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《机器视觉技术基础》第五章 图像分割教案.docx

1、微课教案设计方案 名称图像分割 时长授课方式软件录屏演示、讲授法、总结归纳法、拓展延伸教学目的对图像分割及其实现方法有一定了解。重点、难点了解图像分割的基本概念,了解阈值分割、边缘检测、区域分割、Hough变换、动态聚类分割、分水岭算法等图像分割算法。教学内容教学过程与详细内容教学设计引入: 在前述章节中,描述了对感兴趣区域的截取,对图像的位置转换等操作。但是这些操作不能为我们提供图像中所包含物体的信息。为得到图像中的物体信息,我们必须进行图像分割,即提取图像中与感兴趣物体相对应的那些区域。描述的更正式些,分割操作以一幅图像作为输入而返回一个或多个区域或亚像素轮廓作为输出。讲授过程:1. 了解

2、阈值分割算法,掌握根据直方图谷底确定阈值法、实验法、局部阈值分割方法等方法。2.了解区域分割算法,掌握基于区域的图像分割方法中的区域生长算法和区域分裂与合并算法。3.了解边缘检测算法,理解边缘检测的相关知识。4.了解Hough变化及其基本原理。5.对分水岭算法有基本的认识。归纳、总结:本章主要介绍了图像分割的基本概念、公式推导、适用情况及使用注意事项。具体介绍了阈值分割、边缘检测、区域分割、Hough变换、动态聚类分割、分水岭算法等图像分割算法。对于选择何种图像分割方法进行处理,还要考虑实际问题的特殊性。结尾:鼓励学生课后复习。采用具体例子引入课题,激发学生学习兴趣详细讲解阈值分割、边缘检测、区域分割、Hough变换、动态聚类分割、分水岭算法等图像分割算法。总结、归纳图像分割的各种算法。

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