遙感圖像處理

1、1,第4章 圖像分割,多媒體信息處理,2,主要內(nèi)容,圖像分割圖像分割引言間斷檢測(cè)邊緣連接和邊界檢測(cè)門限處理基于區(qū)域的分割,3,圖像分割引言,計(jì)算機(jī)處理圖像的兩個(gè)目的產(chǎn)生更適合人觀察和識(shí)別的圖像由計(jì)算機(jī)自動(dòng)識(shí)別和理解圖像圖像分割是圖像識(shí)別和圖像理解的基礎(chǔ),圖像分析系統(tǒng)的基本構(gòu)成如下圖：,在該系統(tǒng)中，圖像的增強(qiáng)和恢復(fù)可以看作預(yù)處理，其輸入、輸出均是圖像，它是傳統(tǒng)的圖像處理的內(nèi)容。而圖像分割、特征提取及結(jié)構(gòu)分析等稱為圖像識(shí)別，

2、其輸入是圖像，輸出是描述或解釋。,圖像分割引言,5,圖像分割引言,圖像分割的定義圖像分割是把圖像分割成互不交疊的有意義區(qū)域，以便進(jìn)一步的分析，分開的區(qū)域一般是圖像中我們感興趣的目標(biāo)圖像分割是基于目標(biāo)或區(qū)域的特征進(jìn)行的每個(gè)目標(biāo)或區(qū)域由于某些特征的不同與其它區(qū)域區(qū)別開來(lái)，邊緣、紋理、形狀、顏色等都是重要的特征,6,圖像分割引言,圖像分割算法一般是基于亮度值的不連續(xù)性和相似性不連續(xù)性是基于亮度的不連續(xù)變化分割圖像，稱為基于邊界的技術(shù)，

3、如邊緣檢測(cè)相似性是指根據(jù)不同的準(zhǔn)則將圖像分割成相似的區(qū)域，稱為基于區(qū)域的技術(shù)，如閾值分割、區(qū)域生長(zhǎng)、區(qū)域分裂和合并,圖像分割的目的把圖像分解成構(gòu)成它的部件和對(duì)象；有選擇性地定位感興趣對(duì)象在圖像中的位置和范圍。,從簡(jiǎn)到難，逐級(jí)分割控制背景環(huán)境，降低分割難度注意力集中在感興趣的對(duì)象，縮小不相干圖像成分的干擾。,圖像分割的基本思路,提取輪廓,車牌定位,車牌識(shí)別,,,圖像分割的基本策略：,把像素按灰度劃分到各個(gè)物體對(duì)應(yīng)的 區(qū)

4、域中去；,確定存在于區(qū)域間的邊界；,先確定邊緣像素點(diǎn)，然后將它們連接起來(lái) 構(gòu)成所需的邊界；,4.圖像分割的方法1) 基于邊緣的分割方法:先提取區(qū)域邊界，再確定邊界限定的區(qū)域。2) 區(qū)域分割:確定每個(gè)像素的歸屬區(qū)域，從而形成一個(gè)區(qū)域圖。3) 區(qū)域生長(zhǎng):將屬性接近的連通像素聚集成區(qū)域。4) 分裂－合并分割:綜合利用前兩種方法，既存在圖像的劃分，又有圖像的合并。,11,圖像分割引言,12,間斷檢測(cè),間斷檢測(cè)是基于圖像像素灰度值

5、的不連續(xù)性進(jìn)行圖像分割點(diǎn)檢測(cè)線檢測(cè)邊界檢測(cè)尋找間斷最一般的方法是模板檢測(cè),13,間斷檢測(cè),點(diǎn)檢測(cè)使用空域高通濾波器來(lái)檢測(cè)孤立點(diǎn)，如果 ，則認(rèn)為在模板中心的位置檢測(cè)到一個(gè)點(diǎn)，T是非負(fù)門限孤立點(diǎn)：該點(diǎn)的灰度級(jí)與其背景的差異相當(dāng)大，并且它所在的位置是一個(gè)均勻的或者近似均勻的區(qū)域基本思想：如果一個(gè)孤立點(diǎn)與它周圍的點(diǎn)很不相同，則很容易被上述模板檢測(cè)到。在灰度級(jí)為常數(shù)的區(qū)域，模板響應(yīng)R為0,14,間斷檢測(cè),點(diǎn)檢測(cè)R=(-1*

