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.,1,圖像分割,圖像分割,如何分割需要被分割成不同部分的對象有什么不同?第一類圖像:前景與背景,圖像分割,前景與背景分割假設:前景與背景亮度不同一個暗一個亮閾值分割,閾值,如何求最優(yōu)分割閾值?,圖像分割,前景與背景分割基于直方圖的方法直方圖:圖像灰度級的離散概率密度函數,如何發(fā)現這個點?,圖像分割,前景與背景分割最大熵算法熵:物理含義:分布的“均勻性”越均勻,熵越大越不均勻,熵越小,圖像分割,前景與背景分割最大熵算法圖像假設:前景/背景亮度不同直方圖如同時包含前景和背景,則其熵將變小如只包含前景或背景,熵將變大把直方圖分解成兩部分,分別計算熵,兩部分熵的和最大時為最佳分割閾值,H1,H2,很強很完美?,圖像分割,前景與背景分割最大熵算法圖像噪聲影響直方圖,圖像分割,前景與背景分割最大熵算法,如何解決?,圖像分割,前景與背景分割物體的分布區(qū)域是空間連續(xù)的相鄰像素應該有相同的分類,很可能是噪聲,如何利用這些信息?,圖像分割,前景與背景分割松弛算法P(i):像素i是前/背景的概率,i,i1,i2,i3,i4,i5,i6,i7,i8,先有雞?先有蛋?,圖像分割,前景與背景分割先有雞?先有蛋?恐龍象雞蛋的恐龍蛋象雞的恐龍更象一點的蛋再象一點的雞高產蘆花雞優(yōu)質土雞蛋“雞蛋同出”迭代優(yōu)化EM算法,圖像分割,前景與背景分割松弛算法初始化:迭代:,圖像分割,前景與背景分割松弛算法,00,反復迭代多次,直至收斂,同等對待所有鄰域,圖像分割,前景與背景分割松弛算法,待分割圖像,閾值分割,松弛算法,還有更高級、更復雜的算法,圖像分割,前景與背景分割實際應用:指紋圖像處理,很強很完美?,圖像分割,前景與背景分割實際圖像并非一定有顯著亮度/顏色差異可
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