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1、章毓晋(TH-EE-IE),第8章 图象分割基础,8.1图象分割定义和技术分类8.2并行边界技术 8.3串行边界技术 8.8并行区域技术 8.5串行区域技术,章毓晋(TH-EE-IE),8.1图象分割定义和技术分类,图象分割严格定义(1)(2)对所有的 i 和 j，有(3)对i=1,2,n，有P(Ri)=TRUE(8)对，有(5)对i=1,2,n，Ri是连通的区域,章毓晋(TH-EE-IE),8.1图象分割定义和技术分类,图象分割算法分类不连续性和相似性并行处理策略和串行处理策略 分类表 并行边界类 串行边界类 并行区域类 串行区域类,章毓晋(TH-EE-IE),8.2并行边界技术,边缘及检测
2、原理正交梯度算子 方向微分算子 二阶导数算子 边界闭合 边界细化,章毓晋(TH-EE-IE),正交梯度算子,1、梯度算子一阶差分算子 矢量 幅度方向角,章毓晋(TH-EE-IE),正交梯度算子,1、梯度算子利用模板（与图象进行）卷积模板比较 边缘粗细；方向性,章毓晋(TH-EE-IE),正交梯度算子,2、综合正交算子灰度不连续：+点、直线段（特例）,章毓晋(TH-EE-IE),方向微分算子,基于特定方向上的微分来检测边缘八方向Kirsch（3 3）模板,章毓晋(TH-EE-IE),方向微分算子,边缘强度：卷积值的最大值的绝对值边缘方向：卷积值的最大值的符号模板的对称性 模板数减半可将各系数值线
3、性变换到整数值，其中绝对值最小的系数变换为单位值,章毓晋(TH-EE-IE),二阶导数算子,1、拉普拉斯算子二阶差分算子,章毓晋(TH-EE-IE),二阶导数算子,1、拉普拉斯算子对图象中的噪声相当敏感产生双象素宽的边缘不能提供边缘方向的信息,章毓晋(TH-EE-IE),二阶导数算子,2、马尔算子(1)用一个2-D的高斯平滑模板与源图象卷积(2)计算卷积后图象的拉普拉斯值(3)检测拉普拉斯图象中的过零点作为边缘点,章毓晋(TH-EE-IE),二阶导数算子,3、坎尼算子好的边缘检测算子应具有的三个指标(1)低失误概率既要少将真正的边缘丢失也要少将非边缘判为边缘(2)高位置精度检测出的边缘应在真正
4、的边界上(3)对每个边缘有唯一的响应得到的边界为单象素宽,章毓晋(TH-EE-IE),边界闭合,有噪声时：边缘象素常孤立/分小段连续 封闭边界（轮廓）：连接边缘象素一种具体方法 利用象素梯度的幅度和方向：象素(s,t)在象素(x,y)的邻域,章毓晋(TH-EE-IE),边界细化,利用非最大消除模板实现边界细化(1)计算当前象素的梯度方向(2)选取与梯度方向正交的模板(3)考察所覆盖两个象素的梯度方向(8)比较当前象素与所覆盖象素的梯度值,章毓晋(TH-EE-IE),8.3串行边界技术,基本思路：先检测边缘象素/边界段再逐次连接成闭合边界（轮廓）互相结合，顺序进行 串行边界类8.3.1图搜索8.
