第七章图像分割 讲解内容 1.图像分割的概念与方法分类 2.边缘检测 ■3. Hough变换检测法 4.区域分割 5.区域生长 6.分裂合并法 目的 1.掌握图像分割的概念和边缘检测的原理与方法 2.掌握 Hough变换检测直线原理,了解 Hough变换检测曲线 方法; 3.掌握最简单图像区域分割,了解区域生长和分裂合并法
第七章 图像分割 讲解内容 1.图像分割的概念与方法分类 ◼ 2.边缘检测 ◼ 3.Hough变换检测法 ◼ 4.区域分割 ◼ 5.区域生长 ◼ 6.分裂合并法 目的 1.掌握图像分割的概念和边缘检测的原理与方法 2.掌握Hough变换检测直线原理,了解Hough变换检测曲线 方法； 3.掌握最简单图像区域分割,了解区域生长和分裂合并法
7.1概述 ■图像分析的概念 ■对图像中感兴趣的目标进行检测和测量,以获 得它们的客观信息,从而建立对图像的描述 图像分析系统的基本构成 预处理图像分割特征提取对象识别
7.1 概述 ◼ 图像分析的概念 ◼ 对图像中感兴趣的目标进行检测和测量，以获 得它们的客观信息，从而建立对图像的描述 ◼ 图像分析系统的基本构成 预处理 图像分割 特征提取 对象识别
7.1概述 图像分析的步骤 把图像分割成不同的区域或把不同的对象分开 找出分开的各区域的特征 识别图像中要找的对象或对图像进行分类 ■对不同区域进行描述或寻找出不同区域的相互 联系,进而找出相似结构或将相关区域连成 个有意义的结构
7.1 概述 ◼ 图像分析的步骤 ◼ 把图像分割成不同的区域或把不同的对象分开 ◼ 找出分开的各区域的特征 ◼ 识别图像中要找的对象或对图像进行分类 ◼ 对不同区域进行描述或寻找出不同区域的相互 联系，进而找出相似结构或将相关区域连成一 个有意义的结构
7.1概述 图像分割的概念 ■把图像分成互不重叠的区域并提取感兴趣目 标的技术 B842MI
7.1 概述 ◼ 图像分割的概念 ◼ 把图像分成互不重叠的区域并提取感兴趣目 标的技术
图像分割的定义 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, N N ∪R=R ②对所有的和,,有R∩R= ③对i=1,2,…,N,有P(R)=TRUE; ④对j有P(R∪R)= FALSE; ⑤对i=1,2,…,N,R是连通的区域。 其中P(R)是对所有在集合R中元素的逻辑谓词,代表空 集
图像分割的定义: 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： ① ； ②对所有的i和j，i≠j，有Ri∩Rj =φ； ③对i = 1,2,…,N，有P(Ri ) = TRUE； ④对i≠j,有P(Ri∪Rj ) = FALSE； ⑤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。 R R N i i = =1
7.1概述 图像分割的基本策略 ■分割算法基于灰度值的两个基本特性:不连 续性和相似性 检测图像像素灰度级的不连续性,找到点、 线(宽度为1)、边(不定宽度)。先找边, 后确定区域
7.1 概述 ◼ 图像分割的基本策略 ◼ 分割算法基于灰度值的两个基本特性：不连 续性和相似性 ◼ 检测图像像素灰度级的不连续性，找到点、 线（宽度为1）、边（不定宽度）。先找边， 后确定区域
7.1概述 图像分割的基本策略 ■检测图像像素的灰度值的相似性,通过选择 阈值,找到灰度值相似的区域,区域的外轮 廓就是对象的边
7.1 概述 ◼ 图像分割的基本策略 ◼ 检测图像像素的灰度值的相似性，通过选择 阈值，找到灰度值相似的区域，区域的外轮 廓就是对象的边
7.1概述 图像分割的方法 ■基于边缘的分割方法 先提取区域边界,再确定边界限定的区域 区域分割 确定每个像素的归属区域,从而形成一个区域图 区域生长 ■将属性接近的连通像素聚集成区域 ■分裂一合并分割 a综合利用前两种方法,既存在图像的划分,又有图 像的合并
7.1 概述 ◼ 图像分割的方法 ◼ 基于边缘的分割方法 ◼ 先提取区域边界，再确定边界限定的区域。 ◼ 区域分割 ◼ 确定每个像素的归属区域，从而形成一个区域图。 ◼ 区域生长 ◼ 将属性接近的连通像素聚集成区域 ◼ 分裂－合并分割 ◼ 综合利用前两种方法，既存在图像的划分，又有图 像的合并
分割对象 分割对象
分割对象 分割对象
7.2边缘检测算子 边缘的定义 图像中像素灰度有阶跃变化或屋顶变化的那 些像素的集合 边缘的分类 阶跃状 屋顶状
7.2 边缘检测算子 ◼ 边缘的定义： 图像中像素灰度有阶跃变化或屋顶变化的那 些像素的集合 ◼ 边缘的分类 ◼ 阶跃状 ◼ 屋顶状