《圖象分割方法》課件

圖像分割方法圖像分割是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域中的一個(gè)基本問(wèn)題，它將圖像分解成多個(gè)語(yǔ)義上有意義的區(qū)域。DH投稿人：DingJunHong課程大綱圖像分割概述圖像分割定義和應(yīng)用場(chǎng)景介紹。主要分割方法基于閾值、邊緣、區(qū)域、紋理等方法。常見(jiàn)分割算法區(qū)域生長(zhǎng)、分水嶺、圖像金字塔、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法。分割算法評(píng)價(jià)精確度、完整性、效率等評(píng)估指標(biāo)。分割方法概述定義圖像分割是將圖像分成若干個(gè)具有不同特征的區(qū)域的過(guò)程。目標(biāo)識(shí)別圖像中的目標(biāo)物體，并將其從背景中分離出來(lái)。應(yīng)用圖像分割在圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域具有廣泛應(yīng)用。分類基于閾值、邊緣、區(qū)域、形狀、紋理、知識(shí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法。基于閾值的分割灰度閾值將圖像中每個(gè)像素的灰度值與設(shè)定的閾值比較，大于閾值的像素設(shè)置為白色，小于閾值的像素設(shè)置為黑色。彩色閾值根據(jù)顏色空間模型設(shè)定閾值范圍，將圖像中符合閾值范圍的像素設(shè)置為目標(biāo)顏色，其余像素設(shè)置為背景顏色。邊緣檢測(cè)分割邊緣檢測(cè)概述邊緣檢測(cè)是指識(shí)別圖像中亮度或顏色發(fā)生明顯變化的像素點(diǎn)，這些點(diǎn)通常對(duì)應(yīng)著物體邊界。邊緣檢測(cè)是圖像分割的一種重要方法，可以用于提取圖像中的目標(biāo)輪廓和細(xì)節(jié)信息。常用邊緣檢測(cè)算子常用的邊緣檢測(cè)算子包括Sobel算子、Prewitt算子、Laplacian算子以及Canny算子等。這些算子利用圖像像素的梯度信息來(lái)識(shí)別邊緣，不同的算子在檢測(cè)不同類型邊緣時(shí)具有不同的優(yōu)勢(shì)。區(qū)域生長(zhǎng)分割1種子點(diǎn)從圖像中選擇一個(gè)種子點(diǎn)，并根據(jù)其灰度值、顏色、紋理等特征進(jìn)行擴(kuò)展。2生長(zhǎng)規(guī)則定義生長(zhǎng)規(guī)則，例如，如果像素與種子點(diǎn)的特征相似，則將其合并到區(qū)域中。3區(qū)域合并重復(fù)生長(zhǎng)過(guò)程，直到不再有符合生長(zhǎng)規(guī)則的像素為止，最終形成一個(gè)完整的區(qū)域。分水嶺分割水流模擬將圖像看作地形，灰度值代表海拔高度。從低谷開(kāi)始模擬水流，最終匯聚到峰頂。邊界提取水流匯聚點(diǎn)形成分水嶺線，即目標(biāo)對(duì)象的邊界。圖像分割分水嶺線將圖像分割成多個(gè)區(qū)域，每個(gè)區(qū)域?qū)?yīng)一個(gè)目標(biāo)對(duì)象。圖像金字塔圖像金字塔是圖像處理中一種重要的技術(shù)，用于在不同分辨率下分析圖像。它通過(guò)對(duì)圖像進(jìn)行逐層降采樣，生成一系列大小不同的圖像，這些圖像就像金字塔一樣，從頂層到底層，分辨率逐漸降低。圖像金字塔可以用于圖像分割、邊緣檢測(cè)、特征提取等任務(wù)。多分辨率分割圖像金字塔將圖像分解為不同分辨率的多個(gè)層級(jí)，形成圖像金字塔。