6、10*8+8*100)/9=720/9=80可以設(shè)置閾值T = 50若R=0，則說(shuō)明檢測(cè)點(diǎn)與周圍點(diǎn)像素值相同若R > T，則說(shuō)明檢測(cè)點(diǎn)與周圍點(diǎn)像素值非常的不同，為孤立點(diǎn),10,10,10,10,100,10,10,10,10,圖像,-1,-1,-1,-1,8,-1,-1,-1,-1,模板,15,間斷檢測(cè),16,間斷檢測(cè),線檢測(cè)第一個(gè)模板對(duì)水平方向的線條（單像素寬）有更強(qiáng)的響應(yīng)第二個(gè)模板對(duì)于45度方向線有最佳響應(yīng)

7、第三個(gè)模板對(duì)垂直線有最佳響應(yīng)第四個(gè)模板對(duì)于-45度線有最佳響應(yīng)每個(gè)模板系數(shù)相加總和為0，保證了在灰度級(jí)恒定的區(qū)域，模板響應(yīng)為0,17,間斷檢測(cè),線檢測(cè)通過(guò)典型模板計(jì)算值的比較，確定一個(gè)點(diǎn)是否在某個(gè)方向的線上，以及當(dāng)前圖像的線性特征用四種模板分別計(jì)算R1=24R2=0R3=0R4=0,18,間斷檢測(cè),圖一為原圖像，圖二為使用負(fù)45度檢測(cè)器處理后的結(jié)果（取絕對(duì)值），圖三為滿足閾值條件的所有點(diǎn)，閾值條件為大于等于原圖像中的最大

8、值,19,間斷檢測(cè),邊緣檢測(cè)邊緣是位于兩個(gè)區(qū)域的邊界線上的相連像素的集合邊緣可以通過(guò)計(jì)算局部微分算子來(lái)檢測(cè)一階導(dǎo)數(shù)：通過(guò)梯度來(lái)計(jì)算二階導(dǎo)數(shù)：通過(guò)拉普拉斯算子來(lái)計(jì)算,理想數(shù)字邊緣,該模型生成的圖像邊緣是一組相連的的象素集合（垂直方向上），每個(gè)象素都處在灰度躍變的一個(gè)垂直的臺(tái)階上。,間斷檢測(cè),斜坡的斜率與邊緣的模糊程度成正比。,斜坡數(shù)字邊緣,間斷檢測(cè),可用一階導(dǎo)數(shù)的幅度值來(lái)檢測(cè)邊緣的存在一階導(dǎo)數(shù)的幅度峰值對(duì)應(yīng)邊緣位置,二階導(dǎo)

9、數(shù)在一階導(dǎo)數(shù)的階躍上升區(qū)有一個(gè)向上的脈沖，而在一階導(dǎo)數(shù)的階躍下降區(qū)有一個(gè)向下的脈沖。這2個(gè)階躍之間的過(guò)零點(diǎn)正對(duì)應(yīng)原圖像中的邊緣位置。二階導(dǎo)數(shù)的過(guò)零點(diǎn)對(duì)應(yīng)邊緣位置，二階導(dǎo)數(shù)在過(guò)零點(diǎn)附近的符號(hào)確定邊緣象素在圖像邊緣的暗區(qū)或明區(qū),間斷檢測(cè),23,間斷檢測(cè),左圖第一列為原圖像及其灰度級(jí)第二列為一階導(dǎo)數(shù)的圖像顯示及其值第三列為二階導(dǎo)數(shù)的圖像顯示及其值,從上向下的四行分別是無(wú)噪聲、輕微噪聲、中等噪聲和嚴(yán)重噪聲的情況一階、二階導(dǎo)數(shù)對(duì)噪聲比較

