文档视界 最新最全的文档下载
当前位置:文档视界 › 图像分割的阈值算法matlab实现

图像分割的阈值算法matlab实现

图像分割的阈值算法matlab实现
图像分割的阈值算法matlab实现

图像分割的阈值算法matlab实现【OTSU,1DEntropy,2DEntropy】

今天看了几篇论文,实现了一下,没有验证各算法的有效性

也没有进行定量比较

OTSU

% OTSU method

% 2006/9/4

clc;

clear;

%I = imread('E:\test\chinalake.bmp','bmp');

I = imread('E:\test\lena.png','png');

I = double(I);

I = Medianfilter(I); % median filter

h_Tmean = mean(mean(I));

[height,width] = size(I);

Size = height * width; % the size of the image

h_T = sum(sum(I)); % the total gray value of the image

G_min = min(min(I)); % the min gray value of the image

G_max = max(max(I)); % the max gray value of the iamge I_seg = zeros(height,width); % the array to store the segmented image thresh = 0; % the threshold

num1 = 0;

num2 = 0; % count the num of the pixel from the diffrient class

P1 = 0;

P2 = 0; % the probability of the different class

h_T1 = 0;

h_T2 = 0; % the total gray value of different class

h_T1mean = 0;

h_T2mean = 0; % the mean value of the class

max = 0;

for thresh=G_min:G_max % find the best threshold

h_T1 = 0;

h_T2 = 0;

num1 = 0;

for h=1:height

for w=1:width

if I(h,w) <= thresh

num1 = num1 + 1;

h_T1 = h_T1 + I(h,w);

end

end

end

num2 = Size - num1;

h_T2 = h_T - h_T1;

P1 = num1/Size;

P2 = num2/Size;

h_T1mean = h_T1/num1;

h_T2mean = h_T2/num2;

%D = P1*(h_T1mean - h_Tmean)^2 + P2*(h_T2mean - h_Tmean)^2;

D1 = P1*P2*(h_T1mean - h_T2mean)^2; % the tow equation is equal if D1 > max

max = D1;

T_best = thresh; % T record the best thresh

end

end

%%%%%%% Seg the image %%%%%%%%%

for i=1:height

for j=1:width

if I(i,j) > T_best

I_seg(i,j) = 255;

end

end

end

T_best

figure;

imshow(uint8(I_seg));

figure;

imhist(uint8(I));

***************************************************

一维直方图熵阈值算法

% 1D entropy thresholding method

% Pun提出,Kapur对其阈值和熵进行改进

% 两类:object 和background

% P1 = sum(pi) i:1~T

% P2 = sum(pi) i:T+1~255

% HO = ln(P1) + H1/P1;

% HB = ln(P2) + H2/P2;

% H1 = -sum(pi*ln(pi)); i:1~T

% H2 = -sum(pi*ln(pi)); i:T+1~255

% H = HO + HB;

% T_best = argmax(H);

clc;

clear;

%I = imread('E:\test\chinalake.bmp','bmp');

I = imread('E:\test\lena.png','png');

I = double(I);

I = Medianfilter(I); % median filter

[height,width] = size(I);

Size = height * width; % the size of the image

h_T = sum(sum(I)); % the total gray value of the image

G_min = min(min(I)); % the min gray value of the image

G_max = max(max(I)); % the max gray value of the iamge

I_seg = zeros(height,width); % the array to store the segmented image I_hist = zeros(1,256); % the array to store the hist of the image

thresh = 0; % the threshold

num1 = 0;

num2 = 0; % count the num of the pixel from the diffrient class

P1 = 0;

P2 = 0; % the probability of the different class

h_T1 = 0;

h_T2 = 0; % the total gray value of different class

max = 0;

H1 = 0;

H2 = 0; % the middle var

H_object = 0;

H_background = 0;

H_total = 0; % the total entropy

T_best = 0; % the best thresh

%%%%% 计算直方图 %%%%%%

for i=1:height % calculate the hist of the image for j=1:width

I_hist(I(i,j)+1) = I_hist(I(i,j)+1) + 1;

end

end

for thresh=G_min:G_max % find the best threshold H1 = 0;

h_T1 = 0;

H2 = 0;

for h=1:height

for w=1:width

if I(h,w) <= thresh

num1 = num1 + 1;

h_T1 = h_T1 + I(h,w);

end

end

end

num2 = Size - num1;

h_T2 = h_T - h_T1;

P1 = num1/Size;

P2 = num2/Size;

for i=1:thresh

px = I_hist(i+1)/Size;

H1 = H1 + (-px*ln(px));

end

for i=thresh+1:G_max

px = I_hist(i+1)/Size;

H2 = H2 + (-px*ln(px));

end

H_object = ln(P1) + H1/P1;

H_background = ln(P2) + H2/P2;

H_total = H_object + H_background;

if H_total > max

max = H_total;

T_best = thresh;

end

end

%%%%%%% Seg the image %%%%%%%%%

for i=1:height

for j=1:width

if I(i,j) > T_best

I_seg(i,j) = 255;

end

end

end

T_best

figure;

imshow(uint8(I_seg));

figure;

imhist(uint8(I));

********************************************************** 2维直方图熵阈值算法

% 二维直方图熵阈值法

% 参考基于2D 熵阈值的铁谱磨粒图像分割方法,傅建平

%廖振强,张培林,汪传忠,(南京理工大学机械学院,南京),

%(军械工程学院,石家庄)

