【教学课件】第5章特色分割算法.ppt

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1、第5章 特色分割算法,5.1SUSAN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,5.1SUSAN边缘检测,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,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,5.1.2 SUSAN边缘检测,SUSAN：最小（

2、Smallest）核同值区检测模板：37个象素,半径为3.4象素,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/4，其中Smax是S所能取的最大值,5.1.2 SUSAN边缘检测,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,5.1.2 SUSAN边缘检测,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,5.1.2 SUSAN边缘检测,特点有噪声时的性能

3、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,5.2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。,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)是依赖于轮廓形状的能量函数Eext(vi)是依赖于

4、图象性质的能量函数,5.2.2 设计能量函数,1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,5.2.2 设计能量函数,2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）,5.3特色的取阈值技术,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,5.3.1 多分辨率阈值选取,1.确定分割区域的类数利用

5、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,5.3.1 多分辨率阈值选取,1.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个条件？(1)具有一定的灰度范围(2)具有一定的峰下面积(3)具有一定的峰谷差,5.3.1 多分辨率阈值选取,2.确定最优阈值(1)用从负值变化到正值的零交叉点确定峰的起点(2)用从正值变化到负值的零交叉点确定峰的终点(3)用起点和终点间的最大值点确定峰的位置(4)用前一个峰的终点和后一个峰的起点间的最小

6、值点确定这两个峰之间谷点的位置,5.3.1 多分辨率阈值选取,2.确定最优阈值分辨率增加 阈值数目也增加 设在两相邻尺度 2i+1 和 2i 所对应的阈值分别为 和 在尺度2i+1的阈值 对应在尺度2i的阈值跟踪在最低分辨率一层选取的所有阈值选取相应的最高分辨率一层的对应阈值,1.交叉熵交叉熵是一种用来度量两个概率分布P=p1,p2,pN，Q=q1,q2,qN之间信息量差异的量 对称交叉熵是交叉熵的对称形式,5.3.2 类间最大交叉熵阈值,2.类间最大交叉熵目标与背景应有尽可能大的差异整幅图象的类间差异性搜索获得基于类间最大交叉熵的最优阈值,5.3.2 类间最大交叉熵阈值,1.过渡区和有效平均

7、梯度,5.3.4 借助过渡区选择阈值,2.有效平均梯度的极值点和过渡区边界,5.3.4 借助过渡区选择阈值,5.4 分水岭分割算法,分水岭（watershed，也称分水线/水线）把图象看成3-D地形的表示，即2-D的地基（对应图象空间）加上第3维的高度（对应图象灰度）计算过程是串行的，得到的是目标的边界5.4.1基本原理和步骤5.4.2算法改进和扩展,5.4.1 基本原理和步骤,1.分水岭建立不同目标间的分水岭,5.4.1 基本原理和步骤,2.分水岭计算步骤待分割图象 f(x,y)，其梯度图象为g(x,y)用M1,M2,MR表示g(x,y)中各局部极小值的象素位置，C(Mi)为与Mi对应的区域

8、中的象素坐标集合。用n表示当前灰度阈值，Tn代表记为(u,v)的象素集合，g(u,v)n，对Mi所在的区域，其中满足条件的坐标集合Cn(Mi)可看作一幅二值图象,5.4.1 基本原理和步骤,2.分水岭计算步骤,5.4.1 基本原理和步骤,2.分水岭计算步骤用Cn代表在灰度阈值为n时图象中所有满足条件的象素 Cmax+1将是所有区域的并集Cn 1是Cn的子集，Cn是Tn的子集，所以Cn 1又是Tn的子集,5.4.1 基本原理和步骤,2.分水岭计算步骤令 S 代表Tn中的连通组元集合，对每个连通组元s Sn，有3种可能性：(1)s Cn 1是1个空集(2)s Cn 1里包含Cn 1中的一个连通组元

9、(3)s Cn 1里包含Cn 1中一个以上的连通组元分别处理：(1)Cn可由把连通组元 s 加到Cn 1中得到(2)Cn可由把连通组元 s 加到Cn 1中得到(3)需要在 s 中建分水岭,5.4.1 基本原理和步骤,2.分水岭计算步骤 原始图 阈值分割 分水岭 叠加轮廓,5.4.2 算法改进和扩展,1.利用标记控制分割过分割（over-segmentation）受图象中噪声和其它不规则结构影响利用标记（marker）图象中的一个连通组元内部标记：对应目标外部标记：对应背景（分水岭）,5.4.2 算法改进和扩展,1.利用标记控制分割流程框图,5.4.2 算法改进和扩展,1.利用标记控制分割示例(a)表示部分覆盖的两个区域(b)表示经过距离变换的结果（两个局部极小值）(c)检测出的分水线,5.4.2 算法改进和扩展,2.分水岭算法的扩展特征域算法示例(1)选择合适的颜色空间，做出3-D颜色直方图(2)将3-D颜色直方图进行反转变换(3)在不同的颜色聚类之间建立分水岭(4)将聚类结果映射回图象域中(5)后处理得到最终分割图象,通信地址：北京清华大学电子工程系 邮政编码：100084 办公地址：清华大学东主楼，9区307室 办公电话：传真号码：电子邮件：个人主页：实验室网：,联 系 信 息,