实验九图像分割
图像分割处理实验报告
图像分割处理实验报告1. 引言图像分割是计算机视觉中的重要任务之一，其目标是将图像划分成具有相似特征的子区域。
图像分割在很多应用领域中都有着广泛的应用，比如医学影像分析、目标检测和图像编辑等。
本实验旨在探索不同的图像分割算法，并比较它们在不同场景下的效果和性能。
2. 实验方法2.1 实验数据本实验选取了一组包含不同场景的图像作为实验数据集，包括自然景观、人物肖像和城市街景等。
每张图像的分辨率为500x500像素。
2.2 实验算法本实验使用了两种经典的图像分割算法进行比较，分别是基于阈值的分割和基于边缘的分割。
2.2.1 基于阈值的分割基于阈值的分割算法是一种简单而直观的方法，其原理是根据像素值的亮度信息将图像分割成不同的区域。
在本实验中，我们将图像的灰度值与一个事先设定的阈值进行比较，如果大于阈值则设为白色，否则设为黑色，从而得到分割后的图像。
2.2.2 基于边缘的分割基于边缘的分割算法利用图像中的边缘信息进行分割，其原理是检测图像中的边缘并将其作为分割的依据。
在本实验中，我们使用了Canny边缘检测算法来提取图像中的边缘信息，然后根据边缘的位置进行分割。
2.3 实验流程本实验的流程如下：1. 加载图像数据集；2. 对每张图像分别应用基于阈值的分割算法和基于边缘的分割算法；3. 计算分割结果和原始图像之间的相似度，使用结构相似性指标（SSIM）进行评估；4. 分析并比较两种算法在不同场景下的分割效果和性能。
3. 实验结果3.1 分割效果实验结果表明，基于阈值的分割算法在处理简单场景的图像时效果较好，可以比较准确地将图像分割为目标区域和背景。
然而，当图像的复杂度增加时，基于阈值的分割算法的效果明显下降，往往会产生较多的误分割。
相比之下，基于边缘的分割算法在处理复杂场景的图像时表现良好。
通过提取图像的边缘信息，该算法能够较准确地分割出图像中的目标区域，相比于基于阈值的分割算法，其产生的误分割较少。
3.2 性能评估通过计算分割结果和原始图像之间的SSIM指标，我们可以得到两种算法在不同场景下的性能评估。
图像分割 实验报告
图像分割实验报告图像分割实验报告一、引言图像分割是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，它旨在将一幅图像分割成具有语义意义的不同区域。
图像分割在许多应用中发挥着关键作用，如目标检测、场景理解和医学图像处理等。
本实验旨在探索不同的图像分割方法，并对其进行比较和评估。
二、实验方法本实验选择了两种常用的图像分割方法：基于阈值的分割和基于边缘的分割。
首先，我们使用Python编程语言和OpenCV库加载图像，并对图像进行预处理，如灰度化和平滑处理。
接下来，我们将详细介绍这两种分割方法的实现步骤。
1. 基于阈值的分割基于阈值的分割是一种简单而常用的分割方法。
它通过将图像像素的灰度值与预先设定的阈值进行比较，将像素分为前景和背景两类。
具体步骤如下：（1）将彩色图像转换为灰度图像。
（2）选择一个适当的阈值，将图像中的像素分为两类。
（3）根据阈值将图像分割，并得到分割结果。
2. 基于边缘的分割基于边缘的分割方法是通过检测图像中的边缘来实现分割的。
边缘是图像中灰度变化剧烈的区域，通常表示物体的边界。
具体步骤如下：（1）将彩色图像转换为灰度图像。
（2）使用边缘检测算法（如Canny算法）检测图像中的边缘。
（3）根据边缘信息将图像分割，并得到分割结果。
三、实验结果与讨论我们选择了一张包含多个物体的彩色图像进行实验。
首先，我们使用基于阈值的分割方法对图像进行分割，选择了适当的阈值进行实验。
实验结果显示，基于阈值的分割方法能够将图像中的物体与背景分离，并得到较好的分割效果。
接下来，我们使用基于边缘的分割方法对同一张图像进行分割。
实验结果显示，基于边缘的分割方法能够准确地检测出图像中的边缘，并将图像分割成多个具有边界的区域。
与基于阈值的分割方法相比，基于边缘的分割方法能够更好地捕捉到物体的形状和边界信息。
通过对比两种分割方法的实验结果，我们发现基于边缘的分割方法相对于基于阈值的分割方法具有更好的效果。
基于边缘的分割方法能够提供更准确的物体边界信息，但也更加复杂和耗时。
图像分割 实验报告
图像分割实验报告《图像分割实验报告》摘要：图像分割是计算机视觉领域的重要研究方向，它在许多领域都有着重要的应用价值。
本实验旨在探究图像分割算法在不同场景下的表现，并对比不同算法的优缺点，为图像分割技术的进一步发展提供参考。
一、实验背景图像分割是指将图像划分成若干个具有独立语义的区域的过程。
图像分割技术在医学影像分析、自动驾驶、图像识别等领域都有着广泛的应用。
因此，对图像分割算法的研究和优化具有重要意义。
二、实验目的本实验旨在通过对比不同图像分割算法在不同场景下的表现，探究其优劣，并为图像分割技术的进一步发展提供参考。
三、实验内容1. 数据准备：收集不同场景下的图像数据，包括自然景观、医学影像、交通场景等。
