冈萨雷斯数字图像处理学习7:图像分割 边缘连接和边界检测和阈值处理

三边缘连接和边界检测

通常情况下,检测出的像素并不能完全描述边缘特性,需要紧接连接算法,才能组合成有意义的边缘或区域边界。

1局部处理

冈萨雷斯数字图像处理学习7:图像分割 边缘连接和边界检测和阈值处理_第1张图片

2区域处理

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按给出的顺序追踪这些点

3使用霍夫变换的全局处理

通常所说的霍夫线变换和圆变换,将直角坐标系转换到极坐标系下,在极坐标系下相交的直线在直角坐标系系下表示通过一条直线的点。

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四阈值处理

包括全局阈值处理,在整幅图片设定阈值,对每个像素点判断就叫全局;阈值可变的情况有事叫局部阈值处理;如果阈值取决于空间坐标(x,y)本身,称为动态阈值处理或自适应阈值处理。

噪声对阈值处理的影响还是很大的,所以要进行预处理。

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光照和反射起到了核心作用,如果控制不了这些参数时。

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基本的全局阈值处理

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用otsu方法的最佳全局阈值处理

用图像平滑改善全局阈值处理,就是在处理之前滤除噪声。(一点点深入,解析方法)

利用边缘改进全局阈值处理冈萨雷斯数字图像处理学习7:图像分割 边缘连接和边界检测和阈值处理_第7张图片

多个全局阈值的处理(即设置几个阈值给出不同区域的结果像素值)

可变阈值处理

将图像分块,然后分别进行otsu全局方法,对分割有帮助。基于局部图像特征的可变阈值处理,使用移动平均。

如果对你有所帮助,谢谢您的鼓励^_^

(一块不少,五块更好)

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