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數(shù)字圖像處理和圖像分割技術應用第6章圖像分割技術6.1圖象分割定義和方法分類6.26.3輪廓跟蹤和圖搜索6.4閾值分割6.5基于變換直方圖選取閾值6.66.7區(qū)域生長6.8彩色圖象分割6.1圖象分割定義和方法分類圖象分割前景（感興趣的目標），背景分離區(qū)域，提取目標

6.1圖象分割定義和方法分類6.1圖象分割定義和方法分類6.1圖象分割定義和方法分類6.2邊緣檢測邊緣檢測并行邊界類基于邊界分割方法的第一步邊緣灰度值不連續(xù)的結果可利用導數(shù)方便地檢測常用一階和二階導數(shù)來檢測6.2邊緣檢測6.2邊緣檢測算子計算利用模板卷積梯度算子（大小、方向）拉普拉斯算子馬爾算子（拉普拉斯－高斯）6.2邊緣檢測6.2邊緣檢測6.2邊緣檢測6.2邊緣檢測6.2邊緣檢測6.2邊緣檢測6.3輪廓跟蹤和圖搜索基于邊緣的圖象分割檢測邊緣點連接成封閉邊緣串行邊界類輪廓跟蹤圖搜索法6.3輪廓跟蹤和圖搜索6.3輪廓跟蹤和圖搜索輪廓跟蹤對噪聲較少的情況合適，但多噪聲時，易偏離輪廓。圖搜索能較好處理有噪聲的情況。計算復雜，計算量大。借助狀態(tài)空間搜索尋求全局最優(yōu)的輪廓。6.3輪廓跟蹤和圖搜索

6.3輪廓跟蹤和圖搜索6.3輪廓跟蹤和圖搜索6.4閾值分割閾值分割方法

并行區(qū)域類圖象模型雙峰值方圖

取閾值分割步驟確定閾值根據(jù)閾值對象素分類6.4閾值分割6.4閾值分割6.4閾值分割6.4閾值分割6.5基于變換直方圖選取閾值直方圖變換問題：直方圖的谷被填充借助鄰域性質變換原來的直方圖（1）低梯度值象素的直方圖峰之間的谷比原直方圖深（2）高梯度值象素的直方圖峰由原直方圖的谷轉化而來6.5基于變換直方圖選取閾值6.5基于變換直方圖選取閾值

6.5基于變換直方圖選取閾值6.5基于變換直方圖選取閾值6.6空間聚類閾值分割概念的推廣全局的方法特征值對應特征空間點灰度直方圖象素灰度為特征灰度－梯度散射圖象素灰度和梯度為特征6.6空間聚類6.6空間聚類6.6空間聚類6.6空間聚類K－均值聚類類數(shù)目類數(shù)目不同結果不同聚類品質類內接近而類間區(qū)別大根據(jù)聚類品質確定類數(shù)目6.7區(qū)域生長6.7區(qū)域生長6.7區(qū)域生長生長準則基于區(qū)域灰度差關鍵是灰度差閾值基于區(qū)域間平均灰度差利用平均灰度注意連通性6.7區(qū)域生長6.7區(qū)域生長6.7區(qū)域生長6.7區(qū)域生長6.8彩色圖象分割彩色圖象分割

轉換為灰度圖象專門針對彩色圖象彩色空間分割策略

6.8彩色圖象分割6.8彩色圖象分割6.8彩色圖象分割分割策略

3－D空間聚類（3－D直方圖）由粗到細將1個3－

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