2. 算法选择：选择常用的图像分割算法，如基于阈值的分割、边缘检测、区域生长等。
3. 实验设计：将不同算法应用于不同场景的图像数据上，对比它们的分割效果和计算速度。
4. 结果分析：对比不同算法的优缺点，并分析其适用场景和改进空间。
四、实验结果通过实验我们发现，在自然景观图像中，基于阈值的分割算法表现较好，能够有效地将图像分割成不同的颜色区域；而在医学影像中，边缘检测算法表现更为出色，能够准确地识别出器官的边缘；在交通场景中，区域生长算法表现较好，能够有效地区分不同的交通标志和车辆。
五、结论不同的图像分割算法在不同场景下有着不同的表现，没有一种算法能够适用于所有场景。
因此，我们需要根据具体的应用场景选择合适的图像分割算法，或者结合多种算法进行优化，以达到更好的分割效果。
六、展望未来，我们将继续探究图像分割算法的优化和改进，以适应不同场景下的需求。
同时，我们还将研究图像分割算法在深度学习和人工智能领域的应用，为图像分割技术的发展贡献力量。
通过本次实验，我们对图像分割算法有了更深入的了解，也为其在实际应用中的选择提供了一定的指导。
希望我们的研究能够为图像分割技术的发展做出一定的贡献。
医学图像处理实验报告 ----图像分割
医学图像处理实验报告 ----图像分割医学图像处理实验报告----图像分割一.实验目的：掌握基本的图像分割方法，观察图像分割的结果，加深对边缘检测、模板匹配、区域生长的理解。
二.实验内容：边缘检测、模板匹配、区域生长。
三.实验方法：1.边缘检测：图象Blood边缘检测方法Sobel打开Toolboxes\Image Processing项选Edge Detection并运行选图象Blood边缘检测方法Sobel如图1所示按Apply键观察检测到的边界从上面四幅图像的对比来看，阈值逐渐变大，而满足要求的像素点也逐渐变少，使得图像的边缘提取的效果也越来越差，图像轮廓变得不清楚了。
以下为采用Prewitt方法的边缘提取效果：以下为Roberts方法边缘提取的效果：以下为Laplacian of Gaussian方法边缘提取的效果：以上的各种方法的理论算法有所不同，但总体效果基本一致。
以下是选其他图像重做上面的实验（适当简化）2.模板匹配：在Photoshop中打开一黑白灰度图象文件在滤镜菜单其他子菜单中选自定项在自定界面中输入点模板按好键观察处理后图象。
原始图像：点模板滤镜后的图像：0 0 00 1 00 0 0点模板： -1 -1 -1 -1 8 -1-1 -1 -1线模板： -1 -1 -1 2 2 2-1 -1 -1线模板： -1 2 -1 -1 2 -1-1 2 -1线模板： 2 -1 -1 -1 2 -1-1 -1 2线模板： -1 -1 2 -1 2 -12 -1 -1从上面的四种线模板得比较中可以发现：第一种对检测横向图像更为有效，第二种为竖向，后两种为135和45度。
这是与模板的构成有关的。
方向模板：-1 1 1-1 -2 1-1 1 1可以看出这个方向模板较多地体现出东方向的像素。
方向模板：1 1 -11 -2 -11 1 -1可以看出这个模板较多地体现出西方向的情况。
方向模板：-1 -1 -11 -2 11 1 1这个模板较多地体现了南向的情况。
图像分割实验报告汇总
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：
由图３可得：对于直方图双峰不明显或图像目标和背景比例差异悬殊迭代法所选取的阈值不如最大类间方差法（OTSU）（差异不是很大，很细微）。
但是对于直方图双峰明显谷底较深的图像迭代分割可以较快地获得满意结果。
五、实验程序段（具体见实验框架）
1.迭代图像分割：
void CImageProcessingDoc::Onimagediedaifenge()
msg.Format("分割阈值T=%d",T);
AfxMessageBox(msg);
for(j=0;j<m_Height;j++)
{
for(i=0;i<m_Width;i++)
{
if (m_pDibInit->m_pDibBits[j*m_SaveWidth + i]>=T)
m_pDibInit->m_pDibBits[j*m_SaveWidth + i]=255;
1.计算初始化阈值 = ；
2.根据 ，将图像分为两部分，分别计算灰度值期望，取其平均值为g1；
9-1-图像分割-概述
Berkeley segmentation database:
/Research/Projects/CS/vision/grouping/segbench/
Top-down segmentation
E. Borenstein and S. Ullman, “Class-specific, top-down segmentation,” ECCV 2002 A. Levin and Y. Weiss, “Learning to Combine Bottom-Up and TopDown Segmentation,” ECCV 2006.
