图像分割实验报告

图像分割实验报告

一、实验目的

1. 掌握图像分割的基本思想，了解其分割技术及其计算策略；

2. 学会从图像处理到分析的关键步骤，掌握图像分割过程；

3. 了解图像分割的意义，进一步加深对图像分析和理解；

4. 掌握基本分割方法：迭代分割和OTSU图像分割，并编程实现。

二、实验原理

（一）迭代阈值分割选取的基本思路是:首先根据图像中物体的灰度分布情况，选取一个近似阈值作为初始阈值，一个较好的方法就是将图像的灰度均值作为初始阈值，然后通过分割图像和修改阈值的迭代过程获得认可的最佳阈值。迭代式阈值选取过程可描述如下：

1. 计算初始化阈值g0=(g max+g min)

；

2

2. 根据g0，将图像分为两部分，分别计算灰度值期望，取其平均值为g1；

3. 如此反复迭代，当|g n-g n?1|足够小时，停止迭代，取T=g n即为最终阈值。

（二）OTSU图像分割（最大类间方差法）是一种自适应的阈值确定的方法，是按图像的灰度特性,将图像分成背景和目标两部分。背景和目标之间的类间方差越大,说明构成图像的两部分的差别

越大, 当部分目标错分为背景或部分背景错分为目标都会导致两部分差别变小。因此,使类间方差最大的分割意味着错分概率最小。以最佳门限将图像灰度直方图分割成两部分，使两部分类间方差取最大值，即分离性最大。OTSU阈值选取过程可描述如下：

1.记T为目标与背景的分割阈值，目标点数占图像比例为w1，平均灰度为u1；背景点数占图像比例为w2，平均灰度为u1；

2.图像的总平均灰度为：u=w1*u1+w2*u2；

3.目标和背景图象的方差：g=w1*(u1-u)*(u1-u)+w1*(u2-u)*(u2-u)=w1*w2*(u1-u2)*(u1-u2)；

4.当方差g最大时，可以认为此时前景和背景差异最大，此时的灰度T是最佳阈值。

二、实验内容

1. 利用C++编程实现迭代阈值图像分割算法；

2. 利用C++编程实现OTSU动态阈值图像分割算法。

三、实验框图

实验六-图像分割教学文稿

实验六-图像分割

信息工程学院实验报告 课程名称：数字图像处理 实验项目名称：实验六图像分割实验时间：2016.12.16 班级：姓名：学号： 一、实验目的 1. 使用MatLab 软件进行图像的分割。使学生通过实验体会一些主要的分割算子对图像处理的效果，以及各种因素对分割效果的影响。 2. 要求学生能够自行评价各主要算子在无噪声条件下和噪声条件下的分割性能。能够掌握分割条件(阈值等)的选择。完成规定图像的处理并要求正确评价处理结果，能够从理论上作出合理的解释。 二、实验内容与步骤 1.边缘检测 (1)使用Roberts 算子的图像分割实验 调入并显示图像room.tif图像；使用Roberts 算子对图像进行边缘检测处理； Roberts 算子为一对模板： （a）450方向模板（b）1350方向模板 图 1 matlab 2010的Roberts算子模板 相应的矩阵为：rh = [0 1；-1 0]； rv = [1 0；0 -1]；这里的rh 为45度Roberts 算子，rv 为135度Roberts 算子。分别显示处理后的45度方向和135方向的边界检测结果；用“欧几里德距离”和“街区距离”方式计算梯度的模，并显示检测结果；对于检测结果进行二值化处理，并显示处理结果。 提示：先做检测结果的直方图，参考直方图中灰度的分布尝试确定阈值；应反复调节阈值的大小，直至二值化的效果最为满意为止。 (2)使用Prewitt 算子的图像分割实验

（a）水平模型（b）垂直模板 图2. Prewitt算子模板 使用Prewitt 算子进行内容(1)中的全部步骤。 (3)使用Sobel 算子的图像分割实验 使用Sobel （a）水平模型（b）垂直模板 图3. Sobel算子模板 (4)使用LoG (拉普拉斯-高斯)算子的图像分割实验 使用LoG (拉普拉斯-高斯)算子进行内容(1)中的全部步骤。提示1：处理后可以直接显示处理结果，无须另外计算梯度的模。提示2：注意调节噪声的强度以及LoG (拉普拉斯-高斯)算子的参数，观察处理结果。 (5) 打印全部结果并进行讨论。 下面是使用sobel算子对图像进行分割的MATLAB程序 f=imread('room.tif'); [gv,t1]=edge(f,'sobel','vertical');%使用edge函数对图像f提取垂直边缘 imshow(gv) [gb,t2]=edge(f,'sobel','horizontal');%使用edge函数对图像f提取水平边缘 figure,imshow(gb) w45=[-2 -1 0;-1 0 1;0 1 2];%指定模版使用imfilter计算45度方向的边缘 g45=imfilter(double(f),w45,'replicate'); T=0.3*max(abs(g45(:))); %设定阈值 g45=g45>=T; %进行阈值处理 figure,imshow(g45); 在函数中使用'prewitt'和'roberts'的过程，类似于使用sobel边缘检测器的过程。

