图像分割

1、数字图像处理,图像分割,浙江大学计算机学院 王 强,图像分割概论,图像分割的目的是理解图像的内容，提取出我们感兴趣的对象。图像分割按照具体应用的要求和具体图像的内容将图像分割成一块块区域。图像分割是模式识别和图像分析的预处理阶段。通常图像分割采用聚类方法，假设图像中组成我们所感兴趣对象的像素具有一些相似的特征，如相同的灰度值、相同的颜色等。,传统的图像分割技术：基于像素灰度值的分割技术 基于区域的分割技术 基于边界的分割技术,图像的描述，包括边界和区域的描述对图像区域的操作数学形态学,灰度阈值分割法,灰度阈。

2、第6章 图像分割,6.1 灰度阈值法 6.2 边缘检测 6.3 区域分割 6.4 Hough变换,图像分割将图像中有意义的特征或需要应用的特征提取出来 例 1）按幅度不同来分割各个区域：幅度分割2）按边缘不同来划分各个区域：边缘检测3）按形状不同来分割各个区域：区域分割,第6章 图像分割,图像输入,光电变换,数字化,图像增强 图像恢复 图像编码,预处理,阈值分割 边缘检测 区域分割,图像分割,特征提取 图像识别,图像分析理解,描述 解释,图像处理过程,第6章 图像分割,预处理图像锐化、图像平滑 分 割直方图分割、概率统计门限检测、边缘检测、群聚、纹理匹。

3、第八章 图像分割,徐 晓林 信息工程学院,Contents,8.1 图像分割定义,8.2 使用阈值进行图像分割,8.3基于梯度的图像分割方法,8.4 边缘检测和连接,8.5 区域增长(Region Growing),8.6 二值图像处理(Binary Image Processing),8.7 分割图像的结构,小结,8.1 图像分割定义,图像分割处理定义： 将数字图像划分成互不相交（不重叠）区域的过程. 区域(region) 定义: 像素的连通集。 连通(connectedness)定义 : 在一个连通集中的任意两个像素之间，存住一条完全由这个集合的元素构成的连通路径。,8.2.1 全局阈值化,思想：整个图像中将灰度阈值的值设置。

4、（一）模板匹配的概念在恒定亮度背景下,有一亮点,当模板中心正好处于图像上的亮点位置时,计算值最大(达到完全匹配),从而实现了对该亮点的检测。实现匹配的几种模板: （1）点模板,模板匹配,模板匹配,（2）线模板,模板匹配,（3）方向模板,模板匹配,东,西,南,北,（3）方向模板,模板匹配,（二）用相关方法进行匹配图像存在噪声时,评价匹配程度: A:区域， f:模板，g:图像。 每次位移(u,v)，计算下式,模板匹配,当上式取得最大值时，即达到良好的匹配。,从满足检测准则的点开始(或者已知点)在各个方向上生长出区域。 例如：每一步所接受的邻近点。

5、区域分割,郭栋彬,目录,基于区域的分割 区域生长法 分裂合并法 聚类分割 K-均值聚类 模糊C均值聚类 基于图论的分割 图像分割的性能评价,区域分割,阈（yu）值分割法没有或很少考虑空间关系，很多阈值选择受到限制，基于区域的分割方法可以弥补这点不足。 区域分割方式： 1、区域生长法 思想：将每个需要分割的区域找一个种子像素作为生长的起点，然后将种子像素周围领域中与种子像素有相同或相似的像素合并到种子像素所在的区域中。 2、分裂合并法 分裂合并法先从整幅图开始，先将图像分成任意大小且不重叠的区域，然后再合并或分裂这些区域。

6、数字图像处理,北京大学计算机研究所 陈晓鸥,第二节 图像分割,3.2.1 图像分割引言 3.2.2 边界分割法 3.2.3 边缘连接分割法 3.2.4 阈值分割法 3.2.5 面向区域的分割 3.2.6 数学形态学图像处理,3.2.1 图像分割引言,引言 图像分析的概念 图像分析系统的基本构成 图像分割的概念 图像分割的基本思路 图像分割的基本策略,3.2.1 图像分割引言,图像分析的概念 从图像中提取信息的技术 图像分析系统的基本构成,预处理,图像分割,特征提取,对象识别,3.2.1 图像分割引言,图像分割的概念 把图像分解成构成它的部件和对象的过程 有选择性地定位感兴趣对。