10、敏感，因此圖像受到噪聲的干擾時(shí)，通過(guò)求導(dǎo)數(shù)不能準(zhǔn)確的檢測(cè)邊緣,間斷檢測(cè),上圖中第1列的圖像分割顯示了分割左右黑白區(qū)域的4個(gè)斜坡邊緣的特寫圖。左上角的圖像分割是無(wú)噪聲的. 第1列的其他3幅圖分別被附加的零均值且標(biāo)準(zhǔn)差偉0.1,1.0和10.0灰度級(jí)的高斯噪聲污染。每幅圖像下面顯示的圖是穿過(guò)圖像的水平掃描線的灰度級(jí)剖面線。第2列圖像是左邊圖像的一階導(dǎo)數(shù)圖像,在恒定的黑色和白色區(qū)域?qū)?shù)為零。這是在導(dǎo)數(shù)圖像中的兩個(gè)黑色區(qū)域。不變化的斜坡導(dǎo)數(shù)是

11、常量,大小等于斜坡的斜率。這個(gè)在導(dǎo)數(shù)圖像中不變的區(qū)域用灰色表示。當(dāng)我們將中心列向下移時(shí),導(dǎo)數(shù)變得與無(wú)噪聲情況時(shí)越來(lái)越不相同。這些例子很好地說(shuō)明了導(dǎo)數(shù)對(duì)于噪聲的敏感性。第3列圖像顯示二階導(dǎo)數(shù)對(duì)于噪聲甚至更為敏感。二階導(dǎo)數(shù)圖像和剖面線清楚地說(shuō)明了,實(shí)際檢測(cè)這些圖像中為正和為負(fù)的分量很困難,而這些分量是在邊緣檢測(cè)中非常有用的二階導(dǎo)數(shù)特性。,24,25,間斷檢測(cè),邊緣檢測(cè)梯度算子函數(shù)f(x,y)在(x,y)處的梯度為一個(gè)向量：向量的大

12、小：近似為：向量的方向,邊緣在點(diǎn)(x,y)處的方向與此點(diǎn)的梯度向量方向垂直,26,間斷檢測(cè),邊緣檢測(cè)Robert交叉梯度算子特點(diǎn)：與梯度算子檢測(cè)邊緣的方法類似，對(duì)噪聲敏感，但效果較梯度算子略好。,27,間斷檢測(cè),邊緣檢測(cè)Prewitt算子特點(diǎn)：在檢測(cè)邊緣的同時(shí)，能抑止噪聲的影響.,28,間斷檢測(cè),邊緣檢測(cè)Sobel算子特點(diǎn)：對(duì)4鄰域采用帶權(quán)方法計(jì)算差分；能進(jìn)一步抑止噪聲；但檢測(cè)的邊緣較寬。,Sobel算子與Prewi

13、tt算子相比有較好的噪聲抑制功能,29,間斷檢測(cè),邊緣檢測(cè)用于檢測(cè)對(duì)角線方向上突變的Prewitt和Sobel模板,30,間斷檢測(cè),圖a原圖像，圖b為x方向梯度圖Gx，圖c為y方向梯度圖Gy ，圖d為完整梯度圖Gx+ Gy,間斷檢測(cè),上圖說(shuō)明了梯度的兩個(gè)分量|Gx|和|Gy|的響應(yīng)與這兩個(gè)分量之和生成的梯度圖像。(b)和(c)中兩個(gè)分量的方向性是很明顯的。特別注意, (b)中屋瓦,磚塊的水平接縫和窗戶的水平分段的圖像是非常清晰的.與之

14、形成對(duì)照的是 (c)中表現(xiàn)出的垂直部分,諸如墻附近的拐角,窗戶的垂直部分,磚塊的垂直接縫和圖片右側(cè)的街燈柱子。原圖分辨率相當(dāng)高(1200×1600像素),且在圖片攝取的距離上,墻磚對(duì)圖像細(xì)節(jié)的影響仍十分顯著。這種程度的細(xì)節(jié)通常是不符合要求的。減少這種影響的一種方法是對(duì)圖像進(jìn)行平滑處理。,31,32,間斷檢測(cè),圖e經(jīng)過(guò)5X5均值濾波后的原圖像，圖f為x方向梯度圖Gx，圖g為y方向梯度圖Gy ，圖h為完整梯度圖Gx+ Gy,間斷

