dip-8圖像分割和識別-文庫吧資料
2024-12-13 21:50本頁面
【正文】 定的灰度級或顏色 )，鄰域像素以相同的方式向外生長 22 焊接孔隙檢測圖 觀察右邊的圖以及直方圖情況 ,思考如果用閾值方法 ,應(yīng)如何選擇閾值 ? 0 50 1 0 0 1 5 0 2 0 0 2 5 001 0 0 02 0 0 03 0 0 04 0 0 0T 23 如果選擇 T為閾值 0 50 1 0 0 1 5 0 2 0 0 2 5 001 0 0 02 0 0 03 0 0 04 0 0 0T 24 擇亮度大于 225的像素為種子 值 T進行分割 的圖象中 ,對所有種子進行 8連通分析 0 50 1 0 0 1 5 0 2 0 0 2 5 001 0 0 02 0 0 03 0 0 04 0 0 0T 25 基于區(qū)域的圖象分割 基于邊緣的圖象分割：尋找區(qū)域之間的邊界 基于區(qū)域的圖象分割：直接創(chuàng)建區(qū)域 基于邊緣的方法得到的結(jié)果通常不會與區(qū)域生長方法得到的分割完全一致。 ? 區(qū)域生長法 – 以一組 ”種子”點開始來形成生長區(qū)域 ,即將那些預(yù)定義屬性類似于種子的鄰域像素附加到每個種子上 (如指定的灰度級或顏色 )，鄰域像素以相同的方式向外生長 20 常用模板 ? 點目標模板 線目標模板 ? 邊緣模板 ????????????? 121000121?????????????101202101??????????????????111181111????????????????111222111????????????????112121211??????????????121121121??????????????21112111221 基于區(qū)域的圖象分割 ? 模板匹配 可 用于 – 檢測孤立點、線、角度或其它簡單幾何圖形； – 檢測已知目標，如文字、敵人裝備等； – 同場景不同時照片檢測相對背景運動目標。 – 可連接的條件： ? 梯度的幅度 ? 梯度的方向 ??????????????????????xyTTyxGGyxyfxfGGyxfa r c t a n),(],[),(?21),(),(),(),(TtsyxTtsfyxf????????19 基于區(qū)域的圖象分割 ? 模板匹配 可 用于 – 檢測孤立點、線、角度或其它簡單幾何圖形； – 檢測已知目標，如文字、敵人裝備等； – 同場景不同時照片檢測相對背景運動目標。 由于邊界本身的不連續(xù)性并不象想象的好，因此，圖象分割的問題也不象看起來那么簡單。 不同的圖象對象灰度不同，邊界處一般有明顯得邊緣，利用此特征可以分割圖象。 5 圖象分割 圖象分割 不連續(xù)性檢測 灰度相似性 檢測： ?孤立點 ?組成線 ?組成邊界 ?閾值分割 ?模板匹配 ?區(qū)域生長 ?區(qū)域分裂與合并 基于點相關(guān)的分割技術(shù) 基于區(qū)域相關(guān)的分割技術(shù) 6 基于閾值的圖象分割 ?
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