MATLAB数字图像处理课件
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第五篇Matlab图像处理PPT课件
3)immovie 以动画方式显示图像各帧,既将各帧图片转换为matlab动画格式;只能用索引图
像; mov=immovie(X,map)
实例:5-7.m
4)subimage subplot以子图方式在一个图像窗口中显示多幅图像,但整个图像窗口采用一个调
色板,subimage可以在各个子图中采用各自的调色板; 实例:5-8.m
3)pixval 交互显示单个像素的亮度值;显示欧几里得距离;
4)imfinfo
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5)size(I) 获得图像矩阵大小;
6)保存图像 imwrite(I,filename,fmt) imwrite(I,map,filename,fmt) I—待保存的图像矩阵;filename—图像保存路
第20页/共40页
5)zoom 缩放图像
zoom on,zoom off 打开或关闭缩放功能
zoom out
恢复图像的原始尺寸
zoom reset
以当前图像尺寸作为缩放起点
zoom xon,zoom yon 设置X或Y轴缩放功能
6)warp
纹理映射
imshow显示的图像在二维平面上,纹理映射可以把图像显示在其他类型的表 面,如柱面、球面等等;
为uint8和uint16,分别对应[0 255]、[0 65535]
2)二值图像 像素取值只能为0或1;逻辑矩阵;
B=logical(A) 非零为1;
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3)索引图像 索引图像包括调色板和图像数据两部分,是把颜色进行排列、编号,图像数据
对应为该点像素的颜色序号而非颜色本身; 调色板为m×3矩阵,每一行代表一种颜色,各元素的值介于[0,1]之间,乘以
2)im2bw
第5章 图像变换技术 MATLAB 数字图像处理课件
5.6.2 Hough变换的MATLAB实现
hough函数用于实现Hough变换。其调用格式为: (1)[H, theta, rho]=hough(BW) (2)[H, theta, rho]=hough(BW, param1,
val1, param2, val2)
【例5-15】用hough函数检测图像中的直线。
(2)B = idct2(A,m,n)或B = idct2(A,[m n]):在对图 像A进行二维离散余弦逆变换前,先将图像A补零到m×n。 如果m和n比图像A的尺寸小,则在进行变换前,将图像A进 行剪切。
【例5-9】对图像进行二维离散余弦逆变换。
(a)原始图像
(b)逆DCT变换
3.dctmtx函数 在MATLAB图像处理工具箱中提供了dctmtx函数用
于计算二维离散DCT矩阵。 其调用格式为:D = dctmtx(n)。
返回n×n的DCT变换矩阵,如果矩阵A的大小为 n×n,D*A为A矩阵每一列的DCT变换值,A*D'为A 每一列的DCT变换值的转置(当A为n×n的方阵) 。
【例5-10】计算二维离散DCT矩阵。
(a)原始图像
(b)离散DCT矩阵
5.4 离散余弦变换
5.4.1 一维离散余弦变换 5.4.2 二维离散余弦变换 5.4.3 快速离散余弦变换
5.4.4 离散余弦变换的MATLAB实现
1.dct2函数 在MATLAB图像处理工具箱中提供了dct2函数用于实现二维
离散余弦变换。该函数常用于图像压缩,最常见的便是用 于JPEG图像压缩。其调用格式为: (1)B = dct2(A):返回图像A的二维离散余弦变换值,其 大小与A相同,且各元素为离散余弦变换的系数B(k1,k2)。 (2)B = dct2(A,m,n)或B = dct2(A,[m n]):在对图像A 进行二维离散余弦变换前,先将图像A补零到m×n。如果m 和n比图像A的尺寸小,则在进行变换前,将图像A进行剪切 。
MATLAB数字图像处理课件
数字图像已经应用到各个领域,无处不在。那 么对数字图像的处理主要有以下方面: (1)图像变换:傅立叶变换,小波变换等。 (2)图像增强与复原:突出图像信息,抗干扰。 (3)图像压缩编码:简化图像利于传输等。 (4)图像分割:提取图像中的有意义的特征。 (5)图像分析:对图像中的信息进行各种分析。 (6)图像识别:提取图像中的信息进行判别。 (7)图像隐藏:对图像加入水印进行信息伪装。 ………
表示该种颜色中红、绿、蓝的比例情况,所有元素值都在[0,1]内。
数据矩阵 (图片)
像素 点
对应
双精度色图矩阵 (色彩) …… …… ……
2)灰度图像:数据矩阵中的元素值一般都在[0,1]或 [0,255]之间,灰度图像根据这些数据利用线性插值来 和色图中的颜色种类匹配。
•注意:灰度图像一般看起来是一副 黑白图像,但是色彩明暗度较二值 图像更为丰富。因为每一个像素点 的取值在[0,1]或[0,255]之间。
3)象素:是图像在计算机显示中的度量单位,可以变化,可大 可小。 4)分辨率:是用于度量图像在显示器中清晰程度的一个参数, 分辨率越高,图像越清晰。分辨率是与象素相关的,即单位长度 上的象素数就是分辨率。由此可知,分辨率越高,象素的几何尺 寸就越小。 5)图像文件的大小:指一幅图像在计算机中保存时所占用的磁 盘空间,其大小与所用的颜色模式有关。灰度图像中的每一个灰 度象素只占用一个字节(8位),RGB图像中红、绿、蓝各占用 一个字节。另外,图像文件的大小也直接与其分辨率有关,原因 是当分辨率增加时,一幅图像所包含的象素量急剧增加。 6)句柄:就是对象的代号或标志,它能使计算机方便地找到所 需要的对象并加以相应的操作。MATLAB中的句柄图形对象包 括轴、文本、菜单、控制框、图像等。
Matlab数字图像处理PPT课件
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/2、图像的点运算
