国防科学技术大学：《数字图像处理与分析基础 Digital Image Processing and Analysis Theory》课程教学资源（PPT课件讲稿）第八章 图像分割与描述

机电工程与自动化学E 数容圆像理与 分害础一 第八章 图像分割与描述 国防科学 技术大学 NaLlona! University of Defense Technology

数字图像处理与 分析基础 第八章 图像分割与描述

[内容摘要 图像的分割与描述是在图像预处理的基础上对信息进 行组织与加工,它是实现图像自动识别与理解的必不 可少的过程,是计算机视觉的中间层次。本章的内容 对拓展编码算法的设计思路也很有启发作用。图像的 分割算法介绍基于灰度的分割算法和基于梯度的分割 算法两大类,这两类算法分别利用了图像的区域相关 性和点相关性,在此基础上拓展到彩色图像分割。图 像的描述方法很多,本文介绍了链码描述子、傅立叶 描述子以及矩描述子三种基本手段。描述手段与分割 策略应当统一考虑。 字园像处理与分析基

数字图像处理与分析基础 内容摘要 图像的分割与描述是在图像预处理的基础上对信息进 行组织与加工，它是实现图像自动识别与理解的必不 可少的过程，是计算机视觉的中间层次。本章的内容 对拓展编码算法的设计思路也很有启发作用。图像的 分割算法介绍基于灰度的分割算法和基于梯度的分割 算法两大类，这两类算法分别利用了图像的区域相关 性和点相关性，在此基础上拓展到彩色图像分割。图 像的描述方法很多，本文介绍了链码描述子、傅立叶 描述子以及矩描述子三种基本手段。描述手段与分割 策略应当统一考虑

第八章图像分析基础 Image Analysis theory 1、图像分割 2、图像描述 字园像处理与分析基

数字图像处理与分析基础 第八章 图像分析基础 Image Analysis theory ◼ 1、图像分割 ◼ 2、图像描述

8.1图像分割 Image Segmentation 1、概述和分类 2、基于灰度的分割技术 ■3、基于梯度的分割技术 4、彩色图像分割技术 5、分割评价 字园像处理与分析基

数字图像处理与分析基础 8.1 图像分割 Image Segmentation ◼ 1、概述和分类 ◼ 2、基于灰度的分割技术 ◼ 3、基于梯度的分割技术 ◼ 4、彩色图像分割技术 ◼ 5、分割评价

General Introduction and Classification 图像分量以及相互关系 ■图像分析与理解、自动景物分析、模式 识别 ■机器抽取信息 字园像处理与分析基

数字图像处理与分析基础 7.1.1 概述与分类 General Introduction and Classification ◼ 图像分量以及相互关系 ◼ 图像分析与理解、自动景物分析、模式 识别 ◼ 机器抽取信息

图像分割 定义:把图像中有意义的区域与背景分离开, 并按其不同的内涵将它们分割开。 “区域”是图像中相邻的具有类似性质的点 组成的集合。同一区域( region)中的像素 是相邻的,就是说区域是像素的连通集。 “连通”( connectedness)的定义为:在连 通集的任意两个像素间,存在一个完全由这 个集合中的元素构成的路径。同一区域中的 任意两个像素间至少存在一条连通路径 字园像处理与分析基

数字图像处理与分析基础 图像分割 ◼ 定义：把图像中有意义的区域与背景分离开， 并按其不同的内涵将它们分割开。 ◼ “区域”是图像中相邻的具有类似性质的点 组成的集合。同一区域（region）中的像素 是相邻的，就是说区域是像素的连通集。 “连通”（connectedness）的定义为：在连 通集的任意两个像素间，存在一个完全由这 个集合中的元素构成的路径。同一区域中的 任意两个像素间至少存在一条连通路径

连通性有两种度量准则,如果只依据四邻域 (上下左右)确定连通,就称为4连通(four- connective!y),物体也被称为是4连通的。如 果依据八邻域(加上四个对角像素)确定连 通,就称为8连通( eight-connectivity)。在 同一类问题的处理中,应当采用一致的准则 通常8连通的结果误差小,与人的感觉更相近。 “同质”分割依据:灰度、颜色、纹理、灰度变化 分割结果以区域的边界坐标表示 字园像处理与分析基

数字图像处理与分析基础 。 连通性有两种度量准则，如果只依据四邻域 （上下左右）确定连通，就称为4连通（four￾connectivity），物体也被称为是4连通的。如 果依据八邻域（加上四个对角像素）确定连 通，就称为8连通（eight-connectivity）。在 同一类问题的处理中，应当采用一致的准则。 通常8连通的结果误差小，与人的感觉更相近。 “同质”分割依据：灰度、颜色、纹理、灰度变化 分割结果 以区域的边界坐标表示

[分割方法分类 从分割依据出发 o“相似性分割”就是将具有同一灰度级或纹理的像素聚集 在一起,形成图像中的不同区域。这种基于相似性原理的 方法常称为“基于区域相关的分割技术” o“非连续性分割”需要先检测图像的局部不连续性,然后 将它们连接起来形成边界,这些边界将图像分割成不同的 区域。这种基于不连续原理检测图像中物体边缘的方法也 称为“基于点相关的分割技术”。 o这两种方法具有互补性,一般来说在不同的场合需要不同 的方法,有时也将它们的处理结果相结合,以获得更好的 效果。 根据分割算法本身 阈值法、边缘检测法、匹配法等 字园像处理与分析基

数字图像处理与分析基础 分割方法分类 ◼ 从分割依据出发  “相似性分割”就是将具有同一灰度级或纹理的像素聚集 在一起，形成图像中的不同区域。这种基于相似性原理的 方法常称为“基于区域相关的分割技术”  “非连续性分割”需要先检测图像的局部不连续性，然后 将它们连接起来形成边界，这些边界将图像分割成不同的 区域。这种基于不连续原理检测图像中物体边缘的方法也 称为“基于点相关的分割技术”。  这两种方法具有互补性，一般来说在不同的场合需要不同 的方法，有时也将它们的处理结果相结合，以获得更好的 效果。 ◼ 根据分割算法本身  阈值法、边缘检测法、匹配法等

路 路 ()图分割的两种方法) (00 分割结果 Al 对象 坐标点 A2 分割 A A1 A2 A3 BI C5 BB1 B2 B3 B4 C2 B B2 C4 原图 cC1 C2 C3 C4 C5 B4 C3 B3 图7-3图像与分割结果 字园像处理乌分析基 5 (511,51l)

数字图像处理与分析基础 路 (a) 路 路 (b) 图 分割的两种方法 A 分割 A1 A2 A3 C1 C2 C3 C4 C5 B1 B2 B3 B4 (0,0) (511,0) (511,511) (0,511) x y 原 图 对象 坐标点 A A1 A2 A3 B B1 B2 B3 B4 C C1 C2 C3 C4 C5 分割结果 图7-3图像与分割结果

特征集 对象1 描述1 图像)分块 化 描述2 对象n 描述3 特征集 分块化和描述 字园像处理与分析基

数字图像处理与分析基础 图像 分块 化 对象1 对象n 特征集 特征集 描述1 描述2 描述3 分块化和描述