图像识别与人工智能研究所,多谱信息处理国家重点实验室
图像分割
陶文兵
华中科技大学图像识别与人工智能研究所 多谱信息处理技术国家重点实验室
分割的目的和意义
图像分割是计算机视觉研究中的基础问题和难点之一
图像分割就是把图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣目标
小 语义符号 操 作 对 象 数 据 大 原始图像 图像理解 目标识别 图像分析 特征提取 图像分割 低 高 语 义 抽 象 程 度
Top-down segmentation
Normalized cuts
Top-down segmentation
E. Borenstein and S. Ullman, “Class-specific, top-down segmentation,” ECCV 2002 A. Levin and Y. Weiss, “Learning to Combine Bottom-Up and TopDown Segmentation,” ECCV 2006.
Types of segmentations
图像分割
实验三图像分割一、实验目的1、掌握图像分割的基本概念；2、基本了解图像分割的原理和方法；3、掌握用阈值法进行图像分割的基本方法。
二、实验原理及知识点图像分割是将图像划分成若干个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的连通集合。
如不同目标物体所占的图像区域、前景所占的图像区域等。
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。
图像分割是图像处理与机器视觉的基本问题之一。
图像分割的一个难点在于，在划分之前，不一定能够确定图像区域的数目。
设图像 f(x,y)的灰度范围属于[z1,z2]，根据一定的经验及知识确定一个灰度的门限，或者根据一定准则确定[z1,z2]的一个划分 z1,z2，其中 z1 代表目标，z2 代表背景。
根据像素的灰度属于这个划分的哪个部分来将其分类，称为灰度阈值分割法，即：如果 f(x,y)属于 z1，判断(x,y)像素属于目标。
如果 f(x,y)属于 z2，则判断(x,y)像素属于背景。
分割门限选择的准确性直接影响分割的精度及图像描述分析的正确性。
门限选得太高，容易把大量的目标判为背景，定的太低又会把大量的背景判为目标。
因此正确分割门限是很重要的。
1、双峰法如果图像所含的目标区域和背景区域大小可比，而且目标区域和背景区域在灰度上有一定的差别，那么该图像的灰度直方图会呈现双峰—谷状，如下图所示：其中一个峰值对应于目标的中心灰度，另一个峰值对应于背景的中心灰度。
由于目标边界点较少且其灰度介于它们之间。
所以双峰之间的谷点对应着边界的灰度，可以将谷点的灰度作为分割门限图 3.1 双峰图2、自适应全局阈值（单阀值）迭代平均法：为 T 选取一个初始估计使用 T 分割图像。
这时产生两组像素：灰度值>=T 的所有像素组成的 G1，和灰度值<T 的所有像素组成的 G2计算 G1 和 G2 范围内像素的平均灰度值u1 和 u2计算新阈值 T=(u1+u2)/2重复上述步骤，直到迭代中前后两次的阈值差小于预先设定参数为止3、最大类间方差法 (Otsu)在对图像进行阈值分割时，选定的分割阈值应使前景区域的平均灰度、背景区域的平均灰度与整幅图像的平均灰度之间差别最大，这种差异用区域的方差来表示。
数字图像处理实验报告——图像分割实验
实验报告课程名称数字图像处理导论专业班级 ____________________ 姓名 _______________________ 学号 _______________________电气与信息学院和谐勤奋求是创新实验题目图像分割实验实验室DSP室&信号室实验时间实验类别设计同组人数 2 成绩指导教师签字：.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；4. 掌握用阈值法进行图像分割的基本方法。
.实验内容1. 分别用RobertS,Sobel和拉普拉斯高斯算子对图像进行边缘检测。
比较三种算子处理的不同之处；2. 设计一个检测图1中边缘的程序，要求结果类似图2 ,并附原理说明。
3. 任选一种阈值法进行图像分割.三.实验具体实现1. 分别用RObertS,Sobel处；和拉普拉斯高斯算子对图像进行边缘检测。
比较三种算子处理的不同之l=imread('mri.tif);imshow(l)BW1=edge(I,'roberts');figure ,imshow(BW1),title('BW2=edge(l,'sobel');figure,imshow(BW2),title('BW3=edge(l,'log');figure,imshow(BW3),title('用RObertS算子')用Sobel算子')用拉普拉斯高斯算子')图1比较提取边缘的效果可以看出， sober 算子是一种微分算子，对边缘的定位较精确，但是会漏去一些边缘细节。
而 LaPIaCia n-GaUSSia n 算子是一种二阶边缘检测方法，它通过寻找图象灰度值中二阶过零点来检测边缘并将边缘提取出来，边缘的细节比较丰富。
