基于MATLAB的图像阈值分割技术
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
如何在Matlab中进行图像分割
如何在Matlab中进行图像分割图像分割是图像处理中十分重要的一项技术,它能够将图像划分为多个具有独立意义的区域,有助于进一步的图像分析和处理。
在Matlab中进行图像分割,我们可以利用许多现成的函数和工具箱,使得整个过程更加高效和便捷。
本文将介绍如何在Matlab中进行图像分割,包括基于阈值的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于区域的分割方法。
首先,基于阈值的分割方法是最简单和常用的图像分割方法之一。
它基于图像的亮度或颜色信息,将图像分为不同的区域。
在Matlab中,我们可以使用im2bw 函数将彩色图像转换为二值图像,然后使用graythresh函数或multithresh函数确定适当的阈值。
例如,下面的代码演示了如何使用阈值进行图像分割:```matlabimg = imread('image.jpg');grayImg = rgb2gray(img);threshold = graythresh(grayImg);binaryImg = im2bw(grayImg, threshold);```其次,基于边缘的分割方法是通过检测图像中的边缘信息来实现图像分割。
在Matlab中,我们可以使用一系列边缘检测算法,如Sobel算子、Canny算子等。
这些算法可以提取图像中的边缘信息,并将其转化为二值图像。
下面的代码演示了如何使用Canny算子进行图像分割:```matlabimg = imread('image.jpg');grayImg = rgb2gray(img);edgeImg = edge(grayImg, 'canny');```最后,基于区域的分割方法是将图像分为具有相似纹理、颜色或形状特征的区域。
在Matlab中,我们可以使用基于区域的分割算法,如分水岭算法、区域生长算法等。
这些算法可以通过对图像进行区域合并或区域分裂来实现图像分割。
基于MATLAB的医学图像处理算法研究与实现
基于MATLAB的医学图像处理算法研究与实现一、引言医学图像处理是医学影像学领域的重要组成部分,随着计算机技术的不断发展,基于MATLAB的医学图像处理算法在临床诊断、医学研究等方面发挥着越来越重要的作用。
本文将探讨基于MATLAB的医学图像处理算法的研究与实现。
二、MATLAB在医学图像处理中的应用MATLAB作为一种强大的科学计算软件,提供了丰富的图像处理工具箱,包括图像滤波、分割、配准、重建等功能。
在医学图像处理中,MATLAB可以用于对医学影像进行预处理、特征提取、分析和诊断等方面。
三、医学图像处理算法研究1. 图像预处理图像预处理是医学图像处理中的重要步骤,旨在去除噪声、增强对比度、平滑图像等。
常用的预处理方法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等,在MATLAB中可以通过调用相应函数实现。
2. 图像分割图像分割是将医学影像中感兴趣的目标从背景中分离出来的过程,常用方法有阈值分割、区域生长、边缘检测等。
MATLAB提供了各种分割算法的实现,如基于阈值的全局分割函数imbinarize等。
3. 特征提取特征提取是从医学影像中提取出有助于诊断和分析的特征信息,如纹理特征、形状特征等。
在MATLAB中,可以通过灰度共生矩阵(GLCM)、Gabor滤波器等方法进行特征提取。
4. 图像配准图像配准是将不同时间点或不同模态下的医学影像进行对齐和注册,以便进行定量分析和比较。
MATLAB提供了多种配准算法,如互信息配准、归一化互相关配准等。
5. 图像重建图像重建是指根据已有的投影数据或采样数据恢复出高质量的医学影像,常见方法有逆向投影重建、迭代重建等。
MATLAB中可以使用Radon变换和滤波反投影算法进行CT图像重建。
四、基于MATLAB的医学图像处理算法实现1. 实验环境搭建在MATLAB环境下导入医学影像数据,并加载相应的图像处理工具箱。
2. 图像预处理实现利用MATLAB内置函数对医学影像进行去噪、增强等预处理操作。
matlab实现自适应阈值的canny算法
一、背景介绍随着数字图像处理技术的不断发展,图像边缘检测一直是计算机视觉和图像处理领域的关键问题之一。
Canny算法作为一种经典的边缘检测算法,在实际应用中具有较高的准确性和鲁棒性,因此被广泛应用于各种图像处理任务中。
Canny算法的核心思想是利用图像的梯度信息来检测图像中的边缘,同时通过非极大值抑制和双阈值检测来提取最终的边缘信息。
二、Canny算法原理1. 高斯模糊:为了减少图像中的噪声对边缘检测的影响,Canny算法首先对图像进行高斯模糊处理,通过平滑图像来减少噪声的影响。
2. 梯度计算:接下来,Canny算法利用Sobel算子计算图像的梯度幅值和方向,得到图像的梯度信息。
