Digital Image Processing and Pattern Recognition 第八章 图像分析 (Image Analysis)
Digital Image Processing and Pattern Recognition 第八章 图像分析 (Image Analysis)
Digital Image Processing and Pattern Recognition 第八章 图像分析 L.简介 Ⅱ.图像分割 Ⅱ.图像描述 IV纹理分析 V.中轴（中心线、骨架）描述 VI.图像配准
Digital Image Processing and Pattern Recognition 第八章 图像分析 I. 简介 II. 图像分割 III.图像描述 IV.纹理分析 V. 中轴（中心线、骨架）描述* VI.图像配准
Digital Image Processing and Pattern Recognition 第八章 图像分析 1.简介 1。定义： 用计算机和数学方法从图像中提取物体、 特征或信息的运算 2。应用： 凡是需要从图像中提取物体、特征或信 息的地方。 例如：染色体分类，人脸识别指纹识 别，车牌识别等
Digital Image Processing and Pattern Recognition 第八章 图像分析 I. 简介 1。定义： 用计算机和数学方法从图像中提取物体、 特征或信息的运算 2。应用： 凡是需要从图像中提取物体、特征或信 息的地方。 例如：染色体分类，人脸识别，指纹识 别，车牌识别等
Digital Image Processing and Pattern Recognition 第八章 图像分析 3.类型： 图像分割 ● 图像描述 ● 纹理分析 中轴（中心线、骨架）描述 图像配准
Digital Image Processing and Pattern Recognition 第八章 图像分析 3. 类型： • 图像分割 • 图像描述 • 纹理分析 • 中轴（中心线、骨架）描述 • 图像配准
Digital Image Processing and Pattern Recognition 第八章 图像分析 II.图像分割 1。定义 采用计算机技术在一幅图像中把目标（有用信 息)和背景（无用信息）分割开的运算。 2。灰度阈值分割 (1)单阈值分割（二值化) (2)多阈值分割（灰度分层） (3)半阈值分割（背景剪除）
Digital Image Processing and Pattern Recognition 第八章 图像分析 II. 图像分割 1。定义 采用计算机技术在一幅图像中把目标(有用信 息)和背景(无用信息)分割开的运算。 2。灰度阈值分割 (1) 单阈值分割（二值化） (2) 多阈值分割（灰度分层） (3) 半阈值分割(背景剪除)
Digital Image Processing and Pattern Recognition 第八章 图像分析 .图像分割 (1)单阈值分割（二值化） 假设图像已经归一化 Orherwbe 1讨f(xy)>=T T:阈值
Digital Image Processing and Pattern Recognition 第八章 图像分析 II. 图像分割 （1）单阈值分割（二值化） 假设图像已经归一化 T: 阈值 = = Otherwise if f x y T b x y 0 1 ( , ) ( , )
Digital Image Processing and Pattern Recognition 第八章 图像分析 单阈值分割例子： 原始图像 二值图像 8 0 3 阈值T=7 8 8 2 9 2 8 2
Digital Image Processing and Pattern Recognition 第八章 图像分析 单阈值分割例子： 1 2 8 1 0 3 9 9 9 2 8 9 10 9 8 2 9 9 9 1 2 2 8 3 2 0 0 1 0 0 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 0 1 0 0 阈值T=7 原始图像 二值图像
Digital Image Processing and Pattern Recognition 第八章 图像分析 C/C++程序实现： SingleThreshold(BYTE *data,int T,BYTE **binary) for (int i=0;i=T) binary[[j]=1;∥通常255 else binary]lj]=0t✉
Digital Image Processing and Pattern Recognition 第八章 图像分析 C/C++程序实现： SingleThreshold(BYTE ** data, int T, BYTE **binary) { for (int i=0;i=T) binary[i][j]=1; // 通常255 else binary[i][j]=0; }
T=50
T=150 T= 50
Digital Image Processing and Pattern Recognition 第八章 图像分析 (2)多阈值分割（灰度分层） 81fT<=∫(x,y)<T b(x,y)= 82fT2<=f(x,y)<T 0 Otherwise
Digital Image Processing and Pattern Recognition 第八章 图像分析 （2）多阈值分割（灰度分层） = = = Otherwise g if T f x y T g if T f x y T b x y 0 . ( , ) ( , ) ( , ) 2 2 3 1 1 2