图像分割算法开题报告

图像分割算法开题报告 摘要：图像分割是图像处理中的一项关键技术，自20世纪70年代起一直受到人们的高度重视，并在医学、工业、军事等领域得到了广泛应用。近年来具有代表性的图像分割方法有：基于区域的分割、基于边缘的分割和基于特定理论的分割方法等。本文主要对基于自动阈值选择思想的迭代法、Otsu法、一维最大熵法、二维最大熵法、简单统计法进行研究，选取一系列运算出的阈值数据和对应的图像效果做一个分析性实验。 关键字：图像分割，阈值法，迭代法，Otsu法，最大熵值法 1 研究背景 1．1图像分割技术的机理 图像分割是将图像划分为若干互不相交的小区域的过程。小区域是某种意义下具有共同属性的像素连通集合，如物体所占的图像区域、天空区域、草地等。连通是指集合中任意两个点之间都存在着完全属于该集合的连通路径。对于离散图像而言，连通有4连通和8连通之分。图像分割有3种不同的方法，其一是将各像素划归到相应物体或区域的像素聚类方法，即区域法，其二是通过直接确定区域间的边界来实现分割的边界方法，其三是首先检测边缘像素，然后再将边缘像素连接起来构成边界的方法。 图像分割是图像理解的基础，而在理论上图像分割又依赖图像理解，两者是紧密关联的。图像分割在一般意义下十分困难的，目前的图像分割处于图像的前期处理阶段，主要针对分割对象的技术，是与问题相关的，如最常用到的利用阈值化处理进行的图像分割。 1．2数字图像分割技术存在的问题

虽然近年来对数字图像处理的研究成果越来越多,但由于图像分割本身所具有的难度,使研究没有大突破性的进展,仍然存在以下几个方面的问题。 现有的许多种算法都是针对不同的数字图像,没有一种普遍适用的分割算法。 缺乏通用的分割评价标准。对分割效果进行评判的标准尚不统一,如何对分割结果做出量化的评价是一个值得研究的问题,该量化测度应有助于视觉系统中的自动决策及评价算法的优劣,同时应考虑到均质性、对比度、紧致性、连续性、心理视觉感知等因素。 与人类视觉机理相脱节。随着对人类视觉机理的研究,人们逐渐认识到,已有方法大都与人类视觉机理相脱节,难以进行更精确的分割。寻找到具有较强的鲁棒性、实时性以及可并行性的分割方法必须充分利用人类视觉特性。 知识的利用问题。仅利用图像中表现出来的灰度和空间信息来对图像进行分割,往往会产生和人类的视觉分割不一致的情况。人类视觉分割中应用了许多图像以外的知识,在很多视觉任务中,人们往往对获得的图像已具有某种先验知识,这对于改善图像分割性能是非常重要的。试图寻找可以分割任何图像的算法目前是不现实,也是不可能的。人们的工作应放在那些实用的、特定图像分割算法的研究上,并且应充分利用某些特定图像的先验知识,力图在实际应用中达到和人类视觉分割更接近的水平。 1．3数字图像分割技术的发展趋势 从图像分割研究的历史来看,可以看到对图像分割的研究有以下几个明显的趋势。 对原有算法的不断改进。人们在大量的实验下，发现一些算法的效

关于图像分割算法的研究

关于图像分割算法的研究 黄斌 （福州大学物理与信息工程学院 福州 350001） 摘要：图像分割是图像处理中的一个重要问题，也是一个经典难题。因此对于图像分割的研究在过去的四十多年里一直受到人们广泛的重视，也提山了数以千计的不同算法。虽然这些算法大都在不同程度上取得了一定的成功，但是图像分割问题还远远没有解决。本文从图像分割的定义、应用等研究背景入手，深入介绍了目前各种经典的图像分割算法，并在此基础比较了各种算法的优缺点，总结了当前图像分割技术中所面临的挑战，最后展望了其未来值得努力的研究方向。 关键词：图像分割 阀值分割 边缘分割 区域分割 一、 引言 图像分割是图像从处理到分析的转变关键，也是一种基本的计算机视觉技术。通过图像的分割、目标的分离、特征的提取和参数的测量将原始图像转化为更抽象更紧凑的形式，使得更高层的分析和理解成为可能，因此它被称为连接低级视觉和高级视觉的桥梁和纽带。所谓图像分割就是要将图像表示为物理上有意义的连通区域的集合，也就是根据目标与背景的先验知识，对图像中的目标、背景进行标记、定位，然后将目标从背景或其它伪目标中分离出来[1]。 图像分割可以形式化定义如下[2]：令有序集合表示图像区域(像素点集)，H 表示为具有相同性质的谓词，图像分割是把I 分割成为n 个区域记为Ri ，i=1，2，…，n ，满足： (1) 1,,,,n i i j i R I R R i j i j ===??≠ (2) (),1,2,,i i i n H R True ?== (3) () ,,,i j i j i j H R R False ?≠= 条件(1)表明分割区域要覆盖整个图像且各区域互不重叠，条件(2)表明每个区域都具有相同性质，条件(3)表明相邻的两个区域性质相异不能合并成一个区域。 自上世纪70年代起，图像分割一直受到人们的高度重视，其应用领域非常广泛，几乎出现在有关图像处理的所有领域，并涉及各种类型的图像。主要表现在： 1)医学影像分析：通过图像分割将医学图像中的不同组织分成不同的区域，以便更好的

线切割加工实验报告doc

线切割加工实验报告 篇一：电火花、线切割实验报告 数控电火花线切割加工演示实验 班级学号姓名成绩 一、实验目的 1.了解数控线切割机床加工的原理、特点和应用以及编程方法和格式。 2.了解计算机辅助加工的概念和加工过程。 3.熟悉数控线切割机床的操作方法。 二、实验原理 线切割机床加工的基本原理是：利用一根运动着的金属丝（直径为0.02～0.3mm的钼丝或黄铜丝）作为工具电极，在金属丝与工件间施加脉冲电流，产生放电腐蚀，对工件进行切割加工。 工件接高频脉冲电源的正极，电极丝接负极，即采用正极性加工，电极丝缠绕在储丝筒上，电机带动储丝筒运动，致使电极丝不断地进入和离开放电区域，电极丝与工件之间浇注工作液介质。当电频脉冲电源通电后，随着工作液的电离、击穿，形成放电通道，电子高速奔向正极，正离子奔向负极，于是电能转变为动能，粒子间的相互撞击以及粒子与电极材料的撞击，又将动能转变为热能。在放电通道内，正极和负极表面分别成为瞬时热源，达到很高的温度，使工作