細(xì)節(jié)識(shí)別在不同分辨率下，分割算法可以更有效地識(shí)別圖像中的細(xì)節(jié)。合并結(jié)果將不同分辨率下的分割結(jié)果合并，得到最終的分割結(jié)果?；谥R(shí)的分割11.先驗(yàn)知識(shí)利用關(guān)于圖像內(nèi)容或目標(biāo)的先驗(yàn)知識(shí)，例如形狀、紋理、顏色等，來(lái)指導(dǎo)分割過(guò)程。22.專家系統(tǒng)建立專家系統(tǒng)，將人類專家的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)融入到分割算法中，提高分割精度和效率。33.訓(xùn)練樣本通過(guò)訓(xùn)練樣本學(xué)習(xí)目標(biāo)特征，構(gòu)建分類器，用于識(shí)別圖像中的不同目標(biāo)區(qū)域，從而實(shí)現(xiàn)分割。44.應(yīng)用場(chǎng)景適用于需要利用先驗(yàn)知識(shí)或領(lǐng)域知識(shí)的分割任務(wù)，例如醫(yī)學(xué)圖像分割、遙感圖像分割等。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分割卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN通過(guò)多層卷積和池化操作，提取圖像特征，用于目標(biāo)識(shí)別和分割。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN擅長(zhǎng)處理序列數(shù)據(jù)，可用于分割視頻中的動(dòng)態(tài)物體，如移動(dòng)車輛。生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)GAN通過(guò)生成器和判別器對(duì)抗學(xué)習(xí)，生成逼真的圖像，用于分割圖像中的復(fù)雜物體。分割算法評(píng)價(jià)分割算法評(píng)估是衡量算法性能的關(guān)鍵步驟。評(píng)價(jià)指標(biāo)可以幫助選擇最適合特定應(yīng)用的算法。常見(jiàn)的指標(biāo)包括精度、召回率、F1值和運(yùn)行時(shí)間。精度衡量正確分割的像素?cái)?shù)量，召回率衡量被正確分割的像素?cái)?shù)量。F1值綜合考慮精度和召回率，運(yùn)行時(shí)間衡量算法處理圖像所需的時(shí)間。此外，主觀評(píng)價(jià)也是重要的，例如，觀察分割結(jié)果是否符合預(yù)期。90%精度正確分割的像素?cái)?shù)量80%召回率被正確分割的像素?cái)?shù)量0.8F1值綜合考慮精度和召回率100ms運(yùn)行時(shí)間處理圖像所需的時(shí)間圖像預(yù)處理噪聲消除圖像預(yù)處理是圖像分割的基礎(chǔ)，能提高分割效率。直方圖均衡化噪聲消除能去除圖像中的隨機(jī)噪聲，改善圖像質(zhì)量。對(duì)比度增強(qiáng)直方圖均衡化能提高圖像對(duì)比度，增強(qiáng)圖像細(xì)節(jié)。邊緣檢測(cè)對(duì)比度增強(qiáng)能突出圖像邊緣信息，方便分割操作。圖像增強(qiáng)邊緣檢測(cè)能提取圖像邊緣，為后續(xù)分割提供基礎(chǔ)。噪聲消除噪聲類型圖像噪聲通常分為加性噪聲、乘性噪聲、脈沖噪聲等。加性噪聲是疊加在原始圖像上的噪聲，乘性噪聲是與原始圖像信號(hào)相乘的噪聲，脈沖噪聲是隨機(jī)出現(xiàn)的孤立像素。常見(jiàn)方法常用的噪聲消除方法包括均值濾波、中值濾波、高斯濾波、維納濾波等。這些方法通過(guò)對(duì)圖像進(jìn)行平滑處理，來(lái)去除隨機(jī)噪聲，從而提高圖像質(zhì)量。