A和 B之間的邊緣點，我們希望從中選取一個子集作為從 A到 B一條分段線性路徑上的結點集。 ? 首先：從 A到 B引一條直線。 ? 其次：接著計算其它的每個邊緣點到該直線的垂直距離。 (3) Hough變換 ? 直線 y=mx+b可用極坐標表示為 其中定義了一個從原點到線上最近點的向量。這個向量與該直線垂直。 )s i n ()c o s ( ??? yx ??? 如果有一組位于由參數(shù)確定的直線上的邊緣點，則每個邊緣點對應了空間的一條正弦型曲線。所有這些曲線必交于點，因為這是它們共享的一條直線的參數(shù)。 ? 建立一個在空間的二維直方圖。對每個邊緣點，我們將給所有與該點的 Hough變換（正弦曲線）對應的空間的直方圖方格一個增量。當對所有邊緣點施行完這種操作后，包含的方格將具有局部最大值。然后對空間的直方圖進行局部最大值搜索可以獲得邊界線段的參數(shù)。 hough直線檢測結果 ? 原圖 直線檢測結果 區(qū)域增長 方法：從把一幅圖像分成許多小區(qū)域開始的。這 些初始的區(qū)域可能是小的鄰域甚至是單個 像素。在每個區(qū)域中，對經(jīng)過適當定義的 能反映一個物體內成員隸屬程度的性質 （度量）進行計算。用于區(qū)分不同物體內像 素的性質（度量）包括平均灰度值，紋 理，或顏色信息。 區(qū)域增長算法主要分成兩類 ? (1)簡單連接 這是基于單個像素的區(qū)域增長法，它從滿足的 檢測的點（連接核）開始，考察其周圍 (4鄰域或8鄰域 )的不屬于任何一個區(qū)域的點，如果其特性符合接收準則，就把它作為同一個區(qū)域加以合并，形成連接核，繼而檢測周圍的點，并把符合接入準則的點并入，產(chǎn)生新的核。重復上述過程，直到?jīng)]有可并入的點時，生產(chǎn)過程結束。 （ 2）子區(qū)合并法 合并過程： ? 首先：將圖像分割成個，大小為的小區(qū)域（簡 稱子區(qū)）。 ? 其次：從左上角第一個子區(qū)開始，分別計算子 區(qū)和相鄰子區(qū)的灰度統(tǒng)計量，然后做相 似性判定。若兩者的灰度分布相似且符 合接收準則。相鄰子區(qū)并入當前子區(qū)， 形成下一輪判定合并時的當前子區(qū)。 如果某個相鄰子區(qū)不符合接收準則，就打上“未分割標記”。繼續(xù)新一輪判定，使當前子區(qū)不斷“生長
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