% pixel gray

% ^

% |

% | ==> 2D histgram

% |

% |

% |__________________________> local gray

clc;

clear;

%I = imread('E:\test\chinalake.bmp','bmp');

I = imread('E:\test\lena.png','png');

I = double(I);

[height,width] = size(I);

Size = height * width; % the size of the image

G_min = min(min(I)); % the min gray value of the image

G_max = max(max(I)); % the max gray value of the iamge

I_2Dhist = zeros(G_max+1,G_max+1); % the array to store the 2D hist of the image

I_mean = zeros(height,width); % the mean value of the local image

I_seg = zeros(height,width);

WS = 3; % mean filter's window size 3*3

nr = floor(WS/2);

I_big = zeros(height+2*nr,width+2*nr); % the bigger array used to mean filter

I_big(nr+1:height+nr,nr+1:width+nr) = I; % copy data from the original image

%%%%%%%%%% mean filter %%%%%%%%%%%

%%%%%% 获取局部区域灰度信息%%%%%

for i=1:height

for j=1:width

sum = 0;

num = 0;

for h=-nr:nr

for w=-nr:nr

sum = sum + I_big(i+h,j+w);

num = num + 1;

end

end

I_mean(i,j) = sum/num;

end

end

%%%% 构建2D直方图,横轴上以点象素灰度表示,纵轴上以局部区域灰度表示%%%%

for i=1:height

for j=1:width

h = I(i,j)+1; % 横轴信息,避免0,所以加1,象素灰度

w = I_mean(i,j)+1; % 纵轴信息,避免0,所以加1,局部区域灰度

I_2Dhist(h,w) = I_2Dhist(h,w) + 1; % 统计灰度对的出现次数,构建2D直方图 end

end

% find the best thresh : hor_thresh,and ver_thresh %

for ver_thresh=0:G_max

for hor_thresh=0:G_max

sum1 = 0;

sum2 = 0;

H1 = 0;

H2 = 0;

for i=0:ver_thresh

for j=0:hor_thresh

sum1 = sum1 + I_2Dhist(i+1,j+1);

end

end

for i=0:ver_thresh

for j=0:hor_thresh

P1 = I_2Dhist(i+1,j+1)/sum1;

H1 = H1 + P1*log(P1);

end

end

if i < G_max & j < G_max

for i=ver_thresh+1:G_max

for j=hor_thresh+1:G_max

sum2 = sum2 + I_2Dhist(i+1,j+1);

end

end

for i=ver_thresh+1:G_max

for j=hor_thresh+1:G_max

P2 = I_2Dhist(i+1,j+1)/sum2;

H2 = H2 +P2*log(P2);

end

end

end

H_total = H1 + H2;

if H_total > max

max = H_total;

ver_Tbest = ver_thresh;

hor_Tbest = hor_thresh;

end

end

end

%%%%%% 分割%%%%%%%%

for i=1:height

for j=1:width

if I(i,j) < ver_Tbest & I_mean(i,j) < hor_Tbest

I_seg(i,j) = 0;

elseif I(i,j) >= ver_Tbest & I_mean(i,j) >= hor_Tbest I_seg(i,j) = 255;

end

end

end

T_best

figure;

imshow(uint8(I_seg)); figure;

imhist(uint8(I));

部分图像分割的方法(matlab)

大津法: function y1=OTSU(image,th_set) image=imread('color1.bmp'); gray=rgb2gray(image);%原图像的灰度图 low_high=stretchlim(gray);%增强图像,似乎也不是一定需要gray=imadjust(gray,low_high,[]); % subplot(224);imshow(gray);title('after adjust'); count=imhist(gray); [r,t]=size(gray); n=r*t; l=256; count=count/n;%各级灰度出现的概率 for i=2:l if count(i)~=0 st=i-1; break end end %以上循环语句实现寻找出现概率不为0的最小灰度值 for i=l:-1:1 if count(i)~=0; nd=i-1; break end end %实现找出出现概率不为0的最大灰度值 f=count(st+1:nd+1); p=st;q=nd-st;%p和分别是灰度的起始和结束值 u=0; for i=1:q; u=u+f(i)*(p+i-1); ua(i)=u; end

%计算图像的平均灰度值 for i=1:q; w(i)=sum(f(1:i)); end %计算出选择不同k的时候,A区域的概率 d=(u*w-ua).^2./(w.*(1-w));%求出不同k值时类间方差[y,tp]=max(d);%求出最大方差对应的灰度级 th=tp+p; if thth) y1(i,j)=x1(i,j); else y1(i,j)=0; end end end %上面一段代码实现分割 % figure,imshow(y1); % title('灰度门限分割的图像');

图像的阈值分割及边缘检测技术

数字图像处理实验报告 题目:图像的阈值分割及边缘检测技术 班级: 姓名: 学号:

图像的阈值分割及边缘检测技术 一、实验目的 1、了解图像的分割技术,掌握图像的全局阈值分割技术并通过MATLAB实现; 2、了解图像的边缘检测,掌握梯度算子图像边缘检测方法。 二、实验内容 1、基于直方图的全局阈值图像分割方法; 2、Edge命令(roberts,perwitt,sobel,log,canny),实现边缘检测。 三、实验原理 1、全局阈值是最简单的图像分割方法。其中,直方图法的原理如下:想做出图 像的直方图,若其直方图呈双峰且有明显的谷底,则可以讲谷底点所对应的灰度值作为阈值T,然后根据该阈值进行分割,九可以讲目标从图像中分割出来。这种方法是用于目标和背景的灰度差较大且直方图有明显谷底的情况。 2、用于边缘检测的梯度算子主要有Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子。 这三种检测算子中,Roberts算子定位精度较高,但也易丢失部分边缘,抗噪声能力差,适用于低噪声、陡峭边缘的场合。Prewitt算子、Sobel算子首先对图像做平滑处理,因此具有一定的抑制噪声的能力,但不能排除检测结果中的虚假边缘,易出现多像素宽度。

