"数字图像处理及应用：第七章图像分析.ppt 深入解析图像分割与描述"

数字图像处理及应用的第七章主要讨论图像分析的相关内容。在进行对图像进行增强、恢复、编码等处理时，输入是图像，输出是一幅近似于输入的图像。这是数字图像处理的一个特点。另一个主要分支是图像分析或景物分析，即输入仍然是图像，但所要求的输出是已知图像或景物的描述。这类处理基本上用于自身图像分析和模式识别一类的领域。图像分析的典型例子包括：输入是文字组成的二值图像，输出是读出该段文字；输入是血球照片，输出是血球数量；输入是细胞图像，输出是细胞类型；输入是遥感照片，输出是地貌、植被描述等。 图像分析的描述一般是针对图像或景物中的特定区域或目标。为了描述，首先要进行分割。有些分割运算可直接用于整个图像，而有些分割算法只适用于已被局部分割的图像。例如，分割染色体的处理，可先用设置门限的方法把染色体和背景分割开来，然后可采用尺寸大小、形状等准则进一步将其分割成单个染色体。需要注意的是，没有唯一的、标准的分割方法，因此也就没有规定成功分割的准则。 本章讨论了一些最基本的分割、描述方法。分割的目的在于将图像划分为具有独立或相对独立意义的区域，使得每个区域具有统一性质，方便后续的分析或处理。分割方法包括阈值分割、边缘检测分割、区域生长法、聚类分割等。其中，阈值分割是指通过设定一个或多个阈值，将图像中的像素分为不同的类别。边缘检测分割是指通过检测图像中灰度或颜色的不连续性来进行分割。区域生长法是指以种子点为起点，逐步生长扩展，直到满足设定的生长条件为止。聚类分割是指通过对图像中的像素进行聚类，将相似的像素归为一类。 除了分割方法外，本章还介绍了描述方法，包括边界描述和区域描述。边界描述是指通过对图像中的边界进行提取和描述，以获取目标的轮廓信息。而区域描述是指通过对图像中的区域进行特征提取和描述，以获取目标的整体信息。 总的来说，本章内容涵盖了图像分割和描述的基本概念和方法，为进一步的图像分析和处理奠定了基础。图像分析在医学影像、遥感图像、工业检测等领域有着广泛的应用，掌握图像分析的基本理论和技术对于数字图像处理及应用具有重要意义。