15、檢測(cè),圖像e為對(duì)原圖像a使用了一個(gè)5×5的均值濾波器進(jìn)行平滑處理后結(jié)果?，F(xiàn)在每個(gè)模板的相應(yīng)幾乎未顯示出由磚塊造成的影響,得到的結(jié)果幾乎都是主要的邊緣。注意取均值造成所有的邊緣相應(yīng)都被削弱。a-h中明顯顯示出,水平和垂直Sobel模板對(duì)正負(fù)450方向邊緣的反映幾乎一樣好。圖i和j顯示的是對(duì)角Sobel模板的絕對(duì)響應(yīng)。在這幅圖中,這些模板更強(qiáng)的對(duì)角響應(yīng)是很明顯的。兩個(gè)對(duì)角模板對(duì)水平和垂直的邊緣具有相似的相應(yīng),但正如所期望的那樣,

16、它們?cè)谶@些方向上的響應(yīng)比圖 (b)和圖 (c)中顯示的Sobel模板在水平和垂直方向上的響應(yīng)要弱。,33,34,間斷檢測(cè),圖i為使用用于檢測(cè)45度對(duì)角線方向上突變的Sobel模板的結(jié)果圖j為用于檢測(cè)負(fù)45度對(duì)角線方向上突變的Sobel模板,35,間斷檢測(cè),邊緣檢測(cè)拉普拉斯算子圖像函數(shù)f(x,y)的拉普拉斯變換為,36,間斷檢測(cè),邊緣檢測(cè)拉普拉斯算子一般不以其原始形式用于邊緣檢測(cè)的原因是拉普拉斯算子對(duì)噪聲非常敏感拉普拉斯算子的

17、幅值產(chǎn)生雙邊緣不能檢測(cè)邊緣的方向拉普拉斯算子在分割中的作用利用它的零交叉性質(zhì)進(jìn)行邊緣定位確定一個(gè)像素在邊緣暗的一邊還是亮的一邊,37,間斷檢測(cè),邊緣檢測(cè)高斯型拉普拉斯算子高斯函數(shù)的目的是對(duì)圖像進(jìn)行平滑拉普拉斯算子的目的是提供一幅用零交叉確定邊緣位置的圖像圖像的平滑處理減少了噪聲的影響,38,間斷檢測(cè),邊緣檢測(cè)Laplacian算子和平滑Gaussian濾波器進(jìn)行結(jié)合來(lái)進(jìn)行邊緣檢測(cè),39,間斷檢測(cè),LoG檢測(cè)結(jié)果,Sob

18、el算子檢測(cè)結(jié)果,LoG圖像閾值分割的結(jié)果,零交叉點(diǎn),40,間斷檢測(cè),邊緣檢測(cè)拉普拉斯算子和Sobel算子比較缺點(diǎn)邊緣由許多閉合環(huán)的零交叉點(diǎn)決定零交叉點(diǎn)的計(jì)算比較復(fù)雜優(yōu)點(diǎn)零交叉點(diǎn)圖像中的邊緣比梯度邊緣細(xì)抑制噪聲的能力和抗干擾能力比梯度算子強(qiáng)結(jié)論：梯度算子用的更多,41,間斷檢測(cè),邊緣檢測(cè)邊緣檢測(cè)的Matlab函數(shù)BW = edge(I,'sobel')BW = edge(I,'prewit

19、t')BW = edge(I,'roberts')BW = edge(I,'log')BW = edge(I,‘zerocross’,thresh,h),間斷檢測(cè),Canny算子1986 年，Canny 提出了邊緣檢測(cè)算子應(yīng)滿足以下3 個(gè)判斷準(zhǔn)則：信噪比準(zhǔn)則，定位精確度準(zhǔn)則，單邊緣響應(yīng)準(zhǔn)則，并推導(dǎo)出了Canny 算子。實(shí)現(xiàn)步驟有四個(gè)子過(guò)程：第一步首先用二維高斯函數(shù)的一階導(dǎo)數(shù)對(duì)圖像進(jìn)行平

20、滑第二步用2×2 鄰域一階偏導(dǎo)的有限方差來(lái)計(jì)算平滑后的數(shù)據(jù)陣列I(x,y) 的梯度幅值和梯度方向第三步，為了精確定位邊緣，必須細(xì)化梯度幅值圖像M(i, j) 中的屋脊帶，只保留幅值局部變化最大的點(diǎn)，這一過(guò)程稱為非極大值抑制最后在第四步，對(duì)經(jīng)過(guò)非極大值抑制的數(shù)據(jù)陣列N(i, j) 分別使用高、低2 個(gè)閾值τh 和τl分割圖像，得到兩個(gè)閾值邊緣圖像,42,間斷檢測(cè),Canny算子的優(yōu)缺點(diǎn)該算法有較好的抑制噪聲的能力，可以較