三、灰度的对数变换
tclo kg s
c为尺度比例常数,s为源灰度值,t为变换后的目标灰 度值。k为常数。灰度的对数变换可以增强一幅图像 中较暗部分的细节,可用来扩展被压缩的高值图像中 的较暗像素。广泛应用于频谱图像的显示中。
Warning:log函数会对输入图像矩阵s中的每个元素进行
1边界选项symmetricreplicatecircular2尺寸选项samefull3模式选项corrconv三滤波器设计4空间域图像增强hfspecialtypeparameters合法取值功能average平均模板disk圆形领域的平均模板gaussian高斯模板laplacian拉普拉斯模板log高斯拉普拉斯模板prewittprewitt水平边缘检测算子sobelsobel水平边缘检测算子parameters为可选项是和所选定的滤波器类型type相关的配置参数如尺寸和标准差等
I=fft2(x);%快速傅里叶变换 I=fft2(x,m,n);
x为输入图像;m和n分别用于将x的第一和第二维规整到指定的长度。 当m和n均为2的整数次幂时算法的执行速度要比m和n均为素数时快。
I1=abs(I);%计算I的幅度谱 I2=angle(I);%计算I的相位谱
W(1,-1) W(1,0) W(1, 1)
f(x-1,y-1) f(x-1,y) f(x-1,y+1)
f(x,y-1) f(x,y)
f(x,y+1)
f(x+1,y-1) f(x+1,y) f(x+1,y+1)
B=imfilter(f,w,option1,option2,…);
f 为要进行滤波操作的图像。 w为滤波操作使用的模板,为一个二维数组,可自己定义。 option1……是可选项,包括: 1、边界选项(’symmetric’、’replicate’、’circular’) 2、尺寸选项(’same’、’full’) 3、模式选项(’corr’、’conv’)
/2、图像的点运算
三、灰度的对数变换
tclo kg s
c为尺度比例常数,s为源灰度值,t为变换后的目标灰 度值。k为常数。灰度的对数变换可以增强一幅图像 中较暗部分的细节,可用来扩展被压缩的高值图像中 的较暗像素。广泛应用于频谱图像的显示中。
Warning:log函数会对输入图像矩阵s中的每个元素进行
1边界选项symmetricreplicatecircular2尺寸选项samefull3模式选项corrconv三滤波器设计4空间域图像增强hfspecialtypeparameters合法取值功能average平均模板disk圆形领域的平均模板gaussian高斯模板laplacian拉普拉斯模板log高斯拉普拉斯模板prewittprewitt水平边缘检测算子sobelsobel水平边缘检测算子parameters为可选项是和所选定的滤波器类型type相关的配置参数如尺寸和标准差等
I=fft2(x);%快速傅里叶变换 I=fft2(x,m,n);
x为输入图像;m和n分别用于将x的第一和第二维规整到指定的长度。 当m和n均为2的整数次幂时算法的执行速度要比m和n均为素数时快。
I1=abs(I);%计算I的幅度谱 I2=angle(I);%计算I的相位谱
W(1,-1) W(1,0) W(1, 1)
f(x-1,y-1) f(x-1,y) f(x-1,y+1)
f(x,y-1) f(x,y)
f(x,y+1)
f(x+1,y-1) f(x+1,y) f(x+1,y+1)
B=imfilter(f,w,option1,option2,…);
f 为要进行滤波操作的图像。 w为滤波操作使用的模板,为一个二维数组,可自己定义。 option1……是可选项,包括: 1、边界选项(’symmetric’、’replicate’、’circular’) 2、尺寸选项(’same’、’full’) 3、模式选项(’corr’、’conv’)
第3章 数字图像处理基础 MATLAB 数字图像处理课件
影技术。
专家系统,如手术PLANNINC规划
内脏大小形状及异常检查。
的应用。
微循环的分析判断。
生物进化的图像分析。
心肌活动的动态分析。
3.1.4 图像术语
像素(Pixel) 屏幕分辨率 DPI(Dot Per Inch) PPI(Pixel Per Inch) 位(Bit)和颜色(Color) 色图(Colormap)
3.2 图像的读与写
对一幅图像进行处理时,主要涉及以下操作。 (1)查询图像文件的信息。 (2)读取图像文件。 (3)保存图像文件。 (4)图像数据类型的转换。 (5)文件格式的转换。
3.2.1 图像文件的查询
1.Imaqhwinfo函数 可以查询MATLAB的版本信息、图像捕获工具箱的版本信息
3.3.2 灰度图像显示
在MATLAB中,可以调用图像色彩缩放函数imagesc对图像 预处理,然后转换成灰度图像以调整灰度的深浅。也可以 用函数imshow来显示灰度图像。
imagesc函数中的第二个参数确定了灰度范围。灰度范围 中的第一个值(通常是0)对应于色图中的第一个值(颜 色),灰度范围中的第二个值(双精度型是1,8位无符号 整型是255,16位无符号整型是65535)对应于色图中的最 后一个值(颜色)。
imread函数用于图像文件的读取,其调用格式如下。 (1)A = imread(filename, fmt) (2)[X, map] = imread(...) (3)[...] = imread(filename) (4)[...] = imread(URL,...) (5)[...] = imread(...,Param1,Val1,Param2,Val2,...) (6)[...] = imread(..., idx) (7)[...] = imread(..., 'frames', idx) (8)[...] = imread(..., ref) (9)[...] = imread(...,'BackgroundColor',BG) (10)[A, map, alpha] = imread(...)
