文档介绍：第七章
图像分割
概述
图像处理的重要任务就是对图像中的对象进行分析和理解。
在图像分析中,输出的结果是对图像的描述、分类或其他的某种结论。
图像分析主要包括以下几部分内容:
(1)把图像分割成不同的区域,或把不同的目标分开(分割)。即把图像分成互不重叠的区域并提取出感兴趣目标。
(2)找出各个区域的特征(特征提取)。
(3)识别图像中的内容,或对图像进行分类(识别与分类)。
(4)给出结论(描述、分类或其他的结论)。
典型的图像分析和理解的系统:
系统分为图像输入、预处理、图像分割(image segmentation)、图像识别、结构句法分析。
图像分析系统
分割结果中同一个子区域内的像素应当是连通的
同一个子区域内的任两个像素在该子区域内互相连通。
图像分割
相似性检测
不连续性检测
区域分割
阈值分割
区域分裂与合并
自适应
边界分割
边缘检测
边缘跟踪
Hough变换
图像分割算法
像素的邻域和连通性
1. 4邻域
对一个坐标为的像素p,它可以有两个水平和两个垂直的近邻像素。它们的坐标分别是
这四个像素称为p 的4邻域。
互为4邻域的像素又称为4连通的。
2. 8邻域
取像素p四周的8个点作为相链接的邻域点,除掉p本身外,剩下的8个点就是p的8邻域。
互为8邻域的像素又称为8连通的。
目标和背景的连通性定义必须取不同,否则会引起矛盾。
目标和背景连通性
【】根据4/8连通准则在二值图像中判断目标。
解:应用函数bwlabel可以根据4连通或8连通准则,在给定的二值图像矩阵BW中寻找目标。MATLAB程序:
BW = [1 1 1 0 0 0 0 0;
1 1 1 0 1 1 0 0;
1 1 1 0 1 1 0 0;
1 1 1 0 0 0 1 0;
1 1 1 0 0 0 1 0;
1 1 1 0 0 0 1 0;
1 1 1 0 0 1 1 0;
1 1 1 0 0 0 0 0]; %给定的二值图像矩阵
L4 = bwlabel(BW,4) %根据4连通准则判定目标
L8 = bwlabel(BW,8) %根据8连通准则判定目标
根据4连通准则,得到的目标是3个:
L4 = 1 1 1 0 0 0 0 0
1 1 1 0 2 2 0 0
1 1 1 0 2 2 0 0
1 1 1 0 0 0 3 0
1 1 1 0 0 0 3 0
1 1 1 0 0 0 3 0
1 1 1 0 0 3 3 0
1 1 1 0 0 0 0 0
根据8连通准则,得到目标是2个:
L8 =1 1 1 0 0 0 0 0
1 1 1 0 2 2 0 0
1 1 1 0 2 2 0 0
1 1 1 0 0 0 2 0
1 1 1 0 0 0 2 0
1 1 1 0 0 0 2 0
1 1 1 0 0 2 2 0
1 1 1 0 0 0 0 0
图像的阈值分割技术
灰度阈值分割方法。
若图像中目标和背景具有不同的灰度集合,且两个灰度集合可用一个灰度级阈值T进行分割。
这样就可以用阈值分割灰度级的方法在图像中分割出目标区域与背景区域。
设图像为,其灰度集范围是[0,L],在0和L之间选择一个合适的灰度阈值T。
图像分割方法可由下式描述:
这样得到的是一幅二值图像。
。
(a)是原图
(b)是对应的直方图
(c)是选择分割阈值为110的结果图。
()