部分图像分割的方法(matlab)
浅析基于MATLAB的图像分割方法
像 中要提取 的 目标 物 与其背 景在灰 度特 性上 的差异 ,通过
设 置 合 适 的 灰 度 门 限 ( 值 ) 将 图 像 的 灰 度 划 分 为 两 个 或 阈 , 多个 灰 度 区 间 , 以确 定 有 意 义 的 区 域 或 分 割 物 体 的边 界 。 阈 值 分 割 常 用 于 图像 的 二 值 化 处 理 , 选 择 一 个 合 适 的 阈值 , 即 通 过 判 断 图像 中 的 每 一 个 像 素 点 的 特 征 属 性 是 否 满 足 阂 值
绍, 重点对 边缘检 测技 术的几 种常用 算 子进行 比较分 析 , 并 通 过 MAT AB 数 字 图 像 处 理 工 具 编 程 实 现 基 于 各 算 子 的 L
边缘 检测 。
2 .基 于 阈 值 的 图像 分 割 阈 值 分 割 『 一 种 常 用 的 图 像 分 割 方 法 , 主 要 利 用 图 2 1 是 它
阈值 分 割 。
对 于 图像 函数 r ,)它 在像 素 点( ,) 的梯 度 是一 ( y, x xy处
个矢量 , 义为: 定
Gx) [ ] E’=票 fy (]
梯度有 两个重要特性 : () 度 的方 向 为 函 数 f ,) 大 变 化 率 的 方 向 ; 1梯 ( Y最 x
划分成若 干个这样 的有意义 区域 的过程 , 各区域是具有 相近
特 性 的像 素 的连 通 集 合 。
始 区域 , 根据给定 的均 匀性检测准 则进行分裂 和合并这些 区
域 , 步 改 善 区 域 划 分 的 性 能 , 至 最 后 将 图 像 分 成 数 量 最 逐 直 少 的均匀区域 为止。 4 .基 于 边 缘 检 测 的 图 像 分 割 及 算 子 分 析 边 缘 是 指 图 像 中像 素 灰 度 值 或 色 彩 等 属 性 有 突 变 的 像 素 的集 合 , 存 在 于 目标 与 背 景 、 它 目标 与 目标 之 间 , 含 了丰 包 富 的 图 像 信 息 。基 于 边 缘 检 测 [ 图 像 分 割 正 是利 用 边 缘 的 2 ] 的 灰 度 变 化 特 性 , 过 考 察 图 像 中各 像 素 在 某 个 邻 域 内 灰 度 的 通
Matlab中的图像分割与边缘检测方法
Matlab中的图像分割与边缘检测方法引言图像处理是一门研究如何对数字图像进行处理、分析、改进和理解的学科。
图像分割与边缘检测在图像处理中占据着重要的地位。
图像分割是将图像划分为多个具有语义意义的区域或对象的过程,而边缘检测则是找到图像中不连续的区域边界。
Matlab作为一种强大的软件工具,提供了丰富的图像处理函数和工具箱,本文将探讨在Matlab中应用的图像分割与边缘检测方法。
一、图像分割方法1. 基于阈值的分割基于阈值的分割是一种简单但有效的方法。
该方法将图像像素的灰度值与预设的阈值进行比较,根据比较结果将像素分配到不同的区域。
在Matlab中,可以使用imbinarize和graythresh函数来实现基于阈值的分割。
2. 区域增长法区域增长法基于像素之间的相似性来进行分割。
该方法从种子像素开始,通过判断邻域像素与种子像素的相似度来不断扩展区域。
在Matlab中,可以使用imsegf和regiongrowing函数来实现区域增长法。
3. 聚类方法聚类方法将图像像素分为多个类别,每个类别代表一个区域。
该方法通常使用聚类算法,比如k-means算法或者模糊c-均值算法。
在Matlab中,可以使用kmeans和fcm函数来实现聚类方法。
4. 模型驱动法模型驱动法基于数学模型来描述图像中的区域。
该方法通过定义一个能够衡量图像中区域特征的能量函数,并通过优化算法来最小化能量函数,从而得到分割结果。
在Matlab中,可以使用activecontour和chanvese函数来实现模型驱动法。
二、边缘检测方法1. Sobel算子Sobel算子是一种经典的边缘检测算子。
其基本思想是通过计算像素与其周围像素之间的差异来检测边缘。
在Matlab中,可以使用imgradient和imgradientxy函数来实现Sobel算子。
2. Canny算子Canny算子是一种广泛使用的边缘检测算子。
它利用高斯平滑、梯度计算、非极大值抑制和双阈值法来检测边缘。
(完整版)matlab图像分割毕业设计
数字图像的多分辨率分析处理方法研究—基于小波变换的医学图像分割的研究电信学院电子信息工程专业摘要图像分割是一种重要的图像分析技术.对图像分割的研究一直是图像技术研究中的热点和焦点。
医学图像分割是图像分割的一个重要应用领域,也是一个经典难题,至今已有上千种分割方法,既有经典的方法也有结合新兴理论的方法.本论文首先介绍了双峰法以及最大类方差自动阈值法,然后重点介绍一种基于小波变换的图像分割方法,该方法先对图像的灰度直方图进行小波多尺度变换,然后从较大的尺度系数到较小的尺度系数逐步定位出灰度阈值.最后,对这几种算法的分割效果进行了比较。
实验结果表明,本设计能够实时稳定的对目标分割提取,分割效果良好。
医学图像分割是医学图像处理中的一个经典难题.图像分割能够自动或半自动描绘出医学图像中的解剖结构和其它感兴趣的区域,从而有助于医学诊断。
关键词:小波变换;图像分割;阈值The image segmentation is an important technology of image processing. It is still a hot point and focus of image processing。
Medical image segmentation is an important application in the field of image segmentation, and it is also a classical difficult problem for researchers。
Thousands of methods have been put forward to medical image segmentation. Some use classical methods and others use new methods.In this paper , first introduced the petronas method and maximum between class variance 。
matlab阈值分割
matlab阈值分割Matlab阈值分割是一种图像处理技术,它可以将一幅图像分为几个不同的部分。
它使用一个阈值来区分不同的图像像素,并将像素分组到相应的部分中。
Matlab阈值分割的原理是:从图像中计算一个阈值T,如果像素值大于T,则将其分配到第一部分,如果像素值小于等于T,则将其分配到第二部分。
Matlab阈值分割通常使用两种方法:绝对值分割和相对值分割。
绝对值分割是一种普遍使用的阈值分割技术,它将像素的灰度值作为T的参考,并以此来划分像素。
