模式識別圖象分割.ppt

第十六章：模式識別圖象分割,一引言,二圖象分割處理,三邊緣檢測和連接,四區(qū)域增長,五分割圖象的結構,第十六章：模式識別圖象分割,一引言,二圖象分割處理,三邊緣檢測和連接,四區(qū)域增長,五分割圖象的結構,1. 統(tǒng)計模式識別 2. 模式識別的一個例子 3. 模式識別系統(tǒng)的統(tǒng)計,1. 統(tǒng)計模式識別,第十六章：圖象分割,1：三個主要階段：圖象分割特征抽取分類 2：圖象分割是一個將一幅數(shù)字圖象劃分為不交疊的、連通的象素集的過程，其中一個對應于背景，其他的則對應于圖象中的各個物體。,邊緣提取,圖象結構,圖象分割,引言,3. 模式識別系統(tǒng)的設計,第十六章：圖象分割,1：物體檢測器設計 2：特征選擇 3：分類器設計 4：分類器訓練 5：性能評估,邊緣提取,圖象結構,圖象分割,引言,第十六章：模式識別圖象分割,一引言,二圖象分割處理,三邊緣檢測和連接,四區(qū)域增長,五分割圖象的結構,1. 統(tǒng)計模式識別 2. 模式識別的一個例子 3. 模式識別系統(tǒng)的統(tǒng)計,第十六章：模式識別圖象分割,一引言,二圖象分割處理,三邊緣檢測和連接,四分割圖象的結構,1. 圖象分割處理 2. 使用閥值進行圖象分割 3. 基于梯度的圖象分割方法 4. 區(qū)域增長,1. 圖象分割處理,第十六章：圖象分割,1：利用區(qū)域 2：利用邊界 3：利用邊緣,邊緣提取,圖象結構,圖象分割,引言,2. 使用閾值進行圖象分割,第十六章：圖象分割,1：全局閾值化 2：自適應閾值 3：最佳閾值的選擇 直方圖技術 自適應閥值,邊緣提取,圖象結構,圖象分割,引言,3. 基于梯度的圖象分割方法,第十六章：圖象分割,利用邊界具有高梯度值得性質(zhì)將邊界找出來 1：邊界跟蹤 2：梯度圖象二值化 3：拉普拉斯邊緣檢測,邊緣提取,圖象結構,圖象分割,引言,4. 區(qū)域增長,第十六章：圖象分割,1：從一幅圖象分成許多小區(qū)域開始，這些初始的區(qū)域可能是小的鄰域甚至是單個象素。在每個區(qū)域中，對經(jīng)過適當定義的能反映一個物體內(nèi)成員隸屬程度的性質(zhì)進行計算。（灰度紋理等信息） 2：對相鄰的區(qū)域的所有邊界進行考察，強邊界保留，弱邊界消除。 3：迭代上述過程。 4：可以直接和同時利用圖象若干性質(zhì)來決定最終邊界的位置，在沒有先驗知識的情況下取得較好性能。,邊緣提取,圖象結構,圖象分割,引言,第十六章：模式識別圖象分割,一引言,二圖象分割處理,三邊緣檢測和連接,四分割圖象的結構,1. 圖象分割處理 2. 使用閥值進行圖象分割 3. 基于梯度的圖象分割方法 4. 區(qū)域增長,第十六章：模式識別圖象分割,一引言,二圖象分割處理,三邊緣檢測和連接,四分割圖象的結構,1. 邊緣檢測 2. 邊緣連接,1. 邊緣檢測,第十六章：圖象分割,1：檢測每個象素和其直接領域的狀態(tài)，決定是否處于邊界上。 2：邊緣算子 1：Roberts邊緣算子 2：Sobel邊緣算子 3：Prewitt邊緣算子 4：Kirsch邊沿算子 3：邊緣檢測器性能,邊緣提取,圖象結構,圖象分割,引言,Matlab程序：edgedemo：,2. 邊緣連接,第十六章：圖象分割,1：啟發(fā)式搜索 2：曲線擬合 3：Hough變換 任一直線對應于該空間的一個點，通過一個點的輻射線對應于一條正弦型曲線。 每一個邊緣直線上的點的輻射線對應于另一個空間中的一條正弦曲線，必然相交于共享的邊緣直線對應的點。 可以連接線特征而去除縫隙，同時受噪聲影響小。,邊緣提取,圖象結構,圖象分割,引言,第十六章：模式識別圖象分割,一引言,二圖象分割處理,三邊緣檢測和連接,四分割圖象的結構,1. 邊緣檢測 2. 邊緣連接,第十六章：模式識別圖象分割,一引言,二圖象分割處理,三邊緣檢測和連接,四分割圖象的結構,1. 物體隸屬關系圖 2. 邊界鏈碼 3. 線段編碼,1. 物體隸屬關系圖,第十六章：圖象分割,另外生成一幅與原圖大小相同的圖象，在這幅圖象中逐個象素地用物體隸屬關系進行編碼。即灰度級按照在原圖中所隸屬的地物體序號進行編號。,邊緣提取,圖象結構,圖象分割,引言,2. 邊界鏈碼,第十六章：圖象分割,鏈碼是從在物體邊界上任意選取得某個起始點開始，這個邊界點的八個鄰接點中至少有一個是邊界點，邊界鏈碼規(guī)定了從當前邊界。,邊緣提取,圖象結構,圖象分割,引言,3. 線段編碼,第十六章：圖象分割,線段編碼是用來存儲被抽取物體的一種逐行處理技術。,邊緣提取,圖象結構,圖象分割,引言,第十六章：模式識別圖象分割,一引言,二