5、3.2动态规划,章毓晋(TH-EE-IE),图搜索,将边缘象素和边界段用图表示图：G=N,A结点集n1,.结点对集(ni,nj)通路代价 父结点 父结点 子结点,章毓晋(TH-EE-IE),图搜索,边缘元素代价函数,章毓晋(TH-EE-IE),8.4并行区域技术,8.4.1原理和分类8.4.2依赖象素的阈值选取8.4.3依赖区域的阈值选取8.4.8依赖坐标的阈值选取8.4.5空间聚类,章毓晋(TH-EE-IE),原理和分类,取阈值进行分割图象模型：双峰直方图（对应目标和背景的2个单峰直方图混合而成）大小接近，均值相距足够远，均方差足够小 取阈值分割步骤：并行区域类(1)确定阈值（关键/难点）(
6、2)根据阈值对象素分类,章毓晋(TH-EE-IE),原理和分类,单阈值分割图象对灰度图（取值在gmin和gmax之间）确定一个灰度阈值T（gmin T gmax）,章毓晋(TH-EE-IE),原理和分类,多阈值分割图象确定一系列分割阈值,章毓晋(TH-EE-IE),原理和分类,阈值分割方法分类(1)依赖象素的（全局）阈值方法：仅根据 f(x,y)来选取阈值(2)依赖区域的（局部）阈值方法：根据 f(x,y)和p(x,y)来选取阈值(3)依赖坐标的（动态）阈值方法：除根据 f(x,y)和p(x,y)来选取，还与x,y有关将前两种阈值也称为固定阈值,章毓晋(TH-EE-IE),依赖象素的阈值选取,
7、3.由直方图凹凸性确定的阈值直方图的一个峰淹没在另一个峰旁的缓坡里 直方图的包络区域凸包最大凸残差分割阈值,章毓晋(TH-EE-IE),依赖区域的阈值选取,1.直方图变换仅利用象素灰度可能出现的问题：灰度直方图的谷被填充借助邻域性质变换原来的直方图 获得低梯度值象素的直方图峰之间的谷比原直方图深 获得高梯度值象素的直方图峰由原直方图的谷转化而来,章毓晋(TH-EE-IE),依赖区域的阈值选取,2、灰度-梯度散射图2-D直方图2-D图象 1个轴是灰度值轴 1个轴是梯度值轴 示例 目标，背景聚类,章毓晋(TH-EE-IE),依赖坐标的阈值选取,全局阈值不能兼顾图象各处的情况用与坐标相关的一系列阈值
8、来对图象分割基本思想/思路：将图象分解成一系列子图象对每个子图象计算一个阈值对这些子图象阈值进行插值用插值结果（阈值曲面）进行分割,章毓晋(TH-EE-IE),空间聚类,分割：象素分类特征空间聚类（取阈值是1-D聚类）高维空间聚类（分类能力较强）,章毓晋(TH-EE-IE),空间聚类,K-均值聚类(1)任意选K个初始类均值(2)特征点赋类(3)更新类均值(8)判断算法收敛,章毓晋(TH-EE-IE),8.5串行区域技术,从区域着手顺序进行 串行区域类串行策略特点：当前处理借助早期结果优点：抗噪声，抗干扰缺点：较复杂，费时间8.5.1区域生长8.5.2分裂合并,章毓晋(TH-EE-IE),区域生
9、长,基本思想：将相似象素结合起来构成区域基本步骤：(1)选择区域的种子象素(2)确定将相邻象素包括进来的准则(3)制定生长停止的规则讨 论：(1)种子象素的选取(2)生长准则依赖应用,章毓晋(TH-EE-IE),区域生长,生长示例(1)根据直方图选取聚类中心的象素为种子(2)根据与种子象素灰度差（T）判断是否生长(3)根据图象边缘确定生长何时终结原始图 T=3 T=2 T=7,章毓晋(TH-EE-IE),分裂合并,主要步骤先把图象分成任意大小且不重叠的区域然后再（根据准则）合并或分裂这些区域（迭代进行直到实现分割）示例（四叉树）：分裂 分裂 合并,章毓晋(TH-EE-IE),分裂合并,令R代表整个图象区域，P代表逻辑谓词 把R连续地分裂成越来越小的1/8的正方形子区域Ri，并且始终使P(Ri)=TRUE(1)对任一个区域Ri，如果P(Ri)=FALSE，就将其分裂成不重叠的四等分(2)对相邻的两个区域Ri和Rj，如果P(RiRj)=TRUE，就将它们合并起来(3)如果进一步的分裂或合并都不可能了，则结束,章毓晋(TH-EE-IE),通信地址：北京清华大学电子工程系 邮政编码：100088 办公地址：清华大学东主楼，9区307室 办公电话：(010)62781830 传真号码：电子邮件：个人主页：实验室网：,联 系 信 息,
