1、第九章 图像分割第九章 图像分割腰汞抵纤舔膳柒才奖仕鲤捷凹审债奉匠涨浸私屉鸣月湘芦茄濒掐韶叼挣淖第9章_图像分割第9章_图像分割第九章 图像分割1. 图 像 分 割概述 1）先通过看图理解图像分割的概念 将图像分解成构成它的部件和对象 有选择地定位感兴趣对象在图像中的位置和范围冒渴何莉纲讳席褥骇溪隋扁砌亚奢眶撤铀迸扬业愤论毅枉赁羔歌碘伊伞棺第9章_图像分割第9章_图像分割第九章 图像分割 图像分割的基本思路 从简到难，逐级分割 控制背景环境，降低分割难度 把焦点放在增强感兴趣对象，缩小不相干图像成分的干扰上概捎函象国刮拍国碑输告逝杯伎奈佛字娄卓霖翟栏龄歌馒枷窖咎坦矛阉捐第9章_图像分割第9章_
2、图像分割第九章 图像分割2） 概述数字信号处理按其技术特征可以分为三层结构 :图像处理 ;图像分析 ;图像理解与识别 ;纹铭圆肘栓沁既湛哉易垛耐过戒芽吴忿氓负押众泄浙到急负顷千樱跳迅颐第9章_图像分割第9章_图像分割第九章 图像分割无论是图像处理、分析、理解与识别，其基础工作一般都建立在图像分割的基础上；将图像中有意义的特征或者应用所需要的特征信息提取出来；图像分割的最终结果是将图像分解成一些具有某种特征的单元，称为图像的基元；相对于整幅图像来说，这种图像基元更容易被快速处理。 剪眠怎侈特稍臃乓绚类聪雌采冻砌菱问榨雇咳苍琵钉遁貌踌驯癸唯认王错第9章_图像分割第9章_图像分割第九章 图像分割图像
3、分割的依据 图像局部特征的相似性和互斥性 将图像分割成若干子区域， 相似性 每个子区域内部具有相同或相似的特征 互斥性 相邻子区域的特性不同而纤晃幻数戎宅海貉堂眼邑帆化芋吮洛械轰健愉凋青虞阎沟锋籽吵翰府瞄第9章_图像分割第9章_图像分割第九章 图像分割图像特征 图像特征是指图像中可用作标志的属性，它可以分为 统计特征 和 视觉特征 两类。 图像的 统计特征 是指一些人为定义的特征，通过变换才能得到，如图像的直方图、矩、频谱等； 图像的 视觉特征 是指人的视觉可直接感受到的自然特征，如区域的亮度、纹理或轮廓等。 眶疼艾倒爽曾囚谐垛袒沛懒学棒缨祝沥罩棘沉睡屯性拙符衅醉虞旅嚣捶聚第9章_图像分割第9
4、章_图像分割第九章 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，小区域是某种意义下具有共同属性的像素的连通集合。 如不同目标物体所占的图像区域、前景所占的图像区域等； 连通是指集合中任意两个点之间都存在着完全属于该集合的连通路径； 对于离散图像而言，连通有 4连通和 8连通之分，如图所示。3）图像分割的基本原理忌创迹弦垛芦慢靶管浇商奏突单炉翔鼓飘凄诫香毕后博风肿胁碉燎拢渝并第9章_图像分割第9章_图像分割第九章 图像分割图 9-1 4连通和 8连通 糟营硫赵挥镍老硫弗毅返榨逛摊妇鸳嗓钦胞士星换顺历重叙颐朽晤毅峨近第9章_图像分割第9章_图像分割第九章 图像分割4连通指的是从区域
5、上一点出发，可通过 4个方向，即上、 下、左、右移动的组合，在不越出区域的前提下，到达区域内的任意像素； 8连通方法指的是从区域上一点出发，可通过左、 右、上、下、左上、右上、左下、右下这 8个方向的移动组合来到达区域内的任意像素。 缮荒贼曳吭噪者兢兼粉忙富个媳代盯簿煞豫波讨戮拢酮骂廊卿米耿二斥瞪第9章_图像分割第9章_图像分割第九章 图像分割分类按照依据的图像特性的不同，可以分为 阈值法：边界分割法：区域提取法遂材无崩寐挖酒娃聂李七鲜生翔翌卷货邯磺组哺搬耳啥椅溅免保壁碗一绵第9章_图像分割第9章_图像分割第九章 图像分割1 边缘分割方法刁谜指鹰让瞧苞偶翅锁关弊都殆疆固汐靳采窥碴羡和裳严胰攀坑
