图像处理技术:数字图像分割 ------ 图像分割、边界分割(边缘检测)、区域分割

图像处理技术 相关知识目录(顺序):

  1. 图像处理技术Digital Image Processing:导论 —– 初始图像 – slowlydance2me – 博客园 (cnblogs.com)
  2. 图像处理技术:导论 —– 图像工程 – slowlydance2me – 博客园 (cnblogs.com)
  3. 图像处理技术: 导论 —– 图像处理系统 – slowlydance2me – 博客园 (cnblogs.com)
  4. 图像处理技术:MATLAB介绍 —– 工作环境 – slowlydance2me – 博客园 (cnblogs.com)
  5. 图像处理技术:图像获取 —– 三、MATLAB基础知识 – slowlydance2me – 博客园 (cnblogs.com)
  6. 图像处理技术:图像获取 —– 图像获取过程以及相关函数 – slowlydance2me – 博客园 (cnblogs.com)
  7. 图像处理技术:图像变换 —– 算数运算 与 集合变换 – slowlydance2me – 博客园 (cnblogs.com)
  8. 图像处理技术:图像变换 —— 形态学变换 – slowlydance2me – 博客园 (cnblogs.com)
  9. 图像处理技术:图像变换 —– 霍夫变换hough (局部特征检测) – slowlydance2me – 博客园 (cnblogs.com)
  10. 图像处理结束: 图像变化 —– 傅里叶变换 FT / FFT (空间域转频率域 灰度函数转频率函数) – slowlydance2me – 博客园 (cnblogs.com)
  11. 图像处理技术:图像变换 —- 离散余弦变换 DCT (图像压缩 低频) – slowlydance2me – 博客园 (cnblogs.com)
  12. 图像处理技术: 数字图像增强 —– 一、图像空域增强 – slowlydance2me – 博客园 (cnblogs.com)
  13. 图像处理技术:数字图像增强 —– 图像频域增强 DFT – slowlydance2me – 博客园 (cnblogs.com)
  14. 图像处理技术:数字图像复原 —– 图像退化/复原、图像噪声、图像空域/频域恢复技术 – slowlydance2me – 博客园 (cnblogs.com)
  15. 图像处理技术:数字图像压缩 —– 图像冗余、无损压缩、有损压缩、图像压缩标准 – slowlydance2me – 博客园 (cnblogs.com)
  16. 图像处理技术:数字图像分割 —— 图像分割、边界分割(边缘检测)、区域分割 – slowlydance2me – 博客园 (cnblogs.com)

一、图像分割概述

• 定义

  是指根据灰度、彩色、空间纹理、几何形状等特征把图像划分 成若干个互不相交的区域,使得这些特征在
同一区域内表现出
一致
性或相似性,而在
不同区域间表现出明显的不同   分割出来的区域应该同时满足:

(1)分割出来的图像区域的均匀性和连通性。


均匀性是指该区城中的所有像素点都满足基于灰度、纹理、彩 色等特征的某种相似性准则; •
连通性是指该区城内存在连接任意两点的路径。  

(2)相邻分割区域之间针对选定的某种差异显著性

(3)分割区域边界应该规整,同时保证边缘的空间定位精度。

 

图像分割的特点:

• 是图像处理中最困难的问题之一;

• 是图像分析的第一步,是计算机视觉的基础,是图像理解的重要组成部分;

• 被认为是计算机视觉中的一个“瓶颈”;

• 虽然没有通用方法,但是对其一般性规律形成基本共识,产生了相当多的研 究成果和方法。

• 分类

根据图像分割原理分类:

• 原理:图像区域内部的像素一般具有灰度相似性,而在区域之间的边界上一 般具有灰度不连续性。据此分为: − 利用区域间灰度不连续性的
边界方法: − 利用区域内灰度相似性的基于
区域的算法:  

根据分割过程中处理策略分类:


并行算法:计算速度比较快 −
串行算法:对噪声的抵抗力比较强

二、边界分割技术

• 边缘检测

边缘:

• 各类图像中,由于不同物体对电磁波的反射特性不同,在物体与背景、不同 物体的
交接处,图像的
灰度将发生明显的变化,在图像中产生了边缘。 边缘检测: • 利用灰度的变化信息检测物体边缘,得到物体的轮廓,实现图像分割。 • 边缘检测是所有基于边界的分割方式的第一步。  

边缘检测步骤

① 需要先去噪,进行图像平滑处理 • 平滑模板 • 中值滤波 ② 检测边缘点:从图像提取边缘候选点 • 边缘检测算子 ③ 边缘定位:从边缘候选点中筛选。 • 阈值化处

• 微分算子

① 梯度对应一阶导数,梯度算子是一阶导数算子 • Roberts 算子 • Prewitt算子 • Sobel算子 ② 二阶导数算子: • LoG算子  
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Roberts边缘检测算子是一种利用局部差分算子寻找边缘的算子

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Prewitt算子对于噪声较小的阶跃形边界的提取非常有效。

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Sobel 算子具有一定的噪声抑制能力,检测效果较为理想,但所得边缘较粗,至少为两像素。

 

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拉普拉斯算子是无方向性的算子,它比前面几个梯度算子的计算量要小

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三、区域分割技术

• 原理与分类

基于阈值选取的图像分割方法

• 是提取
目标物体与背景在灰度上的
差异,把图像分为具有不同灰度级的目标 区域和背景区域的组合。 • 阈值法计算较为简单,并且可以用封闭和连通的边界定义不交叠的区域,是 图像分割中最有效且实用的技术之一。 • 根据获取最优分割阈值的途径可以把阈值法分为

• 全局阙值法

• 动态阈值法

• 局部阈值法等

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影响波谷特性的关键因素(重要性由大到小):

① 波峰间的间隔:波峰离得越远,分隔这些模式的机会越好;

② 图像中的噪声内容:噪声越大,模式越宽; ③ 目标和背景的相对大小; ④ 光源的均匀性; ⑤ 图像反射性质的均匀性

峰谷法:

• 优点:峰谷法直接利用图像的灰度直方图,实现简单,运算量也小

• 缺点:不适用于两峰值相差极大,有宽且平谷底的图像

 

 

• 全局阈值

迭代算法

• 是一种全局阈值二值化方法。

• 该方法首先选取一初始阈值

其值取为图像的最大灰度值与最小灰度值的均值,根据该阈值将图像二值化为目标与背景,

• 然后以目标和背景的平均期望值作为新的阈值,对图像重新二值化

• 如此不断迭代

• 当阈值不再变化时,停止迭代。

一般迭代几次后即可达到稳定状态。

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    原文作者:slowlydance2me
    原文地址: https://www.cnblogs.com/slowlydance2me/p/16916491.html
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