圖像分割課件

目的圖像分割是指通過某種方法，使得畫面場景被分為“目標物”及“非目標物”兩類,即將圖像的像素變換為黑、白兩種。因為結(jié)果圖像為二值圖像，所以通常又稱圖像分割為圖像的二值化處理。第二章圖像分割第二章圖像分割2.1圖像分割基礎(chǔ)

2.1.1

二值圖像的分析2.1.2

邊緣檢測法2.1.3灰度分布閾值法2.1.4

區(qū)域提取法2.2特色分割算法

2.2.1SUSAN檢測算子

2.2.2主動輪廓模型

2.2.3特色閾值提取2.1.1二值圖像分析

經(jīng)過圖像分割之后，獲得了目標物與非目標物兩種不同的對象。但是提取出的目標物存在以下的問題：1）提取的目標中存在偽目標物；2）多個目標物中，存在粘連或者是斷裂；3）多個目標物存在形態(tài)的不同。二值圖像分析的目的二值圖像的分析首先是區(qū)分所提取出的不同的目標物，之后，對不同的目標物特征差異進行描述與計算，最后獲得所需要的分析結(jié)果。

二值圖像分析的基本概念連接連通域

多個目標物的情況為討論方便起見，這里，假設(shè)目標為黑色，背景為白色。連接四連接：當前像素為黑，其四個近鄰像素中至少有一個為黑；八連接：當前像素為黑，其八個近鄰像素中至少有一個為黑。四近鄰八近鄰連通域?qū)⑾嗷ミB在一起的黑色像素的集合稱為一個連通域。四接連意義下為6個連通域。八接連意義下為2個連通域?？梢钥吹剑ㄟ^統(tǒng)計連通域的個數(shù)，即可獲得提取的目標物的個數(shù)。二值圖像的分析方法貼標簽腐蝕膨脹開運算與閉運算貼標簽——基本思路因為不同的連通域代表了不同的目標，為了加以區(qū)別，需要對不同的連通域進行標識。例：下圖，八接連意義下為2個連通域=“1”號標簽=“2”號標簽算法步驟設(shè)一個二值矩陣表示一個黑白圖像，為討論方便起見，令“黑=1”，“白=0”。例：初始化：設(shè)標簽號為Lab=0,已貼標簽數(shù)N=0，標簽矩陣g為全0陣，按照從上到下，從左到右的順序?qū)ふ椅促N標簽的目標點；例：算法步驟2.

檢查相鄰像素的狀態(tài)：根據(jù)模板中的相鄰像素的狀態(tài)進行相應(yīng)的處理；例：????模板?=“已經(jīng)掃描過的像素”*=“當前像素”

=“未處理的像素”算法步驟如果掃描過的像素均為0，則Lab=Lab+1,g(i,j)=Lab,

N=N+1;例：

Lab=0+1=1;N=0+1=1算法步驟如果掃描過的像素標簽號相同，則g(i,j)=Lab;例：算法步驟例：算法步驟如果掃描過的像素標簽號不相同，例如：Lab2>Lab1,則g(i,j)=Lab1，N=N-1，修改所有為Lab2的像素值，使之為Lab1;例：算法步驟3.將全部的像素進行2.的處理，直到所有的像素全部處理完成;例：算法步驟4.

判斷最終的Lab是否滿足Lab=N，如果是，則貼標簽處理完成；如果不是，則表明已貼標簽存在不連號情況。這時，將進行一次編碼整理，消除不連續(xù)編號的情況。算法步驟貼標簽——應(yīng)用示例腐蝕——基本概念腐蝕

是一種消除連通域的邊界點，使邊界向內(nèi)收縮的處理。例：腐蝕——設(shè)計思想設(shè)計一個結(jié)構(gòu)元素，結(jié)構(gòu)元素的原點定位在待處理的目標像素上，通過判斷是否覆蓋，來確定是否該點被腐蝕掉。結(jié)構(gòu)元素腐蝕

——算法步驟1）掃描原圖，找到第一個像素值為1的目標點；2）將預(yù)先設(shè)定好形狀以及原點位置的結(jié)構(gòu)元素的原點移到該點；3）判斷該結(jié)構(gòu)元素所覆蓋的像素值是否全部為1：

如果是，則腐蝕后圖像中的相同位置上的像素值為1；

如果不是，則腐蝕后圖像中的相同位置上的像素值為0；4）重復(fù)2）和3），直到所有原圖中像素處理完成。腐蝕

——例題注：圖像畫面上邊框處不能被結(jié)構(gòu)元素覆蓋的部分可以保持原來的值不變，也可以置為背景。腐蝕

——應(yīng)用腐蝕處理可以將粘連在一起的不同目標物分離，并可以將小的顆粒噪聲去除。膨脹

——基本概念膨脹是將與目標區(qū)域的背景點合并到該目標物中，使目標物邊界向外部擴張的處理。例：膨脹

——設(shè)計思想設(shè)計一個結(jié)構(gòu)元素，結(jié)構(gòu)元素的原點定位在背景像素上，判斷是否覆蓋有目標點，來確定是否該點被膨脹為目標點。結(jié)構(gòu)元素膨脹

——算法步驟1）掃描原圖，找到第一個像素值為0的背景點；2）將預(yù)先設(shè)定好形狀以及原點位置的結(jié)構(gòu)元素的原點移到該點；3）判斷該結(jié)構(gòu)元素所覆蓋的像素值是否存在為1的目標點：

如果是，則膨脹后圖像中的相同位置上的像素值為1；

如果不是，則膨脹后圖像中的相同位置上的像素值為0；4）重復(fù)2）和3），直到所有原圖中像素處理完成。膨脹

——例題膨脹——應(yīng)用

膨脹處理可以將斷裂開的目標物進行合并，便于對其整體的提取。開運算與閉運算的提出背景前面介紹的膨脹與腐蝕運算，對目標物的后處理有著非常好的作用。但是，腐蝕和膨脹運算的一個缺點是，改變了原目標物的大小。為了解決這一問題，考慮到腐蝕與膨脹是一對逆運算，將膨脹與腐蝕運算同時進行。由此便構(gòu)成了開運算與閉運算。開運算——算法原理開運算是對原圖先進行腐蝕處理，后再進行膨脹的處理。開運算可以在分離粘連目標物的同時，基本保持原目標物的大小。開運算——運算示例腐蝕膨脹閉運算——算法原理閉運算是對原圖先進行膨脹處理，后再進行腐蝕的處理。閉運算可以在合并斷裂目標物的同時，基本保持原目標物的大小。閉運算——運算示例問題：本例未能將分裂成兩個連通域的目標合并，怎么辦？膨脹腐蝕開、閉運算的變形如果當按照常規(guī)的開運算不能分離粘連，或者是閉運算不能合并斷裂：對于開運算可以先進行N次腐蝕，再進行N次膨脹；對于閉運算可以先進行N次膨脹，再進行N次腐蝕。變形閉運算的示例一次膨脹二次膨脹一次腐蝕二次腐蝕作業(yè)設(shè)一個二值圖像為1）在八連通和四連通下，對該圖貼標簽；2）對該圖進行一次腐蝕處理；3）對該圖進行一次膨脹處理。注：結(jié)構(gòu)元素為原點為S的左上角元素，即S(1,1)目標提取示例

——偽目標物目標提取示例

——偽目標物多目標提取示例

——粘連或斷裂多目標提取示例

——不同形態(tài)腐蝕應(yīng)用示例(a)原圖(b)腐蝕兩次膨脹應(yīng)用示例

(a)原圖