特色分割算法.ppt
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1、第1页第5讲特色分割算法 Still waters run deep.流静水深流静水深,人静心深人静心深 Where there is life,there is hope。有生命必有希望。有生命必有希望第2页第5讲第第5 5章章 特色特色分割算法分割算法 5.1 SUSAN检测算子5.2 主动轮廓模型5.3 特色的取阈值技术5.4 分水岭分割算法章毓晋(TH-EE-IE)第3页第5讲5.1 SUSAN边缘检测边缘检测原理原理USAN:Univalue Segment Assimilating Nucleus核同值区:相对于模板的核,模板中有一定的区域与它有相同的灰度章毓晋(TH-EE-IE)
2、第4页第5讲5.1.1 USAN原理USAN的面积携带了关于图象中核象素处结构的主要信息 当核象素处在图象中的灰度一致区域,USAN的面积会达到最大。该面积当核处在直边缘处约为最大值的一半,而当核处在角点处则为最大值的1/4使用USAN面积作为特征起到了增强边缘和角点的效果 章毓晋(TH-EE-IE)第5页第5讲5.1.2 SUSAN边缘检测SUSAN:最小(Smallest)核同值区检测模板:37个象素,半径为3.4象素 章毓晋(TH-EE-IE)第6页第5讲5.1.2 SUSAN边缘检测 检测对模板中的每个象素进行得到输出的游程和(running total)边缘响应几何阈值G=3Smax
3、/4,其中Smax是S所能取的最大值 章毓晋(TH-EE-IE)第7页第5讲5.1.2 SUSAN边缘检测 边缘方向的确定边缘方向的确定根据非零强度的象素确定边缘的方向点A和B都是标准的边缘点,各落在边缘的一边从USAN重心到模板核的矢量与边缘局部方向垂直 章毓晋(TH-EE-IE)第8页第5讲5.1.2 SUSAN边缘检测 边缘方向的确定边缘方向的确定根据非零强度的象素确定边缘的方向点C落在两个边缘的中间USAN是沿边缘方向的细条,找最长的对称轴 章毓晋(TH-EE-IE)第9页第5讲5.1.2 SUSAN边缘检测特点特点有噪声时的性能较好 不需要计算微分对面积计算中的各个值求和(积分)非线
4、性响应特点易自动化实现控制参数的选择简单 参数的任意性较小 章毓晋(TH-EE-IE)第10页第5讲5.2 主动轮廓模型主动轮廓模型给定对图象中目标轮廓的一个近似(初始轮廓),主动轮廓模型可用来检测准确的轮廓 主动轮廓模型逐步改变封闭曲线的形状以逼近图象中目标的轮廓。在这个过程中,目标轮廓的各部分常用线,边缘等表示。主动轮廓模型也称Snakes,因为在对目标轮廓的逼近过程中,封闭曲线像蛇爬行一样不断改变形状。章毓晋(TH-EE-IE)第11页第5讲5.2.1 主动轮廓 主动轮廓是图象上一组排序的点的集合处在轮廓上的点可通过解一个最小能量问题来迭代地逼近目标的边界Eint(vi)是依赖于轮廓形状
5、的能量函数Eext(vi)是依赖于图象性质的能量函数 章毓晋(TH-EE-IE)第12页第5讲5.2.2 设计能量函数 1内部能量内部能量推动主动轮廓形状的改变并保持轮廓上点间的距离(1)连续能量迫使不封闭的曲线变成直线而封闭的曲线变成圆环 (2)膨胀力 强制轮廓在没有外来影响的情况下扩展或收缩 章毓晋(TH-EE-IE)第13页第5讲5.2.2 设计能量函数 2外部能量外部能量将变形模板向感兴趣的特征吸引 构建能量函数:如目标的尺寸和形状(1)图象灰度能量将轮廓吸向高或低的灰度区域 (2)图象梯度能量 将轮廓推向特征(边缘)章毓晋(TH-EE-IE)第14页第5讲5.3 特色的取阈值技术特色
6、的取阈值技术 5.3.1多分辨率阈值选取 5.3.2类间最大交叉熵阈值 5.3.3类内最小模糊散度阈值 5.3.4借助过渡区选择阈值 章毓晋(TH-EE-IE)第15页第5讲5.3.1 多分辨率阈值选取 1.确定分割区域的类数确定分割区域的类数利用在粗分辨率下的直方图细节信息 尺度函数 f(x):低通滤波器 图象直方图H(x)的低通分量为直方图的多分辨率小波分解表示S2iH(x),W2iH(x),1 i I 章毓晋(TH-EE-IE)第16页第5讲5.3.1 多分辨率阈值选取 1.确定分割区域的类数确定分割区域的类数在分辨率为21时确定初始的区域分割类数 判断直方图中独立峰的个数独立峰应满足三
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- 特色 分割 算法
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