靜態(tài)圖像中目標(biāo)提取算法的設(shè)計與實現(xiàn)(修改版)課件_第1頁
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1、靜態(tài)圖像中目標(biāo)提取算法的設(shè)計與實現(xiàn)指導(dǎo)老師: 學(xué)生：開題答辯靜態(tài)圖像中目標(biāo)提取的研究背景及目的一數(shù)字圖像處理技術(shù)給予人們從直觀的數(shù)字圖像中獲取深層次信息的方法與能力二當(dāng)前圖像的識別、監(jiān)控仍然是依靠人的判定，大大降低了圖像處理的速度和精度三為降低設(shè)備對人的依賴度，充分利用信息資源，實現(xiàn)計算機自我判別，必須要求在靜態(tài)圖像中進行目標(biāo)鎖定，提出目標(biāo)3靜態(tài)圖像中目標(biāo)提取算法的設(shè)計與實現(xiàn) 1圖像灰度化2圖像去噪3圖像灰度調(diào)整4圖像分割研究的內(nèi)容和擬解決的關(guān)鍵問題1.圖像灰度化 根據(jù)RGB和YUV顏色空間的變化關(guān)系可建立亮度Y與R、G、B三個顏色分量的對應(yīng)：Y=0.114R+0.587G+0.299B，以這

2、個亮度值表達圖像的灰度值。為目標(biāo)圖像申請空間像素讀取完畢？讀取源圖像像素R,G,B分量求目標(biāo)圖像對應(yīng)像素灰度值Y=0.114R+0.587G+0.299B生成目標(biāo)圖像信息頭結(jié)構(gòu)和位圖顏色表讀入源圖像（真彩色位圖）YN圖像灰度化（a）原圖（b）灰度化后效果圖高斯濾波原理 高斯濾波器是根據(jù)高斯函數(shù)的形狀來選擇權(quán)值的線性平滑濾波器。 對圖像來說，常用二維零均值離散高斯函數(shù)作平滑濾波器，函數(shù)表達式如下：高斯函數(shù)具有可分離性： 中值平滑方法高斯平滑圖像對比度增強 顯示效果更清晰關(guān)鍵：直方圖均衡化研究內(nèi)容和擬解決的關(guān)鍵問題 4、圖像分割分割技術(shù)主要有: 1、大津閾值分割 4、輪廓提取 2、交互式閾值分割 5、邊緣檢測 3、區(qū)域生長 將圖像分成各具特點的區(qū)域并提取出感興趣目標(biāo) 目的：大津閾值分割 記T為圖像I(x,y)前景(即目標(biāo))和背景的分割閾值前景像素點數(shù)占圖像比例為0,平均灰度0;背景點數(shù)圖像比例為1,平均灰度為1。 圖像的總平均灰度記為 =0*0+1*1 類間方差記為g g=0(0-)2+1(1-)2 實現(xiàn)時采用等價公式:

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