影像分割与(面特征提取) .ppt

腐蚀后 膨胀后 原图 使二值图像减小一圈 使二值图像扩大一圈 [二]、影像分割的主要方法 四、数学形态学法 影像分割 开运算 闭运算 开运算 1）消除细小对象 2）在细小粘连处分离对象 3）在不改变形状的前提下，平滑对象的边缘 闭运算 1）填充对象内细小空洞 2）连接邻近对象 3）在不明显改变面积前提下，平滑对象的边缘 [二]、影像分割的主要方法 四、数学形态学法 影像分割 初始种子的位置与数量对结果影响比较大，抗噪能力一般，计算量较大 原理简单直观，可以进行并行计算 目标为面状均匀区域，区域轮廓比较明显 区域生长 应用了目标的灰度以及特征信息，可以进行并行计算 抗噪能力强，原理简单 综合了图像的局部灰度信息和目标形态信息，适于形态学方法处理，可以并行处理 优点 初始类别的确定、样本的数量、不同的方法均对结果有较大影响，计算量较大 目标区域类别未知且复杂分布 聚类分割 大多数情况下，目标和背景的灰度分布不满足正态分布，分割阈值难以确定，对内容复杂的图像效果不好，迭代计算效率不高 特征空间谷峰差异明显，目标和背景的灰度分布接近正态分布，图像内容简单，细节较少 阈值分割 对噪声敏感，无法保证区域内部的一致性，边缘的准确性难以确定，大多数边缘无法形成闭合的区域轮廓，琐碎边缘的处理难度较大 噪声少，边缘清晰连贯，细节少，以内容分类为主要目的 边界检测 缺点 适用范围 方法 影像分割 作业与思考题 1、什么是影像分割？ 2、影像分割的主要方法有哪些？各有什么特点？ 指出边界的位置 介绍一种简单的迭代最佳阈值计算方法 该方法只是将阈值转换成了样本值和容忍度 常用的方法 第一类方法可以通过计算两峰的面积（即积分）找到谷底的极值点，多峰、噪声的情况和处理方法 河南理工大学测绘学院遥感科学与技术系 数字摄影测量学 Digital Photogrammetry C H A N G I N G T H E W A Y Y O U V I E W T H E W O R L D ? 解放军信息工程大学测绘学院遥感信息工程系 全球可视化、建模、仿真与分析 (THAAD,ABL SBIRS) (Real Time Weather) (True High-Resolution) 空间视图 Space Based Mission Management Mission Planning Ground Station Support Situational Awareness Solutions Whole Earth Multi-Resolution maps, imagery, terrain weather Robust API interface with NRTD databases (eg.,sets circuits) Superior Analystical Capability (ie., sets circuits) Capabilities Services, Products End-to-End Solutions for Advanced Visual Computing 1、简述用Hough变换提取直线的原理。 2、简述用Hough变换提取直线的基本过程并给出程度框图。 作业与思考题 数字摄影测量 Digital photogrammetry 问题的提出 如何进行面特征提取？ 内 容 安 排 影像分割 [一]、影像分割的 定义 [二]、影像分割的主要方法 [一]、影像分割的 定义 影像中的物体,除了在边界表现出不连续性之外,在物体区域内部具有某种同一性。 根据这种同一性,把一整幅影像分为若干子区域,每一区域对应于某一物体或物体的某一部分,这就是影像分割。 影像分割 [一]、影像分割的 定义 影像分割 令集合R代表整个图像区域，对R的分割可看做将R分成若干个满足以下5个条件的非空子集R1,R2,…,Rn: 1)完备性： 2)连通性：每个Ri都是一个连通区域 3)独立性：对于任意i≠j，Ri∩Rj= Ф 4)单一性：每个区域内的灰度级相等， P（Ri）= TRUE，i = 1,2,…,n 5)互斥性：任两个区域的灰度级不等， P（Ri∪Rj）= FALSE，i≠j 基本思想： 确定一个合适的阈值T（阈值选定的好坏是此方法成败的关键）。 将大于等