液介质汽化、热裂分解、金属材料熔化、沸腾、汽化。在热膨胀、局部微爆炸、电动力、液体动力等综合作用下，蚀除下来的金属微粒随着电极丝和移动和工作液的冲洗而被抛出放电区，于是在金属表面形成凹坑。在脉冲间隔时间内工作液介质消电离，放电通道中的带电粒子复合为中性粒子，恢复了工作液的绝缘性。由于加工过程是连续的，步进电机受控系统的控制，使工作台在水平面沿两个坐标方向伺服进给运动，于是工件就逐步被切割成各种形状。 三、实验仪器与设备 1、计算机 2、线切割机床 四、实验内容简述 1. 现场熟悉数控电火花快走丝线切割机的控制组件及功能 2. 练习数控电火花快走丝线切割机的开关机操作 3. 进行数控电火花快走丝线切割机电极丝的安装及调整操作 (1) 电极丝的绕丝、紧丝操作 具体步骤如下： ①将购回的丝盘上的电极丝绕在储丝筒上； ②使储丝筒移动到其行程的一端，把电极丝通过导丝轮引向储丝筒端部的螺 钉处并压紧；

电火花线切割实验报告

数控电火花线切割加工演示实验 班级学号姓名成绩 一、实验目的 1.了解数控线切割机床加工的原理、特点和应用以及编程方法和格式。 2.了解计算机辅助加工的概念和加工过程。 3.熟悉数控线切割机床的操作方法。 二、实验原理 线切割机床加工的基本原理是：利用一根运动着的金属丝（直径为0.02～0.3mm的钼丝或黄铜丝）作为工具电极，在金属丝与工件间施加脉冲电流，产生放电腐蚀，对工件进行切割加工。 工件接高频脉冲电源的正极，电极丝接负极，即采用正极性加工，电极丝缠绕在储丝筒上，电机带动储丝筒运动，致使电极丝不断地进入和离开放电区域，电极丝与工件之间浇注工作液介质。当电频脉冲电源通电后，随着工作液的电离、击穿，形成放电通道，电子高速奔向正极，正离子奔向负极，于是电能转变为动能，粒子间的相互撞击以及粒子与电极材料的撞击，又将动能转变为热能。在放电通道内，正极和负极表面分别成为瞬时热源，达到很高的温度，使工作液介质汽化、热裂分解、金属材料熔化、沸腾、汽化。在热膨胀、局部微爆炸、电动力、液体动力等综合作用下，蚀除下来的金属微粒随着电极丝和移动和工作液的冲洗而被抛出放电区，于是在金属表面形成凹坑。在脉冲间隔时间内工作液介质消电离，放电通道中的带电粒子复合为中性粒子，恢复了工作液的绝缘性。由于加工过程是连续的，步进电机受控系统的控制，使工作台在水平面沿两个坐标方向伺服进给运动，于是工件就逐步被切割成各种形状。 三、实验仪器与设备 1、计算机 2、线切割机床 四、实验内容简述 1. 现场熟悉数控电火花快走丝线切割机的控制组件及功能 2. 练习数控电火花快走丝线切割机的开关机操作 3. 进行数控电火花快走丝线切割机电极丝的安装及调整操作 (1) 电极丝的绕丝、紧丝操作

图像分割算法研究与实现

中北大学 课程设计说明书 学生姓名：梁一才学号：10050644X30 学院：信息商务学院 专业：电子信息工程 题目：信息处理综合实践: 图像分割算法研究与实现 指导教师：陈平职称: 副教授 2013 年 12 月 15 日

中北大学 课程设计任务书 13/14 学年第一学期 学院：信息商务学院 专业：电子信息工程 学生姓名：焦晶晶学号：10050644X07 学生姓名：郑晓峰学号：10050644X22 学生姓名：梁一才学号：10050644X30 课程设计题目：信息处理综合实践: 图像分割算法研究与实现 起迄日期：2013年12月16日～2013年12月27日课程设计地点：电子信息科学与技术专业实验室指导教师：陈平 系主任：王浩全 下达任务书日期: 2013 年12月15 日

课程设计任务书 1．设计目的： 1、通过本课程设计的学习，学生将复习所学的专业知识，使课堂学习的理论知识应用于实践，通过本课程设计的实践使学生具有一定的实践操作能力； 2、掌握Matlab使用方法，能熟练运用该软件设计并完成相应的信息处理； 3、通过图像处理实践的课程设计，掌握设计图像处理软件系统的思维方法和基本开发过程。 2．设计内容和要求（包括原始数据、技术参数、条件、设计要求等）： (1)编程实现分水岭算法的图像分割； (2)编程实现区域分裂合并法； (3)对比分析两种分割算法的分割效果； (4)要求每位学生进行查阅相关资料，并写出自己的报告。注意每个学生的报告要有所侧重，写出自己所做的内容。 3．设计工作任务及工作量的要求〔包括课程设计计算说明书(论文)、图纸、实物样品等〕： 每个同学独立完成自己的任务，每人写一份设计报告，在课程设计论文中写明自己设计的部分，给出设计结果。

