通信12-2 实验六 图像分割
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___＿＿_____＿____电气与信息学院与谐勤奋求就是创新一．实验目得1.理解图像分割得基本概念;2.理解图像边缘提取得基本概念；3.掌握进行边缘提取得基本方法；4.掌握用阈值法进行图像分割得基本方法.二。
实验内容1.分别用Roｂerｔs，Ｓobel与拉普拉斯高斯算子对图像进行边缘检测。
比较三种算子处理得不同之处；2.设计一个检测图1中边缘得程序，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、图1 图２三．实验具体实现1.分别用Robｅrts,Ｓobel与拉普拉斯高斯算子对图像进行边缘检测。
比较三种算子处理得不同之处；I=ｉｍreａｄ(’ｍｒi、ｔｉｆ');imshｏw（Ｉ)BW1=edgｅ（I，’ｒoｂerｔs’）;ｆigure ，ｉｍshow（BＷ1）,titlｅ(’用Robeｒｔs算子’)ＢW2=edgｅ(Ｉ，’sｏbel’);ｆigure,imshoｗ（BW2），ｔitle（’用Sｏbｅl算子 ')BW３＝ｅdge(I，’log’);figure，iｍshｏw（BW３)，titlｅ(’用拉普拉斯高斯算子’）比较提取边缘得效果可以瞧出,sｏbｅr算子就是一种微分算子,对边缘得定位较精确,但就是会漏去一些边缘细节.而Ｌaplaｃｉan—Gaussiaｎ算子就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，边缘得细节比较丰富。
通过比较可以瞧出Ｌａplaciaｎ-Gauｓsｉan算子比sobeｒ算子边缘更完整，效果更好。
2.设计一个检测图1中边缘得程序，要求结果类似图2，并附原理说明.i=ｉmread（＇m８3、ｔif’）;subplｏｔ（１，2,1）；ｉmｈｉst（i）;ｔitle（'原始图像直方图'）;thread＝1３０/２5５；subplot（1，２，2);ｉ3=ｉｍ2bｗ(i，thrｅaｄ）；imsｈow（i3)；titlｅ('分割结果’);3.任选一种阈值法进行图像分割、i=iｍread（'tｒｅes、tif’）;subploｔ（１,2,1）；imｈist（i)；ｔitle（＇原始图像直方图’)；threａd=10０/２5５；sｕｂploｔ（１，2,2）;i3=iｍ2bｗ(i,thread）;imｓhow（i３）;titlｅ('分割结果’)1、分别用Robｅrts，Sobel与拉普拉斯高斯算子对图像进行边缘检测。
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。
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；
图像分割实验报告
图像分割实验报告一、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：1. 计算初始化阈值g0=(g max+g min)；22. 根据g0，将图像分为两部分，分别计算灰度值期望，取其平均值为g1；3. 如此反复迭代，当|g n-g n−1|足够小时，停止迭代，取T=g n即为最终阈值。
（二）OTSU图像分割（最大类间方差法）是一种自适应的阈值确定的方法，是按图像的灰度特性,将图像分成背景和目标两部分。
背景和目标之间的类间方差越大,说明构成图像的两部分的差别越大, 当部分目标错分为背景或部分背景错分为目标都会导致两部分差别变小。
因此,使类间方差最大的分割意味着错分概率最小。
以最佳门限将图像灰度直方图分割成两部分，使两部分类间方差取最大值，即分离性最大。
OTSU阈值选取过程可描述如下：1.记T为目标与背景的分割阈值，目标点数占图像比例为w1，平均灰度为u1；背景点数占图像比例为w2，平均灰度为u1；2.图像的总平均灰度为：u=w1*u1+w2*u2；3.目标和背景图象的方差：g=w1*(u1-u)*(u1-u)+w1*(u2-u)*(u2-u)=w1*w2*(u1-u2)*(u1-u2)；4.当方差g最大时，可以认为此时前景和背景差异最大，此时的灰度T是最佳阈值。
