图像阈值分割.ppt

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。

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,i≠j,有Ri∩Rj =φ;
对i = 1,2,…,N,有P(Ri) = TRUE;
对i≠j,有P(Ri∪Rj) = 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,φ代表空集。

把图像分解成构成它的部件和对象;
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—引言
从简到难,逐级分割
控制背景环境,降低分割难度
注意力集中在感兴趣的对象,缩小不相干图像成分的干扰。
图像分割—引言

提取轮廓
车牌定位
车牌识别
图像分割—引言
:
把像素按灰度划分到各个物体对应的
区域中去;
确定存在于区域间的边界;
先确定边缘像素点,然后将它们连接起来
构成所需的边界;
区域:像素的连通集
连通准则:
4-连通
8-连通
二、阈值分割
阈值分割简述
类间方差阈值分割
最大熵阈值分割
直方图阈值分割
模糊阈值分割
图像阈值分割是一种广泛应用的分割技术,利用图像中要提取的目标
物与其背景在灰度特性上的差异,把图像视为具有不同灰度级的两类区域
(目标和背景)的组合,选取一个合适的阈值,以确定图像中每个象素点应
该属于目标还是背景区域,从而产生相应的二值图像。
阈值分割法的特点是:适用于物体与背景有较强对比的情况,重要的
是背景或物体的灰度比较单一;而且总可以得到封闭且连通区域的边界。

设原始图像f(x,y),以一定的准则在f(x,y)中找出一个合适的灰度值,作为阈值t,则分割后的图像g(x,y),可由下式表示:
g(x,y)=
1 f(x,y)≥t
0 f(x,y)<t
g(x,y)=
1 f(x,y)≤t
0 f(x,y)>t
或