四、实验步骤 1、全局阈值分割: ①读取一张图像; ②生成该图像的直方图; ③根据直方图双峰产生的低谷估计阈值T; ④依次读取图像各个点的像素,若大于阈值,则将像素改为255,若小于 阈值,则将该像素改为0; 实验代码如下: I=imread('cameraman.tif'); %读取一张图像 subplot(221);imshow(I); %显示该图像 subplot(222);imhist(I); %生成该图像的直方图 T=60; %根据直方图估计阈值T为60 [m,n]=size(I); %取图像的大小为【m,n】 for i=1:m %依次读取图像各个点的像素,若大于阈 值,则将像素改为255,若小于阈值, 则将该像素改为0 for j=1:n if I(i,j)>=T I(i,j)=255; else I(i,j)=0; end end

基于阈值的图像分割方法--论文

课程结业论文 课题名称基于阈值的图像分割方法姓名 学号 学院 专业电子信息工程 指导教师副教授 年6月12日

学院课程结业论文诚信声明 本人郑重声明:所呈交的课程结业论文,是本人在指导老师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果,成果不存在知识产权争议,除文中已经注明引用的内容外,本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担 目录 摘要 (1) 关键词 (1) ABSTRACT (2) KEY WORDS (2) 引言 (3) 1基于点的全局阈值选取方法 (4) 1.1最大类间交叉熵法 (5) 1.2迭代法 (6)

2基于区域的全局阈值选取方法 (7) 2.1简单统计法 (8) 2.3 直方图变化法 (9) 3局部阈值法和多阈值法 (10) 3.1水线阈值算法 (11) 3.2变化阈值法 (12) 4仿真实验 结论 (12) 参考文献 (13) 附录 基于阈值的图像分割方法 摘要:图像分割多年来一直受到人们的高度重视,至今这项技术也是趋于成熟,图像分割方法类别也是不胜枚举,近年来每年都有上百篇有关研究报道发表。图像分割是由图像处理进到图像分析的关键环节,是指把图像分成各具特性的区域并提取出有用的目标的技术和过程。在日常生活中,人们对图片的要求也

是有所提高,在对图像的应用中,人们经常仅对图像中的某些部分感兴趣,这 些部分就对应图像中的特定的区域,为了辨识和分析目标部分,就需要将这些 有关部分分离提取出来,因此就要应用到图像分割技术。 关键词:图像分割;阈值;matlab Based onthresholding for image segmentation methods Abstract:Image segmentation is a indispensable part of image processing and analysis, have important practical significance.It is according to the needs of image processing and analysis of the image into each area and extract the characteristic of technology and process of interested target.Image segmentation methods and types have a lot of different categories, some segmentation operation can be directly applied to all images, while others can only apply to special image.The purpose of this paper is to through the collection of image segmentation method based on threshold related information, analysis the advantages and disadvantages of various segmentation algorithm, using the MATLAB tools to threshold segmentation algorithm is studied. Keywords:image segmentation; The threshold value; matlab

灰度阈值分割算法

分享到 一键分享 QQ空间 新浪微博 百度云收藏 人人网 腾讯微博 百度相册 开心网 腾讯朋友 百度贴吧 豆瓣网 搜狐微博 百度新首页 QQ好友 和讯微博 更多... 百度分享 登录 | 注册 窗体顶端 窗体底端 收藏成功 确定 收藏失败,请重新收藏确定 窗体顶端 标题 标题不能为空 网址 标签 摘要

公开 取消收藏 窗体底端 分享资讯 传PPT/文档 提问题 写博客 传资源 创建项目 创建代码片 设置昵称编辑自我介绍,让更多人了解你帐号设置退出 社区 博客 论坛 下载 Share 极客头条 服务 CODE 英雄会 活动 CSTO 俱乐部 CTO俱乐部 高校俱乐部 奋斗斌斌的专栏