二、实验内容1. 利用C++编程实现迭代阈值图像分割算法；2. 利用C++编程实现OTSU动态阈值图像分割算法。
图像分割技术的使用教程与案例分析
图像分割技术的使用教程与案例分析图像分割是计算机视觉领域的重要研究方向，它指的是将图像分成若干个具有相似特征的区域。
图像分割广泛应用于医学图像分析、目标检测、无人驾驶等领域。
本文将详细介绍图像分割技术的使用教程，并分享一些经典案例分析。
一、图像分割的基础原理图像分割的目标是将图像中的每个像素分配到对应的区域，使得同一区域内的像素具有相似的特征。
常用的图像分割方法包括基于阈值、边缘检测、区域生长、聚类等。
1. 基于阈值的分割方法：这是最简单且常用的分割方法，通过设定阈值，将图像中灰度值高于或低于阈值的像素分为不同的区域。
可以根据应用场景的需求来选择适当的阈值。
2. 边缘检测：边缘检测可以提取图像中的边界信息，然后根据边界信息将图像分割成不同的区域。
常用的边缘检测算法包括Sobel、Canny等。
3. 区域生长：区域生长是根据像素的相似性原则进行的，从种子像素开始，将与之相邻且相似的像素归为同一区域，逐步扩展分割区域。
区域生长的效果受到种子的选择、相似性准则的设定等因素的影响。
4. 聚类：聚类方法将图像像素聚合成若干个具有相似特征的集群，进而实现对图像的分割。
常用的聚类方法有K-means、Mean-shift等。
二、图像分割工具的使用教程在实际应用中，图像分割常常借助计算机软件或工具进行。
以下是两个常用的图像分割工具的使用教程。
1. OpenCVOpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。
下面是使用OpenCV进行图像分割的简单示例：（1）导入必要的库：```pythonimport cv2import numpy as np```（2）读取图像：```pythonimage = cv2.imread('image.jpg')```（3）将图像转换成灰度图像：```pythongray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)```（4）使用阈值方法进行分割，以获得二值图像：```pythonret, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)```（5）显示分割结果：```pythoncv2.imshow('Segmentation', binary)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()```2. MATLABMATLAB是一种常用的科学计算工具，也提供了丰富的图像处理与分析函数。
实验六 图像分割
信息工程学院实验报告课程名称：数字图像处理 实验项目名称:实验六 图像分割 实验时间：2０16、１2、16班级: 姓名： 学号：一、实验目得1、 使用Ｍat Ｌa ｂ 软件进行图像得分割。
使学生通过实验体会一些主要得分割算子对图像处理得效果，以及各种因素对分割效果得影响。
２、 要求学生能够自行评价各主要算子在无噪声条件下与噪声条件下得分割性能。
能够掌握分割条件(阈值等)得选择。
完成规定图像得处理并要求正确评价处理结果，能够从理论上作出合理得解释。
二、实验内容与步骤1、边缘检测(１）使用Roberts 算子得图像分割实验调入并显示图像r ｏｏｍ、tif 图像；使用Ro ｂerts 算子对图像进行边缘检测处理； Ｒo ｂer ｔs 算子为一对模板:（a)45０方向模板 (b)１350方向模板图 1 mat ｌab ２0１０得Ro ｂerts 算子模板相应得矩阵为:ｒh = ［０ １;—1 ０］； rv = [1 ０;0 -１］；这里得rh 为45度Ｒob ｅrts 算子，ｒv 为１35度Robert ｓ 算子。
分别显示处理后得4５度方向与1３5方向得边界检测结果；用“欧几里德距离”与“街区距离”方式计算梯度得模,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：先做检测结果得直方图,参考直方图中灰度得分布尝试确定阈值；应反复调节阈值得大小，直至二值化得效果最为满意为止。
