图像边缘检测.ppt
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1、第四章 图像分割与边缘检测,5.1 图像分割 5.2 边缘检测 5.3 轮廓跟踪与提取,一、 图 像 分 割,图像分割是将图像划分成若干个互不相交的小区域的过程,所谓小区域是某种意义下具有共同属性的像素的连通集合。 从集合的观点看:它应该是具有如下性质的一种点集,集合R代表整个区域,对R的分割可看作将R分成N个满足以下五个条件的非空子集R1,R2,RN:,图像分割,在对一幅图像的分割结果中全部子区域的总合(并集)应能包括原 图像中所有像素,或者说分割应将图像中的每个像素都分进某个子区域中。即: 在分割结果中各个子区域是互不重叠的,或者说分割结果中一个像素不能同时属于两个区域。即:对所有的i和j
2、,ij,有 分割结果中每子区域都有独特的特性,或者说属于同一个区域中的像素应该具有某些相同的特性。即:对i=1,2,N,有,图像分割,分割结果中,不同的子区域有不同的特性,没有公共元素,或者说属于不同区域的像素应该具有一些不同的特性。即:对ij,有 分割结果中同一个子区域内的像素应当是连通的,即同一个子区域内任何两个像素在该子区域内互相连通,或者说分割得到的区域是一个连通组元。即:对i=1,2,N,Ri是连通的区域。,图像分割的方法,图像分割有三种不同的方法: 一、基于像素灰度值得分割方法:阈值(门限)方法 二、基于区域的分割方法:通过直接确定区域间的边界来实现分割的边界方法; 三、基于边缘的
3、分割技术:首先检测边缘像素, 再将边缘像素连接起来构成边界形成分割。 在图像分割技术中, 最常用的是利用化处理进行的图像分割。,一、阈值法分割 常用的图像分割方法是把图像灰度分成不同的等级, 然后用设置灰度门限(阈值T)的方法把原图像中的像素分为奴目标和背景。图像的二值化处理就是常用的阈值化分割, 即选择阈值T,将图像转换为黑白二值图像。 图像阈值化处理的变换函数表达式为,在图像的阈值分割的时候, 选用不同的阈值其处理结果差异很大。 阈值过大, 会提取多余的部分; 而阈值过小,又会丢失所需的部分(当前背景为黑色,对象为白色时刚好相反)。因此,阈值的选取非常重要。阈值的选取可以依据灰度图像的直方
4、图。,1. 判别分析法确定最佳阈值 判别分析法确定最佳阈值的准则, 是使进行阈值处理后分离的像素类之间的类间方差最大。判别分析法只需计算直方图的0阶矩和1阶矩,是图像阈值化处理中常用的自动确定阈值的方法。 设图像总像素数为N,一共分作L类,灰度值为i的像素数为Ni,则至灰度级K的灰度分布的0阶矩及1阶矩分别定义为 0阶矩: ,1阶矩:,当K=L-1时,(L-1)=1;(L-1)T,T称为图像的平均灰度。 设有M-1个阈值:0k1k2KM-1L-1。 将图像分割成M个灰度值的类Cj(Cjkj-1+1, , kj; j=1, 2, , M ; k0=0, kM=L),则各类Cj的发生概率j和平均值
5、j为,式中, (0)=0,(0)=0。,由此可得各类的类间方差为,将使上式的2值为最大值的阈值组(k1, k2, , kM1), 作为M值化的最佳阈值组。若取M为2,即分割成2类,则可用上述方法求出二值化的阈值。,2. p尾法确定阈值 p尾法仅适用于事先已知目标所占全图像百分比的场合。若一幅图像由亮背景和黑目标组成,已知目标占图像的(100p)%面积,则使得至少(100p)%的像素阈值化后匹配为目标的最高灰度, 将选作用于二值化处理的阈值。,二、区域生长 区域生长的思路是从一些种子点开始,直到充满整个图像。 在具体的实施中,需要确定:种子点的选取原则,即“检测准则”,一般是监督选取,每个目标区
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