数字图像处理图像分割实用教案.pptx

图像分析：（也叫景物分析或图像理解）
可看作是一种描述过程，主要研究用自动或半自动装置和系统，从图像中提取有用测度，数据或信息(xìnxī)生成非图的描述或表示。
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。
（简单而又难于实现的最基础的识别工作。人的视觉系统对图像分割是十分复杂的，也是相当有效的。但分割原理和模型都未搞清楚。）
第五章 图像(tú xiànɡ)的分割与描述
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阈值分割
边缘检测(jiǎn cè)
区域分割
Hough变换
近邻法分割
基于动态聚类的分割
基于神经网络的分割
其它分割方法
第五章 图像(tú xiànɡ)的分割
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非理想情况，各段的分界不明显，
3种误差 a）增加(zēngjiā)了新的区域，b）失去了原有的区域，
c）区域分割边界定位不准确
动态门限：把图像分成子图像，子图像做直方图，再定不
同的门限
阈值(yù zhí)分割
1 阈值(yù zhí)分割原理
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T
q(z)
p(z)
z
p
o
假设图像中目标及背景的灰度为正态分布，其灰度分布概率密度函数分别(fēnbié)p(z), q(z).设对象物占整体图像的比例为t，此时整体图像的灰度概率密度由下式决定
现在用阈值T分开(fēn kāi)：当z>T 时为背景，反之则是对象物。
目标和背景(bèijǐng)概率密度分布
2 阈值的选取
最小误差阈值选取法
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求上式最小值时的T，便是阈值(yù zhí).即对上式求微分
该方法(fāngfǎ)必须用两个已知正态分布的曲线合成来近似直方图的分布，还要给定两个正态分布合成的比例t, 实现起来比较复杂
把背景(bèijǐng)误认为对象物的概率:
把对象物误认为背景(bèijǐng)的概率:
错误区分的概率:
根据假设，当t, p(z), q(z) 已知时，可求解阈值T.
最小误差阈值选取法
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也叫大津阈值,把直方图在某一阈值处分割成两组，当被分成的两组间方差为最大时，决定阈值。设一幅图像的灰度值为1~m级，灰度值i的像素数为ni，则像素总数为
，各值的概率 ，用T将其分成两组C0={1~T}和C1={T+1~m}，各组产生的概率如下：
最大方差阈值(yù zhí)选取法
C0产生(chǎnshēng)的概率为：
C1产生(chǎnshēng)的概率为：
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两组间的方差(fānɡ chà)：
从1~m之间改变(gǎibiàn)T，求上式为最大值时的T，既是最大方差阈值
最大方差(fānɡ chà)阈值选取法
C0的平均值：
C1的平均值：
是整体图像的灰度平均值
其中,
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实现过程: 从T从1~m逐一改变,每变一次,对应一个 ， 具有(jùyǒu)最大 的T即是最佳阈值.
讨论：
* 此方法可操作性强；
* 无论图像有无双峰都可得到较满意结果；
* 局部图像二值化效果更好
* 可推广到双阈值图像分割
最大方差阈值(yù zhí)选取法
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可以将最大方差(fānɡ chà)阈值推广到双阈值分割,根据上面的公式推广为:
最大方差阈值(yù zhí)选取法
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如:目标(mùbiāo)占整幅图像面积百分比
概率统计(tǒngjì)的阈值选取法
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