通过比较可以看出 LaPIaCian-Gaussian 算子比sober 算子边缘更完整，效果更好。
图像处理实验总结
图像分割主程序
• • • •
th=graythresh(I); I5 = im2bw(I,th); figure; imshow(I5);
图像分割是将图像划分成若干个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的连通集合
实验 图像分割与边缘提取
实验要求Βιβλιοθήκη 用边缘检测法、阈值分割 法进行图像分割，并分析图 像分割后的视觉效果。
图像分割与边缘提取
图像分割是将图像划分成若干个互不相交的 小区域的过程，小区域是某种意义下具有 共同属性的像素的连通集合。图像分割常 用的方法有区域分割法和边缘分割法，边 缘，是指其周围像素灰度有阶跃变化的那 些像素的集合。边缘检测可以使图像的轮 廓更加突出，而边缘以外的图像区域通常 被削弱甚至被完全去掉。
实验结果
实验图像如下：
实验结果
实验图像如下：
实验结果
Canny算子检测边缘如下：
实验结果
Sobel算子检测边缘如下：
实验结果
Log算子检测边缘如下：
实验结果
Robert算子检测边缘如下：
实验程序及结果
全局阈值分割结果如下：
边缘提取主程序
• • • • • • • • • • • • • • • • I = imread('005.jpg'); figure; imshow(I); I=rgb2gray(I); I1=edge(I,'canny'); figure; imshow(I1); I2=edge(I,'sobel'); figure; imshow(I2); I3=edge(I,'log'); figure; imshow(I3); I4=edge(I,'roberts'); figure; imshow(I4);
图像分割实验报告
图像分割实验报告
《图像分割实验报告》
图像分割是计算机视觉领域的一项重要技术，它能够将图像分割成不同的区域或对象，为图像识别、目标检测等任务提供了重要的基础。
本实验报告将介绍我们在图像分割领域的研究成果及实验结果。
实验目的
本次实验的目的是通过对图像分割算法的研究和实验，探讨不同算法在图像分割任务中的表现，并对比它们的优缺点，为进一步的研究提供参考。
实验方法
我们选取了常用的图像分割算法，包括基于阈值的分割、区域增长法、边缘检测法、基于聚类的分割等，对这些算法进行了实验比较。
我们使用了多种类型的图像数据集，包括自然场景图像、医学影像等，以验证算法在不同场景下的表现。
实验结果
通过实验，我们发现不同的图像分割算法在不同的图像类型下表现出不同的优劣势。
基于阈值的分割算法在简单的图像中表现较好，但在复杂的场景下效果有限；区域增长法对于连续性较强的对象分割效果较好；边缘检测法在处理边缘清晰的图像时表现出色；基于聚类的分割算法对于复杂背景下的对象分割有一定优势。
结论
通过本次实验，我们对图像分割算法的优劣势有了更深入的了解，不同的算法适用于不同的场景。
在未来的研究中，我们将进一步探索图像分割算法的改进
和优化，以提高图像分割的准确性和效率，为计算机视觉领域的发展贡献力量。
试验九 图像分割
试验九图像分割实验目的1.掌握线检测2.边缘检测3.多种边缘检测器的比较4.使用梯度的分水岭分割5.控制标记符的分水岭分割实验内容：1.线检测%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% function B=pixeldup(A, m, n)if nargin<2;error('At least two inputs are required');endif nargin==2;n=m;endu=1:size(A,1);m=round(m);u=u(ones(1,m), :);u=u(:);v = 1:size(A,1);n=round(n);v=v(ones(1,n), :);v=v(:);B=A(u,v); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%clear allclcf=imread('D:\图像库\DIP3E_CH10\Fig1005(a)(wirebond_mask).tif'); figure,imshow(f);w=[2 -1 -1;-1 2 -1;-1 -1 2];g=imfilter(double(f),w);figure,imshow(g,[])%fig 2gtop=g(1:120,1:120);gtop=pixeldup(gtop, 4);figure,imshow(gtop,[])%fig 3gbot=g(end-119:end,end-119:end);gbot=pixeldup(gbot,4);figure,imshow(gbot,[])%fig 4g=abs(g);figure,imshow(g,[])%fig 5T=max(g(:));g=g>=T;figure,imshow(g)%fig 6 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%2.