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1、1第七章第七章 圖像分割圖像分割2圖像分割圖像分割圖圖像像圖像分割是圖像識別和圖像了解的根本前提步驟，圖像分割質量的好壞圖像分割是圖像識別和圖像了解的根本前提步驟，圖像分割質量的好壞直接影響后續(xù)圖像處置的效果。直接影響后續(xù)圖像處置的效果。3圖像分割圖像分割圖像分割是指將一幅圖像分解為假設干互不交疊的、有意圖像分割是指將一幅圖像分解為假設干互不交疊的、有意義的、具有一樣性質的區(qū)域。義的、具有一樣性質的區(qū)域。4圖像分割圖像分割圖像分割算法普通是基于亮度值的兩個根本特性之一圖像分割算法普通是基于亮度值的兩個根本特性之一: 不延不延續(xù)性和類似性續(xù)性和類似性.57.3 7.3 門限處置門限處置( (閾值

2、分割閾值分割) ) 特點：特點：直觀性直觀性易于實現易于實現封鎖而連通的邊境不交疊區(qū)域封鎖而連通的邊境不交疊區(qū)域6以一定的圖像模型為依托。最常用的圖像模型是以一定的圖像模型為依托。最常用的圖像模型是假設圖由具有單峰灰度分布的目的和背景組成。假設圖由具有單峰灰度分布的目的和背景組成。內部像素灰度分布高度相關。內部像素灰度分布高度相關。之間灰度值存在較大差別。之間灰度值存在較大差別。7上圖上圖(a)為一幅圖像的灰度級直方圖為一幅圖像的灰度級直方圖,其由亮的對象和暗的背景組成其由亮的對象和暗的背景組成. 對象和背景的灰度級構成兩個不同的方式對象和背景的灰度級構成兩個不同的方式. 選擇一個門限值選擇一

3、個門限值T, 可以可以將這些方式分開將這些方式分開. (b)包含包含3個方式個方式.(a)(a)單一門限單一門限 (b) (b)多門限進展分割的灰度級直方圖多門限進展分割的灰度級直方圖81 , , 0 , f x yTg x yf x yT如果如果對象點對象點背景點背景點9kkTjifTKkkjig),(;,.,1 , 0),(1假設圖像中有多個灰度值不同的區(qū)域，可以選假設圖像中有多個灰度值不同的區(qū)域，可以選擇一系列的閾值以將每個像素分到適宜的類別中擇一系列的閾值以將每個像素分到適宜的類別中去去 。 101112 13在無人介入的情況下自動選取閾值是大部分運用的根本要在無人介入的情況下自動選取閾值是大部分運用的根本要求求, ,自動閾值法通常運用灰度直方圖來分析圖像中灰度值的自動閾值法通常運用灰度直方圖來分析圖像中灰度值的分布分布, ,結合特定的運用領域知識來選取適宜的閾值結合特定的運用領域知識來選取適宜的閾值. .1415101210,iiiiLTiii TiTLiii Tiininnn1121()2iT迭代式閾值選擇的根本步驟如下迭代式閾值選擇的根本步驟如下:適用于背景和適用于背景和對象在圖像中對象在圖像中占據的面積相占據的面積相近的情況近的情況. .1617(a) 原圖原圖(b) 圖像的直方圖圖像的直方圖(c) 經過用迭代

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