《数字图像处理》PPT课件.pptx

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1、空 间 信 息 技 术 系任 课 教 师 ： 杨 晓 霞2012年 3月 图 像 分 割 的 概 念 图 像 分 割 的 方 法边 缘 检 测区 域 分 割区 域 生 长 把 图 像 分 成 互 不 重 叠 的 区 域 并 提 取 感 兴 趣目 标 的 技 术 令 集 合 R代 表 整 个 图 像 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 （ 子 区 域 ） R1， R2， ， RN：1. 完 备 性 ： ；2. 独 立 性 ： 对 所 有 的 i和 j， ij， 有 RiRj =；3. 单 一 性 ： 对 i = 1,2,N

2、， 有 P(Ri) = TRUE；4. 互 斥 性 ： 对 ij， 有 P(Ri Rj ) = FALSE；5. 连 通 性 ： 对 i =1,2,N， Ri是 连 通 的 区 域 。 其 中 P(Ri)是 对 所 有 在 集 合 Ri中 元 素 的 逻 辑谓 词 ,代 表 空 集 RRNi i 1 令 集 合 R代 表 整 个 图 像 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 （ 子 区 域 ） R1， R2， ， RN ：1. 完 备 性 ： 条 件 1指 出 在 对 一 幅 图 像 的 分 割 结 果 中 全 部 区域

3、的 总 和 （ 并 集 ） 应 能 包 括 图 像 中 所 有 像 素（ 即 原 图 像 ） 也 就 是 说 ， 图 像 上 的 每 一 个 像 素 都 被 分 到 某 一个 子 集 （ 子 区 域 ） 中 去RRNi i 1 令 集 合 R代 表 整 个 图 像 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 （ 子 区 域 ） R1， R2， ， RN ：2. 独 立 性 ： 对 所 有 的 i和 j， ij， 有 Ri Rj = 条 件 2指 出 分 割 结 果 中 各 个 子 区 域 是 互 不 重 叠的 ， 或 者 说 在

4、 分 割 结 果 中 一 个 像 素 不 能 同 时 属于 两 个 区 域 令 集 合 R代 表 整 个 图 像 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 （ 子 区 域 ） R1， R2， ， RN ：3. 单 一 性 ： 对 i = 1,2,N， 有 P(Ri ) = TRUE4. 互 斥 性 ： 对 ij， 有 P(Ri Rj ) = FALSE 其 中 P(Ri )是 对 所 有 在 集 合 Ri中 元 素 的 逻 辑 谓 词 条 件 3指 出 属 于 同 一 个 区 域 中 的 像 素 应 该 具 有某 些 相 同

5、特 征 ； 条 件 4指 出 分 割 结 果 中 属 于 不同 区 域 的 像 素 应 该 具 有 一 些 不 同 的 特 征 令 集 合 R代 表 整 个 图 像 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 （ 子 区 域 ） R1， R2， ， RN ：5. 连 通 性 ： 对 i =1,2,N， Ri是 连 通 的 区 域 条 件 5要 求 分 割 结 果 中 同 一 个 区 域 内 的 任 意 两个 像 素 在 区 域 内 互 相 连 通 ， 或 者 说 分 割 得 到 的区 域 是 一 个 连 通 区 域 连 通 性

6、： 在 一 个 连 通 集 中 的 任 意 两 个 像 素 之 间 ，都 存 在 一 条 完 全 由 这 个 集 合 的 元 素 构 成 的 连 通路 径 分 割 算 法 基 于 灰 度 值 的 两 个 基 本 特 性 ： 不 连 续性 和 相 似 性检 测 图 像 像 素 灰 度 级 的 不 连 续 性 ， 找 到 点 、 线（ 宽 度 为 1） 、 边 （ 不 定 宽 度 ） 。 先 找 边 ， 后 确定 区 域 检 测 图 像 像 素 的 灰 度 值 的 相 似 性 ， 通 过 选择 阈 值 ， 找 到 灰 度 值 相 似 的 区 域 ， 区 域 的外 轮 廓 就 是 对 象 的 边P1

7、80页 改 错 基 于 边 缘 的 分 割 方 法 （ 梯 度 方 法 ）先 提 取 区 域 边 界 ， 再 确 定 边 界 限 定 的 区 域 区 域 分 割 （ 灰 度 阈 值 法 ）确 定 每 个 像 素 的 归 属 区 域 ， 从 而 形 成 一 个 区 域图 区 域 生 长 （ 区 域 生 长 方 法 ）将 属 性 接 近 的 连 通 像 素 聚 集 成 区 域 边 缘 的 定 义 ：图 像 中 像 素 灰 度 有 阶 跃 变 化 或 屋 顶 变 化 的 那 些像 素 的 集 合 边 缘 的 分 类阶 跃 状屋 顶 状 阶 跃 状 屋 顶 状 基 本 思 想 ： 计 算 局 部 微