7、第10章 图像分割,（Image Segmentation）,第2页,第10章 图像分割,第10章 图像分割,10.1 概述 10.2 边缘检测 10.3 阈值分割 10.4 区域增长法 10.5 分裂-合并区域法,第3页,第10章 图像分割,10.1 概 述,图像分割定义 按照一定的规则将一幅图像分成各具特性的区域，并提取出感兴趣目标的技术和过程 其它名称： 目标轮廓技术（object delineation ） 目标检测（target detection） 阈值化技术（thresholding） 图像处理到图像分析的关键步骤,第4页,第10章 图像分割,形式化定义 令集合R代表整个图像区域，对R的分割可看作将R分成若干个满足以下。

8、图像分割的定义,所谓图像分割是指将图像中具有特殊涵义的不同区域区分开来，这些区域是互相不交叉的，每一个区域都满足特定区域的一致性。,常见的分割技术:阈值分割技术, 微分算子边缘检测区域增长技术, 聚类分割技术,阈值分割技术,全局阈值技术 令位于(x , y)点的象素灰度为f( x, y),选择灰度阈值为 则分割的二值图像为:,大津阈值技术 方法:自动寻找阈值,对图像进行分割 步骤:假设图像的灰度为1-m级,灰度值为i的象素数为各灰度值的概率:,用k将其分两组的产生概率:的产生概率:的均值: 的均值:阈值,微分算子边缘检测,灰度梯度,二值分割图像。

9、图像分割,课程内容,计算机图像处理的两个目的： 产生更适合人观察和识别的图像 有计算机自动识别和理解图像 图像分割（Image Segmentation）： 图像分割 阈值选择与阈值化处理 边界提取和轮廓跟踪 Hough变换 区域生长,图像分割,图像分割的目标是重点根据图像中的物体将图像的像素分类，并提取感兴趣目标 图像分割是图像识别和图像理解的基本前提步骤,图像,图像分割举例,图像分割举例,图像分割是把图像分解成构成的部件和对象的过程 把焦点放在增强感兴趣对象 汽车牌照 排除不相干图像成分：非矩形区域,形式化的定义,形式化定义 令集合R代。

10、图像分割,课程内容,计算机图像处理的两个目的： 产生更适合人观察和识别的图像 有计算机自动识别和理解图像 图像分割（Image Segmentation）： 图像分割 阈值选择与阈值化处理 边界提取和轮廓跟踪 Hough变换 区域生长,图像分割,图像分割的目标是重点根据图像中的物体将图像的像素分类，并提取感兴趣目标 图像分割是图像识别和图像理解的基本前提步骤,图像,图像分割举例,图像分割举例,图像分割是把图像分解成构成的部件和对象的过程 把焦点放在增强感兴趣对象 汽车牌照 排除不相干图像成分：非矩形区域,形式化的定义,形式化定义 令集合R代。

11、图像分割,一、概述：,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。 4连通指的是从区域上一点出发，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。,实际上图像分割就是指把图像分成各具特性(灰度、颜色、纹理)的区域并提取出感兴趣目标(可以对应一个区域，也可对应多个区域)的技术和过程。,图像。

12、第七章 图像分割,讲解内容1.图像分割的概念与方法分类 2.边缘检测 3.Hough变换检测法 4.区域分割 5.区域生长 6.分裂合并法 目的1.掌握图像分割的概念和边缘检测的原理与方法2.掌握Hough变换检测直线原理,了解Hough变换检测曲线方法；3.掌握最简单图像区域分割,了解区域生长和分裂合并法,7.1 概述,图像分析的概念 对图像中感兴趣的目标进行检测和测量，以获得它们的客观信息，从而建立对图像的描述 图像分析系统的基本构成,预处理,图像分割,特征提取,对象识别,7.1 概述,图像分析的步骤 把图像分割成不同的区域或把不同的对象分开 找出分开。