解决项目中的琐碎细节问题b.zhao_npu@https://www.docsj.com/doc/d83751491.html, 目录视图 摘要视图 订阅 有奖征资源,博文分享有内涵人气博主的资源共享:老罗的Android之旅微软Azure?英雄会编程大赛题关注CSDN社区微信,福利多多社区问答:叶劲峰游戏引擎架构 灰度图像阈值化分割常见方法总结及VC实现 分类:图像处理OpenCV 2011-11-11 23:20 7427人阅读评论(14) 收藏举报 算法图形byte图像处理扩展 目录(?)[+] Otsu法最大类间方差法 一维交叉熵值法 二维OTSU法 参考文献 在图像处理领域,二值图像运算量小,并且能够体现图像的关键特征,因此被广泛使用。将灰度图像变为二值图像的常用方法是选定阈值,然后将待处理图像的每个像素点进行单点处理,即将其灰度值与所设置的门限进行比对,从而得到二值化的黑白图。这样一种方式因为其直观性以及易于实现,已经在图像分割领域处于中心地位。本文主要对最近一段时间作者所学习的阈值化图像分割算法进行总结,全文描述了作者对每种算法的理解,并基于OpenCV和VC6.0对这些算法进行了实现。最终将源代码公开,希望大家一起进步。(本文的代码暂时没有考虑执行效率问题) 首先给出待分割的图像如下: 1、Otsu法(最大类间方差法) 该算法是日本人Otsu提出的一种动态阈值分割算法。它的主要思想是按照灰度特性将图像划分为背景和目标2部分,划分依据为选取门限值,使得背景和目标之间的方差最大。(背景和目标之间的类间方差越大,说明这两部分的差别越大,当部分目标被错划分为背景或部分背景错划分为目标都会导致这两部分差别变小。因此,使用类间方差最大的分割意味着错分概率最小。)这是该方法的主要思路。其主要的实现原理为如下: 1)建立图像灰度直方图(共有L个灰度级,每个出现概率为p) 2)计算背景和目标的出现概率,计算方法如下: 上式中假设t为所选定的阈值,A代表背景(灰度级为0~N),根据直方图中的元素可知,Pa为背景出现的概率,同理B为目标,Pb为目标出现的概率。 3)计算A和B两个区域的类间方差如下:

基于MATLAB的图像分割算法研究

摘要 本文从原理和应用效果上对经典的图像分割方法如边缘检测、阈值分割技术和区域增长等进行了分析。对梯度算法中的Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、拉普拉斯(Laplacian)算子、LoG(Laplacian-Gauss)算子、坎尼(Canny)算子的分割步骤、分割方式、分割准则相互比较可以看出根据坎尼(Canny)边缘算子的3个准则得出的边缘检测结果最满意。而阈值分割技术的关键在于阈值的确定,只有阈值确定好了才能有效的划分物体与背景,但这种方法只对于那些灰度分布明显,背景与物体差别大的图像的分割效果才明显。区域增长的基本思想是将具有相似性质的像素集合起来构成新区域。与此同时本文还分析了图像分割技术研究的方向。 关键词:图像处理图像分割 Abstract This article analyses the application effect to the classics image segmentation method like the edge examination, territory value division technology, and the region growth and so on.For comparing the Roberts operator, Sobel operator, Prewitt operator, the operator of Laplacian and the operator of LoG(Laplacian-Gauss),Canny operator in gradient algorithm,the step, the way and the standard of the image segmentation,we can find out the three standard of Canny edge operator the edge detection result of reaching most satisfy. And the key point of threshold segmentation lie in fixing the threshold value, it is good to have only threshold value to determine it then can be effective to divide object and background,but this kind of method is good to those gray scales,the big difference image effect between the background and obiect. The basic idea of area is to form the new region from similar nature.And also, this paper analyses the research direction of image segmentation technology at the same time. Key words: image processing image segmentation operator

基于MATLAB的图像阈值分割技术

基于MATLAB 的图像阈值分割技术 摘要:本文主要针对图像阈值分割做一个基于MATLAB 的分析。通过双峰法,迭代法以及OUTS 法三种算法来实现图像阈值分割,并且就这三种算法做了一定的分析和比较,在加椒盐的图片上同时进行三种实验,做出比较,最终得出实践结论。 关键词:图像分割 MATLAB 阈值分割 算法 引言:图像分割是图像处理与计算机视觉领域低层次视觉中最为基础和重要的领域之一,它是对图像进行视觉分析和模式识别的基本前提.同时它也是一个经典难题,到目前为止既不存在一种通用的图像分割方法,也不存在一种判断是否分割成功的客观标准,图像阈值分割即是其中的一种方法。 阈值分割技术因其实现简单、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,已被应用于很多的领域,在很多图像处理系统中都是必不可少的一个环节。 1、阈值分割思想和原理 若图像中目标和背景具有不同的灰度集合:目标灰度集合与背景灰度集合,且两个灰度集合可用一个灰度级阈值T 进行分割。这样就可以用阈值分割灰度级的方法在图像中分割出目标区域与背景区域,这种方法称为灰度阈值分割方法。 在物体与背景有较强的对比度的图像中,此种方法应用特别有效。比如说物体内部灰度分布均匀一致,背景在另一个灰度级上也分布均匀,这时利用阈值可以将目标与背景分割得很好。如果目标和背景的差别是某些其他特征而不是灰度特征时,那么先将这些特征差别转化为灰度差别,然后再应用阈值分割方法进行处理,这样使用阈值分割技术也可能是有效的 设图像为f(x,y),其灰度集范围是[0,L],在0和L 之间选择一个合适的灰度阈值T ,则图像分割方法可由下式描述: 这样得到的g(x,y)是一幅二值图像。 (一)原理研究 图像阈值分割的方法有很多,在这里就其中三种方法进行研究,双峰法,迭代法,以及OUTS 法。 方法一:双峰法 T y x f T y x f y x g ≥<),(),(10){,(

数字图像灰度阈值的图像分割技术matlab

1.课程设计的目的 (1)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)使用Matlab软件进行图像的分割 (3)能够进行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 (4)能够掌握分割条件(阈值等)的选择 (5)完成规定图像的处理并要求正确评价处理结果,能够从理论上做出合 理的解释 2.课程设计的要求 (1)能对图像文件(bmp,jpg,tiff,gif)进行打开,保存,退出等功能操作 (2)包含功能模块:图像的边缘检测(使用不同梯度算子和拉普拉斯算子)(3)封闭轮廓边界 (4)区域分割算法:阈值分割,区域生长等