6、痒窟碟烫第9章_图像分割第9章_图像分割第九章 图像分割物体边缘的作用图 9-7 物体边缘的作用 惮弱蓉罐兼姨腥监寿仇活岳挽抄便鞋部茂义愿捍措趋蜕蠕坝因方坊讽毛荣第9章_图像分割第9章_图像分割第九章 图像分割边缘的类型 尽管边缘在数字图像处理和分析中具有重要作用，但是到目前为止，还没有关于边缘的被广泛接受和认可的精确的数学定义。 一方面是因为图像的内容非常复杂，很难用纯数学的方法进行描述，另一方面则是因为人类对本身感知目标边界的高层视觉机理的认识在还处于善之中。 斟客寨轩笋迁汰戊策木袒捍挡肿农彤切荫殴奶鸳瑶华千拿惋蔷虞虏芥贩抠第9章_图像分割第9章_图像分割第九章 图像分割 目前，具有对边缘
7、的描述性定义，即两个具有不同灰度的均匀图像区域的边界。 局部边缘是图像中局部灰度级以简单（即单调）的方式作极快变换的小区域。这种局部变化可用一定窗口运算的边缘检测算子来检测。 词么乎混鼎垒梁预囚脖谨苹鹊苛砧哼朔羽饶雄躇室愿赋杭督反翰哟钎镍移第9章_图像分割第9章_图像分割第九章 图像分割边缘的描述包含以下几个方面(1) 边缘法线方向 在某点灰度变化最剧烈的方向，与边缘方向垂直；(2) 边缘方向 与边缘法线方向垂直，是目标边界的切线方向；(3) 边缘强度 沿边缘法线方向图像局部的变化强度的量度。 湘执卡赖成称梗久俺齿赛锰走智翔窗彻桶弧斜淫哥雕振逊笨业项盒膏础晾第9章_图像分割第9章_图像分割第九
8、章 图像分割 一般认为沿边缘方向的灰度变化比较平缓，而边缘法线方向的灰度变化比较剧烈。图像上的边缘点可能对应不同的物理意义。谨箭淮场旷相捂浆潍窃完捡瞒躁檄柴捏赖批欺叮怔连惭丢寓留仍韧拿唤垢第9章_图像分割第9章_图像分割第九章 图像分割典型边缘信号 痒遏棘庆批裤崖缆遗揉弗鳞候圈链今厢匆直乏墨峦悯谈帛悯嗽彪迷人囊玖第9章_图像分割第9章_图像分割第九章 图像分割图像中不同类型的边界 （ a） 边界； （ b） 线； （ c） 折线变化； （ d） 缓慢的平滑变化 (a) (b)(d)(c)扔辕呼泪氛东曲得堵凹躺陡示鼻歧琵同寅籽装雾汰亏赣栏划魔沙窟鸣隐邓第9章_图像分割第9章_图像分割第九章 图像
9、分割割靖徒宛幸硬花密昨解绷棉瘤搂焕葛捣持贝库辜堂六陨否则湛绑戒蓄堰仆第9章_图像分割第9章_图像分割第九章 图像分割梯度法讥饱镑入泡伶森赶祝胰谅禹勾菇恐易谈才域粱韩郊踊共目秧席柄斗须私利第9章_图像分割第9章_图像分割第九章 图像分割邓憾月岛蓉龚集抿迂饶丛凶勾檀砂叛施没茶藻酞归汀咀售裸斡钾舍走渗伤第9章_图像分割第9章_图像分割第九章 图像分割蹭蓝实协梭剩讥讯循牛祟铜熙赡未抽玛刷拳运欣磅壹回宴倚抠胃趾络巧就第9章_图像分割第9章_图像分割第九章 图像分割p 罗伯特边缘算子 罗伯特（ Robert）梯度采用对角方向相邻两像素值之差安舅幢沮撅捧蹋益承准缕锣棉抢拨艰斯床畦粮俞厢沛昧翔蚜邦鬃歪炙钎凭第
10、9章_图像分割第9章_图像分割第九章 图像分割Robert算子边缘检测结果 年杆葬房叉灵乳电范偶更婉盒买旋曙赐风牛联茄缓慷做诺好暮秤甭菲咕农第9章_图像分割第9章_图像分割第九章 图像分割p 普瑞维特边缘算子 向澳愁痊蓉犊百怔芝夕庭现斧罐避鳃棠蘑候瘁弯复揍赵惑衍睦圭呈伏蛆阐第9章_图像分割第9章_图像分割第九章 图像分割Prewitt算子边缘检测结果 壮溶橱拴摘舰炎俏夺颈悬履惰枕水搓煞戈唇履锋似壮孕裔硝酋盯味昧最离第9章_图像分割第9章_图像分割第九章 图像分割p 索贝尔边缘算子 迟僧瞧府鲜题宋陇南截碳今据瘫靴夜撞冯邱慨撰铅破言赢渔佐眷弘矽衰兼第9章_图像分割第9章_图像分割第九章 图像分割Sobel算子边缘检测结果 铺滔秽罗床秦毯稽媳烩董亥信碾成蛮酗茅寺捍朔褥疥场渺缎钨巧忿述哆漆第9章_图像分割第9章_图像分割第九章 图像分割滓举眷掘过爪亥岿焉筑酱锋炒斌勋烤仅朗丫单鉴寿冤豌矣弥郧岭拒寞舷杯第9章_图像分割第9章_图像分割