数字图像处理ch01(MATLAB)-课件
2024/10/12
第一章 绪论
17
2024/10/12
第一章 绪论
18
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第一章 绪论
19
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第一章 绪论
20
<2>几何处理
放大、缩小、旋转,配准,几何校正,面积、周长计算。
请计算台湾的陆地面积
2024/10/12
第一章 绪论
21
<3>图象复原
由图象的退化模型,求出原始图象
图像处理是指按照一定的目标,用一系列的操 作来“改造”图像的方法.
2024/10/12
第一章 绪论
7
➢图象处理技术的分类(从方法上进行分类)[2]
1.模拟图象处理(光学图像处理等)
用光学、电子等方法对模拟信号组成的图像,用光学器 件、电子器件进行光学变换等处理得到所需结果(哈哈 镜、望远镜,放大镜,电视等).
2024/10/12
第一章 绪论
22
<4>图象重建[3]
[3]此图像来自罗立民,脑成像,
2024/10/12
第一章 绪论
23
/zhlshb/ct/lx.htm
2024/10/12
第一章 绪论
图形用户界面,动画,网页制作等
2024/10/12象处理的基本概念,和基 本问题,以及一些典型的应用。
2024/10/12
第一章 绪论
33
提问
摄像头(机),扫描仪,CT成像装置,其他图象成像装置
2)图象的存储
各种图象存储压缩格式(JPEG,MPEG等),海量图象数据库技术
3)图象的传输
内部传输(DirectMemoryAccess),外部传输(主要是网络)
Matlab数字图像处理-02-PPT课件
可选参数’nothinning’,指定时可以通过跳过边缘细化算法来加快算法 运行的速度。默认是’thinning’,即进行边缘细化。 2)、基于高斯-拉普拉斯算子的边缘检测
BW=edge(I,’log’,thresh,sigma)
sigma指定生成高斯滤波器所使用的标准差。默认时,标准差为2。滤 镜大小n*n,n的计算方法为:n=ceil(sigma*3)*2+1。
/5、频率域图像增强 一、傅里叶变换
I=fft2(x);%快速傅里叶变换 I=fft2(x,m,n);
x为输入图像;m和n分别用于将x的第一和第二维规整到指定的长度。 当m和n均为2的整数次幂时算法的执行速度要比m和n均为素数时快。
I1=abs(I);%计算I的幅度谱 I2=angle(I);%计算I的相位谱 Y=fftshift(I);%频谱平移
高斯低通
function out = imgaussflpf(I,sigma) %imgaussflpf函数 构造高斯频域低通滤波器 [M,N] = size(I); out = ones(M,N); for i=1:M forj=1:N out(i,j) = exp(-((i-M/2)^2+(j-N/2)^2)/2/sigma^2); end end
R 1 C G 1 M B 1 Y
cmy=imcomplement(rgb);%rgb转成cmy rgb=imcomplement(cmy);cmy转成rgb
HSI模型
HIS模型是从人的视觉系统出发,直接使用颜色三要素色调 (Hue)、饱和度(Saturation)和亮度(Intensity)来描述 颜色。
桥接有单个像素缝隙分割的前景像素 清楚孤立的前景像素 围绕对角线相连的前景像素进行填充 填充单个像素的孔洞
数字图像处理MATLAB图像处理PPT课件
C(x, y) A(x, y) B(x, y) 差值图像提供了图像间的差值信息,能用于指导动态监测、 运动目标的检测和跟踪、图像背景的消除及目标识别等。
主要应用举例: ➢ 差影法(检测同一场景两幅图像之间的变化) ➢ 混合图像的分离
第17页/共41页
(1)检测同一场景两幅图像之间的变化
设:时刻1的图像为 T1(x,y), 时刻2的图像为 T2(x,y) g(x,y) = T2 (x,y) - T1(x,y)
第25页/共41页
除法运算(Division)
4、除法运算
C(x, y) A(x, y) B(x, y)
简单的除法运算可用于改变图像的灰度级, 常用于遥感图像处理中。
在四种算术运算中,减法与加法在图像增强 处理中最为有用。
第26页/共41页
几何变换
1)简单变换 • 问题描述:图像的平移、放缩和旋转。 • 解题思路:从易到难。工具:线性代数中的齐次坐标。
x
象
素
y1
填y
充
映
射
f(x1,y1) (x1,y1)非整型
f(x,y) (x,y)整型
第32页/共41页
图像的缩放
• 两种映射方法的对比 • 对于向前映射:每个输出图像的灰度要经过多次运算; • 对于向后映射:每个输出图像的灰度只要经过一次运算。
实际应用中,更经常采用向后映射法。 其中,根据四个相邻像素灰度值计算某位置的像素灰度
1、加法运算
C(x, y) A(x, y) B(x, y)
主要应用举例: ➢ 去除“叠加性”随机噪音 ➢ 生成图像叠加效果
第12页/共41页
(1)去除“叠加性”噪音
对于原图象f(x,y),有一个噪音图像集 { g i (x ,y) } 其中:g i (x ,y) = f(x,y) + ei(x,y)
主要应用举例: ➢ 差影法(检测同一场景两幅图像之间的变化) ➢ 混合图像的分离
第17页/共41页
(1)检测同一场景两幅图像之间的变化
设:时刻1的图像为 T1(x,y), 时刻2的图像为 T2(x,y) g(x,y) = T2 (x,y) - T1(x,y)
第25页/共41页
除法运算(Division)
4、除法运算
C(x, y) A(x, y) B(x, y)
简单的除法运算可用于改变图像的灰度级, 常用于遥感图像处理中。
在四种算术运算中,减法与加法在图像增强 处理中最为有用。
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几何变换
1)简单变换 • 问题描述:图像的平移、放缩和旋转。 • 解题思路:从易到难。工具:线性代数中的齐次坐标。
x
象
素
y1
填y
充
映
射
f(x1,y1) (x1,y1)非整型
f(x,y) (x,y)整型
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图像的缩放