直方圖均衡化11.均衡化提高圖像的對(duì)比度，使其更易于識(shí)別和分析。22.直方圖圖像像素灰度值分布的統(tǒng)計(jì)表示，反映像素值出現(xiàn)的頻率。33.均勻化通過(guò)調(diào)整像素值，使直方圖趨于平坦，提高圖像整體對(duì)比度。44.應(yīng)用圖像增強(qiáng)、特征提取、圖像識(shí)別等領(lǐng)域。對(duì)比度增強(qiáng)增強(qiáng)圖像細(xì)節(jié)對(duì)比度增強(qiáng)可以突出圖像中的暗部和亮部，使圖像細(xì)節(jié)更加清晰可見(jiàn)。提高圖像清晰度增強(qiáng)對(duì)比度可以改善圖像的清晰度，使圖像更加銳利。改善圖像視覺(jué)效果增強(qiáng)對(duì)比度可以提高圖像的視覺(jué)效果，使其更具吸引力。邊緣檢測(cè)邊緣檢測(cè)邊緣是圖像中灰度值發(fā)生突變的像素點(diǎn)集合，是圖像的重要特征。邊緣檢測(cè)算法通過(guò)檢測(cè)圖像灰度值的梯度變化來(lái)識(shí)別邊緣。常見(jiàn)邊緣檢測(cè)算子Sobel算子，Prewitt算子，Laplacian算子，Canny算子。這些算子通過(guò)對(duì)圖像進(jìn)行卷積運(yùn)算來(lái)提取邊緣信息。圖像增強(qiáng)圖像增強(qiáng)方法圖像增強(qiáng)方法可以通過(guò)提高圖像的對(duì)比度、銳度和清晰度來(lái)改善圖像質(zhì)量。圖像增強(qiáng)技術(shù)直方圖均衡化對(duì)比度增強(qiáng)邊緣檢測(cè)圖像增強(qiáng)應(yīng)用圖像增強(qiáng)技術(shù)廣泛應(yīng)用于醫(yī)學(xué)影像、遙感圖像和機(jī)器視覺(jué)等領(lǐng)域?；陂撝捣指詈?jiǎn)單易行閾值分割是一種簡(jiǎn)單易行的圖像分割方法，它基于圖像灰度值的分布，將圖像像素分為前景和背景兩部分。直方圖分析閾值分割通常需要對(duì)圖像的直方圖進(jìn)行分析，以確定最佳的分割閾值。全局閾值全局閾值是指對(duì)整幅圖像使用一個(gè)固定的閾值，這種方法適用于灰度值分布比較均勻的圖像。局部閾值局部閾值是指對(duì)圖像的不同區(qū)域使用不同的閾值，這種方法適用于灰度值分布不均勻的圖像。區(qū)域增長(zhǎng)分割11.種子點(diǎn)區(qū)域增長(zhǎng)分割算法從圖像中的一個(gè)或多個(gè)種子點(diǎn)開(kāi)始，并根據(jù)預(yù)定義的條件將相鄰像素合并到生長(zhǎng)區(qū)域。22.相似性度量算法使用像素之間的相似性度量，例如灰度值、顏色或紋理特征，來(lái)決定哪些像素應(yīng)該被合并到生長(zhǎng)區(qū)域。33.停止條件區(qū)域增長(zhǎng)過(guò)程繼續(xù)進(jìn)行，直到滿足特定的停止條件，例如區(qū)域大小、形狀或達(dá)到圖像邊界。區(qū)域合并分割從像素開(kāi)始將圖像中的像素進(jìn)行分組，每個(gè)像素都屬于一個(gè)特定的區(qū)域。基于相似性合并相鄰的像素，如果它們具有相似的屬性，例如顏色、紋理或亮度。逐漸合并通過(guò)迭代地合并相鄰的區(qū)域，直到滿足特定的停止條件。常見(jiàn)應(yīng)用廣泛用于圖像分割、圖像分析和目標(biāo)識(shí)別等領(lǐng)域。分水嶺分割基本原理將圖像視為地形圖，灰度值高的地方為山峰，低的地方為山谷。從各個(gè)局部最小值點(diǎn)出發(fā)，模擬水流匯聚過(guò)程，形成分水嶺。分割過(guò)程在圖像的每個(gè)局部最小值點(diǎn)周圍生成一個(gè)水滴，水滴向周圍擴(kuò)散，遇到障礙物或其他水滴時(shí)停止。