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1、1第七章第七章 图像分割图像分割2图像分割图像分割图图像像图像分割是图像识别和图像理解的基本前提步骤，图像分割质量的好坏图像分割是图像识别和图像理解的基本前提步骤，图像分割质量的好坏直接影响后续图像处理的效果。直接影响后续图像处理的效果。3图像分割图像分割图像分割是指将一幅图像分解为若干互不交叠的、有意义图像分割是指将一幅图像分解为若干互不交叠的、有意义的、具有相同性质的区域。的、具有相同性质的区域。4图像分割图像分割图像分割算法一般是基于亮度值的两个基本特性之一图像分割算法一般是基于亮度值的两个基本特性之一:不连不连续性续性和和相似性相似性.57.37.3 门限处理门限处理(阈值分割阈值分割
2、)特点：特点：直观性直观性易于实现易于实现封闭而连通的边界（不交叠区域）封闭而连通的边界（不交叠区域）6以一定的图像模型为依托以一定的图像模型为依托。最常用的图像模型是最常用的图像模型是假设图由具有单峰灰度分布的目标和背景组成。假设图由具有单峰灰度分布的目标和背景组成。内部像素灰度分布高度相关。内部像素灰度分布高度相关。之间灰度值存在较大差异。之间灰度值存在较大差异。7上上图图(a)为一幅图像的灰度级直方图为一幅图像的灰度级直方图,其由亮的对象和暗的背景组成其由亮的对象和暗的背景组成.对象和背景的灰度级形成两个不同的模式对象和背景的灰度级形成两个不同的模式.选择一个选择一个门限值门限值T,可以
3、可以将这些模式分开将这些模式分开.(b)包含包含3个模式个模式.(a)(a)单一门限单一门限 (b)(b)多门限进行分割的灰度级直方图多门限进行分割的灰度级直方图81 ,0 ,f x yTg x yf x yT如果如果对象点对象点背景点背景点9kkTjifTKkkjig),(;,.,1,0),(1如果图像中有多个灰度值不同的区域，可以选如果图像中有多个灰度值不同的区域，可以选择一系列的阈值以将每个像素分到合适的类别中择一系列的阈值以将每个像素分到合适的类别中去去。101112 13在无人介入的情况下自动选取阈值是大部分应用的基本要在无人介入的情况下自动选取阈值是大部分应用的基本要求求,自动阈值
4、法通常使用灰度直方图来分析图像中灰度值的自动阈值法通常使用灰度直方图来分析图像中灰度值的分布分布,结合特定的应用领域知识来选取合适的阈值结合特定的应用领域知识来选取合适的阈值.1415101210,iiiiLTiii TiTLiii Tiininnn1121()2iT迭代式阈值选择的基本步骤如下迭代式阈值选择的基本步骤如下:适用于背景和适用于背景和对象在图像中对象在图像中占据的面积相占据的面积相近的情况近的情况.1617(a)原图原图(b)图像的直方图图像的直方图(c)通过用迭代估计的门通过用迭代估计的门限对图像进行分割限对图像进行分割的结果的结果181920 2122232425 26 27 28
