图像处理:阈值分割与特征分析
需积分: 21 55 浏览量
更新于2024-07-12
收藏 2.37MB PPT 举报
"该资源是关于数字图像处理及应用的MATLAB教程,主要探讨了图像分割和特征分析的多个方面,包括阈值分割、区域分割、边缘检测、Hough变换和几何及形状、纹理特征分析等。"
在图像处理领域,归一化共生矩阵是一种重要的工具,通常用于纹理分析。在描述中提到的"归一化共生矩阵(|Δx|=1或0,|Δy|=1或0)",意味着矩阵是基于像素灰度值在水平或垂直方向上邻接关系建立的。这种矩阵能够量化图像中像素对之间的灰度共生性,即两个像素在特定偏移量(Δx和Δy)下的灰度值关系。
图像分割是图像处理的核心技术之一,目的是将图像划分为具有相似属性的区域,这些属性可以是灰度值、颜色、纹理等。从描述中可以看到,本章涵盖了多种分割方法:
1. **阈值分割**:是最基础的分割方法,根据像素灰度值是否超过预设阈值T进行二值化。全局阈值法适用于全局灰度分布明显的图像,而局部阈值法更适应光照不均匀或灰度变化连续的场景。
2. **区域分割**:关注像素之间的连接性和连续性,通常用于划分具有相似灰度或颜色的连续区域。
3. **边缘检测**:用于识别图像中的边界,常用算法有Canny、Sobel和Prewitt等,它们检测像素灰度值的快速变化来定位边缘。
4. **Hough变换**:是一种参数空间的变换,能有效检测直线、圆等几何形状,即使在噪声环境中也能找到潜在的特征。
5. **几何及形状特征分析**:涉及计算形状的属性,如面积、周长、圆度等,以识别和描述图像中的对象。
6. **纹理特征分析**:归一化共生矩阵就是其中一种手段,此外还有GLCM(灰度共生矩阵)、GLRM(灰度级运行长度矩阵)等,它们可以提取纹理的统计特性,如对比度、能量和熵。
7. **标记与拓扑描述符**:用于表示和操作图像区域,比如8-邻接和4-邻接规则,以及区域的连通性分析。
在实际应用中,这些技术可以单独使用,也可以结合使用以提高图像分析的准确性和鲁棒性。例如,先通过阈值分割初步提取目标,再用边缘检测细化边界,最后利用形状特征进行识别。了解和掌握这些技术对于理解和处理各类图像数据至关重要。
312 浏览量
10234 浏览量
点击了解资源详情
122 浏览量
141 浏览量
153 浏览量
2024-10-27 上传
2023-06-08 上传
1232 浏览量

速本
- 粉丝: 20
最新资源
- 网络软件架构设计:HTTP和URI背后的原则
- J2ME游戏开发指南:让游戏无处不在
- 人月神话:计算机科学经典之作
- 8098单片机与工控机协作的电视/调频发射机监控系统设计
- Windows XP/2003 ASP.NET开发平台搭建指南
- Struts入门基础教程:从配置到实战
- 使用Winsock轻松实现TCP/IP网络通信
- Microsoft ASP.NET深入编程:实例讲解与高级应用
- UML:面向对象编程的统一建模语言
- 构建稳健的数据库持久层策略
- ASP.NET入门指南:构建坚实基础
- ASP.NET 2.0+SQL Server开发案例:从酒店管理到连锁配送
- JBoss应用服务器详解:JavaEE、敏捷开发与OpenSource
- 《软件工程思想》:探索与实践
- OSWorkflow开发指南:开源文档探索
- 八进制整理:GEF入门教程