71概述 图像分割的基本策略 ■分割算法基于灰度值的两个基本特性:不连 续性和相似性 检测图像像素灰度级的不连续性,找到点 线(宽度为1)、边(不定宽度)。先找边, 后确定区域
7.1 概述 ◼ 图像分割的基本策略 ◼ 分割算法基于灰度值的两个基本特性：不连 续性和相似性 ◼ 检测图像像素灰度级的不连续性，找到点、 线（宽度为1）、边（不定宽度）。先找边， 后确定区域
71概述 图像分割的基本策略 检测图像像素的灰度值的相似性,通过选择 阈值,找到灰度值相似的区域,区域的外轮 廓就是对象的边
7.1 概述 ◼ 图像分割的基本策略 ◼ 检测图像像素的灰度值的相似性，通过选择 阈值，找到灰度值相似的区域，区域的外轮 廓就是对象的边
71概述 图像分割的方法 ■基于边缘的分割方法 ■先提取区域边界,再确定边界限定的区域。 区域分割 确定每个像素的归属区域,从而形成一个区域图。 区域生长 将属性接近的连通像素聚集成区域 分裂一合并分割 综合利用前两种方法,既存在图像的划分,又有图 像的合并
7.1 概述 ◼ 图像分割的方法 ◼ 基于边缘的分割方法 ◼ 先提取区域边界，再确定边界限定的区域。 ◼ 区域分割 ◼ 确定每个像素的归属区域，从而形成一个区域图。 ◼ 区域生长 ◼ 将属性接近的连通像素聚集成区域 ◼ 分裂－合并分割 ◼ 综合利用前两种方法，既存在图像的划分，又有图 像的合并
分割对象 分割对象
分割对象 分割对象
7.2边缘检测算子 边缘的定义: 图像中像素灰度有阶跃变化或屋顶变化的那 些像素的集合 ■边缘的分类 阶跃状 屋顶状
7.2 边缘检测算子 ◼ 边缘的定义： 图像中像素灰度有阶跃变化或屋顶变化的那 些像素的集合 ◼ 边缘的分类 ◼ 阶跃状 ◼ 屋顶状