图像分割区域新课件.ppt

关于图像分割区域新
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运用y=px+q的直线方程时，如果直线接近垂直方向，则会由于p和q的值都接近无穷而使计算量大增(因为累加器的尺寸将会很大)，此时可使用直线的极坐标方程，如图所示
ρ=xcosθ+ysinθ
这表明原图像空间中的一点(xi,yi)对应于(ρ，θ)空间中的一条正弦曲线，其初始角和幅值随xi和yi的值而变
Hough变换
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通过公共点的一簇直线→点集
共线的点→点共点的一簇曲线
直线→点
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算法过程
一种基于霍夫变换的连接方法如下所述：
1、计算图像的梯度并对其设置门限得到一幅二值图像。
2、在ρθ平面内确定再细分。
3、对像素高度集中的地方检验其累加器单元的数目。
4、检验选择的单元中像素之间的关系(主要针对连续性)。
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例1
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本次课内容
区域分割
区域生长：
分裂合并
运动图像分割
纹理分割
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基于区域的分割
图像分割－把图像分解为若干个有意义的子区域，而这种分解－基于物体有平滑均匀的表面，与图像中强度恒定或缓慢变化的区域相对应，即每个子区域都具有一定的均匀性质
前面所讨论的边缘、阈值，没有明显使用分割定义中的均匀测度度量
区域分割－直接根据事先确定的相似性准则，直接取出若干特征相近或相同象素组成区域
常用的区域分割－区域增长(区域生长)、区域分裂－合并方法等
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区域增长(区域生长)
基于区域灰度差
基于区域内灰度分布统计性质
基于区域形状
区域分裂－合并
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区域生长
原理和步骤
基本思想－将具有相似性质的象素集合起来构成区域。
具体步骤－先对每个需要分割的区域找一个种子象素作为生长起点，然后将种子象素周围邻域中与种子象素有相同或相似性质的象素(根据某种事先确定的生长或相似准则来判定)合并到种子象素所在的区域中。将这些新象素当做新的种子象素继续进行上面的过程，直到再没有满足条件的象素可被包括进来，这样一个区域就长成了
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