第 章 3.2.2图像分割边界分割法 数 字 图·线的检测 分 通过比较典型模板的计算值,确定一个点是否 析 在某个方向的线上 第 -1|-1-1 12 12|-1 节 222 112 2-1 12|-1 211 2 112 像 -1|-1-1 1|-1 12|-1 分 割水平模板45度模板垂直模板135度模板
第 三 章 数 字 图 像 分 析 第 二 节 图 像 分 割 3.2.2 图像分割:边界分割法 • 线的检测 – 通过比较典型模板的计算值，确定一个点是否 在某个方向的线上 -1 -1 -1 2 2 2 -1 -1 -1 水平模板 -1 -1 2 -1 2 -1 2 -1 -1 45度模板 -1 2 -1 -1 2 -1 -1 2 -1 垂直模板 2 -1 -1 -1 2 -1 -1 -1 2 135度模板
3.2.2图像分割边界分割法 第三章数字图像分析第二节图像分割 线的检测 例 111111111 图像555555555 1111111111 用4种模板分别计算 R 水平 -6+30=24 R45度=-14+14=0 垂直 14+14=0 13度=-14+14=0
第 三 章 数 字 图 像 分 析 第 二 节 图 像 分 割 3.2.2 图像分割:边界分割法 • 线的检测 用4种模板分别计算 R水平 = -6 + 30 = 24 R45度 = -14 + 14 = 0 R垂直 = -14 + 14 = 0 R135度 = -14 + 14 = 0 1 1 1 5 5 5 1 1 1 1 1 1 5 5 5 1 1 1 1 1 1 5 5 5 1 1 1 例： 图像
第 章 3.2.2图像分割边界分割法 数 面·线的检测算法描述 像 依次计算4个方向的典型检测模板,得到R;i=1,2,3,4 分 析 如|>对于所有的=i,那么这个点被称为在方 向上更接近模板i所代表的线 第 节 设计任意方向的检测模板 像 可能大于3X3 分 模板系数和为0 割 赶兴趣的方向的系数大
第 三 章 数 字 图 像 分 析 第 二 节 图 像 分 割 3.2.2 图像分割:边界分割法 • 线的检测——算法描述 – 依次计算4个方向的典型检测模板，得到Ri i=1,2,3,4 – 如 |Ri | > |Rj | 对于所有的j = i，那么这个点被称为在方 向上更接近模板i 所代表的线 • 设计任意方向的检测模板 – 可能大于3x3 – 模板系数和为0 – 赶兴趣的方向的系数大
第 章 3.2.2图像分割边界分割法 数 字 图·边的检测 像 分 边界的定义 析 是两个具有相对不同灰度值特性的区域的边界 第 线 适用于 节 假定问题中的区域是非常类似的,两个区域之 间的过渡,仅仅根据灰度的不连续性便可确定 像 不适用于 分 割 当假定不成立时,阈值分割技术一般来说比边 缘检测更加实用
第 三 章 数 字 图 像 分 析 第 二 节 图 像 分 割 3.2.2 图像分割:边界分割法 • 边的检测 – 边界的定义： 是两个具有相对不同灰度值特性的区域的边界 线 – 适用于： 假定问题中的区域是非常类似的，两个区域之 间的过渡，仅仅根据灰度的不连续性便可确定 – 不适用于： 当假定不成立时，阈值分割技术一般来说比边 缘检测更加实用
第三章数字图像分析第 3.2.2图像分割边界分割法 边的检测 分割对象区域 节分割对象区域 像 分 割
第 三 章 数 字 图 像 分 析 第 二 节 图 像 分 割 3.2.2 图像分割:边界分割法 • 边的检测 分割对象区域 分割对象区域