边缘检测%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%clear allclcf=imread('D:\图像库\DIP3E_CH10\Fig1016(a)(building_original).tif'); figure,imshow(f);[gv,t]=edge(f,'sobel','vertical');figure,imshow(gv);tgv=edge(f,'sobel',0.15,'vertical');figure,imshow(gv);gboth=edge(f,'sobel',0.15);figure,imshow(gboth);w45=[-2 -1 0;-1 0 1;0 1 2]g45=imfilter(double(f),w45,'replicate');T=0.3*max(abs(g45(:)));g45=g45>=T;figure,imshow(g45); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%Sobel，LoG和Canny边缘检测器的比较clear allclcf=imread('D:\图像库\DIP3E_CH10\Fig1016(a)(building_original).tif'); figure,imshow(f);[g_sobel_default,ts]=edge(f,'sobel');figure,imshow(g_sobel_default);[g_log_default,tlog]=edge(f,'log');figure,imshow(g_log_default);[g_canny_default,tc]=edge(f,'canny');figure,imshow(g_canny_default);[g_sobel_best,ts]=edge(f,'sobel',0.05);figure,imshow(g_sobel_best);[g_log_best,tlog]=edge(f,'log',0.003,2.25);figure,imshow(g_log_best);[g_canny_best,tc]=edge(f,'canny',[0.04 0.10],1.5);figure,imshow(g_canny_best);4.使用梯度的分水岭分割clear allclcf=imread('D:\图像库\DIP3E_CH10\Fig1057(a)(small_blobs-original).tif'); figure,imshow(f);h=fspecial('sobel');fd=double(f);g=sqrt(imfilter(fd,h,'replicate').^2+...imfilter(fd,h','replicate').^2);figure,imshow(g);L=watershed(g);figure,imshow(L);wr=L==0;g2=imclose(imopen(g,ones(3,3)),ones(3,3));figure,imshow(g2);L2=watershed(g2);figure,imshow(L2);wr2=L2==0;f2=f;f2(wr2)=255;figure,imshow(f2);5.控制标记符的分水岭分割%%%%%%%%%%%%%%%%理解每幅图像的含义%%%%%%%%%%% clear allclcf=imread('D:\图像库\DIP3E_CH10\Fig1057(a)(small_blobs-original).tif'); figure,imshow(f);h=fspecial('sobel');fd=double(f);g=sqrt(imfilter(fd,h,'replicate').^2+...imfilter(fd,h','replicate').^2);L=watershed(g);wr=L==0;rm=imregionalmin(g);figure,imshow(rm);im=imextendedmin(f,2); figure,imshow(im);fim=f;fim(im)=175;figure,imshow(fim);Lim=watershed(bwdist(im)); figure,imshow(Lim);em=Lim==0;g2=imimposemin(g,im|em); figure,imshow(g2);L2=watershed(g2); figure,imshow(L2);f2=f;f2(L2==0)=255;figure,imshow(f2);。
数字图像处理第九章图像分割(共94张精选PPT)
导数的零交叉点。
分割的关键问题是如何将边缘线段组合成更长的
边缘。
应该注意到,这些定义并不能保证在一幅图像中成功地找
到边缘。它们只是给了一个寻找边缘的形式体系。
边缘检测基本步骤
滤波：改善与噪声有关的边缘检测器的性能；一般滤波
器降噪导致了边缘的损失；增强边缘和降低噪声之间
转换为黑白二值图像，
0
f (x, y) T
g(x, y) =
255 f (x, y) T
以上原理用MATLAB实现很简单，其实是将图像中所有的灰
阶值与T相比较，大于T的返回1，小于T的返回0，我们得到一
个只有0和1的矩阵，将其显示为图像，就是一幅二值图像。
可以用函数im2bw来实现上述操作。
， 具有最大
的k即是最佳阈值.
