小目标,分割

小目标分割实验报告

一，实验要求

选择合适的阈值分割目标，即分割图像左上方的小白点。

二，实验分析

这是一幅噪声很严重的图像，几乎淹没了目标，为了成功分割出目标，可以选用区域生长法，在白点区域选择一个种子点，进行区域生长，白点区域设为白色，其他为黑色，即可实现目标分割。

本实验用MATLAB来实现。

三，实验过程和结果分析

程序代码如下：

image=imread('hei.png');

I=image;

figure

imshow(I);

title('原始图像');

I=double(I);

[M,N]=size(I);

[y,x]=getpts; %用鼠标在图像上点击获得区域生长点

x1=round(x); %横坐标取整

y1=round(y); %纵坐标取整

seed=I(x1,y1); %将生长起始点灰度值存入seed中

Y=zeros(M,N); %做一个全零与原图像等大的图像矩阵Y，作为输出图像矩阵

Y(x1,y1)=1; %将Y中与所取点相对应位置的点设置为白场

sum=seed; %储存符合区域生长条件的点的灰度值的和

suit=1; %储存符合区域生长条件的点的个数

count=1; %记录每次判断一点周围八点符合条件的新点的数目threshold=15; %域值

while count>0

s=0; %记录判断一点周围八点时，符合条件的新点的灰度值之和count=0;

for i=1:M

for j=1:N

if Y(i,j)==1

if (i-1)>0 && (i+1)<(M+1) && (j-1)>0 && (j+1)<(N+1)

%判断此点是否为图像边界上的点

for u= -1:1 %判断点周围八点是否符合域值条件

for v= -1:1 %u,v为偏移量

if Y(i+u,j+v)==0 && abs(I(i+u,j+v)-seed)<=threshold &&

1/(1+1/15*abs(I(i+u,j+v)-seed))>0.8

%判断是否未存在于输出矩阵Y，并且为符合域值条件的点

Y(i+u,j+v)=1;

%符合以上两条件即将其在Y中与之位置对应的点设置为白场

count=count+1;

s=s+I(i+u,j+v);

%此点的灰度之加入s中

end

end

end

end

end

end

end

suit=suit+count; %将n加入符合点数计数器中

sum=sum+s; %将s加入符合点的灰度值总合中

seed=sum/suit; %计算新的灰度平均值

end

figure;

imshow(Y);

title('分割后的图像');

分割结果如下：

可知，该方法可以成功将左上方的小白点分割出来，但也有一些弊端，就是用鼠标在原图上点击选择种子点的时候比较麻烦，白点区域太小，种子点选错可能会导致错误的结果；另一方面，阈值的选择也会影响结果，要经过多次试验选择合适的阈值，本实验中选择的阈值是15。