【数字图像处理】图像分割(1)
图像分割定义
把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域,并提出感兴趣目标的技术和过程
图像分割概述
一幅图像通常是由代表物体的图案与背景组成,简称物体与背景
图像分割的本质:将图像按照区域内的一致性和区域间的不一致性进行分类的过程
阈值化
1:像素信息
pixval:像素灰度值的欧氏距离
impixel:返回被选择像素的灰度值
2:阈值化处理
阈值T(threshold)取两个峰值间的谷值
二值化处理:通过阈值化得到只有两个灰度值的2值图像
将灰度图像I转换为二值图像的格式:
去除背景:
3:阈值的确定
灰度直方图:表示灰度值 i 的像素在画面中有多少个,或者所占比例
确定阈值的方法:
【1】模态法:
取直方图的两峰间谷值作为阈值
【2】p参数法:
当已知物体占整个图像的比例为p%时,在直方图上从暗灰度一侧起(或者亮灰度一侧起)的累计像素数占总像素数p%的地方作为阈值
【3】自动阈值法1,迭代思想:
开始选择一个阈值作为初始估计值,然后按照某种策略不断改进该估计值,直到满足给定的准则为止
【4】自动阈值法2,最大类间方差法:
由某个阈值 t 将图像阈值化时,能使目标物体和背景两个像素类的类间方差最大的阈值被选为最佳阈值T
【5】双阈值法:
【6】多区域分割法:
图像包含两个以上的不同类型的区域,使用几个阈值来分割图像
【7】可变阈值:
预处理:通过均值滤波使直方图上的峰值钝化,谷值变明显
【8】其他方法:
区域生长法
区域生长:从满足检测准则的点(或者已知点)开始,在各个方向上把具有相似性质的像素集合起来构成一个区域
需要解决的问题:
算法实现步骤:
分裂合并法
基于四叉树的分裂合并法
主要步骤:
1)对图像中灰度级不同的区域,均分为四个子区域
2)如果相邻的子区域所有像素的灰度级相同,则将其合并
3)反复进行上两步操作,直至不再有新的分裂与合并为止。
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