(2)使用Ｐrewitt 算子得图像分割实验（a）水平模型（ｂ）垂直模板图2、Pｒewiｔt算子模板使用Ｐrewitt 算子进行内容(1）中得全部步骤。
（3）使用Ｓoｂel 算子得图像分割实验使用Sobeｌ算子进行内容（１)中得全部步骤。
(a）水平模型（b）垂直模板图3、Sobｅl算子模板（４)使用LoG （拉普拉斯-高斯)算子得图像分割实验使用LoG （拉普拉斯—高斯）算子进行内容（1）中得全部步骤。
提示1：处理后可以直接显示处理结果,无须另外计算梯度得模。
数字图像处理_实验报告书(六)分割
figureimshow(a)figuresubplot(2,2,1) imshow(bw1) xlabel('soble') subplot(2,2,2) imshow(bw2) xlabel('prewitt') subplot(2,2,3) imshow(bw3) xlabel('roberts') subplot(2,2,4) imshow(bw4) xlabel('log')截图：（2）编写MATLAB程序，用Hough变换对图像进行直线检测。
如例8.5所示。
程序：I=imread('Peppers.bmp');rotI=imrotate(I,33,'crop')BW=edge(rotI,'log')[H,T,R]=hough(BW)P=houghpeaks(H,5,'threshold',ceil(0.3*max(H(:))));x=T(P(:,2)); y=R(P(:,1));lines=houghlines(BW,T,R,P,'FillGap',5,'MinLength',7);figure,imshow(rotI),hold onmax_len=0;for k=1:length(lines)xy=[lines(k).point1;lines(k).point2];plot(xy(:,1),xy(:,2),'LineWidth',2,'Color','green');plot(xy(1,1),xy(1,2),'x','LineWidth',2,'Color','yellow');plot(xy(2,1),xy(2,2),'x','LineWidth',2,'Color','red');end截图：（3）编写MATLAB程序，对一幅图像进行基于形态学的边缘检测。
使用计算机视觉技术进行图像分割的步骤详解
使用计算机视觉技术进行图像分割的步骤详解图像分割是计算机视觉领域的一项重要任务，它的主要目标是将图像中的像素划分为具有相似特征的区域。
图像分割技术在许多应用中都起到关键作用，比如医学影像分析、自动驾驶、目标检测和图像编辑等。
本文将详细介绍使用计算机视觉技术进行图像分割的步骤。
1. 图像预处理图像预处理是图像分割的第一步，目的是减少图像中的噪声和增强图像的特征。
常见的图像预处理方法包括灰度化、图像平滑、边缘增强和直方图均衡化等。
灰度化将彩色图像转换为灰度图像，简化了后续的处理步骤。
图像平滑使用滤波器对图像进行模糊处理，以减少图像中的噪声。
边缘增强通过检测图像的边缘部分来突出图像的特征。
直方图均衡化通过调整图像的灰度级分布来增加图像的对比度。
2. 特征提取特征提取是图像分割的关键一步，它的目标是从图像中提取具有区分性的特征。
常见的特征包括颜色、纹理、形状和边缘等。
对于颜色特征，可以使用颜色直方图、颜色矩和颜色梯度等进行描述。
纹理特征可以通过灰度共生矩阵、小波变换和局部二值模式等方法进行提取。
形状特征可以通过边界提取和轮廓描述子等方法进行提取。
边缘特征可以通过Canny边缘检测算法进行提取。
3. 分割算法选择选择合适的分割算法对图像分割的结果具有重要影响。
常见的分割算法包括阈值分割、区域生长、边缘检测和基于图论的分割等。
阈值分割是一种简单而常用的分割方法，它通过设置一个阈值将图像中的像素分为不同的区域。
区域生长算法从一个或多个种子像素出发，逐渐将具有相似特征的像素加入到同一区域。
边缘检测算法通过检测图像的边缘来进行分割。
基于图论的分割算法利用图论中的最小割/最大流算法来进行分割。
4. 分割结果后处理分割结果往往还需要经过一些后处理步骤来进一步提升分割的效果。
常见的后处理方法包括去噪、形态学操作和区域合并等。
去噪通过滤波器对图像进行平滑处理，以减少分割结果中的噪声点。