3.前言 3.1图像阈值分割技术基本原理 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。简单的讲,就是在一幅图像中,把目标从背景中分离出来,以便于进一步处理。图像分割是图像处理与计算机视觉领域低层次视觉中最为基础和重要的领域之一,它是对图像进行视觉分析和模式识别的基本前提。同时它也是一个经典难题,到目前为止既不存在一种通用的图像分割方法,也不存在一种判断是否分割成功的客观标准]5[。 在对图像的研究和应用中,人们往往仅对图像中的某些部分感兴趣,这些部分称为目标或前景(其他部分称为背景),他们一般对应图像中特定的、具有独特性质的区域。为了辨识和分析目标,需要将他们分离提取出来,在此基础上才有可能对目标进一步利用。图像分割就是指把图像分成格局特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程。这里特性可以是象素的灰度、颜色、纹理等,预先定义的目标可以对应单个区域,也可以对应多个区域。现有的图像分割算法有:阈值分割、边缘检测和区域提取法。本文着重研究基于阈值法的图像分割技术。 若图像中目标和背景具有不同的灰度集合:目标灰度集合与背景灰度集合,且两个灰度集合可用一个灰度级阈值T进行分割。这样就可以用阈值分割灰度级的方法在图像中分割出目标区域与背景区域,这种方法称为灰度阈值分割方法。 在物体与背景有较强的对比度的图像中,此种方法应用特别有效。比如说物体内部灰度分布均匀一致,背景在另一个灰度级上也分布均匀,这时利用阈值可以将目标与背景分割得很好。如果目标和背景的差别是某些其他特征而不是灰度特征时,那么先将这些特征差别转化为灰度差别,然后再应用阈值分割方法进行处理,这样使用阈值分割技术也可能是有效的

基于阈值的灰度图像分割

对以CPT算法为主的灰度阈值化方法的研究 目录: 第一章:绪论 第二章:图像的预处理 第三章:图像分割概述 第四章:灰度阈值化图像分割方法 第五章:CPT算法及其对它的改进 第六章:编程环境及用PhotoStar对改进的CPT算法和其他算法的实现 第七章:实验结果与分析 第一章:绪论 1.1数字图像处理技术的发展 人类传递信息的主要媒介是语音和图像。据统计,在人类接受的信息中,听觉信息占20%,视觉占60%,其他如味觉、触觉、嗅觉总的加起来不过占20%。所以,作为传递信息的重要媒体和手段——图像信息是十分重要的。【5】对于图像信息的处理,即图像处理当然对信息的传递产生很大影响。 数字图像处理技术起源于20世纪20年代,当时通过海底电缆从伦敦到纽约传输了一幅图片,它采用了数字压缩技术。1964年美国的喷气处理实验室处理了太空船“徘徊者七号”发回的月球照片,这标志着第三代计算机问世后数字图像处理概念得到应用。其后,数字图像处理技术发展迅速,目前已成为工程学、计算机科学、生物学、医学等领域各学科之间学习和研究的对象。 经过人们几十年的努力,数字图像处理这一学科已逐渐成熟起来。人们总是试图把各个学科应用到数字图像处理中去,并且每产生一种新方法,人们也会尝试它在数字图像处理中的应用。同时,数字图像处理也在很多学科中发挥着它越来越大的作用。 1.2图像分割概述和本论文的主要工作 图像分割的目的是把图像空间分成一些有意义的区域,是数字图像处理中的重要问题,是计算机视觉领域低层次视觉问题中的重要问题,同时它也是一个经典的难题。几十年来,很多图像分割的方法被人们提出来,但至今它尚无一个统一的理论。 图像分割的方法很多,有早先的阈值化方法、最新的基于形态学方法和基于神经网络的方法。 阈值化方法是一种古老的方法,但确是一种十分简单而有效的方法,近几十年人们对阈值化方法不断完善和探索,取得了显著的成就,使得阈值化方法在实际应用中占有很重要的地位。 本文将主要对图像分割的阈值化方法进行探讨。在对阈值化方法的研究过程中,本人首先将集中精力对效果比较好的阈值化方法进行探讨,并对其存在的不足加以改进,从而作出性能优良的计算机算法;由于目前很多方法各有其特点,所以将对具有不同特点的图像用不同的方法处理进行研究。在论文正文部分还将其应用到实践中去,并对其加以评价。 第二章:图像的预处理 2.1图像预处理的概述 由于切片染色和输入光照条件及采集过程电信号的影响,所采集的医学图

基于MATLAB的图像分割算法研究毕业设计

基于MA TLAB的图像分割算法研究 基于MATLAB的图像分割算法研究 摘要 本文从原理和应用效果上对经典的图像分割方法如边缘检测、阈值分割技术和区域增长等进行了分析。对梯度算法中的Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、拉普拉斯(Laplacian)算子、LoG(Laplacian-Gauss)算子、坎尼(Canny)算子的分割步骤、分割方式、分割准则相互比较可以看出根据坎尼(Canny)边缘算子的3个准则得出的边缘检测结果最满意。而阈值分割技术的关键在于阈值的确定,只有阈值确定好了才能有效的划分物体与背景,但这种方法只对于那些灰度分布明显,背景与物体差别大的图像的分割效果才明显。区域增长的基本思想是将具有相似性质的像素集合起来构成新区域。与此同时本文还分析了图像分割技术研究的方向。 关键词:图像处理图像分割 Abstract This article analyses the application effect to the classics image segmentation method like the edge examination, territory value division technology, and the region growth and so on.For comparing the Roberts operator, Sobel operator, Prewitt operator, the operator of Laplacian and the operator of LoG(Laplacian-Gauss),Canny operator in gradient algorithm,the step, the way and the standard of the image segmentation,we can find out the three standard of Canny edge operator the edge detection result of reaching most satisfy. And the key point of threshold segmentation lie in fixing the threshold value, it is good to have only threshold value to determine it then can be effective to divide object and background,but this kind of method is good to those gray scales,the big difference image effect between the background and obiect. The basic idea of area is to form the new region from similar nature.And also, this paper analyses the research direction of image segmentation technology at the same time. Key words: image processing image segmentation operator

