計(jì)算機(jī)軟件及應(yīng)用]數(shù)字圖像處理及matlab實(shí)現(xiàn)-資料下載頁
2025-01-18 20:19本頁面
【正文】 是由邊界上單像素尺寸的起伏造成的，這些起伏產(chǎn)生了小的分支。它們可通進(jìn)一系列的消除端點(diǎn)的 3 3運(yùn)算（導(dǎo)致所有的分支縮短）除去，然后再重建那些留下的分支。 (5) 粗化 ? 一些分割技術(shù)傾向于用緊貼的邊界擬臺(tái)物體以避免錯(cuò)誤地合并它們。通常孤立物體的最佳邊界太緊貼并不利于后續(xù)測量。粗化可在不合并彼此分離的物體的前提下擴(kuò)大邊界，從而修正了這種不足。 ? 原圖 腐蝕 ? 膨脹 開操作 ? 閉操作 分割圖像的結(jié)構(gòu) ? 希望制作一幅新圖像，以顯示物體是如何調(diào)整的，或者用單獨(dú)的圖像顯示每個(gè)物體。甚至還可能希望對單個(gè)物體逐個(gè)地進(jìn)行進(jìn)一步的測量或其它處理。在這些情況下，就需要抽取并以更方便的形式存儲(chǔ)各個(gè)物體。 ? 通常，每個(gè)物體在被檢測時(shí)都應(yīng)該標(biāo)以一個(gè)序號(hào)。這個(gè)物體編號(hào)可用來識(shí)別和跟蹤景物中的物體。在這一節(jié)，我們討論三種對分割圖像進(jìn)行結(jié)構(gòu)化的方法。 分水嶺算法 物 體 1 物 體 2? 分水嶺算法不是簡單地將圖像在最佳灰度級(jí)進(jìn)行閾值處理，而是從一個(gè)偏低但仍然能正確分割各個(gè)物體的閾值開始。然后隨著閾值逐漸上升到最佳值，使各個(gè)物體不會(huì)被合并。這個(gè)方法可以解決那些由于物體靠得太近而不能用全局閾值解決的問題。 ? 如果初始的閾值太低，那么低對比度的物體開始時(shí)會(huì)被丟失，然后隨著閾值的增加就會(huì)和相鄰的物體合并。如果初始閾值太高，物體一開始便會(huì)被合并。最終的閾值決定了最后的邊界與實(shí)際物體的吻合程度。 分水嶺方法和距離變換方法分割相互連接圖像 二進(jìn)制圖像 距離變換方法 分水嶺方法 物體隸屬關(guān)系圖 ? 在物體隸屬關(guān)系圖中，每個(gè)像素的灰度級(jí)按其在原始圖像中所對應(yīng)的像素所屬的物體序號(hào)進(jìn)行編碼。 ? 隸屬關(guān)系圖技術(shù)通用性很強(qiáng)，但它不是一種對保存分割信息特別緊湊的方法。它需要一幅附加的全尺寸的數(shù)字圖像來描述甚至只包含一個(gè)小物體的場景。 ? 如果僅對物體的大小和形狀感興趣，分割后可舍棄原始圖像。如果僅有一個(gè)物體或物體不需要區(qū)分，還可以進(jìn)一步減少數(shù)據(jù)量。 ? 鏈碼是從在物體邊界上任意選取的某個(gè)起始點(diǎn)的(x， y)坐標(biāo)開始的。這個(gè)起始點(diǎn)有 8個(gè)鄰接點(diǎn)，其中至少有一個(gè)是邊界點(diǎn)。邊界鏈碼規(guī)定了從當(dāng)前邊界點(diǎn)走到下一個(gè)邊界點(diǎn)這一步驟必須采用的方向。 ? 生成邊界鏈碼時(shí)，由于必須在整幅圖像中跟蹤邊界，所叫常常需要對輸入圖像進(jìn)行隨機(jī)存取。采用圖像分割中的邊界跟蹤技術(shù)時(shí)，鏈碼的生成是一個(gè)自然的副產(chǎn)品。采用二值方法確定邊界時(shí)，鏈碼的生成不適于對存儲(chǔ)在磁盤上的圖像進(jìn)行逐行處置。 小結(jié) (Chapter Summary) 圖像分割是一個(gè)將一幅數(shù)字圖像劃分為不交疊的、連通的像素集的過程，其中一個(gè)對應(yīng)于背景，其它的則對應(yīng)于圖像中的各個(gè)物體。利用為物體指定其像差或找出物體之間（或物體和背景之間）邊界的方法來實(shí)現(xiàn)圖像分割；在圖像分割之間進(jìn)行背景平滑和噪聲消除，常常能改善分割時(shí)的性能。圖像分割中采用自適應(yīng)閾值方法較采用直方圖分割具有較好的分割效果。針對較為復(fù)雜的圖像我們則可以采用區(qū)域分割技術(shù)來實(shí)現(xiàn)，針對圖像分割結(jié)果我們則可以通過采用隸屬關(guān)系圖，邊界鏈碼，或線段編碼來存儲(chǔ)。
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