形态学操作利用膨胀和腐蚀等运算来调整图像的形状和尺寸。
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。
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。
实验六指导书 图像分割
实验六图像分割一、实验目的利用光谱特征进行遥感图像的分割和分割后处理。
二、实验内容1、利用直方图进行图像分割2、提取指定颜色的对象3、去除图片的背景噪声4、提取厦门市TM遥感影像中的水体信息5、提取线性地物信息6、图像形态学基本方法三、实验条件电脑、ENVI软件。
厦门市TM遥感影像、实验数据四、实验步骤1.利用直方图进行图像分割图像：地物与直方图DSCF0153.JPG打开图像，并显示图像的直方图在直方图窗口，移动RGB拉伸的最小值分别为150，160，150，并分别应用，查看拉伸后的图像。
使用下面的表达式去除天空，其中，b1，b2，b3对应图像的R，G，B通道，b4对应原始图像。
b4*(1-b1 lt 150)* (b2 lt 160) * (b3 lt 150)2.彩色图像的分割（1）提取图像中的兰花关闭所有打开的窗口和文件图像：兰花.jpg要求：将兰花从图像分割出来主要操作：利用直方图，查看当前像素值工具比较兰花在各个通道上的灰度值的差异，确定兰花与周围物体最大的通道或通道的组合。
提示：兰花是蓝色的。
表达式：（b1 gt b2)* (b1 gt b3)，其中b1是蓝通道，b2，b3对应绿和红通道。
（2）去除背景噪声，提取图像中的娃娃关闭所有打开的窗口和文件图像：娃娃.jpg选择“波段“作为直方图数据来源，进行图像拉伸。
思考以下问题①直方图有什么特征？②任意对RGB波段进行拉伸，图像发生了什么变化？③按照如下设置进行图像拉伸，R：154~184,G:8~100,B:0~160,图像发生了什么变化？④如何去除背景中的噪声？步骤：使用float（b1）/ float（b2）对通道R和G进行代数运算，产生图像m1；对于m1图像，使用b1 gt 0.98进行代数运算，产生图像m2；使用原始图像的RGB作为b1（在变量与波段匹配的对话框中，点击按钮Map Variable to input file），使用m2作为b2，进行代数运算b1*b2，产生新的图像m3，按照R，G，B顺序合成显示。
通信原理实验6
实验六PCM编译码及A/μ律转换实验一、实验目的1、掌握脉冲编码调制与解调的原理。
2、掌握脉冲编码调制与解调系统的动态范围和频率特性的定义及测量方法。
3、了解脉冲编码调制信号的频谱特性。
4、熟悉了解W681512。
二、实验器材1、主控&信号源模块、1号、3号模块各一块2、双踪示波器一台3、连接线若干三、实验原理1、实验原理框图图2-1 1号模块W681512芯片的PCM编译码实验图2-2 3号模块的PCM编译码实验图2-3 A/μ律编码转换实验2、实验框图说明图2-1中描述的是信号源经过芯片W681512经行PCM编码和译码处理。
W681512的芯片工作主时钟为2048KHz，根据芯片功能可选择不同编码时钟进行编译码。
在本实验的项目一中以编码时钟取64K为基础进行芯片的幅频特性测试实验。
图2-2中描述的是采用软件方式实现PCM编译码，并展示中间变换的过程。
PCM编码过程是将音乐信号或正弦波信号，经过抗混叠滤波（其作用是滤波3.4kHz以外的频率，防止A/D转换时出现混叠的现象）。
抗混滤波后的信号经A/D转换，然后做PCM编码，之后由于G.711协议规定A律的奇数位取反，μ律的所有位都取反。
因此，PCM 编码后的数据需要经G.711协议的变换输出。
PCM译码过程是PCM编码逆向的过程，不再赘述。
A/μ律编码转换实验中，如实验框图2-3所示，当菜单选择为A律转μ律实验时，使用3号模块做A律编码，A律编码经A转μ律转换之后，再送至1号模块进行μ律译码。
同理，当菜单选择为μ律转A律实验时，则使用3号模块做μ律编码，经μ转A律变换后，再送入1号模块进行A律译码。
四、实验步骤实验项目一测试W681512的幅频特性概述：该项目是通过改变输入信号频率，观测信号经W681512编译码后的输出幅频特性，了解芯片W681512的相关性能。
1、关电，按表格所示进行连线。