• 两种映射方法的对比 • 对于向前映射:每个输出图像的灰度要经过多次运算; • 对于向后映射:每个输出图像的灰度只要经过一次运算。
实际应用中,更经常采用向后映射法。 其中,根据四个相邻像素灰度值计算某位置的像素灰度
1、加法运算
C(x, y) A(x, y) B(x, y)
主要应用举例: ➢ 去除“叠加性”随机噪音 ➢ 生成图像叠加效果
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(1)去除“叠加性”噪音
对于原图象f(x,y),有一个噪音图像集 { g i (x ,y) } 其中:g i (x ,y) = f(x,y) + ei(x,y)
数字图像处理及MATLAB实现PPT课件
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8.3.2梯度图像二值化
• 如果用适中的阈值对一幅梯度图像进行二值化,Kirsch的分割法利用了这种现象。 • 算法步骤 • 用一个中偏低的灰度阈值对梯度图像进行二值化从而检测出物体和背景,物体与背景被处于阈值之上的边
界点带分开。随着阈值逐渐提高,就引起物体和背景的同时增长。当它们接触上而又不至于合并时,可用 接触点来定义边界。这是分水岭算法在梯度图像中的应用。
OTSU算法定义:该算法是在灰度直方图的基础上用最小二乘法原理推导出来的, 具有统计意义上的最佳分割阈值。
第8页/共69页
• OTSU基本原理:以最佳阈值将图像的灰度直方图分割成两部分,是两部分之 间的方差取最大值,即分离性最大。
第9页/共69页
3. 迭代法求阈值
原理:图像中前景与背景之间的灰度分布为相互不重叠,在该前提下,实现对 两类对象的阈值分割方法。
除非图像中的物体有陡峭的边沿,否则灰度阈值的取值对所抽取物体的边界的 定位和整体的尺寸有很大的影响。这意味着后续的尺寸(特别是面积)的测量 对于灰度阈值的选择很敏感。由于这个原因,我们需要一个最佳的,或至少是 具有一致性的方法确定阈值。
第5页/共69页
1.直方图技术
• 含有一个与背景明显对比的物体的图像其有包含双峰的灰度直方图
第21页/共69页
Sobel边缘算子图
第22页/共69页
Prewitt边缘算子
Prewitr边缘算子 第23页/共69页
Kirsch边缘算子
图像中的每个点均与这8个模板进行卷积,每个掩模对某个特定边缘方向作出最大响应。所有8个方向中的 最大值作为边缘幅度图像的输出。最大响应掩模的序号构成了对边缘方向的编码。 Kirsch算子的梯度幅度值
8.3.2梯度图像二值化
• 如果用适中的阈值对一幅梯度图像进行二值化,Kirsch的分割法利用了这种现象。 • 算法步骤 • 用一个中偏低的灰度阈值对梯度图像进行二值化从而检测出物体和背景,物体与背景被处于阈值之上的边
界点带分开。随着阈值逐渐提高,就引起物体和背景的同时增长。当它们接触上而又不至于合并时,可用 接触点来定义边界。这是分水岭算法在梯度图像中的应用。
OTSU算法定义:该算法是在灰度直方图的基础上用最小二乘法原理推导出来的, 具有统计意义上的最佳分割阈值。
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• OTSU基本原理:以最佳阈值将图像的灰度直方图分割成两部分,是两部分之 间的方差取最大值,即分离性最大。
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3. 迭代法求阈值
原理:图像中前景与背景之间的灰度分布为相互不重叠,在该前提下,实现对 两类对象的阈值分割方法。
除非图像中的物体有陡峭的边沿,否则灰度阈值的取值对所抽取物体的边界的 定位和整体的尺寸有很大的影响。这意味着后续的尺寸(特别是面积)的测量 对于灰度阈值的选择很敏感。由于这个原因,我们需要一个最佳的,或至少是 具有一致性的方法确定阈值。
第5页/共69页
1.直方图技术
• 含有一个与背景明显对比的物体的图像其有包含双峰的灰度直方图
第21页/共69页
Sobel边缘算子图
第22页/共69页
Prewitt边缘算子
Prewitr边缘算子 第23页/共69页
Kirsch边缘算子
图像中的每个点均与这8个模板进行卷积,每个掩模对某个特定边缘方向作出最大响应。所有8个方向中的 最大值作为边缘幅度图像的输出。最大响应掩模的序号构成了对边缘方向的编码。 Kirsch算子的梯度幅度值
第5章 图像变换技术 MATLAB 数字图像处理课件
5.6.2 Hough变换的MATLAB实现
hough函数用于实现Hough变换。其调用格式为: (1)[H, theta, rho]=hough(BW) (2)[H, theta, rho]=hough(BW, param1,
val1, param2, val2)
【例5-15】用hough函数检测图像中的直线。
【例5-18】利用radon函数和iradon函数构造一个 简单图像的投影并重建图像。
5.8 Fan-Beam变换
5.8.1 计算Fan-Beam投影
在使用fanbeam函数计算图像Fan-Beam投影时,需 要指定一些参数,如图像、Fan-Beam投影光束源 点距离和旋转中心(图像中心像素点)。
【例5-16】针对方形图像,从0°~180°每隔1° 计算一次Radon变换。
x'
70 -60
60 -40
50 -20
40 0
30 20
20 40
10 60
0
50
100
150
(degrees)
【例5-17】利用Radon函数实现边缘检测。
x
R (x) -100
-50 0
50 100
0 20 40 60 80 100 120 140 160 (degrees)
F(u,v)f(x,y)A(x,y;u,v) x0y0
逆变换:
N1N1
f(x,y)F(u,v)B(x,y;u,v) u0v0
5.3 傅里叶变换
傅里叶变换应用十分广泛,如图像特征提取、空 间频域滤波、图像恢复和纹理分析等。
5.3.1 一维连续傅里叶变换
复数的模和实部、虚部的关系、复数在实平面上 的向量角度与实部、虚部的关系:
数字图像处理(MATLAB版)-课件Chapter6_2
thres%显示所用阈值
· 14 ·
第六章
图像分割
回目录
6.4 区 域 分 割
上述程序的运行结果如图 6.11 所示.
