石鑫华视觉网| 东莞华视自动化科技有限公司|机器视觉商城|机器视觉论坛|淘宝店铺

机器视觉_石鑫华视觉网_光源_控制器_工业相机_镜头_视觉方案_NI_LabVIEW_Vision_VBAI_图像处理教程_论坛_商城_东莞华视自动化科技有限公司,机器视觉,工业相机,工业镜头,LED光源,图像处理,视觉方案,VBAI,LabVIEW

当前位置: 首页 > 图像 >

图像分割

时间:2012-10-19来源:shixinhua.com石鑫华视觉网 作者:石鑫华 点击: 999999次

图像分割

图像分割的定义

        根据需要将图像划分为有意义的若干区域或部分的图像处理技术
        数字图像处理技术是一个跨学科的领域。随着计算机科学技术的不断发展,图像处理和分析逐渐形成了自己的科学体系,新的处理方法层出不穷,尽管其发展历史不长,但却引起各方面人士的广泛关注。首先,视觉是人类最重要的感知手段,图像又是视觉的基础,因此,数字图像成为心理学、生理学、计算机科学等诸多领域内的学者们研究视觉感知的有效工具。其次,图像处理在军事、遥感、气象等大型应用中有不断增长的需求。
        图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。现有的图像分割方法主要分以下几类:基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。近年来,研究人员不断改进原有的图像分割方法并把其它学科的一些新理论和新方法用于图像分割,提出了不少新的分割方法。


基于阈值的分割方法

        灰度阈值分割法是一种最常用的并行区域技术,它是图像分割中应用数量最多的一类。阈值分割方法实际上是输入图像f到输出图像g的如下变换:
  阈值分割方法
        其中,T为阈值,对于物体的图像元素g(i,j)=l,对于背景的图像元素g(i,j)=0。
  由此可见,阈值分割算法的关键是确定阈值,如果能确定一个合适的阈值就可准确地将图像分割开来。阈值确定后,将阈值与像素点的灰度值比较和像素分割可对各像素并行地进行,分割的结果直接给出图像区域。
  阈值分割的优点是计算简单、运算效率较高、速度快。在重视运算效率的应用场合(如用于硬件实现),它得到了广泛应用。
  人们发展了各种各样的阈值处理技术,包括全局阈值、自适应阈值、最佳阈值等等。
  全局阈值是指整幅图像使用同一个阈值做分割处理,适用于背景和前景有明显对比的图像。它是根据整幅图像确定的:T=T(f)。但是这种方法只考虑像素本身的灰度值,一般不考虑空间特征,因而对噪声很敏感。常用的全局阈值选取方法有利用图像灰度直方图的峰谷法、最小误差法、最大类间方差法、最大熵自动阈值法以及其它一些方法。
------分隔线----------------------------
石鑫华推荐