第十六章模式识别图象分割.ppt
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1、第十六章:模式识别图象分割,一引言,二图象分割处理,三边缘检测和连接,四区域增长,五分割图象的结构,第十六章:模式识别图象分割,一引言,二图象分割处理,三边缘检测和连接,四区域增长,五分割图象的结构,1.统计模式识别2.模式识别的一个例子3.模式识别系统的统计,1.统计模式识别,第十六章:图象分割,1:三个主要阶段:图象分割特征抽取分类 2:图象分割是一个将一幅数字图象划分为不交叠的、连通的象素集的过程,其中一个对应于背景,其他的则对应于图象中的各个物体。,边缘提取,图象结构,图象分割,引言,3.模式识别系统的设计,第十六章:图象分割,1:物体检测器设计2:特征选择3:分类器设计4:分类器训练
2、5:性能评估,边缘提取,图象结构,图象分割,引言,第十六章:模式识别图象分割,一引言,二图象分割处理,三边缘检测和连接,四区域增长,五分割图象的结构,1.统计模式识别2.模式识别的一个例子3.模式识别系统的统计,第十六章:模式识别图象分割,一引言,二图象分割处理,三边缘检测和连接,四分割图象的结构,1.图象分割处理2.使用阀值进行图象分割3.基于梯度的图象分割方法4.区域增长,1.图象分割处理,第十六章:图象分割,1:利用区域2:利用边界3:利用边缘,边缘提取,图象结构,图象分割,引言,2.使用阈值进行图象分割,第十六章:图象分割,1:全局阈值化2:自适应阈值 3:最佳阈值的选择 直方图技术
3、自适应阀值,边缘提取,图象结构,图象分割,引言,3.基于梯度的图象分割方法,第十六章:图象分割,利用边界具有高梯度值得性质将边界找出来1:边界跟踪 2:梯度图象二值化 3:拉普拉斯边缘检测,边缘提取,图象结构,图象分割,引言,4.区域增长,第十六章:图象分割,1:从一幅图象分成许多小区域开始,这些初始的区域可能是小的邻域甚至是单个象素。在每个区域中,对经过适当定义的能反映一个物体内成员隶属程度的性质进行计算。(灰度纹理等信息)2:对相邻的区域的所有边界进行考察,强边界保留,弱边界消除。3:迭代上述过程。4:可以直接和同时利用图象若干性质来决定最终边界的位置,在没有先验知识的情况下取得较好性能。
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