图 6.11: 迭代选择阈值法的自动阈值分割结果
6.4
区域分割
区域生长法和分裂合并法是基于区域信息的图像分割的主要方法.
· 15 ·
第六章
图像分割
回目录
6.4 区 域 分 割
区域生长法有两种实现方式: 一种是先将图像分割成很多一致性较强的
=
−1
∑︁
=0
=
∑︁
−1
=0
+
−1
∑︁
= 11 + 22.
=
两个区域的总方差为:
2 = 1(1 − )2 + 2(2 − )2 = 12(1 − 2)2.
(6.22)
让 在 [0, − 1] 范围内依次取值, 使 2 最大的 值便是最佳区域
(6.13)
·3·
第六章
图像分割
回目录
6.3 阈 值 分 割
它们的示意图如图 6.9 所示.
图 6.9: 根据直方图谷底确定阈值
此种单阈值分割方法简单、易操作, 但是当两个峰值相差很远时不适
用, 而且, 此种方法比较容易受到噪声的影响, 进而导致阈值选取误差. 此
外, 由于直方图是各灰度的像素统计, 其峰值和谷底特性不一定代表目标
如何获得一个最佳的阈值呢?以下是几种常用的最佳阈值选择方法.
1. 人工经验选择法
根据需要处理的图像的相关先验知识, 对图像中的目标与背景进行
分析. 通过判断和分析像素, 选出阈值所在的区间, 并通过实验进行对比,
· 14 ·
第六章
图像分割
回目录
6.4 区 域 分 割
上述程序的运行结果如图 6.11 所示.
图 6.11: 迭代选择阈值法的自动阈值分割结果
6.4
区域分割
区域生长法和分裂合并法是基于区域信息的图像分割的主要方法.
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第六章
图像分割
回目录
6.4 区 域 分 割
区域生长法有两种实现方式: 一种是先将图像分割成很多一致性较强的
=
−1
∑︁
=0
=
∑︁
−1
=0
+
−1
∑︁
= 11 + 22.
=
两个区域的总方差为:
2 = 1(1 − )2 + 2(2 − )2 = 12(1 − 2)2.
(6.22)
让 在 [0, − 1] 范围内依次取值, 使 2 最大的 值便是最佳区域
(6.13)
·3·
第六章
图像分割
回目录
6.3 阈 值 分 割
它们的示意图如图 6.9 所示.
图 6.9: 根据直方图谷底确定阈值
此种单阈值分割方法简单、易操作, 但是当两个峰值相差很远时不适
用, 而且, 此种方法比较容易受到噪声的影响, 进而导致阈值选取误差. 此
外, 由于直方图是各灰度的像素统计, 其峰值和谷底特性不一定代表目标
如何获得一个最佳的阈值呢?以下是几种常用的最佳阈值选择方法.
1. 人工经验选择法
根据需要处理的图像的相关先验知识, 对图像中的目标与背景进行
分析. 通过判断和分析像素, 选出阈值所在的区间, 并通过实验进行对比,
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存储图像数据的矩阵名 图像调色板 图像文件名 文件格式
一个例子:
Matlab中的矩阵A (一个三维矩阵)
图像
Imread 读入
Matlab窗口
读入的A是一个三 维的数据为uint8 位的矩阵
Imread 命令
命令窗口
对A(1536*2048*3,uint8)的解释如下图:
3)象素:是图像在计算机显示中的度量单位,可以变化,可大 可小。 4)分辨率:是用于度量图像在显示器中清晰程度的一个参数, 分辨率越高,图像越清晰。分辨率是与象素相关的,即单位长度 上的象素数就是分辨率。由此可知,分辨率越高,象素的几何尺 寸就越小。 5)图像文件的大小:指一幅图像在计算机中保存时所占用的磁 盘空间,其大小与所用的颜色模式有关。灰度图像中的每一个灰 度象素只占用一个字节(8位),RGB图像中红、绿、蓝各占用 一个字节。另外,图像文件的大小也直接与其分辨率有关,原因 是当分辨率增加时,一幅图像所包含的象素量急剧增加。 6)句柄:就是对象的代号或标志,它能使计算机方便地找到所 需要的对象并加以相应的操作。MATLAB中的句柄图形对象包 括轴、文本、菜单、控制框、图像等。
式、图像分辨率或所用的彩色空间模型,这使它适用于MATLAB。
D)PCX格式。 可处理1、4、8、16、24位等图像数据。文件内容包括文件头 、
图像数据、扩展调色板数据。
E)XWD格式。 1、8位Zpixmaps, Xybitmaps, 1位XYPixmaps。 F)TGA格式。 处理1、4、8、16、24位非压缩图像和行程编码图像。文件包由 5个固定长度字段和3个可变长度字段组成。 G)HDF格式。
图像的不同类型及在matlab中的 显示
1. 数字图像(按纪录方式分):
(1)矢量图像:利用数学的矢量方式纪录图像内容。以线 条和色块为主,容易放大、缩小或旋转,且不易失真,精 确度高,可以绘制3D图像。但是不易做成色彩丰富的图像。 (2)位图图像:将图像中每一个像素点转换成一个数据。 2 如果以8位记录,可以表现出256种颜色( 8 256 ),所以 色彩丰富。通常有:16色,256色,增强16位和真彩色24 位(28 28 28 ).但随着颜色数和分辨率的提高,存储空间 大,且较易失真。用数码相机和扫描仪获得的图像都属于 位图。
2.几种常见的MATLAB 图像文件格式简介 :
A)BMP格式。即位图文件,整幅图可视为一个数字矩阵。它
包括1、4、8、24位非压缩图像,8位RLE(行程编码)图像。