图像分割方法的比较研究

图像分割方法的比较研究 在计算机视觉的相关研究中,图像分割是连接低级视觉和高级视觉的桥梁和纽带,而图像分割是计算机视觉系统中最关键和重要的一个环节。在概要介绍几种常用图像分割方法的基础上,比较了每种图像分割算法的优缺点及其适应范围,结果表明:不同工程应用中,应根据其需求与图像特点合理采用不同的图像分割方法以达到更好的处理效果。 标签：图象分割;图象处理 1 引言 近年来,随着工业、农业、医学、军事等领域自动化和智能化需求的迅速发展,对图像处理技术的要求也日益提高。其中,对图像的自动识别与理解就是一项重要任务,而对图像进行分割来提取目标是其关键步骤之一,如果得不到合理的图像分割图,也就无法对图像进行正确的识别与理解。在过去的四十多年里,图像分割的研究一直受到人们高度的重视。迄今为止,研究者提出了上千种不同类型的分割算法,而且近年来每年都有上百篇相关研究成果发表。但是,现有的方法多是为特定应用设计的,有很大的针对性和局限性,对图像分割的研究还缺乏一个统一的理论体系。Fu和Mui从细胞学图像处理的角度将图像分割技术分为三大类:特征阈值或聚类、边缘检测和区域提取。依据算法所使用的技术或针对的图像,Pal and Pal把图像分割算法分成了6类:阈值分割、像素分割、深度图像分割、彩色图像分割、边缘检测和基于模糊集的方法。本文将依据上述两种分类方法进行深入研究。 2 图象分割方法 简而言之,图像分割(Image Segmentation)就是把图像中的物体与背景或物体与物体分割开,实现不同区域的特殊处理。 2.1 基于阈值的分割方法 这类方法简单实用,在过去的几十年间备受重视,其分类也不一而足。根据使用的是图像的整体信息还是局部信息,可以分为上下文相关方法和上下文无关方法;根据对全图使用统一阈值还是对不同区域使用不同阈值,可以分为全局阈值方法和局部阈值方法;另外,还可以分为单阈值方(bileverthresholding)和多阈值方法。 阈值分割的核心问题是如何选择合适的阈值。其中,最简单和常用的方法是从图像的灰度直方图出发,先得到各个灰度级的概率分布密度,再依据某一准则选取一个或多个合适的阈值,以确定每个像素点的归属。选择的准则不同,得到的阈值化算法就不同。 下面就常见的几种阈值分割算法进行比较:

数控电火花线切割实验报告机电本科

数控电火花线切割实验报告机电本科 集团文件版本号：（M928-T898-M248-WU2669-I2896-

广东石油化工学院 《特种加工》 数控电火花线切割实验报告班级 _________________________ 姓名 _______________ 学号 ____ 实验老师 实验时间 _____________________

数控电火花线切割操作与编程实验 实验设备 ⒈数控快速走丝电火花切割机床DK7725、DK7732Z6 实验材料 ⒈电火花线切割机床可加工各种金属以及高硬度、高强度、高韧性、高脆性的导电材料，如淬火钢、硬质合金和金属陶瓷等。实验采用的工件材料为：2～3mm厚钢板（或不锈钢板）。 ⒉线切割所用的电极丝多为钼丝、钨钼丝以及铜丝，其直径很小，约为25 .0 mm。板厚小.0mm。实验所用的电极丝为钼丝，18 06 .0 ~ 于5㎜。 实验步骤 ⒈在教师指导下熟悉设备的基本组成及操作要点，熟悉仪器使用方法。 ⒉根据零件的形状和尺寸要求，编写线切割加工程序。 ⒊开启微机电源开关。 ⒋手工键盘输入加工程序，仿真、观察图形，检查加工程序、加工条件等正确与否。若有错误应及时检查、修改，直到合格为止。 ⒌安装电极丝与工件，调节电极丝到预定切入位置。高频脉冲电源正端接工件，负端接电极丝 (注意：电极丝不可接触工件) 。

⒍切割前先将“＋”、“－”电极短路，打开高频电源开关，选择适当的短路电流(一般每只功率管的平均电流不得超过2A)。 ⒎加工时先根据工件的状况(例如：工件材料、厚度、尺寸精度、表面粗糙度等)选择电参数，再调节进给速度，使加工电流达到短路时的75～85％，当调整合适时，电流表指示基本稳定。 ⒏按操作规定进行加工。 ⒐加工结束，依次关闭脉冲电源、液泵开关、运丝开关，最后关闭总电源。清洁工件，清洁机床，清点工具。按图纸要求检查被加工的工件尺寸，观察表面质量，填写实验报告。

图像分割 实验报告

实验报告 课程名称医学图像处理 实验名称图像分割 专业班级 姓名 学号 实验日期 实验地点 2015—2016学年度第 2 学期

050100150200250 图1 原图 3 阈值分割后的二值图像分析：手动阈值分割的阈值是取直方图中双峰的谷底的灰度值作为阈值，若有多个双峰谷底，则取第一个作为阈值。本题的阈值取

%例2 迭代阈值分割 f=imread('cameraman.tif'); %读入图像 subplot(1,2,1);imshow(f); %创建一个一行二列的窗口，在第一个窗口显示图像title('原始图像'); %标注标题 f=double(f); %转换位双精度 T=(min(f(:))+max(f(:)))/2; %设定初始阈值 done=false; %定义开关变量，用于控制循环次数 i=0; %迭代，初始值i=0 while~done %while ~done 是循环条件，~ 是“非”的意思，此 处done = 0; 说明是无限循环，循环体里面应该还 有循环退出条件，否则就循环到死了; r1=find(f<=T); %按前次结果对t进行二次分 r2=find(f>T); %按前次结果重新对t进行二次分 Tnew=(mean(f(r1))+mean(f(r2)))/2; %新阈值两个范围内像素平均值和的一半done=abs(Tnew-T)<1; %设定两次阈值的比较，当满足小于1时，停止循环， 1是自己指定的参数 T=Tnew; %把Tnw的值赋给T i=i+1; %执行循坏，每次都加1 end f(r1)=0; %把小于初始阈值的变成黑的 f(r2)=1; %把大于初始阈值的变成白的 subplot(1,2,2); %创建一个一行二列的窗口，在第二个窗口显示图像imshow(f); %显示图像 title('迭代阈值二值化图像'); %标注标题 图4原始图像图5迭代阈值二值化图像 分析：本题是迭代阈值二值化分割，步骤是：1.选定初始阈值，即原图大小取平均；2.用初阈值进行二值分割；3.目标灰度值平均背景都取平均；4.迭代生成阈值，直到两次阈值的灰 度变化不超过1，则稳定；5.输出迭代结果。