步)模块1：TH8(PCM编码输出)模块1：TH7(PCM译码输入)接入译码输入信号2、开电，设置主控菜单，选择【主菜单】→【通信原理】→【PCM编码】→【1号模块】→【第一路PCM 编译码方式】→【A律PCM编译码】。
图像分割技术的使用方法
图像分割技术的使用方法图像分割技术是一种将图像分割成不同区域或对象的算法和方法，它在计算机视觉和图像处理领域中广泛应用。
通过使用图像分割技术，我们可以实现许多有趣的应用，例如目标检测、图像分析、医学图像处理等。
本文将介绍一些常见的图像分割技术及其使用方法。
一、阈值分割法阈值分割法是最简单、最常用的图像分割方法之一。
它基于图像中像素值的灰度级别，将像素分为具有不同特征的两个或多个类别。
阈值分割法的基本原理是选取一个适当的阈值，将图像中的像素值与阈值进行比较，将像素分为两个不同的类别。
常见的阈值分割方法有全局阈值法、局部阈值法和自适应阈值法。
在实际使用中，我们可以根据图像的特点选择适合的阈值分割方法来实现图像分割。
二、边缘检测和分割法边缘检测和分割是一种基于图像亮度变化的分割方法。
边缘是图像中灰度级别有明显变化的地方，通过检测图像中的边缘，可以实现对图像的分割。
常见的边缘检测和分割方法有Sobel算子、Canny算子和Laplacian算子等。
这些算子可以提取出图像中的边缘信息，并实现对图像的分割。
在实际应用中，我们可以根据需要选择适合的边缘检测和分割方法来实现对图像的分割。
三、区域生长法区域生长是一种基于像素间相似性和连接性的图像分割方法。
它通过选择一个种子点，然后通过迭代的方式将与种子点相邻且与之相似的像素合并到一个区域中，从而实现对图像的分割。
区域生长法的优点是能够保持图像中相似区域的连续性，而不会将不相干的区域合并在一起。
在实际使用中，我们可以根据图像的特点选择适合的区域生长方法来实现图像分割。
四、基于机器学习的图像分割方法近年来，随着机器学习的快速发展，基于机器学习的图像分割方法越来越受到关注。
这些方法通过使用大量标记好的图像数据进行模型训练，然后将训练好的模型应用于新的图像分割任务中。
常见的基于机器学习的图像分割方法有支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）和深度学习方法等。
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。
使用计算机视觉技术进行图像分割的详细教程
使用计算机视觉技术进行图像分割的详细教程计算机视觉技术是人工智能领域中的重要分支，它致力于使计算机能够理解和解释图像或视频数据。
图像分割是计算机视觉的一项核心任务，其目标是将图像分割成具有一定语义的不同区域。
在本文中，我们将详细介绍使用计算机视觉技术进行图像分割的步骤和方法。
1. 图像分割的定义和意义图像分割是将图像划分为多个不同区域的过程。
通过图像分割，我们可以从图像中提取出感兴趣的目标，同时去除背景干扰，为后续的图像分析和理解提供基础。
图像分割应用广泛，例如医学图像分割、自动驾驶中的障碍物检测、图像编辑和虚拟现实等。
2. 基于阈值的图像分割方法基于阈值的图像分割是最简单且常用的方法之一。
它通过设置一个阈值来将图像分割成目标和背景两部分。
在实际应用中，我们可以通过直方图分析或试验法选择适当的阈值。
当然，该方法要求图像的目标和背景明显有区别，且光照条件相对稳定。
3. 基于边缘的图像分割方法边缘是图像中像素值变化较大的区域，而边缘检测则是提取图像边缘的关键步骤。
基于边缘的图像分割方法利用边缘信息来将图像分割成不同的区域。
常见的边缘检测算法有Sobel算子、Canny算子等。
在进行边缘检测后，我们可以使用边缘连接算法将边缘连接成闭合的曲线，进而完成图像分割。
4. 基于区域的图像分割方法基于区域的图像分割方法是将图像划分为相似区域的过程。
该方法先将图像分成多个区域，然后通过合并或分割区域来得到最终的分割结果。
常见的基于区域的图像分割算法有分水岭算法、均值漂移算法等。
这些算法通常依赖于图像的颜色、纹理、边缘等特征来进行区域合并或分割。
5. 基于深度学习的图像分割方法深度学习在计算机视觉中取得了巨大成功，也在图像分割任务上取得了显著突破。
基于深度学习的图像分割方法利用卷积神经网络（CNN）来学习特征表示和像素级别的分类。
