數字影象處理學習筆記（四）--影象分割
影象分割方法：閾值法、邊緣檢測法、區域分割法
影象分割-
-邊緣檢測
邊緣為
影象區域性特性
的不連續(相鄰區域之交界 )
特點
：區域性特性不連續；邊緣位置的微分特性；幅度和方向性 （沿邊緣方向灰度緩 （不）變 ，垂直方向突）。
是影象性區域和另一個屬的交接處，是區域屬性發生突變的地方；影象中不確定性最大的地方；影象資訊最集中的地方
檢測種類
：大致分為階躍式 （包括灰度突變和漸式 ，斜升降式 ），脈衝式和屋頂式
用途：將影象中各不同區域的邊緣檢測出來，以達到分割的目的
基本思想
：計算區域性微分運算元
步驟：1）對影象中每一個素施以檢測運算元；2）根據事先確定的準則對檢測運算元輸出進行判，該畫素點是否為邊緣。
①梯度=膨脹-腐蝕
梯度的
方向
在
函式f(x, y)最大變化率
的方向上。
梯度的
幅度
用G［f（x， y）］表示：
求棋盤距離：
梯度運算結果分析：
灰度變化較大 的區域其梯值：邊緣 ，噪聲
灰度變化平緩的區域其梯值較小 ：背景
灰度均勻區域其梯值為零 ：背景（有梯度變化的一般叫前景）
缺點
：增強的影象僅顯示
灰度變化比較陡
邊緣輪廓 ，而灰度變化平緩的區域則呈黑色；同時會使噪聲、條紋等得到增強
②微分
一階導數的幅度值
來檢測邊緣的存在：暗—>亮 正峰值 （亮-暗）
二階導數的過 0點
檢測影象中邊緣的存在
Q: [-1 1]檢測什麼方向的邊緣?[-1 1]T呢
［-1 1］檢測y（水平）方向，［-1 1］T檢測x（垂直）方向。
對x求偏導可以求垂直線，對y可求水平線
③差分運算 –利用差分運算替代微分
④SOBEL運算元（一階微分）
優點：（1）由於引入了平均因素 ， 因而對影象中的隨機噪聲有一定的平滑作用 。
（2）由於它是相隔兩行或列之差分， 故邊緣兩側元素得到增強，邊緣顯得粗而亮。
⑤Laplase運算元（二階微分）
一種各向同性（旋轉不變性）的線性運算
其實是一種影象邊緣增強運算元，常用於
影象銳化
，在增強邊緣的同時也增強了噪聲，因此使用前需要進行平滑或濾波處理
⑥Canny邊緣檢測運算元
影象的銳化和平滑有哪幾種方法？
銳化：——為了增強邊緣
（1）梯度運算元法
（2）羅伯特梯度運算元法（3）索貝爾（Sobel）運算元法
（4）拉普拉斯運算元法
平滑：（1）均值濾波（線性）（2）中值濾波（非線性）
影象分割
—區域法 閾值分割
是將影象劃分成若干個互不相交的小區域的過程
關鍵：
閾值的選取
連通：是指集合中任意兩個點之間都存在著完全屬於該集合的連通路徑 。對於離散影象而言，連通有4連通和8連通
基於象素灰度值的 2個性質：不連續和相似性。
區域內部： 畫素一般具有灰度相似性
區域之間的邊界 ：一般具有灰度不連續性 。
分割演算法可據此為：
區域法： 利用區域內灰度相似性的基於
區域
的演算法 。
邊界法 ：利用區域間灰度不連續性的基於
邊界
的演算法 。
①二值化
用其雙峰之間的谷低處灰度值作為閾T進行影象的閾值化處理，便可將目標和背景分割開來 。
②大津演算法OTSU—最大類間方差法
使得兩個部分之間的灰度值差異最大，每個部分之間的灰度值差異最小
透過方差的計算來尋找一個合適灰度級別劃分。
採用 OTS演算法來自動選取閾值進行 二值化。
優點：影象分割中閾值選取的最佳，計算簡單，不受影象亮度和對比的影響。
其實求能使得上式最大化的灰度級 k 就是OTSU閾值了
③區域生長
從滿足檢測準則的點開始（或者已知點）在各個方向上生長出區域
檢測準則：
灰度級
、彩色
、組織
、梯度
；相似性的測度可以由所確定
閾值來
判定
區域生長的具體步驟
