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国防科学技术大学:《数字图像处理与分析基础 Digital Image Processing and Analysis Theory》课程教学资源(PPT课件讲稿)第八章 图像分割与描述(图像分析基础 Image Analysis theory)8.1-8.2

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◼ 1、图像分割 ◼ 2、图像描述 8.1 图像分割 Image Segmentation ◼ 1、概述和分类 ◼ 2、基于灰度的分割技术 ◼ 3、基于梯度的分割技术 ◼ 4、彩色图像分割技术 ◼ 5、分割评价 8.2 图像描述 Image Description ◼ 1、概述和分类 ◼ 2、链码描绘子 ◼ 3、傅立叶描绘子 ◼ 4、矩
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ISBN7-5084-2930 新世纪电子信息与自动化系列课程改革教材电工程与自动化学 数容圈像程与分害础 第八章图像分割与描述 黄爱民安向京骆力 中国水利水电出版社 国防科学 技术大学 NaLlona! University of Defense Technology

数字图像处理与分析基础 第八章 图像分割与描述 ISBN 7-5084-2930 黄爱民 安向京 骆力 中国水利水电出版社 新世纪电子信息与自动化系列课程改革教材

第八章图像分析基础 Image Analysis theory 1、图像分割 2、图像描述 字园像处理与分析基

数字图像处理与分析基础 第八章 图像分析基础 Image Analysis theory ◼ 1、图像分割 ◼ 2、图像描述

8.1图像分割 Image Segmentation 1、概述和分类 2、基于灰度的分割技术 ■3、基于梯度的分割技术 4、彩色图像分割技术 5、分割评价 字园像处理与分析基

数字图像处理与分析基础 8.1 图像分割 Image Segmentation ◼ 1、概述和分类 ◼ 2、基于灰度的分割技术 ◼ 3、基于梯度的分割技术 ◼ 4、彩色图像分割技术 ◼ 5、分割评价

7.1.1概述与分类 General introduction and Classification 图像分量以及相互关系 ■图像分析与理解、自动景物分析、模式 识别 ■机器抽取信息 字园像处理与分析基

数字图像处理与分析基础 7.1.1 概述与分类 General Introduction and Classification ◼ 图像分量以及相互关系 ◼ 图像分析与理解、自动景物分析、模式 识别 ◼ 机器抽取信息

图像分割 定义:把图像中有意义的区域与背景分离开, 并按其不同的内涵将它们分割开。 “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( region)中的像素 是相邻的,就是说区域是像素的连通集。 “连通”( connectedness):在连通集的任 意两个像素间,存在一个完全由这个集合中 的元素构成的路径。同一区域中的任意两个 像素间至少存在一条连通路径。 字园像处理与分析基

数字图像处理与分析基础 图像分割 ◼ 定义:把图像中有意义的区域与背景分离开, 并按其不同的内涵将它们分割开。 ◼ “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(region)中的像素 是相邻的,就是说区域是像素的连通集。 ◼ “连通”(connectedness):在连通集的任 意两个像素间,存在一个完全由这个集合中 的元素构成的路径。同一区域中的任意两个 像素间至少存在一条连通路径

连通性有两种度量准则,如果只依据四邻域 (上下左右)确定连通,就称为4连通(four- connective!y),物体也被称为是4连通的。如 果依据八邻域(加上四个对角像素)确定连 通,就称为8连通( eight-connectivity)。在 同一类问题的处理中,应当采用一致的准则 通常8连通的结果误差小,与人的感觉更相近。 “同质”分割依据:灰度、颜色、纹理、灰度变化 分割结果以区域的边界坐标表示 字园像处理与分析基

数字图像处理与分析基础 。 连通性有两种度量准则,如果只依据四邻域 (上下左右)确定连通,就称为4连通(four￾connectivity),物体也被称为是4连通的。如 果依据八邻域(加上四个对角像素)确定连 通,就称为8连通(eight-connectivity)。在 同一类问题的处理中,应当采用一致的准则。 通常8连通的结果误差小,与人的感觉更相近。 “同质”分割依据:灰度、颜色、纹理、灰度变化 分割结果 以区域的边界坐标表示

[分割方法分类 从分割依据出发 o“相似性分割”就是将具有同一灰度级或纹理的像素聚集 在一起,形成图像中的不同区域。这种基于相似性原理的 方法常称为“基于区域相关的分割技术” o“非连续性分割”需要先检测图像的局部不连续性,然后 将它们连接起来形成边界,这些边界将图像分割成不同的 区域。这种基于不连续原理检测图像中物体边缘的方法也 称为“基于点相关的分割技术”。 o这两种方法具有互补性,一般来说在不同的场合需要不同 的方法,有时也将它们的处理结果相结合,以获得更好的 效果。 根据分割算法本身 阈值法、边缘检测法、匹配法等 字园像处理与分析基

数字图像处理与分析基础 分割方法分类 ◼ 从分割依据出发  “相似性分割”就是将具有同一灰度级或纹理的像素聚集 在一起,形成图像中的不同区域。这种基于相似性原理的 方法常称为“基于区域相关的分割技术”  “非连续性分割”需要先检测图像的局部不连续性,然后 将它们连接起来形成边界,这些边界将图像分割成不同的 区域。这种基于不连续原理检测图像中物体边缘的方法也 称为“基于点相关的分割技术”。  这两种方法具有互补性,一般来说在不同的场合需要不同 的方法,有时也将它们的处理结果相结合,以获得更好的 效果。 ◼ 根据分割算法本身  阈值法、边缘检测法、匹配法等

路 路 分割的两种方法(b) (00 分割结果 Al 对象 坐标点 A2 分割 A A1 A2 A3 BI C5 BB1 B2 B3 B4 C2 B B2 原 cC1 C2 C3 C4 C5 C4 B4 C3 图 B3 图像与分割结果的表示 y↓(0.511 (511,51l) 字园像处理乌分析基

数字图像处理与分析基础 路 (a) 路 路 (b) 分割的两种方法 A 分割 A1 A2 A3 C1 C2 C3 C4 C5 B1 B2 B3 B4 (0,0) (511,0) (511,511) (0,511) x y 原 图 对象 坐标点 A A1 A2 A3 B B1 B2 B3 B4 C C1 C2 C3 C4 C5 分割结果 图像与分割结果的表示

特征集 对象1 描述1 图像)分块 化 描述2 对象n 描述3 特征集 分块化和描述 字园像处理与分析基

数字图像处理与分析基础 图像 分块 化 对象1 对象n 特征集 特征集 描述1 描述2 描述3 分块化和描述

8.1.2基于灰度的分割 (区域相关技术) 两大类 o基于阈值分割的技术 o基于灰度均匀性的区域分裂——合并算法 阈值分割算法实施时各像素间无相关性,原图 像可以分成几部分同时进行分割,又称为并行 区域技术( Region- Based parallel Techniques)。 ■区域分裂——合并算法实施时,要利用像素间 的相关性,是一种串行区域技术 字园像处理与分析基

数字图像处理与分析基础 8.1.2基于灰度的分割 (区域相关技术) ◼ 两大类  基于阈值分割的技术  基于灰度均匀性的区域分裂——合并算法。 ◼ 阈值分割算法实施时各像素间无相关性,原图 像可以分成几部分同时进行分割,又称为并行 区域技术(Region-Based Parallel Techniques)。 ◼ 区域分裂——合并算法实施时,要利用像素间 的相关性,是一种串行区域技术

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