几种常见的阈值分割算法核心代码

阈值分割 1/*===============================图像分割 =====================================*/ 2 /*-------------------------------------------------------------------------- -*/ 3/*手动设置阀值*/ 4 IplImage* binaryImg = cvCreateImage(cvSize(w, h),IPL_DEPTH_8U, 1); 5 cvThreshold(smoothImgGauss,binaryImg,71,255,CV_THRESH_BINARY); 6 cvNamedWindow("cvThreshold", CV_WINDOW_AUTOSIZE ); 7 cvShowImage( "cvThreshold", binaryImg ); 8//cvReleaseImage(&binaryImg); 9 /*---------------------------------------------------------------------------*/ 10/*自适应阀值 //计算像域邻域的平均灰度,来决定二值化的值*/ 11 IplImage* adThresImg = cvCreateImage(cvSize(w, h),IPL_DEPTH_8U, 1); 12double max_value=255; 13int adpative_method=CV_ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C;//CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C 14int threshold_type=CV_THRESH_BINARY; 15int block_size=3;//阈值的象素邻域大小 16int offset=5;//窗口尺寸 17 cvAdaptiveThreshold(smoothImgGauss,adThresImg,max_value,adpative_method, threshold_type,block_size,offset); 18 cvNamedWindow("cvAdaptiveThreshold", CV_WINDOW_AUTOSIZE ); 19 cvShowImage( "cvAdaptiveThreshold", adThresImg ); 20 cvReleaseImage(&adThresImg); 21 /*-------------------------------------------------------------------------- -*/ 22/*最大熵阀值分割法*/ 23IplImage* imgMaxEntropy = cvCreateImage(cvGetSize(imgGrey),IPL_DEPTH_8U,1); 24 MaxEntropy(smoothImgGauss,imgMaxEntropy); 25 cvNamedWindow("MaxEntroyThreshold", CV_WINDOW_AUTOSIZE ); 26 cvShowImage( "MaxEntroyThreshold", imgMaxEntropy );//显示图像 27 cvReleaseImage(&imgMaxEntropy ); 28 /*-------------------------------------------------------------------------- -*/ 29/*基本全局阀值法*/ 30 IplImage* imgBasicGlobalThreshold = cvCreateImage(cvGetSize(imgGrey),IPL_DEPTH_8U,1); 31 cvCopyImage(srcImgGrey,imgBasicGlobalThreshold);

图像分割技术与MATLAB仿真知识讲解

图像分割技术与M A T L A B仿真

中南民族大学 毕业论文(设计) 学院: 计算机科学学院 专业: 自动化年级:2012 题目: 图像分割技术与MATLAB仿真 学生姓名: 高宇成学号:2012213353 指导教师姓名: 王黎职称: 讲师 2012年5月10日

中南民族大学本科毕业论文(设计)原创性声明 本人郑重声明:所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。 作者签名:年月日

目录 摘要 0 Abstract 0 引言 (2) 1 图像分割技术 (3) 1.1 图像工程与图像分割 (3) 1.2 图像分割的方法分类 (4) 2 图像分割技术算法综述 (5) 2.1 基于阈值的图像分割技术 (5) 2.2边缘检测法 (6) 2.3 区域分割法 (8) 2.4 基于水平集的分割方法 (9) 2.5 分割算法对比表格 (9) 3基于水平集的图像分割 (11) 3.1 水平集方法简介 (11) 3.2 水平集方法在图像分割上的应用 (12) 3.3 仿真算法介绍 (13) 3.4 实验仿真及其结果 (14) 结论 (22) 致谢 (23) 参考文献 (23)

图像分割技术研究及MATLAB仿真 摘要:作为一项热门的计算机科学技术,图像分割技术已经在我们生活中越来越普及。顾名思义这项技术的目的就是,将目标图像从背景图像中分离出去。由于这些被分割的图像区域在某些属性上很相近,因此图像分割与模式识别以及图像压缩编码有着密不可分的关系。完成图像分割所采用的方法各式各样,所应用的原理也不同。但他们的最终目的都是把图像中性质相似的某些区域归为一类,把性质差异明显的不同区域分割开来。通常在分割完成之后,我们就要对某些特定区域进行分析、计算、评估等操作,因而分割质量的好坏直接影响到了下一步的图像处理[1],因此图像分割是图像处理的一个关键步奏。图像分割技术在各个领域都有着及其重要的意义;在工业上有卫星遥感,工业过程控制监测等等;在医学方面,水平集的分割方法还可以通过医学成像帮助医生识别模糊的病变区域;在模式识别领域还可应用到指纹扫描、手写识别、车牌号识别等等。 本课题的研究内容是对图像分割技术的几种常用的方法进行综述和比较,并基于其中一种方法进行MATLAB仿真测试,给出性能分析比较结果。 关键字:图像分割,MATLAB仿真,模式识别 Image Segmentation and Matlab Simulation Abstract:Image segmentation is to image representation for the physically meaningful regional connectivity set, namely according to the prior knowledge of target and background, we on the image of target and background of labeling and localization, then separate the object from the

