《图象分割方法》课件

图像分割方法图像分割是计算机视觉领域中的一个基本问题，它将图像分解成多个语义上有意义的区域。DH投稿人：DingJunHong课程大纲图像分割概述图像分割定义和应用场景介绍。主要分割方法基于阈值、边缘、区域、纹理等方法。常见分割算法区域生长、分水岭、图像金字塔、神经网络等算法。分割算法评价精确度、完整性、效率等评估指标。分割方法概述定义图像分割是将图像分成若干个具有不同特征的区域的过程。目标识别图像中的目标物体，并将其从背景中分离出来。应用图像分割在图像处理、计算机视觉、机器学习等领域具有广泛应用。分类基于阈值、边缘、区域、形状、纹理、知识、神经网络等方法。基于阈值的分割灰度阈值将图像中每个像素的灰度值与设定的阈值比较，大于阈值的像素设置为白色，小于阈值的像素设置为黑色。彩色阈值根据颜色空间模型设定阈值范围，将图像中符合阈值范围的像素设置为目标颜色，其余像素设置为背景颜色。边缘检测分割边缘检测概述边缘检测是指识别图像中亮度或颜色发生明显变化的像素点，这些点通常对应着物体边界。边缘检测是图像分割的一种重要方法，可以用于提取图像中的目标轮廓和细节信息。常用边缘检测算子常用的边缘检测算子包括Sobel算子、Prewitt算子、Laplacian算子以及Canny算子等。这些算子利用图像像素的梯度信息来识别边缘，不同的算子在检测不同类型边缘时具有不同的优势。区域生长分割1种子点从图像中选择一个种子点，并根据其灰度值、颜色、纹理等特征进行扩展。2生长规则定义生长规则，例如，如果像素与种子点的特征相似，则将其合并到区域中。3区域合并重复生长过程，直到不再有符合生长规则的像素为止，最终形成一个完整的区域。分水岭分割水流模拟将图像看作地形，灰度值代表海拔高度。从低谷开始模拟水流，最终汇聚到峰顶。边界提取水流汇聚点形成分水岭线，即目标对象的边界。图像分割分水岭线将图像分割成多个区域，每个区域对应一个目标对象。图像金字塔图像金字塔是图像处理中一种重要的技术，用于在不同分辨率下分析图像。它通过对图像进行逐层降采样，生成一系列大小不同的图像，这些图像就像金字塔一样，从顶层到底层，分辨率逐渐降低。图像金字塔可以用于图像分割、边缘检测、特征提取等任务。多分辨率分割图像金字塔将图像分解为不同分辨率的多个层级，形成图像金字塔。细节识别在不同分辨率下，分割算法可以更有效地识别图像中的细节。合并结果将不同分辨率下的分割结果合并，得到最终的分割结果。基于知识的分割11.先验知识利用关于图像内容或目标的先验知识，例如形状、纹理、颜色等，来指导分割过程。22.专家系统建立专家系统，将人类专家的知识和经验融入到分割算法中，提高分割精度和效率。33.训练样本通过训练样本学习目标特征，构建分类器，用于识别图像中的不同目标区域，从而实现分割。44.应用场景适用于需要利用先验知识或领域知识的分割任务，例如医学图像分割、遥感图像分割等。神经网络分割卷积神经网络CNN通过多层卷积和池化操作，提取图像特征，用于目标识别和分割。循环神经网络RNN擅长处理序列数据，可用于分割视频中的动态物体，如移动车辆。生成对抗网络GAN通过生成器和判别器对抗学习，生成逼真的图像，用于分割图像中的复杂物体。分割算法评价分割算法评估是衡量算法性能的关键步骤。评价指标可以帮助选择最适合特定应用的算法。常见的指标包括精度、召回率、F1值和运行时间。精度衡量正确分割的像素数量，召回率衡量被正确分割的像素数量。F1值综合考虑精度和召回率，运行时间衡量算法处理图像所需的时间。此外，主观评价也是重要的，例如，观察分割结果是否符合预期。90%精度正确分割的像素数量80%召回率被正确分割的像素数量0.8F1值综合考虑精度和召回率100ms运行时间处理图像所需的时间图像预处理噪声消除图像预处理是图像分割的基础，能提高分割效率。直方图均衡化噪声消除能去除图像中的随机噪声，改善图像质量。对比度增强直方图均衡化能提高图像对比度，增强图像细节。边缘检测对比度增强能突出图像边缘信息，方便分割操作。图像增强边缘检测能提取图像边缘，为后续分割提供基础。噪声消除噪声类型图像噪声通常分为加性噪声、乘性噪声、脉冲噪声等。加性噪声是叠加在原始图像上的噪声，乘性噪声是与原始图像信号相乘的噪声，脉冲噪声是随机出现的孤立像素。常见方法常用的噪声消除方法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波、维纳滤波等。这些方法通过对图像进行平滑处理，来去除随机噪声，从而提高图像质量。