在这种情况下,阈值T必须手动设置,因此,如果要进行阈值分割,需要让用户输入一个阈值,然后根据用户输入的阈值进行分割。
另一种常用的Matlab阈值分割是相对值分割。
它使用图像中像素灰度值的相对大小作为阈值T,并以此来划分像素。
相对值分割可以很好地处理复杂的图像,因为它可以根据图像的特征自动计算一个合适的阈值。
Matlab阈值分割可以用来识别图像中的特定对象,例如,可以使用Matlab阈值分割来识别图像中的人脸、地面、植被等。
此外,它还可以用来检测图像中的异常像素,例如,可以使用Matlab阈值分割来检测图像中的噪声、瑕疵或其他异常像素。
Matlab阈值分割也可以用来实现图像分割,即将一幅图像分割成不同的部分,例如,可以使用Matlab阈值分割将图像分割成天空、海洋、山脉和沙漠等不同的部分。
此外,Matlab阈值分割还可以用来实现图像去噪,即将图像中的噪声去除,以获得更清晰的图像。
另外,Matlab阈值分割也可以用来实现图像压缩,即将图像中的像素压缩到更小的大小,以节省存储空间。
总之,Matlab阈值分割是一种有用的图像处理技术,可以用来实现图像分割、去噪和压缩等多种功能。
它可以使用绝对值分割和相对值分割来实现不同的功能,因此,它可以满足不同用途的需求。
如何使用MATLAB进行图像分割与识别
如何使用MATLAB进行图像分割与识别图像分割与图像识别是计算机视觉领域中的重要研究方向,其中MATLAB作为一种常用的编程工具,在图像处理和机器学习方面有着广泛的应用。
本文将介绍如何使用MATLAB进行图像分割与识别,并分析其中的关键技术和算法。
一、图像分割图像分割是将一副图像分割成多个具有独立语义的区域的过程。
图像分割可以帮助我们理解图像中的目标和背景,并为图像后续处理提供基础。
在MATLAB中,有许多图像分割算法可供选择,其中比较常用的是基于聚类的方法和基于边缘检测的方法。
聚类方法是将像素点根据它们在颜色、纹理或其他特征空间中的相似度进行分组。
在MATLAB中,可以使用k-means聚类算法进行图像分割。
通过设置合适的聚类中心数量,可以将图像分成不同的区域。
边缘检测方法是通过检测图像中的边缘来进行分割。
MATLAB提供了多种边缘检测算法,如Sobel算子和Canny算子。
这些算法可以帮助我们找到图像中的边缘,并将图像分割成不同的区域。
二、图像识别图像识别是通过计算机算法对图像中的目标进行自动识别和分类的过程。
MATLAB中有多种图像识别算法可供选择,其中比较常用的是基于特征提取和机器学习的方法。
特征提取是图像识别的关键步骤之一。
在MATLAB中,可以使用SIFT、SURF和HOG等算法提取图像的特征。
通过提取图像的关键点和描述子,可以将图像转换成一组可用于识别的特征向量。
机器学习是图像识别的核心技术之一。
在MATLAB中,可以使用支持向量机(SVM)、卷积神经网络(CNN)和深度学习等算法进行图像识别。
这些算法可以对提取的特征进行训练和分类,并实现目标的自动识别和分类。
三、MATLAB图像处理工具箱MATLAB提供了丰富的图像处理工具箱,包含了大量处理图像的函数和工具。
使用MATLAB图像处理工具箱,可以很方便地进行图像处理和分析。
例如,可以使用MATLAB图像处理工具箱中的imread函数读取图像,并使用imresize函数修改图像的尺寸。
matlab目标与背景的分割与提取
matlab目标与背景的分割与提取"Matlab目标与背景的分割与提取"目标与背景的分割与提取是计算机视觉和图像处理中的重要课题,它涉及到将图像中的目标与背景进行有效的分离与提取。
Matlab 作为一种强大的编程工具,为我们提供了丰富多样的图像处理函数和工具箱,可以帮助我们实现目标与背景的分割与提取任务。
本文将一步一步地介绍如何使用Matlab来进行目标与背景的分割与提取。
首先,我们需要加载并显示图像。
在Matlab中,可以使用imread 函数来读取图像数据,并使用imshow函数来显示图像。
例如,下面的代码将加载并显示一张名为"image.jpg"的图像:matlabimage = imread('image.jpg');imshow(image);接下来,我们可以使用Matlab的图像处理函数来对图像进行预处理,以便更好地进行目标与背景的分割与提取。
常见的预处理操作包括图像灰度化、图像平滑和图像增强等。
首先,我们可以使用rgb2gray函数将彩色图像转换为灰度图像。
灰度图像只包含一个亮度通道,而彩色图像包含红、绿、蓝三个通道,因此灰度图像更便于对比度和亮度的调整。
例如,下面的代码将将图像转换为灰度图像:matlabgrayImage = rgb2gray(image);然后,我们可以使用图像平滑操作来减少图像中的噪声,以便更准确地进行目标与背景的分割与提取。
常见的图像平滑算法有高斯滤波和中值滤波。
例如,下面的代码将使用高斯滤波对灰度图像进行平滑处理:matlabsmoothImage = imgaussfilt(grayImage);imshow(smoothImage);最后,我们可以使用图像增强操作来增强图像的对比度和清晰度,以便更好地进行目标与背景的分割与提取。
常见的图像增强算法有直方图均衡化和自适应直方图均衡化等。
例如,下面的代码将使用直方图均衡化对平滑后的图像进行增强处理:matlabenhancedImage = histeq(smoothImage);imshow(enhancedImage);在图像预处理完成后,我们可以使用Matlab的图像分割算法来实现目标与背景的分割与提取。
图像分割Matlab代码
图像分割Matlab代码图像分割Matlab代码 (一)图像边缘检测不同方法比较将Roberts、Sobel、Prewitt、LOG、Canny算子等经典图像分割算法对灰度图像分割的结果进行比较。
Matlab 代码如下:%% 图像边缘检测不同方法比较% Roberts、Sobel、Prewitt、LOG、Canny算子对灰度图像分割的结果比较clc;clear all;close all;f=imread('8_256_lena.bmp','bmp'); subplot(2,3,1);subimage(f);title('原始图像');[g, t]=edge(f,'roberts',[],'both'); subplot(2,3,2);subimage(g);title('Roberts算子对图像分割的结果');[g, t]=edge(f,'sobel',[],'both'); subplot(2,3,3);subimage(g);title('Sobel算子对图像分割的结果');[g, t]=edge(f,'prewitt',[],'both'); subplot(2,3,4);subimage(g);title('Prewitt算子对图像分割的结果');[g, t]=edge(f,'log'); subplot(2,3,5);subimage(g);title('LOG算子对图像分割的结果'); [g, t]=edge(f,'canny'); subplot(2,3,6);subimage(g);title('Canny算子对图像分割的结果');(二)区域生长法分割图像区域生长法分割图像,matlab代码如下: %% 区域生长法分割图像clc;clear all;close all;f=imread('rice_1.bmp','bmp'); % f=imread('rice.png','png'); %f=imread('8_256_lena.bmp','bmp'); subplot(1,2,1);subimage(f);%选择三个种子点seedx=[63, 10, 85];%rice图的生长点seedy=[30, 56, 60];% seedx=[100, 150, 227];%lena图的生长点% seedy=[56, 130, 189];hold onplot(seedx,seedy,'gs','linewidth',1); title('原始图像及种子点位置');f=double(f);markerim=f==f(seedy(1),seedx(1)); for i=2:length(seedx)markerim=markerim|(f==f(seedy(i),seedx(i)));end%3个种子点区域的阈值thresh=[12,6,12];maskim= zeros(size(f));for i=1:length(seedx)g=abs(f-f(seedy(i),seedx(i)))<=thresh(i);maskim=maskim|g;end[g,nr]=bwlabel(imreconstruct(markerim,maskim),8); % g=mat2gray(g);%以灰度级显示,注释掉此行以二值图像显示subplot(1,2,2);subimage(g);title('三个种子点区域生长分割结果');(三)迭代阈值选择法二值化图像与Otsu阈值选择法二值化图像比较迭代阈值选择法二值化图像与Otsu阈值选择法二值化图像比较的matlab代码如下:%% 迭代阈值选择法二值化图像与Otsu阈值选择法二值化图像比较 clc;clear all;close all;f=imread('8_256_lena.bmp','bmp'); subplot(2,2,1);subimage(f);title('原始图像');f=double(f);T=(min(f(:))+max(f(:)))/2; done=false;i=0;while ~doner1=find(f<=T);r2=find(f>T);Tnew=(mean(f(r1))+mean(f(r2)))/2;done=abs(Tnew-T)<1;T=Tnew;i=i+1;endf(r1)=0;f(r2)=1;subplot(2,2,2);subimage(f);title('迭代阈值二值化图像图像');f=imread('8_256_lena.bmp','bmp');subplot(2,2,3);subimage(f);title('原始图像');T=graythresh(f);g=im2bw(f,T);subplot(2,2,4);subimage(g);title('Otsu方法二值化图像');。
在Matlab中实现医学图像分割和医学图像配准的方法
在Matlab中实现医学图像分割和医学图像配准的方法医学图像处理在现代医学中起着重要的作用,它可以帮助医生更好地了解人体的结构和病变情况。
其中,医学图像分割和医学图像配准是两个常用的图像处理任务。
本文将介绍如何使用Matlab实现这两个任务的方法。
一、医学图像分割医学图像分割是将医学图像中感兴趣的区域从背景中分离出来的过程。
这对于病灶的检测和定位非常重要。
在Matlab中,有多种方法可以实现医学图像分割,如基于阈值的分割、基于区域的分割和基于边缘的分割等。
1. 基于阈值的分割基于阈值的分割是医学图像分割中最简单的方法之一。
它将图像中的像素根据亮度和颜色等特征进行分类。
在Matlab中,可以使用imbinarize函数实现阈值分割。
通过调整阈值的大小,可以得到不同的分割结果。
然而,这种方法对于复杂的图像可能效果不佳。
2. 基于区域的分割基于区域的分割是将图像中的像素分成若干区域,并根据相似性准则将它们合并或进一步细分的方法。
在Matlab中,可以使用regionprops函数计算各个区域的特征,并根据这些特征对区域进行分类和合并。
这种方法通常适用于异质性较小的图像。
3. 基于边缘的分割基于边缘的分割是通过检测图像中的边缘信息来实现分割的方法。
在Matlab中,可以使用边缘检测算法(如Canny算子)来提取图像中的边缘信息,并通过边缘连接或边缘跟踪来实现分割。
这种方法对于图像中有明显边缘的情况效果较好。
二、医学图像配准医学图像配准是将多个医学图像的位置和方向相对一致的过程。
它在医学影像的比较、融合和后续处理等方面具有重要的应用。
在Matlab中,有多种方法可以实现医学图像配准,如基于特征的配准、基于互信息的配准和基于形变场的配准等。
1. 基于特征的配准基于特征的配准是通过提取图像中的一些特征点或特征区域,并通过计算它们之间的相似性来实现配准的方法。
在Matlab中,可以使用SURF算法或SIFT算法来提取图像的特征,并通过RANSAC算法等方法来计算配准的变换矩阵。
如何使用MATLAB进行图像分割处理
如何使用MATLAB进行图像分割处理图像分割是计算机视觉领域中的一项重要任务,它可以将图像中的不同区域分割出来,为后续的图像分析和理解提供基础。
MATLAB作为一种强大的数学计算工具和编程语言,提供了丰富的图像处理函数和工具箱,可以方便地进行图像分割处理。
本文将介绍如何使用MATLAB进行图像分割处理。
首先,我们需要加载图像。
MATLAB提供了imread函数用于读取图像文件。
例如,我们可以使用以下代码加载一张名为"image.jpg"的图像:```matlabimage = imread('image.jpg');```加载图像后,我们可以对图像进行预处理。
预处理的目的是为了减少噪声和增强图像的对比度,从而更好地进行分割。
MATLAB提供了丰富的图像预处理函数,如imresize、imadjust、imnoise等。
我们可以根据实际需求选择适当的函数进行预处理。
例如,以下代码使用imadjust函数对图像进行对比度增强:```matlabimage = imadjust(image);```接下来,我们可以选择合适的分割算法对图像进行分割。
MATLAB提供了多种图像分割算法,如阈值分割、区域生长、边缘检测等。
我们可以根据图像的特点和需求选择适合的算法。
以下是一种常用的阈值分割算法的示例代码:```matlabthreshold = graythresh(image);binaryImage = imbinarize(image, threshold);```在上述代码中,graythresh函数计算出一个合适的阈值,然后imbinarize函数将图像转化为二值图像。