图像分割阈值选取技术综述

图像分割阈值选取技术综述 中科院成都计算所刘平2004-2-26 摘要 图像分割是图像处理与计算机视觉领域低层次视觉中最为基础和重要地领域之一,它是对图像进行视觉分析和模式识别地基本前提.阈值法是一种传统地图像分割方法,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地分割技术.已被应用于很多地领域.本文是在阅读大量国内外相关文献地基础上,对阈值分割技术稍做总结,分三个大类综述阈值选取方法,然后对阈值化算法地评估做简要介绍. 关键词 图像分割阈值选取全局阈值局部阈值直方图二值化 1.引言 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地区域,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地不同[37].简单地讲,就是在一幅图像中,把目标从背景中分离出来,以便于进一步处理.图像分割是图像处理与计算机视觉领域低层次视觉中最为基础和重要地领域之一,它是对图像进行视觉分析和模式识别地基本前提.同时它也是一个经典难题,到目前为止既不存在一种通用地图像分割方法,也不存在一种判断是否分割成功地客观标准. 阈值法是一种传统地图像分割方法,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地分割技术.已被应用于很多地领域,例如,在红外技术应用中,红外无损检测中红外热图像地分割,红外成像跟踪系统中目标地分割;在遥感应用中,合成孔径雷达图像中目标地分割等;在医学应用中,血液细胞图像地分割,磁共振图像地分割;在农业项目应用中,水果品质无损检测过程中水果图像与背景地分割.在工业生产中,机器视觉运用于产品质量检测等等.在这些应用中,分割是对图像进一步分析、识别地前提,分割地准确性将直接影响后续任务地有效性,其中阈值地选取是图像阈值分割方法中地关键技术. 2.阈值分割地基本概念 图像阈值化分割是一种最常用,同时也是最简单地图像分割方法,它特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围地图像[1].它不仅可以极大地压缩数据量,而且也大大简化了分析和处理步骤,因此在很多情况下,是进行图像分析、特征提取与模式识别之前地必要地图像预处理过程.图像阈值化地目地是要按照灰度级,对像素集合进行一个划分,得到地每个子集形成一个与现实景物相对应地区域,各个区域内部具有一致地属性,而相邻区域布局有这种一致属性.这样地划分可以通过从灰度级出发选取一个或多个阈值来实现. 阈值分割法是一种基于区域地图像分割技术,其基本原理是:通过设定不同地特征阈值,把图像像素点分为若干类.常用地特征包括:直接来自原始图像地灰度或彩色特征;由原始灰度或彩色值变换得到地特征.设原始图像为f(x,y>,按照一定地准则在f(x,y>中找到特征值T,将图像分割为两个部分,分割后地图像为 若取:b0=0<黑),b1=1<白),即为我们通常所说地图像二值化. <原始图像)<阈值分割后地二值化图像) 一般意义下,阈值运算可以看作是对图像中某点地灰度、该点地某种局部特性以及该点在图像中地位置地一种函数,这种阈值函数可记作 T(x,y,N(x,y>,f(x,y>> 式中,f(x,y>是点(x,y>地灰度值;N(x,y>是点(x,y>地局部邻域特性.根据对T地不同约束,可以得到3种不同类型地阈值[37],即 点相关地全局阈值T=T(f(x,y>> (只与点地灰度值有关> 区域相关地全局阈值T=T(N(x,y>,f(x,y>> (与点地灰度值和该点地局部邻域特征有关> 局部阈值或动态阈值T=T(x,y,N(x,y>,f(x,y>> (与点地位置、该点地灰度值和该点邻域特征有关> 图像阈值化这个看似简单地问题,在过去地四十年里受到国内外学者地广泛关注,产生了数以百计地阈值选取方法[2-9],但是遗憾地是,如同其他图像分割算法一样,没有一个现有方法对各种各样地图像都能得到令人满意地结果,甚至也没有一个理论指导我们选择特定方法处理特定图像. 所有这些阈值化方法,根据使用地是图像地局部信息还是整体信息,可以分为上下文无关(non-

数字图像去噪典型算法及matlab实现

图像去噪是数字图像处理中的重要环节和步骤。去噪效果的好坏直接影响到后续的图像处理工作如图像分割、边缘检测等。图像信号在产生、传输过程中都可能会受到噪声的污染,一般数字图像系统中的常见噪声主要有:高斯噪声(主要由阻性元器件内部产生)、椒盐噪声(主要是图像切割引起的黑图像上的白点噪声或光电转换过程中产生的泊松噪声)等; 目前比较经典的图像去噪算法主要有以下三种: 均值滤波算法:也称线性滤波,主要思想为邻域平均法,即用几个像素灰度的平均值来代替每个像素的灰度。有效抑制加性噪声,但容易引起图像模糊,可以对其进行改进,主要避开对景物边缘的平滑处理。 中值滤波:基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性平滑滤波信号处理技术。中值滤波的特点即是首先确定一个以某个像素为中心点的邻域,一般为方形邻域,也可以为圆形、十字形等等,然后将邻域中各像素的灰度值排序,取其中间值作为中心像素灰度的新值,这里领域被称为窗口,当窗口移动时,利用中值滤波可以对图像进行平滑处理。其算法简单,时间复杂度低,但其对点、线和尖顶多的图像不宜采用中值滤波。很容易自适应化。 Wiener维纳滤波:使原始图像和其恢复图像之间的均方误差最小的复原方法,是一种自适应滤波器,根据局部方差来调整滤波器效果。对于去除高斯噪声效果明显。 实验一:均值滤波对高斯噪声的效果 代码 I=imread('C:\Documents and Settings\Administrator\桌面\1.gif');%读取图像 J=imnoise(I,'gaussian',0,0.005);%加入均值为0,方差为0.005的高斯噪声 subplot(2,3,1);imshow(I); title('原始图像'); subplot(2,3,2); imshow(J); title('加入高斯噪声之后的图像'); %采用MATLAB中的函数filter2对受噪声干扰的图像进行均值滤波 K1=filter2(fspecial('average',3),J)/255; %模板尺寸为3 K2=filter2(fspecial('average',5),J)/255;% 模板尺寸为5