3. 非极大值抑制:Canny算法通过比较图像中每个像素点的梯度方向,来抑制非边缘像素,从而得到更细化的边缘信息。
4. 双阈值检测:Canny算法利用双阈值检测来进一步筛选边缘像素,从而得到最终的边缘信息。
三、Matlab实现Canny算法1. 读取图像:使用Matlab的imread函数读取待处理的图像,并将其转换为灰度图像。
2. 高斯模糊:利用Matlab中的imgaussfilt函数对灰度图像进行高斯模糊处理,减少图像中的噪声。
3. 计算梯度:使用Matlab中的imgradient函数计算图像的梯度幅值和方向。
4. 非极大值抑制:编写代码实现对图像的非极大值抑制处理,保留图像中的边缘像素。
5. 双阈值检测:通过设定合适的高低阈值,使用Matlab中的imbinarize函数对图像进行双阈值检测,得到最终的边缘信息。
6. 显示结果:使用Matlab中的imshow函数将原始图像和处理后的边缘图像进行显示,观察算法的效果。
四、自适应阈值优化1. 传统Canny算法中,阈值的设定是一个固定的数值,对于不同图像可能会产生较大的误差。
2. 为了进一步提高Canny算法的准确性和鲁棒性,在阈值的设定上可以引入自适应阈值技术。
matlab阈值处理
matlab阈值处理MATLAB中的阈值处理是图像处理中常用的一种方法,用于将图像转换为二值图像。
阈值处理通常基于图像的像素强度,并在给定阈值的情况下将像素分为两个类别。
本文将从阈值处理的原理、MATLAB的阈值处理函数、阈值选择方法和实际案例分析等方面详细介绍MATLAB中的阈值处理技术。
一、阈值处理原理阈值处理是一种基于像素强度的图像分割方法。
其基本原理是根据像素灰度值是否超过阈值,将像素分为两类:一类属于背景,一类属于目标。
阈值的选择对于最终的图像分割结果至关重要。
通过选择适当的阈值,我们可以从图像中分割出想要的目标或者特定区域,为后续的图像处理任务提供良好的基础。
二、MATLAB中的阈值处理函数在MATLAB中,有多种用于阈值处理的函数可供使用。
其中,最常用的是`imbinarize`函数。
该函数的基本语法如下:BW = imbinarize(I, level)其中,`I`表示输入的灰度图像,`level`表示阈值。
该函数将返回一个二值图像`BW`,其中超过阈值的像素值设置为1,否则设置为0。
除了`imbinarize`函数,MATLAB还提供了其他常用的阈值处理函数,如`graythresh`、`im2bw`等函数。
这些函数可以根据用户的需求和应用场景选择合适的阈值处理方法。
三、阈值选择方法阈值的选择是阈值处理中一个关键的问题。
合理选择阈值能够有效地分离目标和背景。
下面介绍几种常用的阈值选择方法。
1. 固定阈值法:即将阈值固定为一个预先确定的数值。
该方法简单直观,但需要根据具体问题进行调整。
根据图像的特点和经验,可以选择一个合适的阈值作为全局阈值,并将图像中超过该阈值的像素设置为目标。
2. 基于直方图的阈值法:通过分析图像的直方图,可以得到图像的灰度分布特征。
根据直方图的波峰和波谷,可以选择一个合适的阈值。
常用的方法有Otsu法、Yen法等。
3. 自适应阈值法:该方法根据图像的局部特征,进行局部阈值的选择。
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。
图像分割和形态学处理与MATLAB实现
实验图像分割和形态学处理一、实验目的1、掌握图像分割的基本方法。
2、掌握形态学处理的基本方法。
3、学会使用MATLAB编程实现上述方法。
二、实验任务(1)编程实现基于阈值的图像分割方法和边缘检测方法。
(2)编程实现膨胀、腐蚀方法。
(3)编程实现开运算和闭运算的方法。
(4)编程实现提取骨架和细化的方法。
三、实验配套的主要仪器设备及台(套)数教师示范用投影仪一台微型计算机每个学生一台四、报告要求记录每一步的实验过程。
五、实验记录5.1阈值图像分割方法1——点检测5.1.1程序clccleardata = imread('lianzipoint.jpg');w = [-1 -1 -1; -1 8 -1; -1 -1 -1]g =abs(imfilter(double(data),w));t =max(g(:));g1=(g>=t);[m n]=find(g1)figureimshow(data)hold onplot(n,m,'ro')g1=(g>=t-200);[m n]=find(g1)figureimshow(data)hold onplot(n,m,'ro')g1=(g>=t-800);[m n]=find(g1)figureimshow(data)hold onplot(n,m,'ro')5.1.2 效果分析:随着阈值的减小,所检测出的点越来越多5.2 阈值分割方法2——线检测5.2.1程序clccleardata = imread('xian.jpg');subplot(221),imshow(data);title('检测指定方向线的原始图像');w = [2 -1 -1; -1 2 -1; -1 -1 2];g =abs(imfilter(double(data),w));subplot(222),imshow(g,[])title('使用-45度检测器处理后的图像');gtop = g(1:40,1:40);gtop = pixeldup(gtop,4);%piceldup函数是将图片放大相应倍数subplot(223),imshow(gtop,[])title('-45度检测后左上角放大图');gbot = g(end-40:end,end-40:end);gbot = pixeldup(gbot,4);subplot(224),imshow(gbot,[])title('-45度检测后右下角后放大图');5.2.2 处理效果分析:-45度方向上的直线,经过处理后效果明显,其他方向上的线比较模糊。
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。
基于MATLAB的图像分割的技术研究
3 基 于特 定理 论的 分割方 法
脉 冲耦合神 经网络 (P N C N)被引 入到 图像 分割 中 , 它 是一种不 同 于传 统 人 工 神 经 网络 的新 型 神 经 网 络 , 由 是 Eko ch m为解 释在猫的大脑视觉皮层 中实验所观察到 的与特 征有关的神经元 同步行 为现象而提出的 j 。 PN C N的单个神 经元 由树 突 、 非线 性 连接 调制 、 冲产 脉 生三部分构成 , 如图 1 示。 所
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1 基 于 阈值 的 图像 分 割
灰度阅值分割法是一种最常用 的并行 区域技术 , 它是 图 像分 割中应用数量最 多的一类 … 。阈值分割 方法 实际上 是 输入 图像,到输出 图像 g的如下变换 :
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割 , 介 绍 了一 种 基 于特 定 理 论一 并
关键 词 : M
像 仿 真 , 分 析 了仿 真 效 率 与效 果 。 最后 提 出 了多 种 分 割 方 法整 合 的观 点 。 并
A B; 图像 分 割 ;脉 冲 耦 合 神 经 网 络
中 图分 类 号 : 9 1
文献标识码 : A
个环境 中, 用起来非常方便 。同时 , A L B具有很强的 M TA
开放性和适应性 , 在保持 内核不变 的情况 下 , T A MA L B推 出 了适 合不 同学科 的工具箱 , 图像处理工具箱 , 如 小波分析工 具箱 、 号 处理工具 箱 、 信 神经 网络工具箱 等 ,极大地 方便 了 不 同 学 科 的 研 究 工 作 J 。
划分的 区域外再选取 一种 子点 , 同样过 程生成 新 的 区域 ; 按 最终将图像分割成若干个 目标 区域。
基于MATLAB的图像处理及跟踪算法概要
摘要摘要视频图像处理技术广泛用于工业、安全、医疗、管理等领域。
运动目标的检测和跟踪是图像处理技术在视频序列图像处理方面的一个重要应用,在航天、交通、机器人视觉、视频监控、公共场所客流数据监测等场合发挥着重要作用。
本文介绍了一种基于MATLAB的简易的从视频播放的帧图像中找出目标图像,并进行视频跟踪的实现方法。
通过对图像进行阈值处理(图像分割),再对分割后的图像求取形心,以对目标图像进行定位,并最后找到各幅帧图像的目标位置的方法,从而实现对100帧视频图像的实时跟踪。
关键词:目标检测;阈值处理;视频序列目标跟踪;形心估计ABSTRACTABSTRACTVideo image processing technology is widely used in industrial, security, health care, management and other fields. Motion target detection and tracking is image processing technology in video sequence is an important application in image processing, in the aerospace, transportation, robot vision, video surveillance, public traffic data monitoring plays an important role.This paper introduces a simple MATLAB to find the target image from the video image frame based, and realization method of video tracking.Through the threshold