8、分 算 子一 阶 微 分截 面 图边 界 图 像 梯 度 算 子 Roberts算 子 Prewitt算 子 Sobel算 子 Laplacian算 子 一 阶 微 分二 阶 微 分 函 数 f(x,y)在 (x,y)处 的 梯 度 为 一 个 向 量 ： f = f / x , f / y计 算 这 个 向 量 的 大 小 为 ：G = (f / x)2 +(f / y)21/2近 似 为 : G |fx| + |fy|梯 度 的 方 向 角 为 ： (x,y) = tan-1(fy / fx)可 用 下 图 所 示 的 模 板 表 示-111-1 6 6 6 12 12 12 126 6

9、6 12 12 12 126 6 6 12 12 12 126 6 6 6 6 6 66 6 6 6 6 6 66 6 6 6 6 6 66 6 6 6 6 6 6P165 图 7.14 6*(-1)+12*1=66*(-1)+6*1=0向 量 大 小 ： |6|+|0|=60 0 0 0 0 00 0 6 0 0 0 00 0 6 6 6 60 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 012*(-1)+12*1=012*(-1)+6*1= -6向 量 大 小 ： |0|+|-6|=66 6-111-1 为 了 检 测 边 缘 点 ，

10、选 取 适 当 的 阈 值 T， 对 梯度 图 像 进 行 二 值 化 ， 则 有 ： 这 样 形 成 了 一 幅 边 缘 二 值 图 像 g(x,y) 特 点 ： 仅 计 算 相 邻 像 素 的 灰 度 差 ， 对 噪 声比 较 敏 感 ， 无 法 抑 止 噪 声 的 影 响1 Grad( )( , ) 0 x,y Tg x y 其 它 公 式 ： 模 板 ： 特 点 ：与 梯 度 算 子 检 测 边 缘 的 方 法 类 似 ， 对 噪 声 敏 感 ，但 效 果 较 梯 度 算 子 略 好-1 1fx 1-1fy( 1, 1) ( 1, 1)( 1, 1) ( 1, 1)xyf f x y

11、f x yf f x y f x y 公 式 模 板 ： 特 点 ：在 检 测 边 缘 的 同 时 ， 能 抑 止 噪 声 的 影 响0-1 10-1 10-1 1 -1-1 -100 011 1 )1,1()1,()1,1()1,1()1,()1,1( )1,1(),1()1,1()1,1(),1()1,1( yxfyxfyxfyxfyxfyxff yxfyxfyxfyxfyxfyxffyx 公 式 模 板 特 点 ：对 4邻 域 采 用 带 权 方 法 计 算 差 分能 进 一 步 抑 止 噪 声但 检 测 的 边 缘 较 宽-220 -110-110 000-1-1-2 112 )1,1

12、()1,(2)1,1()1,1()1,(2)1,1( )1,1(),1(2)1,1()1,1(),1(2)1,1( yxfyxfyxfyxfyxfyxff yxfyxfyxfyxfyxfyxffyx 定 义 ：二 维 函 数 f(x,y)的 拉 普 拉 斯 是 一 个 二 阶 的 微 分 定义 为 ： 2f = 2f / x2 , 2f / y2 离 散 形 式 ： 模 板 ：可 以 用 多 种 方 式 被 表 示 为 数 字 形 式 。 对 于 一 个3x3的 区 域 ， 经 验 上 被 推 荐 最 多 的 形 式 是 ： ),(4)1,()1,(),1(),1(),(2 yxfyxfyxf

13、yxfyxfyxf 定 义 数 字 形 式 的 拉 普 拉 斯 的 基 本 要 求 是 ，作 用 于 中 心 像 素 的 系 数 是 一 个 负 数 ， 而 且其 周 围 像 素 的 系 数 为 正 数 ， 系 数 之 和 必 为 011-4 001001 优 点 ：各 向 同 性对 细 线 和 孤 立 点 检 测 效 果 较 好 缺 点 ：对 噪 音 敏 感不 能 检 测 出 边 的 方 向常 产 生 双 像 素 的 边 缘 梯 度 算 子 Roberts算 子Prewitt算 子 Sobel算 子原 始 图 像 Laplacian算 子 出 发 点由 于 噪 音 的 原 因 ， 边 界 的

14、 特 征 很 少 能 够 被 完 整地 描 述 ， 在 亮 度 不 一 致 的 地 方 会 中 断因 此 典 型 的 边 检 测 算 法 后 面 总 要 跟 随 着 连 接 过程 和 其 它 边 界 检 测 过 程 ， 用 来 归 整 边 像 素 ， 成为 有 意 义 的 边 边 缘 跟 踪 的 概 念将 检 测 的 边 缘 点 连 接 成 线 就 是 边 缘 跟 踪 由 边 缘 形 成 线 特 征 的 两 个 过 程可 构 成 线 特 征 的 边 缘 提 取将 边 缘 连 接 成 线 连 接 边 缘 的 方 法启 发 式 搜 索曲 线 拟 合边 界 跟 踪 一 幅 图 像 中 属 于 同 一