通过调整阈值的大小,我们可以控制分割的精度和效果。
除了阈值分割,MATLAB还提供了更复杂的分割算法,如基于区域的分割算法。
这些算法可以根据图像中的区域特征进行分割,例如颜色、纹理、形状等。
以下是一种基于区域的分割算法的示例代码:```matlabsegmented = regiongrowing(image, seed);```在上述代码中,regiongrowing函数根据种子点对图像进行区域生长分割。
matlab 分割三维模型算法
matlab 分割三维模型算法一、引言三维模型分割是计算机视觉领域的一个重要问题,它在三维建模、物体识别、医学图像分析等领域都有广泛的应用。
在matlab中,有多种方法可以实现三维模型分割,其中最常见的是基于图像分割算法和深度学习算法。
本文将主要介绍基于图像分割算法的matlab三维模型分割方法。
二、matlab三维模型分割算法1. 基于区域生长的三维模型分割算法区域生长是一种基于相似度测量的图像分割技术,它可以将相邻像素点合并成为一个区域。
在三维模型中,区域生长可以被用来将同一部位的点聚合成为一个整体。
具体实现步骤如下:(1)选取种子点:首先需要选取一个或多个种子点作为起始点。
(2)定义相似度测量标准:根据实际情况定义相似度测量标准。
(3)寻找邻居:以种子点为中心,在周围搜索与之相似的点。
(4)加入到当前区域:如果找到了符合条件的点,则将其加入到当前区域中。
(5)重复上述步骤:不断重复上述步骤,直到不能再添加新的点为止。
2. 基于分水岭算法的三维模型分割算法分水岭算法是一种基于图像梯度的分割技术,它可以将图像中的每个像素点标记为前景或背景。
在三维模型中,分水岭算法可以被用来将不同部位的点分离开来。
具体实现步骤如下:(1)计算梯度:首先需要计算出三维模型中每个像素点的梯度值。
(2)标记种子点:根据需要进行标记,例如将某些像素点标记为前景或背景。
(3)生成高斯金字塔:为了减少计算量,需要对三维模型进行高斯金字塔处理。
(4)生成距离变换图:根据梯度值和种子点位置生成距离变换图。
(5)应用分水岭算法:根据距离变换图应用分水岭算法进行分割。
3. 基于聚类的三维模型分割算法聚类是一种基于相似性度量的数据分类方法,它可以将数据集中相似的数据归为一类。
在三维模型中,聚类可以被用来将同一部位的点聚合成为一个整体。
具体实现步骤如下:(1)选取特征:首先需要选取合适的特征来描述三维模型中的点。
(2)定义相似度测量标准:根据实际情况定义相似度测量标准。
利用Matlab进行图像分割的常用方法与应用案例
利用Matlab进行图像分割的常用方法与应用案例引言:图像分割是图像处理领域的一项重要技术,它将图像分割成具有相似特征的区域或像素。
图像分割在许多应用中起着关键作用,如医学图像分析、计算机视觉和机器人视觉等领域。
本文将介绍Matlab中常用的图像分割方法和应用案例。
一、基于阈值的图像分割方法基于阈值的图像分割方法是最简单和最常用的一种方法。
它根据像素的灰度值与预先设定的阈值进行比较,将图像分为前景和背景两个部分。
Matlab中提供了丰富的函数和工具箱来实现基于阈值的图像分割。
例如,可以使用im2bw函数将灰度图像转换为二值图像,代码如下:```matlabimage = imread('image.jpg');gray_image = rgb2gray(image);threshold = graythresh(gray_image);bw_image = im2bw(gray_image, threshold);imshow(bw_image);```二、基于边缘检测的图像分割方法边缘检测是图像分割中常用的一种方法,它基于图像中不同区域之间的边界。
常用的边缘检测算法有Sobel、Prewitt和Canny等。
在Matlab中,可以使用edge函数实现边缘检测,代码如下:```matlabimage = imread('image.jpg');gray_image = rgb2gray(image);edge_image = edge(gray_image, 'sobel');imshow(edge_image);```三、基于聚类分析的图像分割方法聚类分析是图像分割中一种常见的方法,它将图像中的像素分成不同的群集,每个群集代表一个区域或对象。
常用的聚类算法有K-means和Mean-shift等。
在Matlab中,可以使用kmeans函数实现K-means聚类,代码如下:```matlabimage = imread('image.jpg');feature_vector = reshape(image, [], 3);[cluster_index, cluster_center] = kmeans(double(feature_vector), 2);segmented_image = reshape(cluster_index, size(image, 1), size(image, 2));imshow(segmented_image);```四、图像分割的应用案例1. 医学图像分割医学图像分割在临床诊断和研究中具有重要意义。
snic超像素分割算法matlab-概述说明以及解释
snic超像素分割算法matlab-概述说明以及解释1.引言1.1 概述超像素分割是图像处理领域中的重要研究方向,它将图像分割成具有语义信息的紧凑且连续的图像区域,从而有效减少图像处理的复杂度并提高算法的效率。
SNIC(Simple Non-Iterative Clustering)超像素分割算法是一种流行的超像素分割方法,其具有简单高效的特点,在图像分割任务中取得了不错的效果。
Matlab作为一种强大的科学计算软件,在图像处理领域中有着广泛的应用,能够提供丰富的图像处理工具和函数。
本文将介绍SNIC超像素分割算法及其在Matlab中的实现方法,通过结合两者的优势,对图像进行有效的分割和处理,为图像处理领域的研究和应用提供一种新的思路和解决方案。
文章将从算法原理、Matlab工具和具体实现步骤等方面详细介绍,希望能为读者提供实用的知识和技能。
1.2 文章结构本文主要分为引言、正文和结论三个部分。
在引言部分,将介绍文章的概述,文中将讨论SNIC超像素分割算法在Matlab中的应用。
在正文部分,将详细介绍SNIC超像素分割算法以及Matlab在图像处理中的重要性和应用。
此外,还会介绍SNIC超像素分割算法在Matlab中的具体实现方法。
在结论部分,将对全文进行总结,并展望未来可能的研究方向和发展趋势。
希望通过本文的详细介绍和分析,读者能够更深入地了解SNIC超像素分割算法在Matlab中的应用,并对相关领域的研究有所启发。
1.3 目的本文的目的是介绍SNIC超像素分割算法在图像处理中的应用,并详细探讨该算法在Matlab中的实现方法。
通过对算法原理和实现步骤的解析,读者可以更好地理解超像素分割的概念和技术原理,以及在Matlab 环境下如何实现该算法。
