石家庄铁道学院：《数字图象处理》第六章（6-5） 区域分割

石家庄铁道学院四方学院 教案纸 65区域分割 基本思想 阈值分割法由于没有或很少考虑空间关系,使多阈值选择受到限制 于区域的分割方法可以弥补这点不足,它利用的是图像的空间性质,该方法 认为分割出来的属于同一区域的像素应具有相似的性质,其概念是相当直观 的 传统的区域分割算法有区域增长法和区域分裂合并法。该类方法在没有先验 知识可以利用时,对含有复杂场景或自然景物等先验知识不足的图像进行分 割,也可以取得较好的性能。但是,空间和时间开销都比较大 、区域生长 区域生长法主要考虑象素及其空间邻域象素之间的关系 开始时确定一个或多个象素点作为种子,然后按某种相似性准则增长区域, 逐步生成具有某种均匀性的空间区域,将相邻的具有相似性质的象素或区域 归并从而逐步增长区域,直至没有可以归并的点或其它小区域为止。 ≯区域内象素的相似性度量可以包括平均灰度值、纹理、颜色等信息。 步骤: Φ选择合适的种子点 Φ确定相似性准则(生长准则) Φ确定生长停止条件 实例 原始图像及种三个种子点区域生原始图像及种四个种子点区域生 子点位置 长结果 子点位置 长结果 二、区域分裂 条件:如果区域的某些特性不满足一致性准则 开始:从图像的最大区域开始,一般情况下,是从整幅图像开始 注意: 确定分裂准则(一致性准则) 确定分裂方法,即如何分裂区域,使得分裂后的子区域的特性尽可能都满足 致性准则值 算法 形成初始区域 对图像的每一个区域R,计算P(R),如果P(R)= FALSE则沿着某一合适的 边界分裂区域; 重复步骤2,当没有区域需分裂时,算法结束 第1页

石 家 庄 铁 道 学 院 四 方 学 院 教 案 纸 第 1 页 6.5 区域分割 一、基本思想 ➢ 阈值分割法由于没有或很少考虑空间关系，使多阈值选择受到限制 ➢ 于区域的分割方法可以弥补这点不足，它利用的是图像的空间性质，该方法 认为分割出来的属于同一区域的像素应具有相似的性质，其概念是相当直观 的。 ➢ 传统的区域分割算法有区域增长法和区域分裂合并法。该类方法在没有先验 知识可以利用时，对含有复杂场景或自然景物等先验知识不足的图像进行分 割, 也可以取得较好的性能。但是，空间和时间开销都比较大。 一、区域生长 区域生长法主要考虑象素及其空间邻域象素之间的关系 ➢ 开始时确定一个或多个象素点作为种子，然后按某种相似性准则增长区域， 逐步生成具有某种均匀性的空间区域，将相邻的具有相似性质的象素或区域 归并从而逐步增长区域，直至没有可以归并的点或其它小区域为止。 ➢ 区域内象素的相似性度量可以包括平均灰度值、纹理、颜色等信息。 步骤：  选择合适的种子点  确定相似性准则(生长准则)  确定生长停止条件 实例 二、区域分裂 条件：如果区域的某些特性不满足一致性准则 开始：从图像的最大区域开始，一般情况下，是从整幅图像开始 注意： ➢ 确定分裂准则(一致性准则) ➢ 确定分裂方法，即如何分裂区域，使得分裂后的子区域的特性尽可能都满足 一致性准则值。 算法 ➢ 形成初始区域； ➢ 对图像的每一个区域 Ri，计算 P(Ri)，如果 P(Ri)=FALSE 则沿着某一合适的 边界分裂区域； ➢ 重复步骤 2，当没有区域需分裂时，算法结束。 原始图像及种 子点位置 三个种子点区域生 长结果 原始图像及种 子点位置 四个种子点区域生 长结果

石家庄铁道学院四方学院 教案纸 三、区域合并 1、基本思想 合并运算就是把相邻的具有相似性质的区域合成为一个区域 合并算法中最重要的运算是确定两个区域的相似性 评判区域相似性方法有许多,评判相似性的方法可以基于区域的灰度值,也 可以基于区域边界的强弱性等因素。一种简单的方法是比较它们的灰度均 值 2、算法 Φ使用某种方法进行图像的初始区域分割。 Φ对于图像中乡邻个区域,计算是否满足一致性谓词词,若满足则合并为一个 区域 Φ重复步骤2,直到没有区域可以合并,算法结束。 四、区域分裂合并 1、数据结构 (a)分裂图像 (b)相应的四叉树结构 图9.30图像分裂合并法数据结构 图像分裂示例: R R1 五、区域分裂合并 1、算法 设整幅图像为初始区域 对每一区域R,如果P(R)= FLASE,则把该区域分裂成四个子区域 重复上一步,直到没有区域可以分裂 对图像中任意两个相邻的R1和R2,如果P(RUR2=TRUE,则把这两个区 第2页

石 家 庄 铁 道 学 院 四 方 学 院 教 案 纸 第 2 页 三、区域合并 1、基本思想 ➢ 合并运算就是把相邻的具有相似性质的区域合成为一个区域； ➢ 合并算法中最重要的运算是确定两个区域的相似性； ➢ 评判区域相似性方法有许多，评判相似性的方法可以基于区域的灰度值，也 可以基于区域边界的强弱性等因素。一种简单的方法是比较它们的灰度均 值； 2、算 法 ➢  使用某种方法进行图像的初始区域分割。 ➢  对于图像中乡邻个区域，计算是否满足一致性谓词词,若满足则合并为一个 区域。 ➢  重复步骤 2，直到没有区域可以合并，算法结束。 四、区域分裂合并 1、数据结构 图像分裂示例： 五、区域分裂合并 1、算法 ➢ 设整幅图像为初始区域 ➢ 对每一区域 R，如果 P(R)=FLASE，则把该区域分裂成四个子区域 ➢ 重复上一步，直到没有区域可以分裂 ➢ 对图像中任意两个相邻的 R1 和 R2，如果 P(R1UR2)=TRUE，则把这两个区

石家庄铁道学院四 教案纸 域合并成一个区域 重复上一步,直到没有相邻区域可以合并,算法结束 实例图像分裂合并 原始图像分 子区域大小 分裂最小子区域大小分裂最小子区域大 16×16 小8×8 第3页

石 家 庄 铁 道 学 院 四 方 学 院 教 案 纸 第 3 页 域合并成一个区域。 ➢ 重复上一步，直到没有相邻区域可以合并，算法结束 实例图像分裂合并 原始图像 分裂最小子区域大小 1616 分裂最小子区域大小 88 分裂最小子区域大 小88