常见的基于深度学习的图像分割模型有FCN（全卷积网络）、UNet（U型网络）等。
这些模型可以对图像的每个像素进行分类，从而得到图像的分割结果。
- 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)。
实验六图像分割
通信12-2班李艺浪3120731210
一、实验目的
1熟悉MATLAB的操作和基本功能；
2理解和掌握图像分割的基本理论和算法，练习使用形态学、区域、边界和阀值的方法结合图像增强复原的相关知识点对图像进行分割处理；
二、实验内容
（1）选择“pear”图像，
a).对图像进行去噪、增强处理;
b)运用全局阀值进行二值化;
c)用膨胀腐蚀等形态学方法实现提取。
（2）选择“pear”图像，
a).对图像进行去噪、增强处理;
b)运用分水岭算法进行二值化;
c)用膨胀腐蚀等形态学方法实现提取。
三、实验结果及程序
I=imread('pears.png');
J=imnoise(I,'salt & pepper',0.06);
K=imfilter(J,fspecial('average',5));
figure(1);
subplot(3,1,1);imshow(I);
subplot(3,1,2);imshow(J,[]);
subplot(3,1,3);imshow(K,[]);
[width,height]=size(I)
T1=80;
for i=1:width
for j=1:height
if(I(i,j)<T1)
BW1(i,j)=0;
else
BW1(i,j)=1;
end
end
end
figure(2);imshow(BW1);
T2=graythresh(I)
BW2=im2bw(I,T2);
figure(3);imshow(BW2);
f=double(I);
T=(min(f(:))+max(f(:)))/2;
done=false;
i=0;
while~done
r1=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;
end
f(r1)=0;
f(r2)=1;
figure(4);imshow(f);
SE= strel('rectangle',[40 30]);
I2=imerode(I,SE);
figure(5);imshow(I2);
b)
f=imread('cameraman.tif');
figure(1);imshow(f);title('原始图像');
f_noise=double(imnoise(f,'gaussian',0.06));
figure(2);imshow(f_noise,[]);title('加噪图像');
f_mean=imfilter(f_noise,fspecial('average'),5);
figure(3);imshow(f_mean,[]);title('算术均值滤波后的图像'); K=16;H=histeq(f_noise);
figure(4);imshow(H,[]);title('均衡化后的图像');
f=double(f);
hv=fspecial('prewitt');
hh=hv.';
gv=abs(imfilter(f,hv,'replicate'));
gh=abs(imfilter(f,hh,'replicate'));
g=sqrt(gv.^2+gh.^2);
L=watershed(g);
wr=L==0;
figure(5);imshow(wr);title('分水岭');
f(wr)=255;
figure(6);imshow(uint8(f));title('分割结果');
rm=imregionalmin(g);
figure(7);imshow(rm);title('局部最小值');
se=strel('square',6);
fe=imerode(f,se);
figure(8),imshow(fe,[]),title('腐蚀后的图像');
se1=strel('square',1);
f2=imdilate(f,se1);
figure(9);imshow(f2,[]);title('膨胀后的图像');。