文件内容包含文件头、位图信息数据块和图像数据。选择BMP 格式保存一幅灰度模式图像时,可选择以Windows格式保存。 而且在选中4位或8位位图时,还可选压缩(RLE)项,在用RLE
支持TIFF文件格式。但图像文件结构比较复杂,不压缩时文
件比较大。
C)JPEG格式。是一种联合图像专家组的图像压缩格式,是目前 所用对静止灰度或彩色图像的压缩标准。它实际上定义了3种编 码系统:
a.基于DCT有损编码基本系统,用于绝大多数压缩场合;
b.用于高压缩比、高精度或渐进重建应用的扩展编码系统; c.用于无失真应用场合的无损系统。JPEG没有规定文件格
前面介绍了图像的读入,下面看看输出: 6. matlab中图形图像的输出
(1)以图像文件的形式输出,应用函数imwrite
矩阵A
imwrite
格式是: imwrite(A,’filename’,’fmt’) imwrite(X,map,’filename’,’fmt’) imwrite(…,’filename’) imwrite(…,Param1,Vall,Param2,Val2,…) 备注:
一个图片文件
1)命令中各参数含义可以参照前面imread命令,也可在 matlab命令窗口输入:help imwrite,来获得提示信息。 2)imwrite获得的文件存放在matlab的work文件夹中。
(2)以图像的形式输出,函数为 image(imshow)
矩阵A
Image/imshow
一个image的例子:
得到图像输 出窗口
点击Data Cursor 按钮并将光标移 动到图像的一个 位置可以得到此 处的数据信息, 如右图所示:
imshow的格式是: imshow(I,n) imshow(I,[low high]) imshow(BW) imshow(X,map) imshow(RGB) imshow(…,display_option) imshow(x,y,A,…) imshow filename h=imshow(…) 关于imshow的参数说明可以参照image,以及在 命令窗口可以得到相应的例子。
像素
数字图像
数字图像的优点: (1)精度高:目前计算机可将 模拟图像转化成高精度数字图像 (2)处理方便:数字图像是一 组数据,可利用计算机对其处理 (3)重复性好:数字图像可比 模拟图像有正常的保质时间
数字图像已经应用到各个领域,无处不在。那 么对数字图像的处理主要有以下方面: (1)图像变换:傅立叶变换,小波变换等。 (2)图像增强与复原:突出图像信息,抗干扰。 (3)图像压缩编码:简化图像利于传输等。 (4)图像分割:提取图像中的有意义的特征。 (5)图像分析:对图像中的信息进行各种分析。 (6)图像识别:提取图像中的信息进行判别。 (7)图像隐藏:对图像加入水印进行信息伪装。 ………
5. MATLAB中图像的存储运算
将一幅图片读入到MATLAB中,其数值一般都采用double型 (64位)存储和运算。但为了节省存储空间,MATLAB提供了特 殊的数据类型uint8(8位无符号整数),以此方式存储的图像称 为8位型像。函数image能够直接显示8位图像,但8位型数据和 double型数据在image中意义不一样。对于灰度图像,uint8表示 范围[0,255],double型表示范围[0,1]。可见,double型和 uint8型灰度图像不一样,二者转换格式为: I8=uint8 (round (I64*255)); I64=double (I8)/255; 反之,imread根据文件中的图像种类做不同的处理。当文件 中的图像为灰度图像时,imread把图像存入一个8位矩阵中,把色 图矩阵转换为双精度矩阵,矩阵中每个元素值在[0,1]内;当为 RGB图像时,imread把数据存入到一个8位RGB矩阵中。 还有另一种格式是unit16型,在这里就不做更多的介绍了, 但是要注意的是,有时针对一幅图像进行相应处理时,需要对数据 类型进行转换,这里就需要注意很多匹配的问题。
z
通过左图的表示, 这样这个三维矩阵 A就可以表示成一个 彩色矩阵,也就是 一张数字图像可以 在matlab中读成一个 矩阵A
3
b
2
y1
g
o
x1
1536
1r
x
在图像(x1,y1)点的 RGB值是(r,g,b) 且数据为uint8位
2048
y
值得注意的是数据类型,上面记录的数据是uint8型,关于数据 类型,有如下内容:
方式压缩保存后图像将毫无损失。这是用得最广的图像格式之一。
B)TIFF格式。
处理1、4、8、24位非压缩图像,1、4、8、24位 packbit
压缩图像,1位CCITT压缩图像等。文件内容包括:文件头、 参数指针表与参数域、参数数据表和图像数据四部分。是一种 用途广泛的文件格式,其特点是可移植性好,几乎所有的扫描 仪及在Windows、Macintosh平台上常用的版面设计软件都
Matlab输出的图像
image的格式是: image(C) image(x,y,C) image(…,’PropertyName’,PropertyValue,…) image(‘PropertyName’,PropertyValue,…) handle=image(…) 其中,x,y分别表示图像显示位置的左上角坐标,C表 示所需显示的图像。函数imagesc与image函数类似, 但是可以自动标度输入数据。 关于image中各参数的意义可以使用help image查询
…… …… …… m
. . . . . . . . . . . .