直方图均衡化11.均衡化提高图像的对比度，使其更易于识别和分析。22.直方图图像像素灰度值分布的统计表示，反映像素值出现的频率。33.均匀化通过调整像素值，使直方图趋于平坦，提高图像整体对比度。44.应用图像增强、特征提取、图像识别等领域。对比度增强增强图像细节对比度增强可以突出图像中的暗部和亮部，使图像细节更加清晰可见。提高图像清晰度增强对比度可以改善图像的清晰度，使图像更加锐利。改善图像视觉效果增强对比度可以提高图像的视觉效果，使其更具吸引力。边缘检测边缘检测边缘是图像中灰度值发生突变的像素点集合，是图像的重要特征。边缘检测算法通过检测图像灰度值的梯度变化来识别边缘。常见边缘检测算子Sobel算子，Prewitt算子，Laplacian算子，Canny算子。这些算子通过对图像进行卷积运算来提取边缘信息。图像增强图像增强方法图像增强方法可以通过提高图像的对比度、锐度和清晰度来改善图像质量。图像增强技术直方图均衡化对比度增强边缘检测图像增强应用图像增强技术广泛应用于医学影像、遥感图像和机器视觉等领域。基于阈值分割简单易行阈值分割是一种简单易行的图像分割方法，它基于图像灰度值的分布，将图像像素分为前景和背景两部分。直方图分析阈值分割通常需要对图像的直方图进行分析，以确定最佳的分割阈值。全局阈值全局阈值是指对整幅图像使用一个固定的阈值，这种方法适用于灰度值分布比较均匀的图像。局部阈值局部阈值是指对图像的不同区域使用不同的阈值，这种方法适用于灰度值分布不均匀的图像。区域增长分割11.种子点区域增长分割算法从图像中的一个或多个种子点开始，并根据预定义的条件将相邻像素合并到生长区域。22.相似性度量算法使用像素之间的相似性度量，例如灰度值、颜色或纹理特征，来决定哪些像素应该被合并到生长区域。33.停止条件区域增长过程继续进行，直到满足特定的停止条件，例如区域大小、形状或达到图像边界。区域合并分割从像素开始将图像中的像素进行分组，每个像素都属于一个特定的区域。基于相似性合并相邻的像素，如果它们具有相似的属性，例如颜色、纹理或亮度。逐渐合并通过迭代地合并相邻的区域，直到满足特定的停止条件。常见应用广泛用于图像分割、图像分析和目标识别等领域。分水岭分割基本原理将图像视为地形图，灰度值高的地方为山峰，低的地方为山谷。从各个局部最小值点出发，模拟水流汇聚过程，形成分水岭。分割过程在图像的每个局部最小值点周围生成一个水滴，水滴向周围扩散，遇到障碍物或其他水滴时停止。水滴之间的边界就是分水岭。图像金字塔分割多尺度分析图像金字塔构建不同分辨率图像，从原始图像中提取多尺度信息。层次结构金字塔层级结构，不同分辨率图像相互关联，有利于识别不同尺度目标。特征提取不同尺度图像应用不同滤波器，提取图像特征，例如边缘、纹理等。基于边缘的分割边缘检测算法边缘检测算法是基于图像边缘信息进行分割的重要方法，通过检测图像梯度变化来识别边缘，如Sobel算子、Canny算子等。边缘连接边缘连接算法将检测到的边缘点连接成完整的边缘轮廓，通常使用霍夫变换或形态学操作。轮廓提取提取完整边缘轮廓后，可以进一步提取图像中的目标轮廓，用于识别和分析图像中的目标物体。基于区域的分割区域生长从种子点开始，将具有相似特征的像素逐步合并到区域中，直到满足预设的条件为止。区域合并将图像划分为多个小的区域，并根据特征相似度合并相邻的区域，直到达到目标数量。区域分裂将图像初始划分成多个区域，然后将不满足特定条件的区域进行分裂，直至满足要求。区域融合将具有相似特征的区域进行合并，从而减少区域的数量，提升分割效率。基于形状的分割形态学操作形态学操作，例如膨胀和腐蚀，用于提取目标形状特征。可以通过形态学操作来去除噪声、填补孔洞并提取目标轮廓。几何特征提取提取目标的几何特征，例如面积、周长、形状因子等。这些特征可用于区分不同形状的目标，进行分割。基于纹理的分割纹理特征纹理是指图像中局部区域的重复模式。统计特征利用纹理特征统计量进行分割。模型匹配根据纹理模型进行匹配分割。基于知识的分割11.先验知识利用图像的先验知识，例如目标的形状、纹理、颜色等，指导分割过程。22.模型训练训练一个模型来学习先验知识，并将其应用于分割任务。33.分割结果利用模型和先验知识，进行图像分割，并获得更准确的结果。44.应用领域在医学图像、遥感图像等领域，可以提高分割精度。基于神经网络的分割神经网络方法利用神经网络学习图像特征，实现像素分类分割过程网络学习图像特征，输出每个像素的类别标签深度学习模型卷积神经网络，自动学习图像特征