of image processing (image segmentation), then the after image segmentation to obtain the centroid, to locate the target image, and finally found the method of each frame image of the target position, so as to realize the real-time tracking of the 100 frame of video images.Key words: target detection; threshold; video object tracking; centroid estimation目录目录第1章引言 (1)1.1 选题背景 (1)1.2 课题研究目的及意义 (2)1.3 课题研究思路 (3)第2章数字图像处理简介 (4)2.1 图像数字化过程 (4)2.2 数字图像处理的基本内容 (6)2.2.1 基本概念 (6)2.2.2 数字图像处理的主要内容 (6)2.3 数字图像处理的特点和应用 (8)2.3.1 数字图像处理的特点 (8)2.3.2 数字图像处理的应用 (8)2.4 数字图像类型 (9)2.5 主要图像文件格式 (11)第3章MATLAB仿真软件的简介 (13)3.1 MATLAB的历史背景 (13)3.2 MATLAB简介 (14)3.3 MATLAB的特点 (15)3.4 MATLAB在数字图像中的应用 (16)第4章图形用户界面 (18)4.1 图形用户界面简介 (18)4.2 MATLAB 常用图像操作 (18)4.3 GUI的创建 (20)4.4 GUI的应用 (22)4.4.1 脚本与函数 (22)4.4.2 递归函数调用 (23)4.4.3 调试GUI M文件 (23)第5章基于MATLAB的图像跟踪算法 (24)5.1 100帧视频图像的读取 (24)5.2 图像的阈值处理(图像分割) (24)5.2.1 阈值的确定 (25)5.2.2 图像的阈值分割 (26)5.3 形心(距心)的求取 (28)5.4 设置跟踪波门 (29)第6章总结与展望 (34)6.1 总结 (34)6.2 展望 (34)参考文献 (36)致谢 ................................................................................................ 错误!未定义书签。
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。
数字图像灰度阈值的图像分割技术matlab要点
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。
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。
基于Matlab的医学影像图像处理设计
基于Matlab的医学影像图像处理设计Matlab是一种非常强大的计算机软件,它具有广泛的应用领域,尤其在医学影像图像处理领域中,Matlab是最常用的软件之一。
在医学影像图像处理中,Matlab可以用于图像处理、图像分割、建模和可视化等方面。
在本文中,我们将介绍如何使用Matlab进行医学影像图像处理。
首先,我们需要导入医学影像图像数据。
可以使用Matlab中的图像处理工具箱来导入和处理这些数据。
使用imread函数可以读取图像文件,然后使用imshow函数可以显示图像。
接下来,我们需要对医学影像进行预处理。
预处理的主要目的是去除噪声、增强信号和提高图像质量。
在Matlab中,可以使用滤波器来去除噪声。
常用的滤波器包括高斯滤波器、中值滤波器和均值滤波器等。
通过对图像应用这些滤波器,可以有效地去除噪声和提高图像的质量。
接着,我们需要对医学影像进行分割。
分割的目的是将图像分为不同的区域,以便进行后续的分析和处理。
在Matlab中,可以使用阈值分割、区域生长和边缘检测等方法来进行图像分割。
其中,阈值分割是最简单的方法,它可以根据某个阈值将图像分为两类。
区域生长是一种基于像素之间相似性的方法,可以将相似的像素聚类在一起。
边缘检测可以检测出图像中物体的轮廓和边缘,因此是医学图像处理中常用的方法之一。
最后,我们需要对分割后的医学影像进行可视化和分析。
在Matlab中,可以使用各种绘图函数来对医学影像进行可视化和分析。
常用的绘图函数包括imshow、plot、surf、contour和mesh等。
使用这些绘图函数可以将医学影像以不同的形式展示出来,从而更好地理解和分析医学影像。
综上所述,Matlab是一种非常实用的医学影像图像处理软件。
通过Matlab,可以完成医学影像的读取、预处理、分割、建模和可视化等任务,在医学影像诊断和研究中发挥着非常重要的作用。