21、完整的檢測(cè)出邊緣。但比傳統(tǒng)邊緣微分算子復(fù)雜，運(yùn)算速度慢。另外，Canny 算子的雙閾值是根據(jù)全局特征信息來(lái)決定的，這導(dǎo)致了一方面無(wú)法消除局部噪聲干擾，另一方面又會(huì)丟失灰度值變化緩慢的局部邊緣?？梢酝ㄟ^(guò)改進(jìn)雙閾值的選取算法提高Canny 算子的邊緣檢測(cè)性能。,43,間斷檢測(cè),44,間斷檢測(cè),45,46,邊緣連接和邊界檢測(cè),邊緣連接由于噪聲、不均勻照明等原因產(chǎn)生邊緣間斷，使得到的一組像素很少能完整地描繪一條邊緣典型的做法是在使用邊緣

22、檢測(cè)算法之后，使用連接過(guò)程將邊緣像素組合成有意義的邊緣局部處理,47,邊緣連接和邊界檢測(cè),局部處理分析圖像中每個(gè)邊緣點(diǎn)(x,y)的一個(gè)鄰域內(nèi)的像素，根據(jù)某種準(zhǔn)則將所有相似點(diǎn)進(jìn)行連接，由滿足該準(zhǔn)則的像素連接組成的一條邊緣，稱為邊緣連接，又稱為邊緣跟蹤。連接原則比較兩個(gè)邊緣點(diǎn)梯度算子的響應(yīng)強(qiáng)度和梯度方向來(lái)確定兩個(gè)點(diǎn)是否屬于一條邊,48,邊緣連接和邊界檢測(cè),局部處理比較邊緣像素的梯度算子的響應(yīng)強(qiáng)度比較邊緣像素的梯度方向

23、比較梯度向量的方向角當(dāng)梯度值和方向角都是相似的，則點(diǎn)(x’,y’)，與邊點(diǎn)界(x,y)是連接的。,如果,，則點(diǎn)(x,y) 與其鄰域內(nèi)的點(diǎn),如果,，則點(diǎn)(x,y) 與其鄰域內(nèi)的點(diǎn),(x’,y’)的梯度響應(yīng)強(qiáng)度相似,(x’,y’)的梯度方向相似,連接算法步驟,49,1）設(shè)定A、T的閾值大小，確定鄰域的大小；2）對(duì)圖像上每一個(gè)像素的鄰域點(diǎn)進(jìn)行分析，判斷是否需要連接；3）記錄像素連接的情況，另開一個(gè)空間，給不同的邊以不同的標(biāo)記；

24、4）刪除孤立線段，連接斷開的線段。,50,邊緣連接和邊界檢測(cè),局部處理如果梯度算子的響應(yīng)強(qiáng)度和梯度方向都是相似的，則邊緣點(diǎn)(x,y)和(x’,y’)是連接的,邊緣連接——光柵掃描跟蹤,邊緣跟蹤的方法很多，常見的有光柵跟蹤和輪廓跟蹤光柵掃描跟蹤光柵掃描跟蹤是一種采用電視光柵行掃描順序?qū)τ龅降南袼剡M(jìn)行分析，從而確定是否為邊緣的跟蹤方法。光柵跟蹤方法的基本思想: 利用檢測(cè)準(zhǔn)則確定和接受對(duì)象點(diǎn)，根據(jù)被接受的對(duì)象點(diǎn)和跟蹤準(zhǔn)則確定并接

