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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(shè)：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(shù),如何發(fā)現(xiàn)這個點(diǎn)？,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(shè)：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(jì)算熵，兩部分熵的和最大時為最
2、佳分割閾值,H1,H2,很強(qiáng)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(yīng)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(diǎn)的蛋再象一點(diǎn)的雞高產(chǎn)蘆花雞優(yōu)質(zhì)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,0 0,反復(fù)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(fù)雜的算法,圖像分割,前景與背景分割 實(shí)際應(yīng)用：指紋圖像處理,很強(qiáng)很完美？,圖像分割,前景與背景分割 實(shí)際圖像 并非一定有顯著亮度/顏色差異 可以是
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