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1、静态图像中目的提取算法的设计与实现静态图像中目的提取算法的设计与实现指点教师指点教师: : 学生：学生：开题争辩开题争辩静态图像中目的提取的研讨背景及目的静态图像中目的提取的研讨背景及目的一数字图像处置技术给予人们从直观的数字图像中获取深层次信息的方法与才干二当前图像的识别、监控依然是依托人的断定，大大降低了图像处置的速度和精度三为降低设备对人的依赖度，充分利用信息资源，实现计算机自我判别，必需求求在静态图像中进展目的锁定，提出目的3静态图像中目的提取算法的设计与实现静态图像中目的提取算法的设计与实现 1 1图像灰度化图像灰度化2 2图像去噪图像去噪3 3图像灰度调整图像灰度调整4 4图像分割
2、图像分割研讨的内容和拟处理的关键问题研讨的内容和拟处理的关键问题1.图像灰度化图像灰度化 根据根据RGB和和YUV颜色空间的变化关系可建立亮颜色空间的变化关系可建立亮度度Y与与R、G、B三个颜色分量的对应：三个颜色分量的对应：Y=0.114R+0.587G+0.299B，以这个亮度，以这个亮度值表达图像的灰度值。值表达图像的灰度值。为目的图像恳求空间为目的图像恳求空间像素读取终了？像素读取终了？读取源图像像素读取源图像像素R,G,B分量分量求目的图像对应像素灰度值求目的图像对应像素灰度值Y=0.114R+0.587G+0.299B生成目的图像信息头构造和位生成目的图像信息头构造和位图颜色表图颜
3、色表读入源图像真彩色位图读入源图像真彩色位图YN图像灰度化图像灰度化a原图原图b灰度化后效果图灰度化后效果图研讨内容和拟处理的关键问题研讨内容和拟处理的关键问题2、图图像去噪像去噪图像去噪方法多种多像去噪方法多种多样，有，有邻域平均、中域平均、中值滤波，高斯波，高斯滤波、灰度最小方差的均波、灰度最小方差的均值滤波等波等目的：改善目的：改善图像像质量、量、滤除不用要信息、除不用要信息、获得得视觉效果更好的效果更好的图像像高斯滤波原理高斯滤波原理高斯高斯滤波器是根据高斯函数的外形来波器是根据高斯函数的外形来选择权值的的线性平性平滑滑滤波器。波器。对图像来像来说，常用二，常用二维零均零均值离散高斯函
4、数作平滑离散高斯函数作平滑滤波波器，函数表达式如下：器，函数表达式如下：高斯函数具有可分高斯函数具有可分别性：性：中值平滑方法中值平滑方法高斯高斯平滑平滑 举例：直方例：直方图平衡化平衡化求出原求出原图的灰度直方的灰度直方图求出原求出原图像的像的总体像素个数及每个像素所占百分比体像素个数及每个像素所占百分比求出新求出新图像像g的灰度的灰度值计算算图像各灰度像各灰度级的累的累计分布分布3.图像灰度调整图像灰度调整研讨的内容和拟处理的关键问题研讨的内容和拟处理的关键问题图像对比度加强图像对比度加强显示效果更明晰显示效果更明晰关键：关键：直方图平衡化直方图平衡化研讨内容和拟处理的关键问题研讨内容和拟
5、处理的关键问题4、图图像分割像分割分割技分割技术主要有主要有: 1、大津、大津阈值分割分割 4、轮廓提取廓提取 2、交互式、交互式阈值分割分割 5、边缘检测 3、区域生、区域生长 将图像分成各具特点的区域并提取出感兴趣目的 目的：目的：大津阈值分割大津阈值分割记T为图像像I(x,y)前景前景(即目的即目的)和背景的分割和背景的分割阈值前景像素前景像素点数占点数占图像比例像比例为0,平均灰度平均灰度0;背景点数背景点数图像比例像比例为1,平平均灰度均灰度为1。图像的像的总平均灰度平均灰度记为=0*0+1*1类间方差方差记为gg=0(0-)2+1(1-)2实现时采用等价公式采用等价公式:g=01(0-1)2采用遍采用遍历的方法得到使的方法得到使类间方差最大的方差最大的阈值T,即即为所求。所求。大津阈值分割大津阈值分割a原图原图b大津阈值分割后效果图大津阈值分割后效果图14