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。
matlab 自适应阈值函数
matlab 自适应阈值函数
Matlab中的自适应阈值函数通常用于图像处理,用于将图像分
割成目标和背景。
一种常用的自适应阈值函数是`imbinarize`函数,它可以根据局部像素的灰度值动态地确定阈值,从而实现自适应阈
值分割。
`imbinarize`函数可接受多种参数,其中最常用的是输入图像
和阈值。
例如,可以使用以下语法调用该函数:
bw = imbinarize(I, 'adaptive', 'Sensitivity', 0.5);
在这个例子中,`I`是输入图像,`'adaptive'`表示使用自适应
阈值方法,`'Sensitivity'`参数用于调整阈值的敏感度,`0.5`是
敏感度的值。
函数将返回一个二值图像`bw`,其中包含根据自适应
阈值分割后的目标和背景。
除了`imbinarize`函数外,Matlab还提供了其他一些用于自适
应阈值分割的函数,例如`adapthisteq`和`localthresh`等。
这些
函数可以根据具体的需求和图像特性选择合适的自适应阈值方法。
需要注意的是,自适应阈值函数的性能受到图像质量、噪声、光照条件等因素的影响,因此在使用时需要仔细调整参数以获得最佳的分割效果。
同时,还可以结合其他图像处理技术,如滤波、边缘检测等,以进一步提高分割的准确性和稳定性。
总之,Matlab中的自适应阈值函数是图像处理中常用的工具,能够有效地实现图像的自适应阈值分割,提取出目标和背景,为后续的图像分析和处理提供了重要的基础。
Matlab 图像处理基本全局阈值处理
done=abs(T-Tnext)<0.5; %0.5是自己指定的参数
T=Tnext;
end
%以下程序就是根据上面确定的阈值进行图像二值分割
J=I;
K=find(J>=T);
J(K)=255;
% I=double(I);
%T 建议初始化为图像中最大强度值和最小亮度值的平均值
% T=0.5*(double(min(I(:)))+double(max(I(:))));
% T=mean(I(:));
T=0;%阈值初始化值
T0=0.5; %预定偏差大小
done=false;num=0;%迭代次数
I=imread('cameraman.tif');%读入原始图像
T=0.5*(double(min(I(:)))+double(max(I(:))));%设置初始阈值为最大灰度和最小灰度值和的一半
done=false;
while ~done
g=I>=T;%分成两组像素,灰度值大于或者等于T的和灰度值小于T的
g=f>T;
Tnext=0.5*(mean(f(g))+mean(f(~g)));
done=abs(T-Tnext)<0.5;
T=Tnext;
end
g=im2bw(f,T/255);
subplot(121);
while ~done
g=I>=T;
%由于g或者~g有可能为空,因此必须分情况处理
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。
基于matlab的数字图像分割技术研究及实现
摘要本文通过对图像分割技术的深入研究,对图像分割的研究现状和国内外研究动态进行了跟踪,针对目前常用的图像分割技术如:阈值分割方法,边缘检测方法,边界法和区域法等作了总结。
在matlab环境下用这些方法对一些具有不同特点的图像进行分割处理,并取得了比较满意的效果,为图像处理的进一步进行奠定了基础。
最后对图像分割技术的研究前景和应用前景作了展望和预见。
关键词:图像分割,直方图,matlab实现IAbstractThe images are passed to the in-depth technical study on the status of research and images are dynamic and a tracking study, with the present images are commonly used technologies such as : thresholds are methods of detection methods, such as border law and regional law summarized.In matlab environment using some of these methods have different characteristics to the images are processed and made more satisfactory results for the image processing laid the foundation for the further.Finally on the images are the prospects for technology