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1、图像分割一些基本概念图像分割介绍传统的图像分割方法图像分割方法图像描述图像分割具体应用实例图像分割介绍图像分割介绍n n图像分割的目的是理解图像的内容，提取出我们感兴图像分割的目的是理解图像的内容，提取出我们感兴趣的对象。趣的对象。n n在图像分析中在图像分析中, ,通常需要将所关心的目标物从图像中通常需要将所关心的目标物从图像中提取出来提取出来, ,这种从图像中将某个特定区域与其它部分这种从图像中将某个特定区域与其它部分进行分离并提取出来的处理进行分离并提取出来的处理, ,就是图像分割就是图像分割. .n n图像分割按照具体应用的要求和具体图像的内容将图图像分割按照具体应用的要求和具体图像的
2、内容将图像分割成一块块区域。像分割成一块块区域。n n图像分割是模式识别和图像分析的预处理阶段。图像分割是模式识别和图像分析的预处理阶段。n n图像分割在图像分析、图像识别、图像检测等方面占图像分割在图像分析、图像识别、图像检测等方面占有非常重要的地位。有非常重要的地位。n n地位n n图图像像处处理理着着重重强强调调图图像像之之间间进进行行变变换换以以改改善善图图像像的的效果效果n n图图像像分分析析则则主主要要是是对对图图像像中中感感兴兴趣趣的的目目标标进进行行检检测测和和测测量量，以以获获得得它它们们的的客客观观信信息息从从而而建建立立对对图图像像的的描述描述n n图图像像理理解解的的重
3、重点点是是在在图图像像分分析析的的基基础础上上，进进一一步步研研究究图图像像中中各各目目标标的的性性质质和和它它们们之之间间的的相相互互关关系系，并并得出对图像的解释得出对图像的解释图像分割介绍（续）图像分割介绍（续）n n分类分割依据n n相相似似性性分分割割：将将相相似似灰灰度度级级的的像像素素聚聚集集在在一一起起。形形成成图图像像中中的的不不同同区区域域。这这种种基基于于相相似似性性原原理理的的方法也称为基于区域相关的分割技术方法也称为基于区域相关的分割技术n n非非连连续续性性分分割割：首首先先检检测测局局部部不不连连续续性性，然然后后将将它它们们连连接接起起来来形形成成边边界界，这这
4、些些边边界界把把图图像像分分以以不不同同的的区区域域。这这种种基基于于不不连连续续性性原原理理检检出出物物体体边边缘缘的方法称为基于点相关的分割技术的方法称为基于点相关的分割技术n n两两种种方方法法是是互互补补的的。有有时时将将它它们们地地结结合合起起来来，以以求得到更好的分割效果。求得到更好的分割效果。图像分割介绍（续）图像分割介绍（续）直方图分析 示例图像分割示例 细菌检测图像分割方法5. 目标物体的轮廓提取（1）轮廓提取边缘勾画出目标物体，其蕴含了丰富的内在信息（方向、形状等），是图像识别中抽取图像特征的重要属性轮廓提取和跟踪是为了获取图像的外部轮廓特征采用的方法二值图像：掏空内部点非
5、二值图像：先进行图像的二值化处理，然后掏空内部点图像分割方法5. 目标物体的轮廓提取(续)（1）轮廓提取（续）如何判断像素是否在内部？ p8p1p2p7pp3p6p5p4只需要判断只需要判断p周围周围8 8个像素个像素灰度值是否相同，如果相同则灰度值是否相同，如果相同则p为内部点，否则不是。为内部点，否则不是。图像分割方法5. 目标物体的轮廓提取(续)（2）边界跟踪 顾名思义就是通过顺序找出边缘点来跟踪出边界。 目标物体的轮廓提取二值图象闭合边界的轮廓跟踪算法首先按从上到下，从左到右的顺序搜索，找到的第一个黑点一定是最左上方的边界点，记为AA的右，右下，下，左下四个邻点中至少有一个是边界点，记
6、为B从开始B找起，按右，右上，上，左上，左，左下，下，右下的顺序找相邻点中的边界点C。如果C就是A点，则表明已经转了一圈，程序结束。否则从C点继续找，直到找到A为止。 判断是不是边界点很容易：如果它的上下左右四个邻居都是黑点则不是边界点，否则是边界点。图像分割方法6.模板匹配模板匹配如何在一幅图象中找到已知的物体，比如抓拍到了一张射门的照片，如何在该照片中找到足球的位置 ？用已知的模板，和原图象中同样大小的一块区域进行匹配 基本方法模板的左上角点和图象的左上角点是重合的，用模板和原图象中同样大小的一块区域比较，然后平移到下一个像素，仍然进行同样的操作所有的位置都比较完后，差别最小的那块就是我们
7、要找的物体图像分割方法6.模板匹配（续）误差用平方误差之和来衡量原图中的块和模板之间的差别假设模板的大小为m*n(宽*高)；图像的大小为W*H。模板中的某像素坐标为(x0, y0)，该像素的灰度为v(x0, y0)；与之重合的图象中的像素坐标为(X0-x0,Y0-y0)，该点的灰度为f(X0-x0,Y0-y0)，则误差： 图像分割方法7.分水岭分割分水岭分水岭是地理学中的一个名词。将两个水域分开的山岭。如秦岭就是长江和黄河的分水岭，秦岭以北的降水流向黄河，秦岭以南的降水流向长江。大别山是长江水系与淮河水系的分水岭，南岭是长江水系与珠江水系的分水岭。图像分割方法7.分水岭分割分水岭算法的基本思想