同时,本文旨在展示SNIC超像素分割算法在图像处理领域的重要性和有效性,为相关研究和应用提供参考和借鉴。
通过本文的阐述,希望读者能够掌握SNIC超像素分割算法的基本原理和实现方法,以及在实际应用中的技术要点和注意事项。
如何在Matlab中进行图像语义分割与识别
如何在Matlab中进行图像语义分割与识别图像语义分割与识别是计算机视觉中的重要研究方向之一。
它旨在从图像中提取出不同语义区域并进行分类和标记,帮助计算机理解和识别图像中的各个目标和结构。
Matlab是一种强大的科学计算软件,也是图像处理和计算机视觉领域广泛使用的工具之一。
本文将介绍如何在Matlab中进行图像语义分割与识别的方法和技巧。
一、图像预处理在进行图像语义分割与识别之前,通常需要对图像进行一些预处理操作,以提高后续算法的效果和准确性。
图像预处理可以包括去除图像噪声、调整图像亮度和对比度、图像尺寸归一化等操作。
在Matlab中,可以使用一些图像处理函数和工具箱来完成这些任务。
1.1 去除图像噪声图像噪声会对后续的图像处理和分割算法产生负面影响,因此需要事先对图像进行去噪处理。
Matlab中提供了一些常用的去噪函数,如中值滤波、均值滤波和高斯滤波等。
根据图像噪声的类型和强度,选择适当的滤波方法进行去噪操作。
1.2 调整图像亮度和对比度图像亮度和对比度的调整可以使得图像的特征更加明显和丰富,有助于后续的图像处理和分割算法的准确性。
Matlab中提供了一些亮度和对比度调整函数,如亮度矫正、直方图均衡化和伽马校正等。
根据图像的实际情况和需求,选择合适的调整方法进行操作。
1.3 图像尺寸归一化图像的尺寸归一化可以使得不同大小的图像在进行后续处理时具有相似的特征分布和尺度,有助于提高算法的鲁棒性和泛化能力。
Matlab中可以使用图像缩放函数来实现图像尺寸归一化,可以根据需要将图像缩放到特定的尺寸或比例。
二、图像语义分割算法在Matlab中,有多种图像语义分割算法可以选择和使用。
根据图像的具体特点和应用需求,选择合适的算法进行实施。
2.1 基于传统方法的图像分割基于传统方法的图像分割一般采用基于特征或基于聚类的方式进行操作。
例如,使用颜色、纹理、边缘等特征来进行图像分割,或者使用K均值聚类、最大期望聚类等方法来划分图像区域。
《MATLAB图像处理实例详解》课件Chapter_7a第7章 图像分割技术
7.4.1 区域生长法
区域生长是一种串行区域分割的图像分割方法。区域生长的基本思想是将 具有相似性质的像素集合起来构成区域。区域增长方法根据同一物体区域 内像素的相似性质来聚集象素点的方法,从初始区域(如小邻域或单个象 素)开始,将相邻的具有同样性质的象素或其它区域归并到目前的区域中 从而逐步增长区域,直至没有可以归并的点或其它小区域为止。区域内象 素的相似性度量可以包括平均灰度值、纹理、颜色等信息。
差分来逼近梯度算子,即:
2、Prewitt算子 下面介绍Prewitt算子。 Prewitt算子的大小为3×3,如下所示:
这两个算子分别代表图像的水平梯度和垂直梯度。 3、Sobel算子 Sobel算子的大小和Prewitt算子的大小相同,都是3×3。Soble算子的模板如下所示:
在MATLAB中,函数edge( )可以采用Sobel算子进行边缘检测。
设为图像的位置处的灰度值,灰度级为,则。若灰度级的所有像素个数为, 则第级灰度出现的概率为:
其中
,并且
。
7.3.3 迭代式阈值分割
迭代阈值法是阈值法图像分割中比较有效的方法,通过迭代的方法来求出 分割的最佳阈值,具有一定的自适应性。迭代法阈值分割的步骤如下:
(1)设定参数,并选择一个初始的估计阈值。 (2)用阈值分割图像。将图像分成两部分:是由灰度值大于的像素组成,
对于图像中的间断点,常用的检测模板为:
对于图像中的线段,常用的检测模板为:
2 1 1
1 2 1
1 1 2
7.4ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ2 微分算子
常用的微分算子有Sobel算子、Prewitt算子和Roberts算子。通过这些算子对图像进 行滤波,就可以得到图像的边缘。下面分别进行介绍。
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AbstractThis 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目录(一般目录要求最多是三级目录,不要出现四级目录)第一章绪论 (1)1.1数字图像处理的基本特点 (1)1.1.1数字图像处理的信息大多是二维信息,处理信息量很大(三级标题有问题)1 1.1.2数字图像处理占用的频带较宽 (2)1.1.3数字图像中各个像素是不独立的,其相关性大 (2)1.1.4作合适的假定或附加新的测量 (2)1.1.5数字图像处理后的图像受人的因素影响较大 (2)1.2数字图像处理的优点 (2)1.2.1再现性好 (2)1.2.2处理精度高 (3)1.2.3适用面宽 (3)1.2.4灵活性高 (3)1.3数字图像处理的应用 (4)1.3.1航天和航空技术方面的应用 (4)1.3.2生物医学工程方面的应用 (5)1.3.3通信工程方面的应用 (5)1.3.4工业和工程方面的应用 (5)1.3.5军事公安方面的应用 (5)1.3.6文化艺术方面的应用 (6)1.4数字图像分割技术的发展概况 (6)1.4.1 基于分形的图像分割技术 (6)1.4.2 基于神经网络的图像分割技术 (7)1.5本文的主要流程图 (8)第二章数字图像处理的处理方式 (9)2.1图像变换 (9)2.2图像编码压缩 (9)2.3图像增强和复原 (9)2.4图像分割 (9)2.5图像描述 (10)2.6图像分类(识别) (10)第三章 MATLAB平台及其开发环境 (11)3.1.MATLAB的组成 (11)3.1.1MATLAB主要有以下几个部分 (11)a.数值计算功能 (12)b.符号计算功能 (12)c.数据分析功能 (12)d.动态仿真功能 (12)e.程序借口功能 (13)f.文字处理功能 (13)3.2MATLAB的特点 (13)3.2.1功能强大,可扩展性强 (13)3.2.2界面友好,编程效率高 (14)3.2.3图像功能,灵活且方便 (14)3.3MATLAB在图像处理中的应用 (14)第四章图像分割概念及算法研究 (16)4.1图像分割的基本概念 (16)4.1.1图像分割定义 (16)4.2边缘检测方法(4.1和4.2之间不是并行关系) (17)4.2.1边缘检测概述 (17)4.2.2边缘检测梯度算法 (19)a.梯度边缘检测算法基本步骤及流程图 (19)b.Robert算子 (20)c.Sobel算子 (21)d.Prewitt算子 (21)4.2.3拉普拉斯(Laplacian)算子 (22)4.2.4LoG(Laplacian-Gauss)算子 (24)4.2.5坎尼(Canny)算子 (25)4.3灰度阈值分割 (27)4.3.1阈值分割介绍 (28)a.阈值化分割原则 (28)b.阈值分割算法分类 (29)4.3.2全局阈值 (30)a.极小值点阈值 (31)b.最优阈值 (31)c.迭代阈值分割 (33)4.3.3动态阈值 (34)a.阈值插值 (35)b.水线阈值算法 (35)4.4区域分割 (37)4.4.1区域生长的基本原理、步骤及流程图 (37)4.4.2生长准则和过程 (40)a.灰度差准则 (40)b.灰度分布统计准则 (41)c.区域形状准则 (42)4.4.3分裂合并 (43)第五章总结 (45)5.1对于图像边缘检测的分析 (45)5.2对于图像阈值分割的分析 (45)5.3对于图像区域分割的分析 (46)5.4改进意见(改进可另外做为一章比如说某某算法等的若干改进等,不要放入总结一章中)(总结是对整篇文章的一个概述,应该是写比如得出些什么结论,一些算法间比较等相关问题。
