第四章 区 域 分 析 4.1 区域和边缘 如何精确解释一幅图像? 区域: 相互连结的具有相似特性的一组像素 边缘:区域边界上的像素.

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第四章 区 域 分 析 4.1 区域和边缘 如何精确解释一幅图像? 区域: 相互连结的具有相似特性的一组像素 边缘:区域边界上的像素

4.2 分割 图像分割最简形式: 把灰度图转换成二值图

讨论: 基于区域的分割 基于边缘检测的分割 理论上,区域分割和边缘检测应该产生相同的结果

4.2.1 自动阈值化法 简单阈值化方法的问题 自动阈值化方法 基于场景中的物体、环境和应用域等知识 包括:对应于物体的图像灰度特性,物体的尺寸, 物体在图像中所占比例,图像中不同类型物体的数量

 (1) 模态方法 图像中的物体、背景各具有一灰度值,图像被零均值高斯噪声污染,灰度分布曲线是由两个正态分布函数叠加而成.图像直方图将会出现两个分离的峰值,阈值选取波谷最佳。 具有不同灰度均值的多物体图像中.背景和物体灰度值正态分布参数为:

阈值的改进策略是这一方法的关键 (2) 迭代式阈值选择 算法4.1 迭代式阈值选择算法 1. 选一初始阈值,如:灰度均值    算法4.1 迭代式阈值选择算法 1. 选一初始阈值,如:灰度均值 2. 利用阈值把图像分割成两组,R1和R2 3. 计算区域R1和R2的均值v1、v2 4. 选择新的阈值 T=(v1+v2 ) / 2 5. 重复2-4步,直到v1和v2的均值不再变化为止 阈值的改进策略是这一方法的关键

(3) 自适应阈值化方法 场景照明不均匀时, 一个阈值? 把图像分成NXN个子图像,求出子图像的阈值。 分割的最后结果是所有子图像割的逻辑并。

(4) 变量阈 值化方法

4.2.2 直方图方法的局限性 #恒定灰度值 #没有利用图像强度的空间信息 例如,用直方图无法区分黑白棋格图像

4.3 区域表示 可表示成封闭轮廓; 三类型:阵列表示,层级表示,基于特征的区域表示。

4.3.1 阵列表示 4.3.2 层级表示 低分辨率上粗计算,高分辨率上精细计算(浏览) (1) 金字塔型 顶层或0层,图像为单一像素;而底层则是原始图像或未被递减的图像.每层的一个像素表示下层几个像素的合成信息.

1 2X2 NXN 是最好的表示方式?

(2) 四叉树型 三种节点:白、黑和灰度. 四叉树是通过不断地分裂图像得到的.一个区域可分裂成大小一样的四个子区域.子区域继续分裂….,结果? 树结构中的每一个节点或是树叶,或包含四个子节点.

区域用边缘表示,另外讨论。 4.3.3 基于特征的区域表示 区域可用特征表示. 常用特征:最小外接矩形、中心矩、欧拉数、灰度均值、方差等. 4.3.3 基于特征的区域表示 区域可用特征表示. 常用特征:最小外接矩形、中心矩、欧拉数、灰度均值、方差等. 相邻区域的相互位置关系也可作为特征。 区域用边缘表示,另外讨论。

4.3.4 图像分割数据结构 区域邻接图 区域邻接图(region adjacency graphs, RAG)表示图像中区域与区域之间的关系,区域的不同特性可以存贮在不同的节点数据结构中.RAG中的节点表示区域,节点之间的弧线表示区域的公共边界.

4.4 分裂与合并 图象分割后,会产生许多区域,真?假? 使用分裂和合并的组合算法可以实现自动细化分割运算.

4.4.1 区域合并 合并运算就是把相似的邻接区域组合起来. 邻接区域相似性的两种评价方法 几何代数法: 比较它们的灰度均值 这一方法的改进形式是使用曲面拟合方法,以便确定是否存在一个曲面来逼近区域. 统计法: 用假设-检验方法来评判邻接区域的相似性 假设灰度值服从概率分布,根据相邻区域是否具有相同的概率分布函数考虑是否合并它们。

统计意义下的区域合并

H0下: H1下: 似然比低于某一阈值,说明这两个区域可以合并为一个区域. 似然比:

4.4.2 区域分裂 如果区域的某些特性不是恒定的,则区域应该分裂.基于分裂方法的图像分割过程是从最大的区域开始,多数情况下常把整个图像作为起始分裂的图像 算法4.5 区域分裂算法 1. 形成初始区域 2. 对图像的每一个区域,连续执行下面两步: (a)计算区域灰度值方差 (b)如果方差值大于某一阈值,则沿着某一合适 的边界分裂区域.  

4.4.3 分裂和合并 分裂和合并运算可以同时进行,也就是说,用阈值化方法预分割后,连续进行分裂和合并,最后得到图像的精确分割.分裂和合并组合算法对分割复杂的场景图像十分有用.引入应用域知识,可提高分裂和合并算法的有效性

4.5 区域增长 基本思路:图像可以划分成区域,而区域可以用简单函数模型化. 寻找初始区域核,并从区域核开始,逐渐增长核区域,形成满足一定约束的较大的区域. 一致性谓词: 基于区域灰度平面或二次曲面函数拟合.通常,一致性谓词是基于图像区域的特征: 平均强度、方差、纹理和颜色等

(误差函数) 平面和二次曲面模型是一些基函数的线性组合,其中基函数包含了各阶双变量多项式.模型可以表示为: 致性谓词是基于区域中点与区域模型之间的距离: (误差函数) 距离是通常的 欧几里德距离:

算法4.7 基于平面和二次曲面模型的区域增长 注意: 1. 局外点 2. 初始核                  

Homework(用A4纸) 1.思考题 4.2、4.5 2.计算机练习题4.1 要求:1. 原图(任意) 2. 算法说明 3. 结果