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dip-8圖像分割和識別-在線瀏覽

2025-01-24 21:50本頁面
  

【正文】 ????????? 121000121??????????????010141010??????????????????11118111117 微分算子 ? 綜合正交算子 ????????????? 1100011dd?????????????0110110dd?????????????1010101dd?????????????dd1010101????????????010101010??????????????121242121????????????101000101??????????????212141212對稱梯度 波紋 邊緣子空間基 直線子空間基 直線 拉普拉斯 18 邊界閉合 ? 提出原因: – 由噪音時,各種算子得到的邊緣像素常是孤立的或分小段連續(xù)的,需要連接起來。 – 具有某種特征的模板 —含某種特征小 方陣組成的小數(shù)字圖像,可從圖像中分割出具有相同特征的區(qū)域。 – 具有某種特征的模板 —含某種特征小 方陣組成的小數(shù)字圖像,可從圖像中分割出具有相同特征的區(qū)域。 二種方法結(jié)合,會是一個好辦法。 區(qū)域內(nèi)部的一致性描述是區(qū)域生長法的基本準(zhǔn)則。 26 區(qū)域合并一般步驟 用某種方法把圖象分割成許多小區(qū)域。 按照合并準(zhǔn)則合并所有相鄰的區(qū)域,如果沒有再能夠合并的塊后停止。 區(qū)域合并得結(jié)果通常還依賴于區(qū)域合并的順序。沒有弱邊界可消除時,合并過程結(jié)束。 該方法計算開銷大,但能夠同時利用圖象的若干種性質(zhì)(多種描述),對自然景物分割方面效果相對最優(yōu)。 根據(jù)灰度特性統(tǒng)計得到區(qū)域描述。如果不匹配,則區(qū)域被標(biāo)記成不匹配。 合并的條件: 當(dāng)二個相鄰區(qū)域的絕大部分公共邊界由弱邊緣組成時,可以合并。 28 圖像的特征提取和識別 ? 圖像的特征 – 用于區(qū)分一個圖像內(nèi)部的最基本屬性或特征, 圖像中魯棒并適合分類的表示系數(shù) – 特點:可區(qū)分性,可靠性,獨立性,數(shù)量要少 ? 特征提取 – 從圖像中提取魯棒并適合分類的表示系數(shù)的過程 常用特征: 幅度特征(灰度特征) 統(tǒng)計特征(直方圖、均值、方差、能量等) 變換系數(shù)特征(傅里葉變換、 Gabor、小波、 DCT變換等) 29 圖像的特征提取和識別 ? 幅度特征 – 最基本特征: 圖像象素灰度值、三色值及頻譜值等表示幅值特征,或鄰域平均值。 – 它利用計算機對圖像進(jìn)行定量分析 ,把圖像或圖像中的每個像元或區(qū)域劃歸為若干個類別中的某一種 ,以代替人的視覺判讀 。 … …( a ) ( b )40 小波變換 OOOf ( t )f ( t )f ( t )tttf ( t ) = ?? ( t ) ; s c a l e = 1f ( t ) = ?? (2 t ) ; s c a l e = 0 . 5f ( t ) = ?? (4 t ) ; s c a l e = 0 . 2 5? 小波基是從同一個母小波平移縮放得到的 41 小波變換
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