DIP-8图像分割和识别ppt课件

1、郗郗 润润 平平办办 公公 室室: 计算机学院计算机学院217室室电子邮件电子邮件: xirunping126电电 话话:第一部分：数字图像基础l数字图像处理概述l数字图像基础知识l数字图像处理基本方法与变换基础l第二部分：数字图像处理重要内容l图像的增强l图像的复原l图像的编码与压缩l图像分割与识别 形态学图像处理 图象获取图像处理图像分割分析理解解释或描述统计结构匹配变换加强去噪平衡复原压缩特征抽取图像理解图像识别图像分析光电变换数字化可见光红外紫外X射线SAR 空域特征变换域特征边缘和边界形状特征矩特征纹理特征模板匹配阈值边界检测聚类四叉树纹理匹配图象分割不连

2、续性检测灰度相似性检测：孤立点组成线组成边界阈值分割l模板匹配模板匹配l区域生长区域生长l区域分裂与合并区域分裂与合并基于点相关的分割技术基于区域相关的分割技术1( , )( , )0if f x yTg x yelse基于点相关的分割技术 不同阈值的效果不同阈值的效果 依赖像素的阈值选择依赖像素的阈值选择直方图直方图 5. 24,T为止为止图象的边缘对人的视觉有重要意义，人判别物体很大程度依赖边缘。不同的图象对象灰度不同，边界处一般有明显得边缘，利用此特征可以分割图象。通常的方法是先通过边缘算子找到图象中可能的边缘点，再把这些点连接起来形成封闭的边界。由于边界本身的不连续性并不象想象的好，因

3、而，图象分割的问题也不象看起来那么简单。 l边缘检测是所有基于边界分割方法的第一步利用灰度值不连续性）l几种边缘l阶梯状l脉冲状l屋顶状l梯度算子l拉普拉斯算子1111101101101111000111101202101121000121010141010111181111l综合正交算子1100011dd0110110dd1010101dddd1010101010101010121242121101000101212141212对称梯度波纹边缘子空间基直线子空间基直线拉普拉斯l提出原因：l由噪音时，各种算子得到的边缘像素常是孤立的或分小段连续的，需要连接起来。l可连接的条件：l梯度的幅度l梯

4、度的方向xyTTyxGGyxyfxfGGyxfarctan),(,),(21),(),(),(),(TtsyxTtsfyxf,即将那些预定义属性类似于种子的邻域像即将那些预定义属性类似于种子的邻域像素附加到每个种子上素附加到每个种子上(如指定的灰度级或如指定的灰度级或颜色颜色)，邻域像素以相同的方式向外生长，邻域像素以相同的方式向外生长l点目标模板线目标模板l边缘模板121000121101202101111181111111222111112121211121-1211-21211-1211-12,即将那些预定义属性类似于种子的邻域像即将那些预定义属性类似于种子的邻域像素附加到每个种子上素附

5、加到每个种子上(如指定的灰度级或如指定的灰度级或颜色颜色)，邻域像素以相同的方式向外生长，邻域像素以相同的方式向外生长05010015020025001000200030004000T 05010015020025001000200030004000T 05010015020025001000200030004000T 基于边缘的图象分割：寻找区域之间的边界基于区域的图象分割：直接创建区域基于边缘的方法得到的结果通常不会与区域生长方法得到的分割完全一致。二种方法结合，会是一个好办法。区域生长的方法在噪声干扰、边缘不易提取的情况下，效果更好。区域内部的一致性描述是区域生长法的基本准则。包括：灰度

6、、颜色、纹理、形状等。常用特征：常用特征：幅度特征灰度特征）幅度特征灰度特征）统计特征直方图、均值、方差、能量等）统计特征直方图、均值、方差、能量等）变换系数特征傅里叶变换、变换系数特征傅里叶变换、Gabor、小波、小波、DCT变换等）变换等） 边界特征边界特征彩色边界特征彩色边界特征010203040500102030405060Frequency (Hz)Mag. of Fourier transform00.20.40.60.81-2.5-2-1.5-1-0.500.511.522.5Time (seconds)Time waveform22222()2(cossin)22,2( , )vvuvukxyi k xk yvu vkgx yeee2,( )( )()u vu vJxI x gxx d x(a)(b)OOOf (t)f (t)f (t)tttf (t)(t)；scale1f (t)(2t)；scale0.5f (t)(4t)；scale0.25*1*1*1*1(0,1,.,-1)jjhjjvjjdjjCHC HDGC HjJDHC GDGC GJ为分解层数，h，v，d分别表示水平、垂直和对角分量101()()MTiiiCxxMjjjCuu12.0mTyU X( )TBTWw S wJ w