11图像分割-阈值分割.ppt

光电图像处理 ----图像分割
张昊
******@tju.
主要内容
图像分割的定义
图像分割的意义
灰度阈值分割
直接阈值分割
最小误判概率(最佳阈值)
最大类间方差(Otsu)
区域增长
减背景
分水岭算法
图像分割的定义
定义:把图像细分为有意义的区域。
区域:是图像中相邻的具有类似性质的点组成的集合。同一区域中的像素是连通的。
连通:同一个连通区域内任意两个像素之间,至少存在一个由这个区域内的像素连接的路径。
连通
非连通
图像分割的集合解释
图像可以看做是由像素组成的有序集合。图像分割是将此集合按某种规则划分为若干子集。
一般地说,这些子集满足五个特性
图像分割的作用
图像分割在图像处理中的作用和意义
图像分割简化或改变图像的表示形式,使得图像更容易理解和分析,是从图像处理到图像分析、图像理解和机器视觉的重要桥梁。许多图像理解和分析方法都是以图像分割为前提的。
图像理解
图像分析
狭义图像处理
目标识别
图像描述
图像分割
图像处理
图像分割实例
如何从图像中,特别是复杂图像中分割或检测出目标,是图像分割的主要任务,也是图像和视觉研究中最困难的问题之一。
魔棒
遥感图像分割
图像分割实例
细胞分割
心血管三维重建
图像分割中人眼视觉的优越性
人眼视觉的优越性
阈值分割
利用图像中要提取的目标区域与其背景在灰度特性上的差异,把图像看作具有不同灰度级的两类区域(目标区域和背景区域)的组合,选取一个比较合理的阈值,以确定图像中每个像素点应该属于目标区域还是背景区域,从而产生相应的二值图像(0/1或0/255)。
一般把感兴趣的区域或目标叫做前景(foreground),在分割后的图像中常用白色表示。其他部分称为背景(background),用黑色表示。图像分割也可以看做一个二值化过程。