北航数字图象处理实验报告

数字图像处理实验报告 实验二图像变换实验 1．实验目的 学会对图像进行傅立叶等变换，在频谱上对图像进行分析，增进对图像频域上的感性认识，并用图像变换进行压缩。 2．实验内容 对Lena或cameraman图像进行傅立叶、离散余弦、哈达玛变换。在频域，对比他们的变换后系数矩阵的频谱情况，进一步，通过逆变换观察不同变换下的图像重建质量情况。 3. 实验要求 实验采用获取的图像，为灰度图像，该图像每象素由8比特表示。具体要求如下： （1）输入图像采用实验1所获取的图像（Lena、Cameraman）； （2）对图像进行傅立叶变换、获得变换后的系数矩阵； （3）将傅立叶变换后系数矩阵的频谱用图像输出，观察频谱； （4）通过设定门限，将系数矩阵中95%的（小值）系数置为0，对图像进行反变换，获得逆变换后图像； （5）观察逆变换后图像质量，并比较原始图像与逆变后的峰值信噪比（PSNR）。 （6）对输入图像进行离散余弦、哈达玛变换，重复步骤1-5； （7）比较三种变换的频谱情况、以及逆变换后图像的质量（PSNR）。 4. 实验结果 1. DFT的源程序及结果 J=imread('10021033.bmp'); P=fft2(J); for i=0:size(P,1)-1 for j=1:size(P,2) G(i*size(P,2)+j)=P(i+1,j); end end Q=sort(G); for i=1:size(Q,2) if (i=size(Q,2)*0.95) t=Q(i); end end G(abs(G)

图像分割常用算法优缺点探析

图像分割常用算法优缺点探析 摘要图像分割是数字图像处理中的重要前期过程,是一项重要的图像分割技术,是图像处理中最基本的技术之一。本文着重介绍了图像分割的常用方法及每种方法中的常用算法,并比较了各自的优缺点,提出了一些改进建议,以期为人们在相关图像数据条件下,根据不同的应用范围选择分割算法时提供依据。 关键词图像分割算法综述 一、引言 图像分割决定了图像分析的最终成败。有效合理的图像分割能够为基于内容的图像检索、对象分析等抽象出十分有用的信息,从而使得更高层的图像理解成为可能。目前图像分割仍然是一个没有得到很好解决的问题,如何提高图像分割的质量得到国内外学者的广泛关注,仍是一个研究热点。 多年来人们对图像分割提出了不同的解释和表达,通俗易懂的定义则表述为:图像分割指的是把一幅图像分割成不同的区域,这些区域在某些图像特征,如边缘、纹理、颜色、亮度等方面是一致的或相似的。 二、几种常用的图像分割算法及其优缺点 (一)大津阈值分割法。 由Otsu于1978年提出大津阈值分割法又称为最大类间方差法。它是一种自动的非参数非监督的门限选取法。该方法的基本思路是选取的t的最佳阈值应当是使得不同类间的分离性最好。它的计算方法是首先计算基于直方图而得到的各分割特征值的发生概率,并以阈值变量t将分割特征值分为两类,然后求出每一类的类内方差及类间方差,选取使得类间方差最大,类内方差最小的t作为最佳阈值。 由于该方法计算简单,在一定条件下不受图像对比度与亮度变化的影响,被认为是阈值自动选取的最优方法。该方法的缺点在于,要求得最佳阈值,需要遍历灰度范围0—(L-1)内的所有像素并计算出方差,当计算量大时效率会很低。同时,在实际图像中,由于图像本身灰度分布以及噪声干扰等因素的影响,仅利用灰度直方

电火花线切割实验报告

哈尔滨工业大学 创新研修课 绝缘陶瓷电火花线切割加工实验研究报告 指导教师：郭永丰 班号：1108401 姓名：胡昉 学号：111084013 同组人员：张瑞丁海鑫

一、实验目的 1.了解数控线切割机床加工的原理、特点和应用以及编程方法和格式。 2.了解计算机辅助加工的概念和加工过程。 3.熟悉数控线切割机床的操作方法。 二、实验原理 线切割机床加工的基本原理是：利用一根运动着的金属丝（直径为0.02～0.3mm的钼丝或黄铜丝）作为工具电极，在金属丝与工件间施加脉冲电流，产生放电腐蚀，对工件进行切割加工。 工件接高频脉冲电源的正极，电极丝接负极，即采用正极性加工，电极丝缠绕在储丝筒上，电机带动储丝筒运动，致使电极丝不断地进入和离开放电区域，电极丝与工件之间浇注工作液介质。当电频脉冲电源通电后，随着工作液的电离、击穿，形成放电通道，电子高速奔向正极，正离子奔向负极，于是电能转变为动能，粒子间的相互撞击以及粒子与电极材料的撞击，又将动能转变为热能。在放电通道内，正极和负极表面分别成为瞬时热源，达到很高的温度，使工作液介质汽化、热裂分解、金属材料熔化、沸腾、汽化。在热膨胀、局部微爆炸、电动力、液体动力等综合作用下，蚀除下来的金属微粒随着电极丝和移动和工作液的冲洗而被抛出放电区，于是在金属表面形成凹坑。在脉冲间隔时间内工作液介质消电离，放电通道中的带电粒子复合为中性粒子，恢复了工作液的绝缘性。由于加工过程是连续的，步进电机受控系统的控制，使工作台在水平面沿两个坐标方向伺服进给运动，于是工件就逐步被切割成各种形状。