如何进行图像分割的Matlab实现
如何进行图像分割的Matlab实现引言:图像分割是计算机视觉领域的一项基础技术,它将图像中的像素点分为不同的区域,使得具有相似特征的像素被聚类到一起。
在图像分析、目标检测、图像处理等任务中,图像分割起着至关重要的作用。
本文将介绍如何使用Matlab实现图像分割算法,包括传统的阈值分割、基于区域的分割以及基于深度学习的分割等。
一、传统的阈值分割1.1 简介阈值分割是最简单和常用的图像分割方法之一,它根据像素的灰度值与阈值的比较结果将像素分为两类:前景和背景。
在Matlab中,可以使用函数`im2bw`实现二值化分割任务。
1.2 实现步骤(1)加载图像:使用`imread`函数读取待分割的图像,并将其转换为灰度图像。
(2)确定阈值:根据图像的灰度直方图,可以通过分析波峰和波谷来确定一个适合的阈值。
(3)二值化分割:使用`im2bw`函数将灰度图像二值化,得到分割后的图像。
(4)结果显示:使用`imshow`函数将原图像和分割结果进行显示。
二、基于区域的分割2.1 简介基于区域的分割方法将图像划分为具有一定连续性和相似性质的区域,其基本思想是将图像中相似的像素组成区域,并对区域进行合并或分裂,以达到分割的目的。
2.2 实现步骤(1)加载图像:同样使用`imread`函数读取待分割的图像。
(2)图像预处理:可选的预处理步骤包括噪声去除、图像增强等,以提供更好的分割效果。
(3)区域生长:选择一个适当的种子点作为起始点,在附近的像素中根据一定的准则来判断是否属于同一区域,并逐步生长扩展区域,直至满足停止准则。
(4)结果显示:使用`imshow`函数将原图像和分割结果进行显示。
三、基于深度学习的分割3.1 简介基于深度学习的分割方法是近年来发展起来的一种高效且准确的分割技术,主要基于深度卷积神经网络(CNN)和全卷积网络(FCN)。
深度学习模型通过学习大量标注的图像,能够学习到图像的高级特征,从而实现更准确的图像分割。
数字图像处理与应用(MATLAB版)第6章 图像的分割
是边缘;
➢ 使用双阈值算法检测和连接边缘。即使用直方图计
算两个阈值,凡是大于高阈值的一定是边缘;凡是
小于低阈值的一定不是边缘。如果检测结果大于低
阈值但又小于高阈值,那就要看这个像素的邻接像
素中有没有超过高阈值的边缘像素,如果有,则该
像素就是边缘,否则就不是边缘。
0 -1 0 -1 4 -1 0 -1 0
B A
6.1 图像分割的定义和分类
图像分割:是指根据灰度、彩色、纹理等特征把图像 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。
图像分割的作用
图像分割是图像识别和图像理解的前提,图像分 割质量的好坏直接影响后续图像处理的效果。
图像
具体步骤:
➢ 首先用2D高斯滤波模板进行卷积以平滑图像;
➢ 利 用 微 分 算 子 ( 如 Roberts 算 子 、 Prewitt 算 子 和
Sobel算子等),计算梯度的幅值和方向;
➢ 对梯度幅值进行非极大值抑制。即遍历图像,若某
个像素的灰度值与其梯度方向上前后两个像素的灰
,
度值相比不是最大,那么这个像素值置为0,即不
第六章 图像的分割
内 容 1、图像分割的定义和分类; 提 2、基于边缘的图像分割方法;
要 3、基于区域的分割;
4、基于运动的图像分割 ; 5、图像分割技术的发展。
基
本 要
通过对图像分割技术的学习,掌
求 握基于边缘、区域、运动的图像
重
分割技术。
点
难 点
图像分割的定义、分类 基于边缘的图像分割方法
基于区域、运动的图像分割方法
G(i, j) Px Py
如何在Matlab中进行图像分割与区域提取
如何在Matlab中进行图像分割与区域提取引言图像分割是图像处理中的一个重要任务,在许多领域中都被广泛应用,如医学影像分析、计算机视觉和机器人导航等。
本文将着重介绍如何使用Matlab进行图像分割与区域提取,以及一些常用的方法和技巧。
一、图像分割基础图像分割是将一个图像划分为不同的区域或对象的过程。
通常情况下,图像分割的目标是将图像中的前景和背景分开,以便于进一步的分析和处理。
在Matlab 中,可以使用一些基于阈值、边缘检测或区域生长的方法进行图像分割。
1. 阈值分割阈值分割是最简单的图像分割方法之一。
它基于图像的灰度值,将灰度值高于或低于某个阈值的像素分为不同的区域。
在Matlab中,可以使用imbinarize函数进行阈值分割,示例如下:```matlabI = imread('image.jpg');level = graythresh(I);BW = imbinarize(I, level);```其中,I为待分割的图像,level为自动确定的阈值,BW为分割后的二值图像。
2. 边缘检测边缘检测是通过检测图像中的灰度值变化来找到图像中的边缘。
在Matlab中,常用的边缘检测算法包括Sobel、Prewitt和Canny等。
下面是使用Canny算法进行边缘检测的示例:```matlabI = imread('image.jpg');BW = edge(I, 'canny');```其中,I为待分割的图像,BW为检测到的边缘图像。
3. 区域生长区域生长是一种基于像素相似度的图像分割算法。
它从种子点开始,将与种子点相似的像素逐步添加到区域中,直到满足某个停止准则。
在Matlab中,可以使用regiongrowing函数进行区域生长,示例如下:```matlabI = imread('image.jpg');seed = [100, 100];tolerance = 10;BW = regiongrowing(I, seed, tolerance);```其中,I为待分割的图像,seed为种子点的坐标,tolerance为容差值,BW为分割后的区域。
Matlab中的图像分割与轮廓提取技巧
Matlab中的图像分割与轮廓提取技巧在数字图像处理中,图像分割是一个基本且关键的任务。
通过将图像划分为不同的区域或对象,图像分割可以帮助我们更好地理解图像中的内容,并提取出我们所需的信息。