25、受新的對(duì)象點(diǎn)，將所有標(biāo)記為1 且相鄰的對(duì)象點(diǎn)聯(lián)接起來(lái)就得到了檢測(cè)到的細(xì)曲線。,51,邊緣連接——光柵掃描跟蹤,使用光柵跟蹤方法，需要遵循下面的三個(gè)準(zhǔn)則參數(shù)準(zhǔn)則：需要事先確定檢測(cè)閾值d 、跟蹤閾值t ，且要求d>t；檢測(cè)準(zhǔn)則：對(duì)圖像逐行掃描，將每一行中灰度值大于或等于檢測(cè)閾值d 的所有點(diǎn)（稱為接受對(duì)象點(diǎn)）記為1； 跟蹤準(zhǔn)則：設(shè)置位于第i 行的點(diǎn)(i, j) 為已接受的對(duì)象點(diǎn)，如果位于第i +1 行上的相鄰點(diǎn)(i+1,j?1)

26、、(i+1,j)和(i+1,j+1)的灰度值大于或等于跟蹤閾值t ，就將其接受為新的對(duì)象點(diǎn)，并記為1。,52,邊緣連接——光柵掃描跟蹤,具體步驟(1) 確定一個(gè)較大的閾值d為檢測(cè)閾值，把高于該閾值的像素作為對(duì)象點(diǎn)。(2) 選擇一個(gè)較低的閾值t 作為跟蹤閾值，且要求t<d，該閾值可以根據(jù)不同準(zhǔn)則來(lái)選擇；可選擇灰度差、梯度方向、對(duì)比度等作為跟蹤閾值。(3) 從第一行起用檢測(cè)閾值d 逐行對(duì)圖像進(jìn)行掃描，依次將灰度值大于或等于檢測(cè)閾

27、值d 的點(diǎn)的位置記為1。(4) 確定跟蹤?quán)徲?，如下圖中選取的 (i+1,j?1)、(i+1,j)、(i+1,j+1) 。(5) 從第二行起逐行掃描圖像，若圖像中的(i, j) 點(diǎn)為對(duì)象點(diǎn)，則在第i +1 行上找該點(diǎn)跟蹤?quán)徲蛑谢叶炔钚∮诨虻扔诟欓撝祎 的鄰點(diǎn)，并確定為新的對(duì)象點(diǎn)，將相應(yīng)位置記為1。(6) 對(duì)于已檢測(cè)出來(lái)的某個(gè)對(duì)象點(diǎn)，進(jìn)行跟蹤結(jié)束、分支和合并的處理。如果某個(gè)對(duì)象點(diǎn)（由于步驟(3)的原因產(chǎn)生的對(duì)象點(diǎn)）在上一行的對(duì)應(yīng)鄰域

28、中沒(méi)有對(duì)象點(diǎn)，則說(shuō)明一條新的曲線可開始。(7) 重復(fù)(5)、(6)這兩個(gè)步驟，直至圖像中最末一行被掃描完為止。,53,,54,,,,,,,,,,,,,,,邊緣連接——光柵掃描跟蹤,,55,邊緣連接——光柵掃描跟蹤,光柵跟蹤的優(yōu)缺點(diǎn)光柵掃描跟蹤法是一種簡(jiǎn)單的利用局部信息、通過(guò)掃描的方式將邊緣點(diǎn)連接起來(lái)的方法。該跟蹤算法采用電視光柵行掃描順序?qū)τ龅降南袼剡M(jìn)行分析，從而確定其是否為邊緣。由于光柵掃描跟蹤和掃描方向有關(guān)，因此最好沿其他方向

29、再跟蹤一次。,56,邊緣連接——輪廓跟蹤法,一種適用于黑白二值圖像的圖像分割方法，而且輪廓跟蹤改變了光柵跟蹤中掃描方向的單一的缺點(diǎn)，跟蹤方向可以是任意方向，并且有足夠大的跟蹤距離。輪廓跟蹤是改變了鄰域定義和跟蹤準(zhǔn)則的一種二值圖像的光柵跟蹤法。算法的具體步驟(1)在靠近邊緣處任取一起始點(diǎn)，然后按照每次只前進(jìn)一步，步距為一個(gè)象素的原則開始跟蹤；(2)當(dāng)跟蹤中的某步是由白區(qū)進(jìn)入黑區(qū)時(shí)，以后各步向左轉(zhuǎn)，直到穿出黑區(qū)為止；(3)當(dāng)跟蹤中