用h(x,y)对图像f(x,y)的平滑可表示为：
一阶
二阶
边缘和导数
阶跃边缘、脉冲边缘、屋顶边缘的灰度剖面
线及其一阶、二阶导数。
边缘点的判定
判断一个点是否为边缘点的条件：该点的灰度变
化（一阶导数）必须比指定的门限大。
一组这样的依据事先定好的连接准则相连的边缘
点就定义为一条边缘。
希望得到的特点)
(2)一条连接极值点的虚构直线将在边缘中点附近穿过，
该性质对于确定粗边线的中心非常有用。
图象
剖面
1．在ρ、θ的极值范围内对其分别进行m，n等分，设一个二维数组的下标与ρi、θj的取值对应；
边缘检测判据是二阶导数零交叉点并对应一阶导数的峰值．
tr=uint8(r.
(3) 边缘的“宽度”取决于斜坡的长度.
L 1
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=0while~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Ti=i+1; %执行循坏，每次都加1endf(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。
实验九图像分割
实验九图像分割实验九图像分割⼀、实验⽬的使⽤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。
⼆、实验要求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。
三、实验内容与步骤(1)使⽤Roberts 算⼦的图像分割实验调⼊并显⽰图像room.tif中图像；使⽤Roberts 算⼦对图像进⾏边缘检测处理；Roberts 算⼦为⼀对模板：相应的矩阵为：rh = [0 1；-1 0]； rv = [1 0；0 -1]；这⾥的rh 为⽔平Roberts 算⼦，rv为垂直Roberts 算⼦。
分别显⽰处理后的⽔平边界和垂直边界检测结果；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。
分别显⽰处理后的⽔平边界和垂直边界检测结果；将处理结果转化为“⽩底⿊线条”的⽅式；给图像加上零均值的⾼斯噪声；对于噪声图像重复步骤b~f。
(2)使⽤Prewitt 算⼦的图像分割实验使⽤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 算⼦进⾏内容(1)中的全部步骤。
(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监测器对图像进⾏分割的MATLAB程序f=imread('camera.jpg');[gv,t1]=edge(f,'sobel','vertical');%使⽤edge函数对图像f提取垂直的边缘imshow(gv)[gb,t2]=edge(f,'sobel','horizontal');%使⽤edge函数对图像f提取⽔平的边缘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。
数字图像实验报告 图像分割
图像分割实验目的：1.了解图像分割的基本理论和方法；2.掌握对图像进行点、线和边缘检测的方法；3.掌握阈值分割的方法和阈值的选择；4.熟悉区域生长法和分水岭分割算法实验内容：1.对图片lung2.bmp和加噪声的lung3.bmp分别用3*3的sobel算子、prewitt算子、log算子、canny算子进行处理，根据处理结果分析上述算子，分别是什么类型的？有何作用？思考一下如何设计算子。
lung3.bmp为g = imnoise(f,”salt & pepper”,0.02)(0.02表示发生概率)答：lung2.bmp:>> f=imread('lung2.bmp');>> [fs,ts]=edge(f,'sobel');>> [fp,tp]=edge(f,'prewitt');>> [fl,tl]=edge(f,'log');>> [fc,tc]=edge(f,'canny');>> subplot(2,3,1),imshow(f),title '原图',subplot(2,3,2),imshow(fs),title 'sobel',subplot(2,3,3),imshow(fp),title'prewitt',subplot(2,3,4),imshow(fl),title'log',subplot(2,3,5),imshow(fc),title 'canny';lung3.bmp:>> g=imnoise(f,'salt & pepper',0.02);>> [gs,tgs]=edge(g,'sobel');>> [gp,tgp]=edge(g,'prewitt');>> [gl,tgl]=edge(g,'log');>> [gc,tgc]=edge(g,'canny');>> subplot(2,3,1),imshow(g),title '噪音图',subplot(2,3,2),imshow(gs),title 'sobel',subplot(2,3,3),imshow(gp),title'prewitt',subplot(2,3,4),imshow(gl),title'log',subplot(2,3,5),imshow(gc),title 'canny';Prewitt算子和Sobel算子提取边缘的结果差不多。