像素点 取值:[0,1] 或[0,255]
…… n m*n个像素,如1024*768
灰度图像读入matlab中是一个二维 的平面矩阵,其中行与列的乘积代 表其图片中像素点的个数。
3)二值图像:数据矩阵中的元素值只是0或1。读入matlab也是 一个二维矩阵。
有8位,24位光栅图像数据集。
3. MATLAB图像文件类型: 根据数据矩阵和图像象素颜色匹配关系,MATLAB中图像可分
为:索引图像、灰度图像、二值图像和RGB图像。
1)索引图像:它的数据信息包括一个数据矩阵和一个双精度色图 矩阵,它的数据矩阵中的值直接指定该点的颜色为色图矩阵中的某
一种。色图矩阵中,每一行表示一种颜色,每行有三个数据,分别
注意:二值图像读入matlab中也是 一个二维的平面矩阵,但像素点取值 只限于0,1。 4)RGB图像:图像中每个象素的颜色用三个数据来存储,分别 指定红、绿、蓝三原色在象素颜色中的比例关系,组成一个三维 数组,读入matlab后是一个三维的矩阵。
注意:美术教科书中称红、黄、蓝为三原色,讲的是绘画颜 料的使用。一般电视光色等光色是红、绿、蓝。RGB图像就 是采用红、绿、蓝作为三原色的,其中R为红色,G为绿色, B为蓝色。
表示该种颜色中红、绿、蓝的比例情况,所有元素值都在[0,1]内。
数据矩阵 (图片)
像素 点
对应
双精度色图矩阵 (色彩) …… …… ……
一个例子:
Matlab中的矩阵A (一个三维矩阵)
图像
Imread 读入
Matlab窗口
读入的A是一个三 维的数据为uint8 位的矩阵
Imread 命令
命令窗口
对A(1536*2048*3,uint8)的解释如下图:
3)象素:是图像在计算机显示中的度量单位,可以变化,可大 可小。 4)分辨率:是用于度量图像在显示器中清晰程度的一个参数, 分辨率越高,图像越清晰。分辨率是与象素相关的,即单位长度 上的象素数就是分辨率。由此可知,分辨率越高,象素的几何尺 寸就越小。 5)图像文件的大小:指一幅图像在计算机中保存时所占用的磁 盘空间,其大小与所用的颜色模式有关。灰度图像中的每一个灰 度象素只占用一个字节(8位),RGB图像中红、绿、蓝各占用 一个字节。另外,图像文件的大小也直接与其分辨率有关,原因 是当分辨率增加时,一幅图像所包含的象素量急剧增加。 6)句柄:就是对象的代号或标志,它能使计算机方便地找到所 需要的对象并加以相应的操作。MATLAB中的句柄图形对象包 括轴、文本、菜单、控制框、图像等。
式、图像分辨率或所用的彩色空间模型,这使它适用于MATLAB。
D)PCX格式。 可处理1、4、8、16、24位等图像数据。文件内容包括文件头 、
图像数据、扩展调色板数据。
E)XWD格式。 1、8位Zpixmaps, Xybitmaps, 1位XYPixmaps。 F)TGA格式。 处理1、4、8、16、24位非压缩图像和行程编码图像。文件包由 5个固定长度字段和3个可变长度字段组成。 G)HDF格式。
图像的不同类型及在matlab中的 显示
1. 数字图像(按纪录方式分):
(1)矢量图像:利用数学的矢量方式纪录图像内容。以线 条和色块为主,容易放大、缩小或旋转,且不易失真,精 确度高,可以绘制3D图像。但是不易做成色彩丰富的图像。 (2)位图图像:将图像中每一个像素点转换成一个数据。 2 如果以8位记录,可以表现出256种颜色( 8 256 ),所以 色彩丰富。通常有:16色,256色,增强16位和真彩色24 位(28 28 28 ).但随着颜色数和分辨率的提高,存储空间 大,且较易失真。用数码相机和扫描仪获得的图像都属于 位图。
2.几种常见的MATLAB 图像文件格式简介 :
A)BMP格式。即位图文件,整幅图可视为一个数字矩阵。它
包括1、4、8、24位非压缩图像,8位RLE(行程编码)图像。
文件内容包含文件头、位图信息数据块和图像数据。选择BMP 格式保存一幅灰度模式图像时,可选择以Windows格式保存。 而且在选中4位或8位位图时,还可选压缩(RLE)项,在用RLE
支持TIFF文件格式。但图像文件结构比较复杂,不压缩时文
件比较大。
C)JPEG格式。是一种联合图像专家组的图像压缩格式,是目前 所用对静止灰度或彩色图像的压缩标准。它实际上定义了3种编 码系统:
a.基于DCT有损编码基本系统,用于绝大多数压缩场合;
b.用于高压缩比、高精度或渐进重建应用的扩展编码系统; c.用于无失真应用场合的无损系统。JPEG没有规定文件格
前面介绍了图像的读入,下面看看输出: 6. matlab中图形图像的输出
(1)以图像文件的形式输出,应用函数imwrite
矩阵A
imwrite
格式是: imwrite(A,’filename’,’fmt’) imwrite(X,map,’filename’,’fmt’) imwrite(…,’filename’) imwrite(…,Param1,Vall,Param2,Val2,…) 备注:
一个图片文件
1)命令中各参数含义可以参照前面imread命令,也可在 matlab命令窗口输入:help imwrite,来获得提示信息。 2)imwrite获得的文件存放在matlab的work文件夹中。
(2)以图像的形式输出,函数为 image(imshow)
矩阵A
Image/imshow
一个image的例子:
得到图像输 出窗口