research and application prospects of a vision and foresight.Key words: Imagery processing, image Partition, histogram, Mat lab realizationII目录第1章绪论 (1)1.1数字图像处理技术简介 (1)1.2数字图像处理的应用 (2)1.3数字图像处理的优点 (4)1.4数字图像处理方法 (5)1.4.1空域法 (5)1.4.2变换域法 (6)第二章数字图像处理基础 (7)2.1 数字图像处理的主要研究内容 (7)2.1.1图像变换 (7)2.1.3图像增强和复原 (8)2.1.4图像分割 (8)2.1.5.图像描述 (8)2.1.6图像分类(识别) (8)2.2相关概念介绍 (9)2.2.1图像的表示方法 (9)2.2.2图像的数字化 (10)2.2.3灰度 (10)2.2.4灰度图像 (10)2.2.5像素(Pixel) (10)2.2.6图像二值化 (11)2.2.7图像增强 (11)2.2.8直方图 (11)2.2.8.1直方图的基本概念 (11)2.2.8.2直方图的性质 (12)第三章图像分割 (13)3.1 图像分割的研究现状 (13)3.2图像分割在图象处理中的位置 (13)3.3 图像分割的定义 (14)3.4传统图像阈值分割法 (15)III第四章 MATLAB简介 (16)4.1 MATLAB的主要功能 (19)4.2 MATLAB的技术特点 (21)4.3MATLAB的基本知识 (22)4.3.1、基本运算 (22)4.3.2、常用函数: (23)4.3.3MATLAB常用的三角函数 (23)4.3.4适用于向量的常用函数有: (23)4.3.5重复命令 (24)4.3.6逻辑命令 (26)4.3.7基本xy平面绘图命令 (26)第五章基于matlab的算法实现及仿真 (31)5.1基于阈值的分割方法 (31)5.2边缘检测法 (33)5.3边界法 (35)5.4区域法 (38)5.5其他特殊方法 (41)结论 (46)参考文献 (47)致谢 ··········································································································错误!未定义书签。
双阈值处理matlab
双阈值处理matlab
双阈值处理是一种图像处理技术,通常用于图像分割和边缘检测。
在MATLAB中,双阈值处理可以通过以下步骤来实现:
1. 读取图像,首先,使用imread函数读取要处理的图像,将其存储为一个矩阵。
2. 灰度化,如果图像不是灰度图像,可以使用rgb2gray函数将其转换为灰度图像。
3. 双阈值处理,双阈值处理的关键是设置两个阈值,将图像的像素分为三个部分,低于第一个阈值的像素,介于两个阈值之间的像素,和高于第二个阈值的像素。
可以使用im2bw函数将图像转换为二值图像,通过指定两个阈值来实现双阈值处理。
4. 边缘检测,双阈值处理通常用于边缘检测,可以使用边缘检测算法(如Sobel、Prewitt或Canny算子)对二值图像进行边缘检测。
5. 可视化处理结果,最后,可以使用imshow函数显示原始图
像和处理后的图像,以便观察双阈值处理的效果。
需要注意的是,双阈值处理的效果取决于所选择的阈值和边缘
检测算法,通常需要根据具体的图像特点进行调整。
在实际应用中,还可以结合其他图像处理技术来进一步优化处理效果,如滤波、形
态学操作等。
总的来说,双阈值处理是一种常用的图像处理技术,在MATLAB
中可以通过简单的函数和算法实现,对于图像分割和边缘检测具有
一定的应用前景。
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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){,(
方法原理:
双峰法是一种简单的阈值分割方法。
双峰法先将原图转为灰度图,然后将灰度图转为灰度直方图,灰度直方图就是灰度级的像素数n i 与灰度i 的二维关系,它反映了一幅图像上灰度分布的统计特性,在MATLAB 中使用函数imhist 来实现。
如果得到的灰度直方图呈现明显的双峰状,则选取双峰之间的谷底所对应的灰度级作为阈值分割。
方法二:迭代法
方法原理:
开始时候选择一个阈值作为初始估计值,然后按着某种策略不断得改进这个估计值,直到满足给定的准则为止。
(1) 求出图像最大灰度值Max 和最小灰度值Min ,初始阈值估计值
T 0.=(Max+Min)*0.5.
(2) 用T 0将图像分割为目标和前景。
图像分成两组像素:Z 1由所有灰度值大
于或等于T 0的像素组成,而Z 0由所有灰度值小于T 0的像素组成。
(3) 分别求出两者区域中的所有像素计算平均灰度值a 1和a 2。
(4) 计算新的阈值T1=(a 1+a 2)*0.5.