图像分割实验报告
图像分割实验报告医学图像处理实验报告实验名称:图像分割设计实验姓名:gaojunqiang学号:20105405班级:生医 1001指导教师:……2013年6月5日一、实验目的1、编程实现下列功能:读出存储的黑白灰度图象并显示，用拉普拉斯算子对图象进行边缘检测，显示处理后图象，存储处理后图象。
2、编程实现下列功能:读出存储的黑白灰度图象并显示，用鼠标点击图象上某一点，以灰度相近原则进行区域生长，显示处理后图象，存储处理后图象。
二、实验原理1、拉普拉斯边缘检测二维函数f(x,y)的拉普拉斯是一个二阶的微分定义为:,2f = [,2f / ,x2 ,,2f / ,y2]一般情况下可以用一个拉普拉斯模板算子。
模板算子分为4邻域和8邻域，如下,2f = 4z5 – (z2 + z4 + z6 + z8)0 1 01 -4 10 1 04邻域模板算子,2f = 8z5 – (z1 + z2 + z3 + z4+z5 + z6 + z7+ z8)1 1 11 -8 11 1 18邻域模板算子2、区域增长区域增长是通过一个起始点作为种子点对他周围的点进行选择。
它采取的是一种迭代的思想。
区域增长也分为四邻域和八邻域两种方式。
通过像素的集合进行区域增长的算法如下:1)根据图像的不同应用选择一个或一组种子，它或者是最亮或最暗的点，或者是位于点簇中心的点。
2)选择一个描述符(条件)3)从该种子开始向外扩张，首先把种子像素加入集合，然后不断将与集合中各个像素连通、且满足描述符的像素加入集合4)上一过程进行到不再有满足条件的新结点加入集合为止。
三、实验代码及结果1、拉普拉斯边缘检测代码如下:%主函数如下:clc;closeall;clearall;Imag = imread('lena.tiff');ImagGray = rgb2gray(Imag); %将彩色图片转换成灰度图片 figure()imshow(ImagGray),title('灰度图像');% T = graythresh(ImagGray); %用大津法自动确定阈值 %I=edge(ImagGray,'log',0.004);% figure(),imshow(I), title('laplace边缘图像'); ImagGray =double(ImagGray); T = 60; %设置阈值LapModType = 8; %设置laplace模板方式ImagLapEdge = LaplaceEdge(ImagGray,LapModType,T); %laplace边缘检测ImagLapEdge = uint8(ImagLapEdge);figure()imshow(ImagLapEdge),title('laplace边缘图像');%拉普拉斯边缘检测函数如下:functionImagLapEdge = LaplaceEdge(ImagGray,MoldType,Thresh)%-----------------参数介绍-------------------- %输入参数:% ImagGray: 输入的灰度图像% MoldType: 摸板类型，包括四邻域和八邻域 % Thresh: 边缘检测阈值%输出参数:% ImagEdge: 边缘像素点,存储的是二值化图像[r,c] = size(ImagGray); ImagLapEdge = zeros(r,c);%四邻域拉普拉斯边缘检测算子if 4 == MoldTypefori = 2:r-1for j = 2:c-1Temp =-4*ImagGray(i,j)+ImagGray(i-1,j)+ImagGray(i+1,j)+ImagGray(i,j-1)+ImagGray(i,j+1);if Temp > ThreshImagLapEdge(i,j) = 255; elseImagLapEdge(i,j) = 0; endendendend%八邻域拉普拉斯边缘检测算子if 8 == MoldTypefori = 2:r-1for j = 2:c-1Temp =-8*ImagGray(i,j)+ImagGray(i-1,j)+ImagGray(i+1,j)+ImagGray(i,j-1)+ImagGray(i,j+1)+ImagGray(i-1,j-1)+ImagGray(i+1,j+1)+ImagGray(i+1,j-1)+ImagGray(i-1,j+1);if Temp > ThreshImagLapEdge(i,j) = 255; elseImagLapEdge(i,j) = 0;endendendend拉普拉斯边缘检测实验结果如下:图1 原灰度图像2、区域增长实验代码:主函数如下:clc;closeall;clearall;Imag = imread('lena.jpg');figure()imshow(Imag), title('原灰度图片');n = 4; %设置区域增长的种子点数 [x,y] = ginput(n); %在图像上取点 V = [y,x];V = uint16(V);thresh = 33; %区域增长的阈值growingtype = 8; %增长方式[regionGet,imout,regionsize]=regiongrowing(V,Imag,thresh,growingtype ); %区域增长函数figure()imshow(imout), title('区域分割后的图片'); holdonplot(x,y,'+');由于区域增长代码老师已给这里就不在写出。
