第6章-HALCON图像分割课件.pptx
- 【下载声明】
1. 本站全部试题类文档,若标题没写含答案,则无答案;标题注明含答案的文档,主观题也可能无答案。请谨慎下单,一旦售出,不予退换。
2. 本站全部PPT文档均不含视频和音频,PPT中出现的音频或视频标识(或文字)仅表示流程,实际无音频或视频文件。请谨慎下单,一旦售出,不予退换。
3. 本页资料《第6章-HALCON图像分割课件.pptx》由用户(晟晟文业)主动上传,其收益全归该用户。163文库仅提供信息存储空间,仅对该用户上传内容的表现方式做保护处理,对上传内容本身不做任何修改或编辑。 若此文所含内容侵犯了您的版权或隐私,请立即通知163文库(点击联系客服),我们立即给予删除!
4. 请根据预览情况,自愿下载本文。本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。
5. 本站所有资源如无特殊说明,都需要本地电脑安装OFFICE2007及以上版本和PDF阅读器,压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- HALCON 图像 分割 课件
- 资源描述:
-
1、6.16.26.3阈值分割边缘检测区域分割第第6章章 HALCON图像分割图像分割HALCON编程基础与工程应用编程基础与工程应用6.1阈值分割阈值分割l定义:定义:阈值分割是一种按图像像素灰度幅度进行分割的方法,它是把阈值分割是一种按图像像素灰度幅度进行分割的方法,它是把图像的灰度分成不同的等级,然后用设置灰度门限(阈值)的方法,图像的灰度分成不同的等级,然后用设置灰度门限(阈值)的方法,确定有意义的区域或要分割物体的边界。确定有意义的区域或要分割物体的边界。l步骤:步骤:(1 1)确定阈值;)确定阈值;(2 2)将阈值与像素灰度值进行比较;)将阈值与像素灰度值进行比较;(3 3)把像素分类
2、。)把像素分类。HALCON编程基础与工程应用编程基础与工程应用 实验法通过人眼的观察,对已知某些特征的图像试验不实验法通过人眼的观察,对已知某些特征的图像试验不同的阈值,观察是否满足要同的阈值,观察是否满足要求。求。实验法的问题是适用范围窄,使用前必须事先知道图像实验法的问题是适用范围窄,使用前必须事先知道图像的某些特征,比如平均灰度等,而且分割后的图像质量的好的某些特征,比如平均灰度等,而且分割后的图像质量的好坏受主观局限性的影响很大。坏受主观局限性的影响很大。1、实验法、实验法 (a)原图)原图 (b)分割后)分割后HALCON编程基础与工程应用编程基础与工程应用 如果图像的前景物体内部
3、和背景区域的灰度值分布都比较均匀,那如果图像的前景物体内部和背景区域的灰度值分布都比较均匀,那么这个图像的灰度直方图具有明显双峰,此时可以选择两峰之间的谷底么这个图像的灰度直方图具有明显双峰,此时可以选择两峰之间的谷底对应的灰度值对应的灰度值T T作为阈值进行图像分割。作为阈值进行图像分割。此种单阈值分割方法简单易操作,但是当两个峰值相差很远时不适此种单阈值分割方法简单易操作,但是当两个峰值相差很远时不适用,而且,此种方法容易受到噪声的影响,进而导致阈值选取的误差。用,而且,此种方法容易受到噪声的影响,进而导致阈值选取的误差。2、根据直方图谷底确定阈值法、根据直方图谷底确定阈值法 (a)原图)
4、原图 (b)分割后)分割后HALCON编程基础与工程应用编程基础与工程应用 迭代式阈值选择方法的基本思路是:开始选择一个阈值作为初迭代式阈值选择方法的基本思路是:开始选择一个阈值作为初始估计值,然后按照某种规则不断的更新这一估计值,直到满足给始估计值,然后按照某种规则不断的更新这一估计值,直到满足给定的条件为止。定的条件为止。这个过程的关键是选择什么样迭代规则。一个好的迭代规则必这个过程的关键是选择什么样迭代规则。一个好的迭代规则必须既能够快速收敛,又能够在每一个迭代过程中产生优于上一次迭须既能够快速收敛,又能够在每一个迭代过程中产生优于上一次迭代的结果。代的结果。3、迭代选择阈值法、迭代选择
5、阈值法 (a)原图)原图 (b)分割后)分割后HALCON编程基础与工程应用编程基础与工程应用 最大类间方差法选定的分割阈值应该使前景区域的平均灰度、最大类间方差法选定的分割阈值应该使前景区域的平均灰度、背景区域的平均灰度与整幅图像的平均灰度之间差别最大,这种差背景区域的平均灰度与整幅图像的平均灰度之间差别最大,这种差异用方差来表示。异用方差来表示。该算法是在判别分析最小二乘法原理的基础上推导得出,计算该算法是在判别分析最小二乘法原理的基础上推导得出,计算简单,是一种稳定、常用的算法。简单,是一种稳定、常用的算法。4、最大类间方差法、最大类间方差法 (a)原图)原图 (b)分割后)分割后HAL
6、CON编程基础与工程应用编程基础与工程应用6.2边缘检测边缘检测图像的边缘是图像的基本特征,边缘上的点是指图像周围像素灰度产生变化的那些像素点,即灰度值导数较大的地方。基于一阶导数的边缘检测算子包括Robert算子、Sobel算子、Prewitt算子等,它们都是梯度算子。基于二阶导数的边缘检测算子主要是高斯-拉普拉斯边缘检测算子。HALCON编程基础与工程应用编程基础与工程应用一阶算子一阶算子典型算子典型算子 Roberts算子利用局部差分算子寻找边缘,边缘定位较准,但容易丢失一部分边缘,同时由于图像没有经过平滑处理,因此不具有抑制噪声的能力。该算子对具有陡峭边缘且含噪声少的图像处理效果较好。
7、Sobel算子很容易在空间上实现。Sobel算子边缘检测器不但产生较好的边缘检测效果,同时因为Sobel算子引入了局部平均,使其受噪声的影响也比较小。当使用较大的模板时,抗噪声特性会更好,但是这样会增大计算量,并且得到的边缘比较粗。Prewitt和Sobel算子的方程完全一样,只是常量c=1。由于常量c的不同,这一算子与Sobel算子不同的地方在于没有把重点放在接近模板中心的像素点。当用两个掩膜板(卷积算子)组成边缘检测器时,通常取较大的幅度作为输出值。Kirsch算法由K0K7八个方向的模板决定的,将K0K7的模板元素分别与当前像素点的33模板区域的像素点作乘求和,然后选八个值中最大的值作为
展开阅读全文