30、的某步是由黑區(qū)進(jìn)入白區(qū)時(shí)，以后各步向右轉(zhuǎn)，直到穿出白區(qū)為止；(4)當(dāng)圍繞目標(biāo)邊界循環(huán)跟蹤一周回到起點(diǎn)時(shí)，則所跟蹤的軌跡便是目標(biāo)的輪廓；否則，應(yīng)繼續(xù)按(2)和(3)的原則進(jìn)行跟蹤。,57,邊緣連接——輪廓跟蹤法,58,,白區(qū)進(jìn)入黑區(qū)，左轉(zhuǎn)黑區(qū)進(jìn)入白區(qū)，右轉(zhuǎn),4 圖像閾值分割,原理,取閾值是一種廣泛使用的圖像分割技術(shù)，通過(guò)對(duì)灰度取閾值后得到的圖像，各個(gè)區(qū)域可以分離開，但要將目標(biāo)提取出來(lái)，還需要將各區(qū)域識(shí)別標(biāo)記。,,,閾值分割,60,不同

31、顏色的細(xì)胞,61,,圖像輸入,,圖像分割,,參數(shù)測(cè)量,數(shù)據(jù)輸出,,細(xì)胞自動(dòng)分析模塊,閾值分割,62,RGB分解,閾值分割,閾值分割,,63,概率和：,,像素和：,閾值分割,直方圖統(tǒng)計(jì)特性,64,平均值,類間方差,方差,,,,閾值t,閾值分割,顏色深淺,65,灰度值分布狀態(tài),,,,,,閾值分割,66,基本思想：通過(guò)對(duì)灰度取閾值后得到的圖像，各個(gè)區(qū)域可以分離開原理：,目標(biāo)圖像灰度圖,確定灰度閾值,分割圖像,,,閾值分割--人工試探分割法,

32、67,,,,,,閾值分割-自動(dòng)估計(jì)全局閾值法,,68,,,,,,69,目標(biāo)圖片,閾值分割-自動(dòng)估計(jì)全局閾值法,閾值分割-大津單閾值算法,大津算法(Otsu’s Method):基于類間方差的閾值分割單閾值類間方差,70,,,,71,當(dāng)類間方差最大時(shí)，圖像分割效果最好,,通過(guò)遍歷嘗試t，當(dāng)類間方差最大時(shí)，t為最佳閾值,,閾值分割-大津單閾值優(yōu)化目標(biāo),,,閾值分割-大津單閾值,72,目標(biāo)圖片,,,閾值分割-大津單閾值,73,,,,,閾值分

33、割-大津雙閾值分割法,74,雙閾值目標(biāo)優(yōu)化函數(shù),,,,,75,目標(biāo)RGB圖像,單閾值分割,雙閾值分割,目標(biāo)灰度圖像,閾值分割-大津雙閾值分割法,76,目標(biāo)RGB圖像,雙閾值分割,目標(biāo)灰度圖像,單閾值分割,閾值分割-大津雙閾值分割法,基于區(qū)域的分割,飛機(jī)如何被探測(cè)到的？,77,78,基于區(qū)域的分割,基本公式分割的目標(biāo)是將圖像劃分為不同的區(qū)域令R表示整幅圖像，可以將分割看成是將R劃分為n個(gè)子區(qū)域的過(guò)程，n個(gè)子區(qū)域滿足以下條件完備性：

34、連通性：每個(gè)Ri都是一個(gè)連通區(qū)域獨(dú)立性：?jiǎn)我恍裕夯コ庑裕?區(qū)域增長(zhǎng)法,通過(guò)象素聚合的區(qū)域增長(zhǎng)法是最基本的區(qū)域分割技術(shù)。根據(jù)事先定義的準(zhǔn)則將象素或子區(qū)域聚合成更大區(qū)域的過(guò)程。,區(qū)域生長(zhǎng)的三個(gè)問(wèn)題：種子：進(jìn)行生長(zhǎng)的起點(diǎn)。相似性準(zhǔn)則：確定增長(zhǎng)的規(guī)則。終止規(guī)則：考慮區(qū)域大小、形狀、相似性等因素。,80,基于區(qū)域的分割,區(qū)域生長(zhǎng)算法實(shí)現(xiàn)根據(jù)圖像的不同應(yīng)用選擇一個(gè)或一組種子選擇一個(gè)條件從該種子開始向外擴(kuò)張，首先把種子像素加入集