三、实验仪器与设备 1、计算机 2、线切割机床 四、实验内容简述 1. 现场熟悉数控电火花快走丝线切割机的控制组件及功能 2. 练习数控电火花快走丝线切割机的开关机操作 3. 进行数控电火花快走丝线切割机电极丝的安装及调整操作 (1) 电极丝的绕丝、紧丝操作 具体步骤如下： 将购回的丝盘上的电极丝绕在储丝筒上； 使储丝筒移动到其行程的一端，把电极丝通过导丝轮引向储丝筒端部的螺钉处并压紧； 打开张丝电机启停开关，旋动张丝电压调节旋钮，调整电压表读数至电极丝张紧且张力合适； 旋转储丝筒，使电极丝以一定的张力逐渐均匀地盘绕在储丝筒上； 待储丝筒以至其行程的另一端时，关掉张丝电机启停开关，从丝盘处剪断电极丝并固定好丝头。 (2) 电极丝垂直校正 在具有U、V轴的线切割机床上，电极丝运行一段时间、重新穿丝后或加工新工件之前，需要重新调整电极丝对坐标工作台表面的垂直度。校正时使用一个各平面相互平行或垂直的长方体，称为校正器具体步骤如下： 擦净工作台面和校正器各表面，选择校正器上的两个垂直于底面

电火花线切割加工工艺

第五章数控电火花线切割加工工艺与编程 第一节数控电火花线切割加工概述 序号：37 主要内容： 一、数控线切割加工机床简介 电火花线切割机床组成：机床本体、控制系统、脉冲电源、运丝机构、工作液循环机构和辅助装置（自动编程系统）。 线切割机床可分为高速走丝机床和低速走丝机床。 二、数控线切割加工原理及特点 1．数控电火花线切割加工原理 它是通过电极和工件之间脉冲放电时的电腐作用，对工件进行加工的一种工艺方法。 数控电火花线切割加工的基本原理：利用移动的细金属导线（铜丝或钼丝）作为工具线电极（负电极），被切割的工件为工件电极（作为正电极），在加工中，线电极和工件之间加上脉冲电压，并且工作液包住线电极，使两者之间不断产生火花放电，工件在数控系统控制下（工作台）相对电极丝按预定的轨迹运动，从而使电极丝沿着所要求的切割路线进行电腐蚀，完成工件的加工。 2．数控线切割加工的特点 （1）可以加工难切削导电材料的加工。例如淬火钢、硬质合金等； （2）可以加工微细异形孔、窄缝和复杂零件，可有效地节省贵重材料； （3）工件几乎不受切削力，适宜加工低刚度工件及细小零件； （4）有利于加工精度的提高，便于实现加工过程中的自动化。 （5）依靠数控系统的间隙补偿的偏移功能，使电火花成形机的粗、精电极一次编程加工完成，冲模加工的凹凸模间隙可以任意调节。 三、数控线切割加工的应用 1．形状复杂、带穿孔的、带锥度的电极； 2．注塑模、挤压模、拉伸模、冲模； 3．成形刀具、样板、轮廓量规的加工； 4．试制品、特殊形状、特殊材料、贵重材料的加工。 小结 电火花线切割机床组成、电极丝（负电极）、工件（正电极）。

图像分割实验报告汇总

图像分割实验报告 一、实验目的 1. 掌握图像分割的基本思想，了解其分割技术及其计算策略； 2. 学会从图像处理到分析的关键步骤，掌握图像分割过程； 3. 了解图像分割的意义，进一步加深对图像分析和理解； 4. 掌握基本分割方法：迭代分割和OTSU图像分割，并编程实现。 二、实验原理 （一）迭代阈值分割选取的基本思路是:首先根据图像中物体的灰度分布情况，选取一个近似阈值作为初始阈值，一个较好的方法就是将图像的灰度均值作为初始阈值，然后通过分割图像和修改阈值的迭代过程获得认可的最佳阈值。迭代式阈值选取过程可描述如下： 1. 计算初始化阈值g0=(g max+g min) ； 2 2. 根据g0，将图像分为两部分，分别计算灰度值期望，取其平均值为g1； 3. 如此反复迭代，当|g n-g n?1|足够小时，停止迭代，取T=g n即为最终阈值。 （二）OTSU图像分割（最大类间方差法）是一种自适应的阈值确定的方法，是按图像的灰度特性,将图像分成背景和目标两部分。背景和目标之间的类间方差越大,说明构成图像的两部分的差别

越大, 当部分目标错分为背景或部分背景错分为目标都会导致两部分差别变小。因此,使类间方差最大的分割意味着错分概率最小。以最佳门限将图像灰度直方图分割成两部分，使两部分类间方差取最大值，即分离性最大。OTSU阈值选取过程可描述如下： 1.记T为目标与背景的分割阈值，目标点数占图像比例为w1，平均灰度为u1；背景点数占图像比例为w2，平均灰度为u1； 2.图像的总平均灰度为：u=w1*u1+w2*u2； 3.目标和背景图象的方差：g=w1*(u1-u)*(u1-u)+w1*(u2-u)*(u2-u)=w1*w2*(u1-u2)*(u1-u2)； 4.当方差g最大时，可以认为此时前景和背景差异最大，此时的灰度T是最佳阈值。 二、实验内容 1. 利用C++编程实现迭代阈值图像分割算法； 2. 利用C++编程实现OTSU动态阈值图像分割算法。 三、实验框图

kmeans图像分割算法

he = imread('f:\3.jpg'); % 读入图像 imshow(he), title('H&E image'); text(size(he,2),size(he,1)+15,... 'Image courtesy of Alan Partin, Johns Hopkins University', ... 'FontSize',7,'HorizontalAlignment','right'); cform = makecform('srgb2lab'); % 色彩空间转换 lab_he = applycform(he,cform); ab = double(lab_he(:,:,2:3)); % 数据类型转换 nrows = size(ab,1); % 求矩阵尺寸 ncols = size(ab,2); % 求矩阵尺寸 ab = reshape(ab,nrows*ncols,2); % 矩阵形状变换 nColors = 3; % 重复聚类3次，以避免局部最小值 [cluster_idx cluster_center] = kmeans(ab,nColors,'distance','sqEuclidean', ... 'Replicates',3); pixel_labels = reshape(cluster_idx,nrows,ncols); % 矩阵形状改变 imshow(pixel_labels,[]); % 显示图像 title('image labeled by cluster index'); % 设置图像标题 segmented_images = cell(1,3); % 细胞型数组 rgb_label = repmat(pixel_labels,[1 1 3]); % 矩阵平铺 for k = 1:nColors color = he; color(rgb_label ~= k) = 0;

