圖像分割第三講ppt課件-文庫(kù)吧資料
2025-05-12 23:03本頁(yè)面
【正文】 3 邊緣跟蹤 由于噪音的原因，邊界的特征很少能夠被完整地描述，在亮度不一致的地方會(huì)中斷。 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(cè) ? 基本思想 檢測(cè)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) 現(xiàn)，并可通過二階導(dǎo)數(shù)的正負(fù)判斷像素在明區(qū)還是暗區(qū)。 一階微分算子有：梯度算子， Roberts算子， Prewitt算子， Sobel算子等。 ?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) 。高灰度值對(duì)應(yīng)著山峰，低灰度值處對(duì)應(yīng)著山谷。 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。 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。對(duì)灰度均值的標(biāo)準(zhǔn)偏差分別為 б1和 б2，即 : ? 代入 (1－ ?)P2(Zt)＝ ?P1(Zt)，兩邊取對(duì)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(duì)圖像的知識(shí)，在分析圖像直方圖的基礎(chǔ)上，人工選出合適的閾值。 設(shè)某一圖像只由目標(biāo)物和背景組成，已知其灰度級(jí)分布概率密度分別為P1(Z)和 P2(Z),目標(biāo)物體像素占全圖像素比為 ?，因此該圖像總的灰度級(jí)概率密度分布 P(Z)可用下式表示： P(Z)= ?P1(Z)+ (1－ ?)P2(Z) 設(shè)選用的灰度級(jí)門限為 Zt，圖像由亮背景上的暗物體所組成，因此凡 是灰度級(jí)小于 Zt的象素被認(rèn)為是目標(biāo)物，大于 Zt的象素皆作為背景。 另外，也可以用拉普拉斯算子不通過直方圖，直接得到閾值，方法是使 用拉普拉斯算子過濾圖像，將 0跨越點(diǎn)對(duì)應(yīng)的灰度值為閾值 T。 2）得到梯度值最大的那一部分（比如 10%）的像素直方圖。 優(yōu)點(diǎn)： 1) 在前景和背景所占區(qū)域面積差別很大時(shí)，不會(huì)造一個(gè)灰度級(jí)的 波峰過高，而另一個(gè)過低； 2)邊緣上的點(diǎn)在區(qū)域內(nèi)還是區(qū)域外的概率是相等 的，因此可以增加波峰的對(duì)稱性； 3)基于梯度和拉普拉斯算子選擇的像素， 可以增加波峰的高度。用微分算子，處理圖像，使圖像只剩下邊界 中心兩邊的值。對(duì)直方圖進(jìn)行平滑處理。 改進(jìn)辦法： 1）取兩個(gè)峰值之間某個(gè)固定位置，如中間位置上。 ?簡(jiǎn)單直方圖分割法 閾值的選?。? 1 雙峰法閾值 60年代中期， Prewitt提出了直方圖雙峰法，即如果灰度級(jí)直方圖呈明顯的雙峰狀，則選取兩峰之間的谷底所對(duì)應(yīng)的灰度級(jí)作為閾值。最常用的模型： 假設(shè)圖像由具有單峰灰度分布的目標(biāo)和背景組成，處于目標(biāo)或背景內(nèi)部相鄰象素間的灰度值是高度相關(guān)的，但處于目標(biāo)和背景交界處兩邊的象素在灰度值上有很大的差別。 在利用閾值方法來(lái)分割灰度圖像時(shí)一般都對(duì)圖像有一定的假設(shè)。 1 圖像二值化 設(shè)原始圖像 f(x,y)，以一定的準(zhǔn)則在 f(x,y)中找出一個(gè)合適的灰度值，
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