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2024-08-15 15:11本頁(yè)面
【正文】 圖像分割 ?對(duì)象分割 ? Sobel算子檢測(cè)例 很強(qiáng)很完美？ 圖像分割 ?對(duì)象分割 ?邊緣檢測(cè)的問(wèn)題 ?噪聲敏感 ? 導(dǎo)數(shù)反映的是變化 ? 噪聲是高頻的變化 ? ?階越高對(duì)噪聲越敏感 ? 很少使用二階導(dǎo)數(shù) ? 基本上不考慮更高階的導(dǎo)數(shù) 圖像分割 ?對(duì)象分割 ?邊緣檢測(cè)的問(wèn)題 ?不大可能總是檢測(cè)出連續(xù)的邊緣 圖像分割 ?對(duì)象分割 ?局部連接 ?如果在很近的領(lǐng)域內(nèi)像素的梯度幅度和方向都很相似，則連接這兩個(gè)像素 ? |?f (x,y) – ?f (x’,y’)| ? T ? |? (x,y) – ? (x’,y’)| A ? ?在同一邊緣上的像素 ? 能連接的仍然很少 ? 只能在很小的局部進(jìn)行連接 (3x3, 5x5) 圖像分割 ?對(duì)象分割 ? Hough變換 ?把坐標(biāo)空間變換到參數(shù)空間，檢測(cè)峰值 y=ax+b X Y A B a b 出現(xiàn)峰值 任何可以化為參數(shù)方程的形狀都可以檢測(cè) “簡(jiǎn)化”的 Hough變換：實(shí)際變換的理論更復(fù)雜 圖像分割 ?對(duì)象分割 ?邊緣檢測(cè) ?雖然可以使用大量技術(shù)，要獲得完整的邊緣并不容易 ??邊緣檢測(cè)只作為圖像分割和其它圖像處理技術(shù)的輔助手段 如何更好地進(jìn)行分割？ 圖像分割 ?對(duì)象分割 ?基于顏色、紋理特征的分割 ?假設(shè)：對(duì)象和對(duì)象之間總要有差異 ? 要么顏色，要么紋理 ? ?檢測(cè)這種差異，即可進(jìn)行分割 原始圖像 特征圖像 聚類 ！ 機(jī)器學(xué)習(xí)！？ 圖像分割 ?對(duì)象分割 ?基于顏色、紋理特征的分割 ?使用 RGB顏色作為特征， K均值聚類算法 紋理區(qū)域
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