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正文內(nèi)容

圖像分割第三講ppt課件(編輯修改稿)

2025-06-02 23:03 本頁面
 

【文章內(nèi)容簡介】 代入 (1- ?)P2(Zt)= ?P1(Zt),兩邊取對數(shù): ? 由于上式是 Zt的二次方程,有兩個(gè)解,要使分割誤差最小,需要設(shè)置兩個(gè)門限,也就是方程的兩個(gè)根,如果設(shè) ,則方程存在唯一解,即: 再假設(shè) (1- ?)= ?, ?=1/2時(shí), Zt= (μ1+μ2)/2 212121ln2tZ?? ??? ? ?? ????? ??? ??? ?? ? 212121112ZP Z e????????????? ? ?? ? 222222212ZP Z e?????????????? ? ? ? ? ?222112 22l n l n 1 l n l n22ttZZ??? ? ? ?????? ? ? ? ? ?22212?????4 人工閾值 人工選擇法是通過人眼的觀察,應(yīng)用人對圖像的知識,在分析圖像直方圖的基礎(chǔ)上,人工選出合適的閾值。也可以在人工選出閾值后,根據(jù)分割效果,不斷的交互操作,從而選擇出最佳的閾值。 T=155的二值化圖像 T=210的二值化圖像 原始圖像 圖像直方圖 5 自適應(yīng)閾值 —— 迭代法 基本思想 :開始時(shí)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,直到滿足給定的準(zhǔn)則為止。 在迭代過程中,關(guān)鍵之處在于選擇什么樣的閾值改進(jìn)策略,好的閾值的改進(jìn)策略應(yīng)該具備兩個(gè)特征: ? 能夠快速收斂; ? 在每一個(gè)迭代過程中,新產(chǎn)生閾值優(yōu)于上一次的閾值。 5 自適應(yīng)閾值 —— 迭代法 (1) 選擇圖像灰度的中值作為初始閾值 Ti=T0。 (2) 利用閾值 Ti把圖像分割成兩部分區(qū)域 , R1和 R2, 并計(jì)算其灰度均值 1012 10,iiiiLTiiiTiTLiiiTiininuunn????????????1 1 21 ()2iT ??? ??(3) 計(jì)算新的閾值 Ti+1 (4) 重復(fù)步驟 3,直到 Ti+1和 Ti的值差別小于某個(gè)給定值 5 自適應(yīng)閾值 —— 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,它將一幅圖象看成為一個(gè)拓?fù)涞匦螆D,其中灰度值被認(rèn)為是地形高度值。高灰度值對應(yīng)著山峰,低灰度值處對應(yīng)著山谷。將水從任一處流下,它會朝地勢底的地方流動,直到某一局部低洼處才停下來,這個(gè)低洼處被稱為 吸水盆地 , 最終所有的水會分聚在不同的吸水盆地 , 吸水盆地之間的山脊被稱為 分水嶺 , 水從分水嶺流下時(shí),它朝不同的吸水盆地流去的可能性是相等的。 ?將這種想法應(yīng)用于圖像分割,就是要在灰度圖像中 找出不同的吸水盆地和分水嶺,由這些不同的吸引盆地和分水嶺組成的區(qū)域即為我們要分割的目標(biāo) 。 (a)原始圖像 (b)圖像對應(yīng)的拓?fù)涞匦螆D 圖像對應(yīng)的拓?fù)浔砻鎴D 5 自適應(yīng)閾值 —— 分水嶺算法 5 自適應(yīng)閾值 —— 分水嶺算法 分水嶺閾值選擇算法可以看成是一種自適應(yīng)的多閾值分割算法 分水嶺形成示意圖 分水嶺對應(yīng)于原始圖像中的邊緣 三、邊緣檢測 ? 基于一階導(dǎo)數(shù)法的邊緣檢測 ? 基于二階導(dǎo)數(shù)法的邊緣檢測 ? 邊緣連接 1 基于一階導(dǎo)數(shù)法的邊緣檢測 ? 基本思想 檢測圖像一階導(dǎo)數(shù)的峰值或者谷值確定邊緣,可用一階微分算子和圖 像卷積實(shí)現(xiàn)。 一階微分算子有:梯度算子, Roberts算子, Prewitt算子, Sobel算子等。 ? 模板卷積 無論哪種模板,其卷積過程為 : R=w1z1+w2z2+…+w9z9 = S wkz 其中 zk 是 與模板系數(shù) wk相聯(lián)系的象素 灰度 ,R代表模板中心象素的值。 1 1 1 1 0 0 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 0 1 w2 w7 w5 w1 w7 w4 w3 w9 w6 2 基于二階導(dǎo)數(shù)法的邊緣檢測 ? 基本思想 檢測圖像二階導(dǎo)數(shù)的零點(diǎn)確定邊緣,可用二階微分算子和圖像卷積實(shí)
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