13、图像分割方法综述,杨斐 2019/12/3,概念,图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。 现有的图像分割方法主要分以下几类：基于图像局部特征的图像分割方法、基于模型的图像分割方法。,基于图像局部特征的图像分割方法,基于图像局部特征的图像分割方法是根据图像局部区域中像元的特征来实现图像分割的方法。下面主要介绍下阈值分割法、边缘检测法、区域生长和特征空间聚类法。阈值分割法阈值分割是最古老的分割技术，也是最简单实用的。许多情况下，图像中。

14、模式识别,安子良上海应用技术学院机械工程学院 过程装备与控制教研室 2010年9月,图像分割的概念,图像分割是从图像中提取信息的技术 图像分析系统的基本构成,图像分割的概念 把图像分解成构成它的部件和对象的过程 有选择性地定位感兴趣对象在图像中的位置和范围,图像分割的概念,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,图像分割的概念,图像分割举例,图像分割的基本策略 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。

15、图像分割,主要内容,一 图像分割概述 二 阈值分割 三 边缘检测 四 区域分割,一、图像分割概述,图像分割是指通过某种方法，使得画 面场景中的目标物被分为不同的类别。 通常图像分割的实现方法是，将图像 分为“黑”、“白”两类，这两类分别代 表了两个不同的对象。 因为结果图像为二值图像，所以通常 又称图像分割为图像的二值化处理。,图像分割是比较困难的事情，原因是画面中的场景通常是复杂的，要找出两个模式特征的差异，并且可以对该差异进行数学描述都是比较难的。,1.图像分割的定义令集合R代表整个图像区域，对R的分割可看作将R分。

16、图像分割基础,2,图像分割,分割将图像细分为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：对所有的i和j，ij，有RiRj =；对i = 1,2,N，有P(Ri) = TRUE；对ij,有P(RiRj) = FALSE；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,3,图像分割,图像分割算法一般基于亮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。

17、第9讲 课 题 ：图像分割 目的要求：1.掌握图像分割的概念和边缘检测的原理与方法；2.掌握Hough变换检测直线原理,了解Hough变换检测曲线方法；3.掌握最简单图像区域分割,了解区域生长和分裂合并法。 重 点 ：图像分割的概念与方法分类 难 点 ：Hough变换检测直线原理 教学课时：4课时 教学方法：授课为主、鼓励课堂交流 本次课涉及的学术前沿：,1 概述,图像分析的概念 对图像中感兴趣的目标进行检测和测量，以获得它们的客观信息，从而建立对图像的描述 图像分析系统的基本构成,预处理,图像分割,特征提取,对象识别,低级,高级,1 概述,图像分。

18、印刷图像处理出版印刷与艺术设计学院制作：樊丽萍酋猖血宙烦煤夷镊天纹问腋蕾朵店铆毒撅抹佩衫敷执戎膛帘粗庐膘贫崭热图像分割-图像处理图像分割-图像处理* 2第五章 图像分割 亮度值的相似性。图像分割：将数字图像划分成互不相交的区域（连通集、群） 的过程。分割算法的原理基于： 亮度值的不连续性变化 ：以几何特征为基础分割区域以图像边缘为分割区域 “ 组装边界”生成边界线确定像素集合塘吃编枯氦紊糊淮渍扮骄摆训袖目夏丸汾揣牛阻鸳悉应穆沽柜撑轿添余跌图像分割-图像处理图像分割-图像处理* 3一、基于几何特征的图像分割1.规则。

19、图像分割,Image Segmentation,任务:,Segmentation subdivides an image into its constituent regions or objects.,实现:,分类器 (Classifier),依据: 特征 (Features)/属性 (Attributes),方法: 特征提取 (Feature extraction),图像空间,特征空间,困难:,特征空间的定义 分类器的设计,地位:,图像自动分析的基础,现状: 公认的图像处理难题,2009.Fall,2,LIST,图像空间,特征空间,分类空间,特征提取,分类器,2009.Fall,3,LIST,特征提取,Feature Extraction,特征空间,特征定义:,* 选择有利于分类的特征(有效特征),* 选择尽量多的有效特征,2009.Fal。