水滴之間的邊界就是分水嶺。圖像金字塔分割多尺度分析圖像金字塔構(gòu)建不同分辨率圖像，從原始圖像中提取多尺度信息。層次結(jié)構(gòu)金字塔層級(jí)結(jié)構(gòu)，不同分辨率圖像相互關(guān)聯(lián)，有利于識(shí)別不同尺度目標(biāo)。特征提取不同尺度圖像應(yīng)用不同濾波器，提取圖像特征，例如邊緣、紋理等。基于邊緣的分割邊緣檢測(cè)算法邊緣檢測(cè)算法是基于圖像邊緣信息進(jìn)行分割的重要方法，通過(guò)檢測(cè)圖像梯度變化來(lái)識(shí)別邊緣，如Sobel算子、Canny算子等。邊緣連接邊緣連接算法將檢測(cè)到的邊緣點(diǎn)連接成完整的邊緣輪廓，通常使用霍夫變換或形態(tài)學(xué)操作。輪廓提取提取完整邊緣輪廓后，可以進(jìn)一步提取圖像中的目標(biāo)輪廓，用于識(shí)別和分析圖像中的目標(biāo)物體?；趨^(qū)域的分割區(qū)域生長(zhǎng)從種子點(diǎn)開(kāi)始，將具有相似特征的像素逐步合并到區(qū)域中，直到滿足預(yù)設(shè)的條件為止。區(qū)域合并將圖像劃分為多個(gè)小的區(qū)域，并根據(jù)特征相似度合并相鄰的區(qū)域，直到達(dá)到目標(biāo)數(shù)量。區(qū)域分裂將圖像初始劃分成多個(gè)區(qū)域，然后將不滿足特定條件的區(qū)域進(jìn)行分裂，直至滿足要求。區(qū)域融合將具有相似特征的區(qū)域進(jìn)行合并，從而減少區(qū)域的數(shù)量，提升分割效率?；谛螤畹姆指钚螒B(tài)學(xué)操作形態(tài)學(xué)操作，例如膨脹和腐蝕，用于提取目標(biāo)形狀特征。可以通過(guò)形態(tài)學(xué)操作來(lái)去除噪聲、填補(bǔ)孔洞并提取目標(biāo)輪廓。幾何特征提取提取目標(biāo)的幾何特征，例如面積、周長(zhǎng)、形狀因子等。這些特征可用于區(qū)分不同形狀的目標(biāo)，進(jìn)行分割?；诩y理的分割紋理特征紋理是指圖像中局部區(qū)域的重復(fù)模式。統(tǒng)計(jì)特征利用紋理特征統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行分割。模型匹配根據(jù)紋理模型進(jìn)行匹配分割?；谥R(shí)的分割11.先驗(yàn)知識(shí)利用圖像的先驗(yàn)知識(shí)，例如目標(biāo)的形狀、紋理、顏色等，指導(dǎo)分割過(guò)程。22.模型訓(xùn)練訓(xùn)練一個(gè)模型來(lái)學(xué)習(xí)先驗(yàn)知識(shí)，并將其應(yīng)用于分割任務(wù)。33.分割結(jié)果利用模型和先驗(yàn)知識(shí)，進(jìn)行圖像分割，并獲得更準(zhǔn)確的結(jié)果。44.應(yīng)用領(lǐng)域在醫(yī)學(xué)圖像、遙感圖像等領(lǐng)域，可以提高分割精度?；谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的分割神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)圖像特征，實(shí)現(xiàn)像素分類分割過(guò)程網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)圖像特征，輸出每個(gè)像素的類別標(biāo)簽深度學(xué)習(xí)模型卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，自動(dòng)學(xué)習(xí)圖像特征