图像分割技术的研究背景及意义

图像分割技术的研究背景及意义 1概述 2图像分割技术的研究背景及意义 2.1阈值分割方法 2.2基于边缘的分割方法 2.3基于区域的分割方法 2.4 结合特定理论工具的分割方法 1概述 图像的研究和应用中，人们往往对图像中的某些部分感兴趣，这些感兴趣的部分一般对应图像中特定的、具有特殊性质的区域（可以对应单一区域，也可以对应多个区域），称之为目标或前景；而其他部分称为图像的背景。为了辨识和分析目标，需要把目标从一幅图像中孤立出来，这就是图像分割要研究的问题。 2图像分割技术的研究背景及意义 图像分割是图像处理中的一项关键技术，也是一经典难题，发展至今仍没有找到一个通用的方法，也没有制定出判断分割算法好坏的标准，对近几年来出现的图像分割方法作了较为全面的综述，探讨了图像分割技术的发展方向，对从事图像处理研究的科研人员具有一定的启发作用。 图像分割是图像分析的第一步，图像分割接下来的任务，如特征提取、目标识别等的好坏，都取决于图像分割的质量如何。由于该课题的难度和深度，进展比较缓慢。图像分割技术自20世纪70年代起一直受到人们的高度重视，虽然研究人员针对各种问题提出了许多方法，但迄今为止仍然不存在一个普遍适用的理论和方法。另外，还没有制定出选择适用分割算法的标准，这给图像分割技术的应用带来许多实际问题。最近几年又出现了许多新思路、新方法或改进算法，对一些经典方法和新出现的方法作了概述，并将图像分割方法分为阈值分割方法、边缘检测方法、区域提取方法和结合特定理论工具的分割方法4类。

2.1阈值分割方法 阈值分割方法的历史可追溯到近40前，现已提出了大量算法。阈值分割法就是简单的用一个或几个阈值将图像的直方图分成几类，图象中灰度值在同一个灰度类内的像素属于同一个类。它是一种PR法。其过程是决定一个灰度值，用以区分不同的类，这个灰度值就叫阈值。它可以分为全局阈值分割和局部阈值分割。所谓全局阈值分割是利用整幅图像的信息来得到分割用的阈值，并根据该阈值对整幅图像进行分割；而局部阈值分割是根据图像中的不同区域获得对应的不同区域的阈值，利用这些阈值对各个区域进行分割，即一个阈值对应一个相应的子区域，这种方法也叫称为适应阈值分割。可以看出，确定一个最优阈值是分割的关键。现有的大部分算法都是集中在阈值确定的研究上。阈值分割方法根据分割算法所有的特征或准则，还可以分为直方图与直方图变换法、最大类空间方差法、最小误差法与均匀化误差法、共生矩阵法、最大熵法、简单统计法与局部特性法、概率松驰法、模糊集法、特征空间聚类法、基于过渡区的阈值选取法等。 目前提出了许多新方法，如严学强等人提出了基于量化直方图的最大熵阈值处理算法，将直方图量化后采用最大熵阈值处理算法，使计算量大大减小。薛景浩、章毓晋等人提出基于最大类间后验交叉熵的阈值化分割算法，从目标和背景的类间差异性出发，利用贝叶斯公式估计象素属于目标和背景两类区域的后验概率，再搜索这两类区域后验概率之间的最大交叉熵。这种方法结合了基于最小交叉熵以及基于传统香农熵的阈值化算法的特点和分割性能，取得很好的通用性和有效性，该算法也容易实现二维推广，即采用二维统计量（如散射图或共生矩阵）取代直方图，以提高分割的准确性。俞勇等人提出的基于最小能量的图像分割方法，运用了能量直方图来选取分割阈值。任明武等人提出的一种基于边缘模式的直方图构造新方法，使分割阈值受噪声和边缘的影响减少到最小。程杰提出的一种基于直方图的分割方法，该方法对Ostu准则的内在缺陷进行了改进，并运用对直方图的预处理及轮廓追踪，找出了最佳分割阈值。此方法对红外图像有很强的针对性，付忠良提出的基于图像差距度量的阈值选取方法，多次导出Ostu方法，得到了几种与Ostu类似的简单计算公式，使该方法特别适合需自动产生阈值的实时图像分析系统。陈向东、常文森等人提出了基于小波变换的图像分数维计算方法，利用小波变换计算图像的分数维准确性高的特性。结果表明计算出的图像分数维准确，而且通过应用快速小波变换可以满足实时计算的要求，为实时场景分析提供有效的方法。建立在积分几何和随机集论基础之上的数学形态学以其一整套变换、概念和算法为数学工具，提供了并行的、具有鲁棒性的图像分割技述。它不仅能得到图像中各种几何参数的间接测量，反映图像的体视特性，而

数控电火花线切割实验报告材料(机电本科)1

石油化工学院 《特种加工》 数控电火花线切割实验报告 班级 _________________________ _______________ 学号 ____ 实验老师 实验时间 _____________________