15、 区 域 的 像 素 应 具 有 相 同或 相 似 的 属 性 ， 不 同 区 域 的 像 素 属 性 不 同 基 本 思 想 ：确 定 一 个 合 适 的 阈 值 T将 大 于 等 于 阈 值 的 像 素 作 为 物 体 或 背 景 ， 生 成一 个 二 值 图 像If f(x,y) T set 255Else set 0 025525502550 255255255 特 点 ：适 用 于 物 体 与 背 景 有 较 强 对 比 的 情 况 ， 重 要 的是 背 景 或 物 体 的 灰 度 比 较 单 一 。 （ 可 通 过 先 求背 景 ， 然 后 求 反 得 到 物 体 ）这 种 方 法

16、 总 可 以 得 到 封 闭 且 连 通 区 域 的 边 界灰 度 值f(x0,y0)T 全 局 阈 值 法 （ 固 定 的 阈 值 ）如 果 背 景 的 灰 度 值 在 整 个 图 像 中 可 合 理 地 看 为恒 定 ， 且 所 有 目 标 与 背 景 都 具 有 几 乎 相 同 的 对比 度 ， 那 么 只 要 选 择 了 正 确 的 阈 值 ， 使 用 一 个固 定 的 全 局 阈 值 就 会 有 较 好 的 分 割 效 果 自 适 应 阈 值 法 （ 变 化 的 阈 值 ）背 景 的 灰 度 值 并 不 是 常 数 ， 目 标 和 背 景 的 对 比度 在 图 像 中 也 有 变 化

17、 。 在 这 种 情 况 下 ， 可 把 灰度 阈 值 设 置 成 一 个 随 位 置 变 化 而 缓 慢 变 化 的 函数 值 阈 值 选 定 的 好 坏 是 此 方 法 成 败 的 关 键 阈 值 的 选 择直 方 图 法自 适 应 阈 值 方 法分 水 岭 算 法 通 过 直 方 图 得 到 阈 值基 本 思 想 ： 边 界 上 的 点 的 灰 度 值 出 现 次 数 较 少取 值 的 方 法 ： 取 直 方 图 谷 底 ， 为 最 小 值 的 灰 度 值 为阈 值 T缺 点 ： 会 受 到 噪 音 的 干 扰 ， 最 小 值 不 是 预 期 的 阈 值 ，而 偏 离 期 望 的 值 T

18、 通 过 直 方 图 得 到 阈 值改 进 ： 取 两 个 峰 值 之 间 某 个 固 定 位 置 ， 如 中 间 位 置上 。 由 于 峰 值 代 表 的 是 区 域 内 外 的 典 型 值 ， 一 般 情况 下 ， 比 选 谷 底 更 可 靠 ， 可 排 除 噪 音 的 干 扰T 简 单 全 局 阈 值 分 割基 本 思 想 ： 用 前 述 方 法 获 得 阈 值 T， 并 产 生 一个 二 值 图 ， 区 分 出 前 景 对 象 和 背 景算 法 实 现 ：1. 规 定 一 个 阈 值 T， 逐 行 扫 描 图 像2. 凡 灰 度 级 大 于 T的 ， 颜 色 置 为 255； 凡 灰

19、度 级小 于 T的 ， 颜 色 置 为 0 025525502550 255255255 灰 度 阈 值 分 割 技 术 都 没 有 考 虑 到 图 像 像 素 空 间的 连 通 性 。 区 域 生 长 的 基 本 思 想 是 将 具 有 相 似性 质 的 像 素 集 合 起 来 构 成 区 域1. 对 每 个 需 要 分 割 的 目 标 区 域 找 一 个 种 子 像 素 作 为生 长 的 起 点 ；2. 将 种 子 像 素 周 围 邻 域 中 与 种 子 像 素 性 质 相 同 或 相似 的 像 素 合 并 到 种 子 像 素 所 在 的 区 域 中 ；3. 再 将 这 些 像 素 当 作

20、 新 的 种 子 像 素 继 续 进 行 上 述 过程 ， 直 到 再 也 没 有 能 满 足 条 件 的 新 像 素 加 入 区 域为 止 选 择 一 组 能 正 确 代 表 区 域 的 种 子 像 素根 据 图 像 的 不 同 应 用 选 择 一 个 或 一 组 种 子 ， 它或 者 是 最 亮 或 最 暗 的 点 ， 或 者 是 位 于 点 簇 中 心的 点 确 定 生 长 过 程 中 能 将 相 邻 像 素 包 括 进 来 的规 则考 虑 像 素 间 的 连 通 性 和 近 邻 性 制 定 让 生 长 停 止 的 条 件 或 准 则 区 域 A 区 域 B 种 子 像 素 种 子 像 素 图 像 分 割 的 概 念 ： 把 图 像 分 成 互 不 重 叠 的区 域 并 提 取 感 兴 趣 目 标 的 技 术完 备 性独 立 性单 一 性互 斥 性连 通 性 图 像 分 割 的 方 法边 缘 检 测一 阶 边 缘 检 测 算 子 ： 梯 度 法 、 罗 伯 特 （ Roberts） 算 子 、Prewitt算 子 、 Sobel算 子 、 方 向 梯 度二 阶 边 缘 检 测 算 子 ： 拉 普 拉 斯 算 子边 缘 跟 踪区 域 分 割 ： 灰 度 阈 值 法区 域 生 长