數(shù)字圖像處理第5章圖像分割與邊緣檢測(cè)-文庫(kù)吧資料
2025-05-22 22:14本頁(yè)面
【正文】 分割小區(qū)域的辦法很多 ， 最簡(jiǎn)單的是把圖象分成1 1， 2 2， 4 4或 8 8的區(qū)域的組合 ， 并根據(jù)圖像的灰度特性統(tǒng)計(jì)來(lái)定義合并準(zhǔn)則 。 沒有弱邊界可消除時(shí) ， 合并過(guò)程才結(jié)束 。 區(qū)域合并的結(jié)果通常還依賴于區(qū)域合并的順序 。 生長(zhǎng)點(diǎn)也可以根據(jù)圖像的灰度直方圖自動(dòng)選取，一般，圖像中的生長(zhǎng)點(diǎn)有多個(gè)，這就需要將具有相同灰度統(tǒng)計(jì)特性的相鄰圖像區(qū)域合并起來(lái)。 區(qū)域生長(zhǎng)需要滿足均一性準(zhǔn)則 ， 也即針對(duì)每一個(gè)將要?jiǎng)澣?Ri的象素 x，需要檢查均一性準(zhǔn)則是否成立： T R UExRE i ?}}{( ?第五章 圖像分割 生長(zhǎng)點(diǎn)為 6， 第一次得到三個(gè)點(diǎn) ， 平均灰度值也變?yōu)?；第二次則接收了滿足一致性條件的灰度值為 7的象素 ， 平均灰度值變?yōu)椋辉诮?jīng)過(guò)三次生長(zhǎng)后 ， 平均灰度值也變?yōu)榱?， 因?yàn)閰^(qū)域的鄰接象素已經(jīng)沒有滿足一致性條件的點(diǎn) ， 因此生長(zhǎng)結(jié)束 。 然后從這些生長(zhǎng)點(diǎn)出發(fā) ， 按照一定的規(guī)則 ， 一般是檢查它與周圍象素 (或區(qū)域 )的一致性 ， 把那些通過(guò)一致性測(cè)試的象素 (或區(qū)域 )合并進(jìn)來(lái) ，直到這些區(qū)域覆蓋整個(gè)圖像區(qū)域?yàn)橹?。 為了實(shí)現(xiàn)分組 ， 首先要確定區(qū)域的數(shù)目 ， 其次要確定一個(gè)區(qū)域與其他區(qū)域相區(qū)別的特征 ， 最后還要產(chǎn)生有意義分割的相似性判據(jù) 。 但采用直方圖閾值法基于象素灰度的 ， 沒有涉及到區(qū)域的連通性 ， 因此在圖像較為復(fù)雜的時(shí)候 ， 閾值的選取往往會(huì)失敗 。 比如對(duì)直方圖進(jìn)行平滑 ， 使得直方圖小波動(dòng)對(duì)閾值選取造成的影響減弱；或者對(duì)直方圖施以某種變換 ， 則可使得波峰尖銳 ， 波谷凹陷 ， 也可以更清晰得到預(yù)期的閾值；也可將圖像分割成小塊區(qū)域 ， 對(duì)每一小塊求直方圖 ， 并作閾值處理 ， 如果小方塊的直方圖不產(chǎn)生雙峰 ， 則該處的閾值可以通過(guò)鄰接方塊的閾值作插值處理得到的方法來(lái)分割圖像 。 第五章 圖像分割 迭代方法 Ridler和 Calvard提出的用迭代的方法產(chǎn)生閾值得方法： ?首先初始選擇一個(gè)閾值 Th， 通?？梢赃x擇圖像的平均灰度值來(lái)作為初始閾值； ?通過(guò)初始閾值 Th ， 把圖像分成了兩組 R1和 R2； ?計(jì)算這兩組的平均灰度值 m1和 m2； ?然后重新選擇閾值 Th， 新的 Th定義為： Th=(m1+m2) /2； ?循環(huán)做第二步到第四步 ， 一直到兩組的平均灰度值 m1和 m2不再發(fā)生改變 ， 那么就獲得了所需的閾值 Th。 第五章 圖像分割 p尾法確定閾值 p尾法僅適用于事先已知目標(biāo)所占全圖像百分比的場(chǎng)合 。 第五章 圖像分割 由此可得各類的類間方差為 ??? ???MjrjjMkkk121212 )(),( ???? ? 將使上式的 σ2值為最大的閾值組 (k1,k2,…,kM－ 1)， 作為 M值化的最佳閾值組 。 j=1, 2, …, M 。 設(shè)有 M1個(gè)閾值： 0≤k1＜ k2＜ …＜ KM1≤L1。 判別分析法只需計(jì)算直方圖的 0階矩和 1階矩 ， 是圖像閾值化處理中常用的自動(dòng)確定閾值的方法 。 此時(shí)，用其雙峰之間的谷低處灰度值作為閾值 T進(jìn)行圖像的閾值化處理，便可將目標(biāo)和背景分割開來(lái)。 因此 ， 閾值的選取非常重要 。 圖像閾值化處理的變換函數(shù)表達(dá)
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