8、分水岭分割(Watershed Segmentation)分水岭分水岭的思想如何应用到图像处理领域？把灰度图像可以看作是一片地形,像素的灰度值代表该点的地形高度,在地形中有高地、分水线、集水盆等。分水岭分割(Watershed Segmentation)地形图：地形图：(1)低洼：低洼：地形表面上总会有一些局部最小值点。落在这些点的雨水不会流向它处。(2)集水盆地：集水盆地：在一些点上，降落的雨水会沿着地形表面往低处流，最终流向同一个低洼，这些点称为与该低洼相关的集水盆地。(3)分水岭：分水岭：在一些点上，降落的雨水可能会等概率地流向不同的低洼，将这些点称为分水线，就是Watershed.分水
9、岭分割(Watershed Segmentation) 分水岭分割算法的主要目的就是找出集水盆地之间的分水线。分水岭算法有多种，降雨法（rainfall）和淹没法（flooding）是常用的两种基本算法。集水盆地Watershed分水岭分割(a) (b)一维Watershed分割. (a) 图像数据的梯度幅值 (b) Watershed分割. 一个局部极小值产生一个聚水盆，局部极大值定义聚水盆之间的分水岭72WatershedsCatchmentbasins分水岭分割一、基本分水岭算法1.1.降雨法：降雨法：首先找出图像中的低洼，给每个低洼赋予不同的标记；落在未标记点的雨水将流向更低的邻点，最
10、终达到一个低洼，将低洼的标记赋予该点；如果某点的雨水可能流向多个低洼，则标记为分水线。所有点处理完毕后，就形成了不同标记的区域和区域之间的分水线。2.2.淹没法淹没法的基本思想是：假想每个低洼都有一个洞，把整个地形逐渐沉入湖中，则处在水平面以下的低洼不断涌入水流，逐渐填满与低洼相关的集水盆地；当来自不同低洼的水在某些点将要汇合时，即水将要从一个盆地溢出时，就在这些点上筑坝，阻止水流溢出；当水淹没至地形最高点时，筑坝过程停止；最终所有的水坝就形成了分水线，地形就被分成了不同的区域或盆地。分水岭分割 Vincent-Soille算法算法 虽然降雨法和淹没法的基本思想非常简单，但是设计一个好非常好的
11、算法实现他们，则是比较困难的。 1991年Vincent-Soille在IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence上的一篇论文设计了一个非常好的算法实现基于淹没法的思想，使得Watershed算法才真正实用起来。从而推动了图像分割算法的发展。 分水岭如何分割连接的目标任务：将两个重叠的圆分开任务：将两个重叠的圆分开分水岭如何分割连接的目标想法：在重叠处建一大坝想法：在重叠处建一大坝分水岭如何分割连接的目标步骤步骤1：经过距离变换将一幅二值图像变成灰度图像，将该图：经过距离变换将一幅二值图像变成灰度图像，将该图像取
12、反，绘出其地形图像取反，绘出其地形图一幅图像的距离变换定义为每个像素到最近边界的距离（图1） 分水岭如何分割连接的目标步骤步骤2：观察经过距离变换后的地形图：观察经过距离变换后的地形图,在连接处是否形成一个大坝在连接处是否形成一个大坝?在连接处，降雨是否会等概率地流向两侧？如果是的，此处可以建一个大在连接处，降雨是否会等概率地流向两侧？如果是的，此处可以建一个大坝，将两个籽粒分开。坝，将两个籽粒分开。结合距离变换实现粘连目标分割 分水岭分割算法尤其适合粘连区域的分割。 分水岭算法分割医学图像分水岭分割算法易于受噪音的影响，从而导致过分割。因此，需要一定的预处理。比如，例如均值滤波对图像去噪，会
13、减少一定的过分割。图像分割方法8.基于标记的分割在分割之前，首先标出要分割区域的数目和位置，在这些标记的指导下，分水岭算法再进行分割，也是一种改进的方法。本质属于一种交互式的区域合并算法。图像分割方法9.投影法 投影法就是把图像在某一方向（常用的是水平方向和垂直方向）上进行投影。在投影图上便可反映出图像中目标对象的位置、尺寸等信息。 图像分割方法9.差影法 差影法实际上就是图像的相减运算(又称减影技术)，是指把同一景物在不同时间拍摄的图像或同一景物在不同波段的图像相减。差值图像提供了图像间的差异信息，能用以指导动态监测、运动目标检测和跟踪、图像背景消除及目标识别等。图像在作差影法运算时必须使两相减图像的对应像点位于空间同一目标点上。否则，必须先作几何校正与配准。 举例：银行监控 每隔一小段时间拍一幅图像，并与上一幅图像做差影。如果图像差别超过了预选设置的阈值，说明有异常情况发生，这时就应该拉响警报。