而图像分割的一个重要部分就是轮廓提取,它可以帮助我们准确地描述图像中感兴趣对象的形状和边缘。
在本文中,将介绍Matlab中常用的图像分割与轮廓提取技巧。
一、基于阈值的图像分割方法阈值分割是一种常用的简单而有效的图像分割方法。
它基于图像中像素的灰度值,将图像分割成具有不同灰度的区域。
在Matlab中,可以使用im2bw函数将图像转换为二值图像,并提供一个阈值参数。
通过调整阈值值,我们可以得到不同的分割结果。
此外,Matlab还提供了一些自动阈值选择方法,如Otsu方法和基于最大类间方差的方法。
二、基于区域的图像分割方法基于区域的图像分割方法是一种将图像分割为不同区域的方法。
它通常基于一些与像素相关的特征,如颜色、纹理和形状。
在Matlab中,可以使用regionprops函数计算图像的区域属性,如面积、中心位置等。
然后,可以根据这些区域属性将图像分割成不同的区域。
此外,还可以使用图像均值漂移算法和超像素分割算法等进行基于区域的图像分割。
三、基于边缘的图像分割方法基于边缘的图像分割方法是一种通过提取图像中的边缘信息来进行分割的方法。
它通常基于边缘检测算法,如Canny算子和Sobel算子。
在Matlab中,可以使用edge函数实现边缘检测,并提供一些参数来调整边缘检测的结果。
通过检测图像中的边缘,我们可以得到图像的轮廓信息,并将图像分割成不同的部分。
四、轮廓提取技巧在图像分割中,轮廓提取是一个重要且常用的步骤。
它可以帮助我们准确地描述和表示感兴趣对象的形状和边界。
在Matlab中,可以使用一些函数来提取图像的轮廓,如bwboundaries函数和imcontour函数。
这些函数可以将二值图像或灰度图像中的轮廓提取出来,并可视化或保存为具有不同宽度和颜色的图像。
使用Matlab进行图像处理的方法
使用Matlab进行图像处理的方法引言:在当今数字化时代,图像处理成为了计算机科学中重要且热门的领域。
图像处理可以用于各种应用,比如医学图像分析、视频监控、人工智能等。
而Matlab作为一种强大的计算工具在图像处理中也发挥着重要的作用。
本文将介绍一些使用Matlab进行图像处理的方法,以帮助读者掌握这一领域的基本技能。
一、读入和显示图像图像处理的第一步是读入和显示图像。
在Matlab中,可以使用imread()函数读取图像,并使用imshow()函数显示图像。
例如,下面的代码将读入名为"image.jpg"的图像,并在Matlab中显示出来。
```image = imread('image.jpg');imshow(image);```二、灰度图像处理在图像处理中,常常需要将彩色图像转换为灰度图像,这可以通过将RGB通道的像素值取平均得到。
Matlab提供了rgb2gray()函数来实现这一转换。
例如,下面的代码将读入一个彩色图像,并将其转换为灰度图像。
```image = imread('image.jpg');gray_image = rgb2gray(image);imshow(gray_image);```三、图像的尺寸调整有时候我们需要调整图像的尺寸,比如缩小或者放大图像,以适应不同的应用场景。
Matlab中提供了imresize()函数来实现这一功能。
下面的代码将读入一个图像,并将其尺寸调整为原来的一半。
```image = imread('image.jpg');resized_image = imresize(image, 0.5);imshow(resized_image);```四、图像的滤波滤波是图像处理中常用的技术,它能够增强或者减弱图像中的某些特征。
在Matlab中,可以使用imfilter()函数来实现各种滤波操作。
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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:lif count(i)~=0st=i-1;breakendend%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:-1:1if count(i)~=0;nd=i-1;breakendend%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 th<th_setth=tp+p;elseth=th_set; %根据具体情况适当修正门限endy1=zeros(r,t);for i=1:rfor j=1:tx1(i,j)=double(gray(i,j));endendfor i=1:rfor j=1:tif (x1(i,j)>th)y1(i,j)=x1(i,j);elsey1(i,j)=0;endendend%上面一段代码实现分割% figure,imshow(y1);% title('灰度门限分割的图像');程序二:clc; clear;cd 'D:\My Documents\MATLAB' time = now;I = imread('qr4.bmp');figure(1),imshow(I),title('p1_1.bmp'); % show the pictureI2 = rgb2gray(I);figure(2),imshow(I2),title('I2.bmp'); %ÖÐÖµÂ˲¨J = medfilt2(I2); figure(3),imshow(J);imwrite(J,'J.bmp'); [M N] = size(J);J1 = J(1:M/2,1:fix(N/2)); J2 = J(1:M/2,fix(N/2)+1:N); J3 = J(M/2+1:M, 1:fix( N/2)); J4 = J(M/2+1:M, fix(N/2)+1:N); % figure(4), img = J1;T1 = test_gray2bw( img ); % figure(5), img = J2;T2 = test_gray2bw( img ); % figure(6), img = J3;T3 = test_gray2bw( img ); % figure(7), img = J4;T4 = test_gray2bw( img ); T = [T1,T2;T3,T4]; figure,imshow(T)% T1 = edge(T,'sobel'); % figure,imshow(T1); % BW = edge(T,'sobel'); % f igure,imshow(BW);function [bw_img] = test_gray2bw( img ) %大津法[row_img col_img ] = size( img ) all_pix = row_img * col_img% get probability of each pixel(ÏñËØ). count_pix = zeros(1,256) % pro_pix = []for i = 1 : 1 : row_img for j = 1 : 1 : col_imgcount_pix(1,img(i,j)+1) = count_pix(1,img(i,j)+1) + 1 %ͳ¼Æ´ÎÊý end en dpro_pix = count_pix / all_pix% choose k value; max_kesi = -1 T = 0for k = 1 : 1 :while( i <= k )wa = wa + pro_pix(1,i+1) %Ç°k¸öi£¬Ã¿¸öÏñËصĻҶȸÅÂÊ£¬¸ÅÂÊºÍ ua = ua + i * pro_pix(1,i+1) i = i + 1 endif ( wa == 0.0 ) continue; elseua = ua / wa endub = 0 wb = 0 i = k + 1while( i <= 255 )wb = wb + pro_pix( 1 , i + 1 )ub = ub + i * pro_pix( 1 , i + 1 ) i = i + 1 endif ( wb == 0.0 ) continue; elseub = ub / wb endu = wa * ua + wb * ub% kesi = wa * ( ua - u ) * ( ua - u ) + wb * ( ub - u ) * ( ub -u ) % %ÉÏÏÂÕâÁ½¸ö¹«Ê½Êǵȼ۵Äkesi = wa * wb * (ua - ub)^2; if( kesi > max_kesi ) max_kesi = kesi T = k end end% get bw img bw_img = imgfor i = 1 : 1 : row_img for j = 1 : 1 : col_img if ( img(i,j) <= T ) bw_img(i,j) = 0elsebw_img( i,j ) = 255 end end endimwrite(bw_img,'bw_img.bmp')figure(),imshow('bw_img.bmp')%,title('bw_ing')区域生长法:close all;clear all;clc;A=dicomread('im.dcm');%读入图像(医学CT图像)% seed=[200,220];%选择起始位置thresh=6.3;%相似性选择阈值%A=rgb2gray(A0);%A=A0;%灰度化%A=imadjust(A,[min(min(double(A)))/255,max(max(double(A)))/255],[]); figure,imshow(A,[]);A=double(A); %将图像灰度化[y,x]=getpts; %获得区域生长起始点x1=round(x); %横坐标取整y1=round(y); %纵坐标取整seed=A(x1,y1);B=A;%将A赋予B[r,c]=size(B);%图像尺寸r为行数,c为列数n=r*c;%计算图像所包含点的个数pixel_seed=seed;%原图起始点灰度值q=[x1 y1];%q用来装载起始位置top=1;%循环判断flagM=zeros(r,c);%建立一个与原图形同等大小的矩阵M(x1,y1)=1;%将起始点赋为1,其余为0count=1;%计数器while top~=0%也可以写成top!=0 循环结束条件r1=q(1,1);%起始点行位置c1=q(1,2);%起始点列位置p=A(r1,c1);%起始点灰度值dge=0;for i=-1:1%周围点的循环判断for j=-1:1if r1+i<=r&r1+i>0&c1+j<=c&c1+j>0%保证在点周围范围之内if abs(A(r1+i,c1+j)-p)<=thresh&M(r1+i,c1+j)~=1%判定条件?top=top+1;%满足判定条件top加1,top为多少,则q的行数有多少行q(top,:)=[r1+i c1+j];%将满足判定条件的周围点的位置赋予q,q记载了满足判定的每一外点M(r1+i,c1+j)=1;%满足判定条件将M中相对应的点赋为1count=count+1;%统计满足判定条件的点个数,其实与top此时的值一样B(r1+i,c1+j)=1;%满足判定条件将B中相对应的点赋为1endif M(r1+i,c1+j)==0;%如果M中相对应点的值为0将dge赋为1,也是说这几个点不满足条件dge=1;%将dge赋为1endelsedge=1;%点在图像外将dge赋为1endendend%此时对周围几点判断完毕,在点在图像外或不满足判定条件则将dge赋为1,满足条件dge为0if dge~=1%最后判断的周围点(i=1,j=1)是否满足条件,如dge=0,满足。
dge=1,不满足。
B(r1,c1)=A(x1,y1);%将原图像起始位置灰度值赋予Bendif count>=n%如果满足判定条件的点个数大于等于ntop=1;endq=q(2:top,:);top=top-1;end%subplot(1,2,1),figure,imshow(M,'displayrange',[]);figure,%subplot(1,2,2),imshow(B,[]);%最后是做的一个例子迭代法:clear all;I=imread('rice.png');ZMAX=max(max(I)); %取出最大灰度值ZMIN=min(min(I)); %取出最小灰度值TK=(ZMAX+ZMIN)/2;bcal=1;ISIZE=size(I); %读出图像大小while(bcal)iForeground=0; %定义前景和背景数iBackground=0;ForegroundSum=0; %定义前景和背景灰度总和BackgroundSum=0;for i=1:ISIZE(1) %循环部分求解读下%for j=1:ISIZE(2)tmp=I(i,j);if(tmp>=TK)iForeground=iForeground+1;ForegroundSum=ForegroundSum+double(tmp); %前景灰度值elseiBackground=iBackground+1;BackgroundSum=BackgroundSum+double(tmp);endendendZO=ForegroundSum/iForeground; %计算前景和背景的平均值ZB=BackgroundSum/iBackground;TKTmp=uint8(ZO+ZB)/2;if(TKTmp==TK )bcal=0;elseTK=TKTmp;end %当阈值不再变化的时候,说明迭代结束enddisp(strcat('迭代后的阀值:',num2str(double(TK)))); %显示迭代计算后阈值TKnewI=im2bw(I,double(TK)/255);subplot(1,2,1);imshow(I);xlabel('(a)原始图像');subplot(1,2,2);imshow(newI);xlabel('(b)迭代法分割效果图') %程序OK 没问题。