基于灰度直方图的图像分割阈值自适应选取方法

中北大学 毕业设计(论文)任务书 学院、系: 专业: 学生姓名:车永健学号: 设计(论文)题目:基于灰度直方图的图像分割阈值自适应选取方法 起迄日期: 2015年3月9日~2015年6月20日设计(论文)地点: 指导教师:郭晨霞 系主任: 发任务书日期:2015年 2 月25 日

任务书填写要求 1.毕业设计(论文)任务书由指导教师根据各课题的具体情况填写,经学生所在系的负责人审查、系领导签字后生效。此任务书应在毕业设计(论文)开始前一周内填好并发给学生; 2.任务书内容必须用黑墨水笔工整书写或按教务处统一设计的电子文档标准格式(可从教务处网页上下载)打印,不得随便涂改或潦草书写,禁止打印在其它纸上后剪贴; 3.任务书内填写的内容,必须和学生毕业设计(论文)完成的情况相一致,若有变更,应当经过所在专业及系主管领导审批后方可重新填写; 4.任务书内有关“学院、系”、“专业”等名称的填写,应写中文全称,不能写数字代码。学生的“学号”要写全号(如020*******,为10位数),不能只写最后2位或1位数字; 5.有关年月日等日期的填写,应当按照国标GB/T 7408—94《数据元和交换格式、信息交换、日期和时间表示法》规定的要求,一律用阿拉伯数字书写。如“2004年3月15日”或“2004-03-15”。

毕业设计(论文)任务书

毕业设计(论文)任务书 3.对毕业设计(论文)课题成果的要求〔包括毕业设计(论文)、图纸、实物样品等): 1、论文一份; 2、程序代码及图像结果; 3、英文翻译一份。 4.毕业设计(论文)课题工作进度计划: 起迄日期工作内容 2015年 3月 9 日~ 3 月20日 4 月 1 日~ 4月 20 日 4 月 21 日~ 5月 10 日 5 月 11 日~ 6月 15 日 6 月 16 日~ 6月 19 日查找资料,完成开题报告; 学习有关知识,方案确定,完成中期报告;完善算法并仿真验证; 撰写、修改、评阅毕业论文; 论文答辩 学生所在系审查意见: 系主任: 年月日

基于MATLAB的数字图像分割的研究与实现

本科毕业论文(设计) 题目:基于MATLAB的数字图像分割的研究与实现 学院:计算机与信息工程学院 学生: 学号: 专业: 年级: 完成日期: 2012年04月 指导教师:

基于MATLAB的数字图像分割的研究与实现 摘要:视觉和听觉是我们认识和感知外部世界的主要途径,而视觉又是其中最重要的,因此要想更细致、全面地把握这些图像信息就需要对其进行必要的处理。在数字图像处理的研究和应用中很多时候我们只对图像的某些部分和特征感兴趣,此时就需要利用图像分割技术将所需的目标与图片的其他部分区分开,以供我们对图像进一步研究和分析。图像分割即通过一些必要的算法把图像中有意义的部分或特征提取出来,将图像分为若干有意义的区域,使得这些区域对应图像中的不同目标,进而能够对所感兴趣的区域进行研究。基于图像分割技术在图像处理之中的重要性,本研究在此对图像分割的一些经典算法进行了学习和对比,并通过MATLAB对其进行了实验,通过不同的算法对不同的图片进行处理,分析其优缺点,以便在进行图像分割时可以根据图片的特征选择合适的算法。 关键字:数字图像;分割;MATLAB

The Research and Implementation of Digital Image Segmentation Based on the MATLAB Abstract :Vision and auditory are the main ways which we use to understand and perceive the world outside, while vision is the most important. Therefore, it's require to process the image data to grasp them more painstaking and completely. In digital image processing of research and application we are only interested to some parts of the image and characteristic in many times, then you need to use the image segmentation technology to separate the goal and the picture for other parts for our further research and analysis of the image.Image segmentation is dividing the image into some significant areas through some necessary algorithms, then make these areas corresponding to different goals and we can do some research about the areas we are interested to. Based on the importance of image segmentation technology in image processing, I compared several classical algorithms of image segmentation. In the meanwhile, I used the MATLAB to do some research and to process the various images with different algorithms so that it's convinent to find the advantages of these algorithms. Then, I can base on the characteristics of the images to choose the suitable algorithms when to make some digital image segmentation. Key words : D igital Image; Segmentation; MATLAB

相关文档
相关文档 最新文档