35、合，然后不斷將與集合中各個(gè)像素連通、且滿足給定條件的像素加入集合上一過(guò)程進(jìn)行到不再有滿足條件的新像素點(diǎn)加入集合為止,81,基于區(qū)域的分割,單連接區(qū)域增長(zhǎng)方法：,對(duì)圖像進(jìn)行光柵掃描，求出不屬于任何區(qū)域的象素（根據(jù) 圖像的不同應(yīng)用選擇一個(gè)或一組種子，它或者是最亮或最暗 的點(diǎn)，或者是位于點(diǎn)簇中心的點(diǎn)。）；,2. 將該點(diǎn)的灰度值與其鄰域內(nèi)不屬于任何一個(gè)區(qū)域的 象素灰度值比較，如果其差的絕對(duì)值小于某個(gè)設(shè)定的門限值，就把它們合并

36、為同一區(qū)域；,3. 對(duì)新合并的象素，重復(fù)（2）的操作；,4. 反復(fù)進(jìn)行（2）（3）的操作，直到不能再增加為止；,5. 返回至（1），重新尋找能為新區(qū)域出發(fā)點(diǎn)的象素。,例：設(shè)有一數(shù)字圖像，如圖所示。檢測(cè)灰度為9，平均灰度均勻測(cè) 度度量的閾值為2，采用區(qū)域增長(zhǎng)技術(shù)對(duì)圖像進(jìn)行分割。,,(8＋9＋8＋8)/4=8.25,(8+8+9+7+7+8+7+8)/8=7.75,8,8,7,7,7,6,8,8,6,8,6,6,6,(6+6

37、+6+8+8+9+7+6+7+8+8+6+7+8)/14=7.14,判斷準(zhǔn)則是：如果某像素(種子點(diǎn)8鄰域內(nèi))與種子像素的灰度值差的絕對(duì)值小于門限T，則將該像素納入種子像素所在的區(qū)域,(8+7+8+7+8)/5=7.6,84,基于區(qū)域的分割,區(qū)域生長(zhǎng)1個(gè)種子像素已用深底色標(biāo)出，畫出T=3的區(qū)域生長(zhǎng)結(jié)果。,,,目標(biāo)圖像,生長(zhǎng)點(diǎn)[200,220],生長(zhǎng)點(diǎn)[500,220],86,基于區(qū)域的分割,87,基于區(qū)域的分割,區(qū)域分裂和合并的常用的準(zhǔn)

38、則同一區(qū)域中最大灰度值與最小灰度值之差或方差小于某選定的閾值；兩個(gè)區(qū)域的平均灰度值之差及方差小于某個(gè)選定的閾值；兩個(gè)區(qū)域的灰度分布函數(shù)之差小于某個(gè)選定的閾值；兩個(gè)區(qū)域的某種圖像統(tǒng)計(jì)特征值的差小于等于某個(gè)閾值。,四叉樹分裂原則根據(jù)給定的均勻性檢驗(yàn)準(zhǔn)則P進(jìn)行四分裂,,基于區(qū)域的分裂--原則,88,,給定的均勻性檢驗(yàn)準(zhǔn)則對(duì)全圖按照準(zhǔn)則進(jìn)行分裂 檢查各子塊，直到全部滿足準(zhǔn)則,基于區(qū)域的分裂--分裂步驟,準(zhǔn)則：最大值與最小

39、值之差小于等于6,89,基于區(qū)域的分裂--分裂結(jié)果：矩陣,,,,,90,四叉樹分裂結(jié)果,局部結(jié)果,目標(biāo)圖像,基于區(qū)域的分裂--分裂結(jié)果：圖像,91,基于區(qū)域的分裂--分裂結(jié)果：圖像,92,分裂的缺陷：可能存在具有相同性質(zhì)的相鄰區(qū)域改進(jìn)：分裂后，再合并,,,基于區(qū)域分裂與合并,93,,,94,基于區(qū)域分裂與合并--步驟,改進(jìn)：分裂后，再合并對(duì)分裂后各子塊進(jìn)行檢查對(duì)分裂后的每相鄰兩塊，進(jìn)行檢查,,,,準(zhǔn)則：最大值與最小值之差小于等