如果|T i+1-T i |<0.5,则退出循环,T i+1即为所求阈值;否则,将T i+1复制给T i ,重复
(2)~(5)。
方法三:OTSU 法
方法原理
OTUS 又称:最大类间法,该算法是在使类间方差最大的自动确定阈值的方法,是在判决分析最小二乘法原理的基础上推到得出的,其算法比较简单,是一种方便可行的阈值选取方法。
设原始灰度图像灰度级范围为[0,L],灰度级为i 的像素点数为n i ,则图像的全部像素数为:
n n n L o N 11......-+++=
110=∑-=L i i P
把图像中的像素按灰度值用阈值t 分成两类C 0和C 1,由灰度值在[0,t]之间的像素组成,由灰度值在[t+1,L-1]之间的像素组成,对于灰度分布概率,整幅图的均值为
u t ∑-==1
0L i i P i 因此,C 0和C 1的均值为:
()()()()t w t t w T t i i o i o i w ip
w ip --====∑∑+==1t 1-L 111t
0μμ
μμμ 其中 ())(1)()(1
11100t w t w L t i i r t i i r o p C P w p C P w -======∑∑-+==
上面三式可得
u t= w 0u 0+ w 1u 1
类间方差定义为:
))()(σ1(0021021202
μμμμμμo T T w w w w B ---=+=
让t 在[0,L-1]范围一次取值,使类间方差最大的他值即为OUTS 法的最佳阈值。
MATLAB 工具箱提供的graythresh 函数求取阈值。
算法:
1、双峰法图像阈值分割matlab code :
I=imread('cat.jpeg');
I=rgb2gray(I);
imhist(I)
直方图:
说明:根据双峰法原理,观察到灰度图像直方图呈现明显的双峰状,则选取双峰之间的谷底所对应的灰度级作为阈值分割。
如上图,选取230作为分割点。
I=imread('cat.jpeg');
I=rgb2gray(I);
figure
subplot(1,2,1)
imshow(I);
[width,height]=size(I);
title('原图')
for i=1:width
for j=1:height
if(I(i,j)<230)
RC(i,j)=0;
else
RC(i,j)=1;
end
end
end
subplot(1,2,2)
imshow(RC)
title('双峰法图像阈值分割处理效果图')
此图为C=230
此图为C=150
此图为C=30
由此可得,阈值的选取在双峰法里十分的重要。
2、迭代法实行阈值分割的matlab code:
I=imread('cat.jpeg');
I=rgb2gray(I);
figure
subplot(1,2,1)
imshow(I);
title('原图');
I=double(I);
T=(min(I(:))+max(I(:)))/2;
done=false;
i=0;
while ~done
r1=find(I<=T);
r2=find(I>T);
Tnew=(mean(I(r1))+mean(I(r2)))/2;
done=abs(Tnew-T)<1;
T=Tnew;
i=i+1;
end
I(r1)=0;
I(r2)=1;
subplot(1,2,2)
imshow(I);
title('迭代后效果图);
通过迭代法求阈值后进行的分割:
3、OTSU算法进行图像阈值分割的matlab code: I=imread('cat.jpeg');
I=rgb2gray(I);
figure
subplot(1,2,1)
imshow(I);
title('原图')
[width,height]=size(I);
level=graythresh(I);
BW=im2bw(I,level);
subplot(1,2,2)
imshow(BW);
title('otsu算法阈值分割效果图');
(二)三者的比较研究
由结果可知:迭代法和OTSU法的作用效果相似,设计原理相对于双峰来说要复杂点,但是分割效果比双峰法好些,但是对于有噪音的图片进行分割,OUST 法和迭代法相对双峰法的处理效果要差些。
I=imread('pink.jpg');
I=rgb2gray(I);
figure
subplot(1,2,1)
imshow(I);
title('原图');
I=imnoise(I,'salt & pepper',0.08);
subplot(1,2,2)
imshow(I);
title('加椒盐噪声');
三种算法同时进行图像阈值分割结果:
小结:经研究可知迭代法和OTSU法的作用效果相似,都属于自动阈值选择法,设计原理相对于双峰来说要复杂点,并且对有噪音的图片处理不是很好,而且迭代对于图像的细微处或者浅色的线条还没有很好的处分度。
双峰法虽简单,但应用范围小,对于那些峰值不太明显或者目标背景交界处两边像素在灰度值上有差别不是很明显的图像,用双峰法来处理效果就不是很明显了。
相对而言,这三种方法中,OTSU法是一种比较通用的方法。
参考文献:
王桥编著数字图像处理科学出版社
杨杰编著数字图像处理及MATLAB实现电子工业出版社
冈萨雷斯编著数字图像处理第二版中文版电子工业出版社
张德丰编著数字图像处理(MATLAB版)人民邮电出版社。