数控电火花线切割操作与编程实验 实验设备 ⒈数控快速走丝电火花切割机床DK7725、DK7732Z6 实验材料 ⒈电火花线切割机床可加工各种金属以及高硬度、高强度、高韧性、高脆性的导电材料，如淬火钢、硬质合金和金属瓷等。实验采用的工件材料为：2～3mm厚钢板（或不锈钢板）。 ⒉线切割所用的电极丝多为钼丝、钨钼丝以及铜丝，其直径很小，约为 .0 mm。板厚小于5㎜。 .0mm。实验所用的电极丝为钼丝，18 06 .0 ~ 25 实验步骤 ⒈在教师指导下熟悉设备的基本组成及操作要点，熟悉仪器使用方法。 ⒉根据零件的形状和尺寸要求，编写线切割加工程序。 ⒊开启微机电源开关。 ⒋手工键盘输入加工程序，仿真、观察图形，检查加工程序、加工条件等正确与否。若有错误应及时检查、修改，直到合格为止。 ⒌安装电极丝与工件，调节电极丝到预定切入位置。高频脉冲电源正端接工件，负端接电极丝 (注意：电极丝不可接触工件) 。 ⒍切割前先将“＋”、“－”电极短路，打开高频电源开关，选择适当的短路电流(一般每只功率管的平均电流不得超过2A)。 ⒎加工时先根据工件的状况(例如：工件材料、厚度、尺寸精度、表面粗糙度等)选择电参数，再调节进给速度，使加工电流达到短路时的75～85％，当调整合适时，电流表指示基本稳定。 ⒏按操作规定进行加工。 ⒐加工结束，依次关闭脉冲电源、液泵开关、运丝开关，最后关闭总电源。清洁工件，清洁机床，清点工具。按图纸要求检查被加工的工件尺寸，观察表面质量，填写实验报告。

实验三图像分割与边缘检测

数字图像处理实验报告 学生姓名王真颖 学生学号L0902150101 指导教师梁毅雄 专业班级计算机科学与技术1501 完成日期2017年11月06日

计算机科学与技术系信息科学与工程学院

目录 实验一.................................................................................................. 错误!未定义书签。 一、实验目的.................................................................................................... 错误!未定义书签。 二、实验基本原理 ........................................................................................... 错误!未定义书签。 三、实验内容与要求....................................................................................... 错误!未定义书签。 四、实验结果与分析....................................................................................... 错误!未定义书签。实验总结............................................................................................... 错误!未定义书签。参考资料.. (3) 实验一图像分割与边缘检测 一．实验目的 1. 理解图像分割的基本概念； 2. 理解图像边缘提取的基本概念； 3. 掌握进行边缘提取的基本方法；

基于图的快速图像分割算法

Efficient graph-based image segmentation 2.相关工作 G=(V ,E)，每个节点V i v 对应图像中一个像素点，E 是连接相邻节点的边，每个边有对应有一个权重，这个权重与像素点的特性相关。 最后，我们将提出一类基于图的查找最小割的分割方法。这个最小割准则是最小化那些被分开像素之间的相似度。【18】原文中叫Component,实质上是一个MST,单独的一个像素点也可以看成一个区域。 预备知识： 图是由顶点集（vertices ）和边集（edges ）组成，表示为，顶点，在本文中即为单个的像素点，连接一对顶点的边具有权重，本文中的意义为顶点之间的不相似度，所用的是无向图。 树：特殊的图，图中任意两个顶点，都有路径相连接，但是没有回路。如上图中加粗的边所连接而成的图。如果看成一团乱连的珠子，只保留树中的珠子和连线，那么随便选个珠子，都能把这棵树中所有的珠子都提起来。如果，i 和h 这条边也保留下来，那么h,I,c,f,g 就构成了一个回路。 最小生成树（MST, minimum spanning tree ）：特殊的树，给定需要连接的顶点，选择边权之和最小的树。上图即是一棵MST 。 本文中，初始化时每一个像素点都是一个顶点，然后逐渐合并得到一个区域，确切地说是连接这个区域中的像素点的一个MST 。如图，棕色圆圈为顶点，线段为边，合并棕色顶点所生成的MST ，对应的就是一个分割区域。分割后的结果其实就是森林。 边的权值： 对于孤立的两个像素点，所不同的是颜色，自然就用颜色的距离来衡量两点 的相似性，本文中是使用RGB 的距离，即

图像分割方法综述

图像分割方法综述 摘要：图像分割是计算计视觉研究中的经典难题，已成为图像理解领域关注的一个热点， 本文对近年来图像分割方法的研究现状与新进展进行了系统的阐述。同时也对图像分割未来的发展趋势进行了展望。 关键词：图像分割；区域生长；活动边缘；聚类分析；遗传算法 Abstract: Image segmentation is a classic problem in computer vision,and become a hot topic in the field of image understanding. the research actuality and new progress about image segmentation in recent years are stated in this paper. And discussed the development trend about the image segmentation. Key words: image segmentation; regional growing; active contour; clustering analysis genetic algorithm 1 引言 图像分割是图像分析的第一步，是计算机视觉的基础，是图像理解的重要组成部分，同时也是图像处理中最困难的问题之一。所谓图像分割是指根据灰度、彩色、空间纹理、几何形状等特征把图像划分成若干个互不相交的区域，使得这些特征在同一区域内表现出一致性或相似性，而在不同区域间表现出明显的不同。简单的说就是在一副图像中，把目标从背景中分离出来。对于灰度图像来说，区域内部的像素一般具有灰度相似性，而在区域的边界上一般具有灰度不连续性。 关于图像分割技术，由于问题本身的重要性和困难性，从20世纪70年代起图像分割问题就吸引了很多研究人员为之付出了巨大的努力。虽然到目前为止，还不存在一个通用的完美的图像分割的方法，但是对于图像分割的一般性规律则基本上已经达成的共识，已经产生了相当多的研究成果和方法。本文根据图像发展的历程，从传统的图像分割方法、结合特定工具的图像分割方法、基于人工智能的图像分割方法三个由低到高的阶段对图像分割进行全面的论述。 2 传统的图像分割方法 2.1 基于阀值的图像分割方法 阀值分割法是一种传统的图像分割方法，因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛的分割技术。阀值分割法的基本原理是通过设定不同的特征阀值，把图像像素点分为具有不同灰度级的目标区域和背景区域的若干类。它特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图，目前在图像处理领域被广泛应用，其中阀值的选取是图像阀值分割中的关键技术。 灰度阀值分割方法是一种最常用的并行区域技术，是图像分割中应用数量最多的一类。图像若只用目标和背景两大类，那么只需要选取一个阀值，此分割方法称为单阀值分割。单阀值分割实际上是输入图像f到输出图像g的如下变换：