点击Data Cursor 按钮并将光标移 动到图像的一个 位置可以得到此 处的数据信息, 如右图所示:
imshow的格式是: imshow(I,n) imshow(I,[low high]) imshow(BW) imshow(X,map) imshow(RGB) imshow(…,display_option) imshow(x,y,A,…) imshow filename h=imshow(…) 关于imshow的参数说明可以参照image,以及在 命令窗口可以得到相应的例子。
像素
数字图像
数字图像的优点: (1)精度高:目前计算机可将 模拟图像转化成高精度数字图像 (2)处理方便:数字图像是一 组数据,可利用计算机对其处理 (3)重复性好:数字图像可比 模拟图像有正常的保质时间
数字图像已经应用到各个领域,无处不在。那 么对数字图像的处理主要有以下方面: (1)图像变换:傅立叶变换,小波变换等。 (2)图像增强与复原:突出图像信息,抗干扰。 (3)图像压缩编码:简化图像利于传输等。 (4)图像分割:提取图像中的有意义的特征。 (5)图像分析:对图像中的信息进行各种分析。 (6)图像识别:提取图像中的信息进行判别。 (7)图像隐藏:对图像加入水印进行信息伪装。 ………
5. MATLAB中图像的存储运算
将一幅图片读入到MATLAB中,其数值一般都采用double型 (64位)存储和运算。但为了节省存储空间,MATLAB提供了特 殊的数据类型uint8(8位无符号整数),以此方式存储的图像称 为8位型像。函数image能够直接显示8位图像,但8位型数据和 double型数据在image中意义不一样。对于灰度图像,uint8表示 范围[0,255],double型表示范围[0,1]。可见,double型和 uint8型灰度图像不一样,二者转换格式为: I8=uint8 (round (I64*255)); I64=double (I8)/255; 反之,imread根据文件中的图像种类做不同的处理。当文件 中的图像为灰度图像时,imread把图像存入一个8位矩阵中,把色 图矩阵转换为双精度矩阵,矩阵中每个元素值在[0,1]内;当为 RGB图像时,imread把数据存入到一个8位RGB矩阵中。 还有另一种格式是unit16型,在这里就不做更多的介绍了, 但是要注意的是,有时针对一幅图像进行相应处理时,需要对数据 类型进行转换,这里就需要注意很多匹配的问题。
z
通过左图的表示, 这样这个三维矩阵 A就可以表示成一个 彩色矩阵,也就是 一张数字图像可以 在matlab中读成一个 矩阵A
3
b
2
y1
g
o
x1
1536
1r
x
在图像(x1,y1)点的 RGB值是(r,g,b) 且数据为uint8位
2048
y
值得注意的是数据类型,上面记录的数据是uint8型,关于数据 类型,有如下内容:
方式压缩保存后图像将毫无损失。这是用得最广的图像格式之一。
B)TIFF格式。
处理1、4、8、24位非压缩图像,1、4、8、24位 packbit
压缩图像,1位CCITT压缩图像等。文件内容包括:文件头、 参数指针表与参数域、参数数据表和图像数据四部分。是一种 用途广泛的文件格式,其特点是可移植性好,几乎所有的扫描 仪及在Windows、Macintosh平台上常用的版面设计软件都
Matlab输出的图像
image的格式是: image(C) image(x,y,C) image(…,’PropertyName’,PropertyValue,…) image(‘PropertyName’,PropertyValue,…) handle=image(…) 其中,x,y分别表示图像显示位置的左上角坐标,C表 示所需显示的图像。函数imagesc与image函数类似, 但是可以自动标度输入数据。 关于image中各参数的意义可以使用help image查询
…… …… …… m
. . . . . . . . . . . .
像素点 取值:[0,1] 或[0,255]
…… n m*n个像素,如1024*768
灰度图像读入matlab中是一个二维 的平面矩阵,其中行与列的乘积代 表其图片中像素点的个数。
3)二值图像:数据矩阵中的元素值只是0或1。读入matlab也是 一个二维矩阵。
有8位,24位光栅图像数据集。
3. MATLAB图像文件类型: 根据数据矩阵和图像象素颜色匹配关系,MATLAB中图像可分
为:索引图像、灰度图像、二值图像和RGB图像。
1)索引图像:它的数据信息包括一个数据矩阵和一个双精度色图 矩阵,它的数据矩阵中的值直接指定该点的颜色为色图矩阵中的某
一种。色图矩阵中,每一行表示一种颜色,每行有三个数据,分别
注意:二值图像读入matlab中也是 一个二维的平面矩阵,但像素点取值 只限于0,1。 4)RGB图像:图像中每个象素的颜色用三个数据来存储,分别 指定红、绿、蓝三原色在象素颜色中的比例关系,组成一个三维 数组,读入matlab后是一个三维的矩阵。
注意:美术教科书中称红、黄、蓝为三原色,讲的是绘画颜 料的使用。一般电视光色等光色是红、绿、蓝。RGB图像就 是采用红、绿、蓝作为三原色的,其中R为红色,G为绿色, B为蓝色。
表示该种颜色中红、绿、蓝的比例情况,所有元素值都在[0,1]内。
数据矩阵 (图片)
像素 点
对应
双精度色图矩阵 (色彩) …… …… ……