图像分割实验报告
图像分割实验报告图像分割实验报告一、引言图像分割是计算机视觉领域中的重要研究方向之一，它旨在将一幅图像分割成若干个具有相似特征的区域。
图像分割在许多应用中都起着关键作用，如目标检测、图像识别、医学图像处理等。
本实验旨在探究不同的图像分割算法的性能和适用场景。
二、实验方法本次实验选取了常用的两种图像分割算法：基于阈值的分割算法和基于边缘检测的分割算法。
实验使用的图像为一幅自然风景图。
1. 基于阈值的分割算法基于阈值的分割算法是最简单且常用的分割方法之一。
该方法通过设置一个或多个阈值，将图像中像素的灰度值与阈值进行比较，将像素分为不同的区域。
实验中，我们通过观察图像的灰度直方图，选择合适的阈值对图像进行分割。
2. 基于边缘检测的分割算法基于边缘检测的分割算法通过检测图像中的边缘信息来实现分割。
实验中，我们选取了经典的Canny边缘检测算法。
该算法首先对图像进行高斯滤波，然后计算图像的梯度，最后通过非极大值抑制和双阈值处理来提取图像的边缘。
三、实验结果1. 基于阈值的分割算法通过观察图像的灰度直方图，我们选择了适当的阈值对图像进行分割。
实验结果显示，该方法能够将图像中的前景物体与背景分离，并得到清晰的边界。
然而，该方法对光照变化和噪声比较敏感，当图像中存在复杂的纹理和颜色变化时，分割效果较差。
2. 基于边缘检测的分割算法使用Canny边缘检测算法对图像进行分割，实验结果显示，该方法能够有效地提取图像中的边缘信息。
与基于阈值的方法相比，基于边缘检测的方法对光照变化和噪声有较好的鲁棒性。
然而，该方法在分割复杂纹理和颜色变化较小的区域时，容易产生边缘断裂的问题。
四、讨论与总结通过本次实验，我们对比了基于阈值的分割算法和基于边缘检测的分割算法的优缺点。
基于阈值的方法简单直观，适用于对比较简单的图像进行分割；而基于边缘检测的方法能够提取图像中的边缘信息，适用于复杂的图像分割任务。
然而，两种方法都存在一定的局限性，需要根据具体的应用场景选择合适的算法。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
实验九图像分割
部门： xxx
时间： xxx
整理范文，仅供参考，可下载自行编辑
实验九图像分割
一、实验目的
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。
b5E2RGbCAP
二、实验要求
��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。
p1EanqFDPw
三、实验内容与步骤
(1>使用Roberts 算子的图像分割实验
��调入并显示图像room.tif中图像；使用Roberts 算子对图像进行边缘检测处理； Roberts 算子为一对模板：DXDiTa9E3d
��相应的矩阵为：rh = [0 1；-1 0]； rv = [1 0；0 -1]；这里的rh 为水平Roberts 算子，rv为垂直Roberts 算子。
分别显示处理后的水平边界和垂直边界检测结果；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；RTCrpUDGiT
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。
分别显示处理后的水平边界和垂直边界检测结果；将处理结果转化为“白底黑线条”的方式；给图像加上零均值的高斯噪声；对于噪声图像重复步骤b~f。
5PCzVD7HxA
(2>使用Prewitt 算子的图像分割实验
��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 算子进行内容(1>中的全部步骤。
(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。
jLBHrnAILg
(5> 打印全部结果并进行讨论。
下面是使用sobel监测器对图像进行分割的MATLAB程序
f=imread('camera.jpg'>。
[gv,t1]=edge(f,'sobel','vertical'>。
%使用edge函数对图像f提取垂直的边缘xHAQX74J0X
imshow(gv>
[gb,t2]=edge(f,'sobel','horizontal'>。
%使用edge函数对图像f提取水平的边缘LDAYtRyKfE
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Zzz6ZB2Ltk
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。
四、实验设备及软件
1．计算机；
2．MATLAB程序；
3．移动式存储器<软盘、U盘等）。
4．记录用的笔、纸。
五、实验报告要求
1．叙述实验过程；
2．提交实验的原始图像和结果图像。
六、思考题/问答题
1. 评价一下Roberts 算子、Prewitt 算子、Sobel 算子对于噪声条件下边界检测的性能。
dvzfvkwMI1
2. 为什么LoG梯度检测算子的处理结果不需要象Prewitt 等算子那样进行幅度组合？
3. 实验中所使用的四种算子所得到的边界有什么异同？
七、实验图片
room.tif
申明：
所有资料为本人收集整理，仅限个人学习使用，勿做商业用途。