简单区域扩张法实施图像的区域分割
区域算法的分割方法
区域算法的分割方法
区域算法的分割方法是一种将图像分成若干个区域的图像分割技术。
这些区域通常具有相似的特征，例如颜色、纹理、亮度等，并且在图像内部具有连续性。
常见的基于区域的分割方法包括以下几种：
1. 区域生长法（Region Growing）：从某个起始点开始，不断地向周围生长，直到达到一定条件为止，例如颜色、纹理或灰度值等。
这种方法需要手动选择起始点，并且计算复杂度较高。
2. 分裂与合并法（Split and Merge）：将整张图像看作一个区域，将其分割成若干个子区域，然后对相邻的区域进行比较，并将相似的区域合并成更大的区域。
这种方法可以自动选择区域，并且可以产生较平滑的分割结果。
3. 基于能量函数的方法：通过定义一个能量函数来分割图像。
能量函数是一种用于衡量分割质量的函数，通常包括区域的特征和区域之间的相似度。
通过最小化能量函数来得到最佳的分割结果。
4. 基于图论的方法：将图像表示为一个图，其中每个像素表示一个节点，节点之间的边表示像素之间的相似度。
然后使用图分割算法来将图分割成若干个子图，每个子图对应一个区域。
这种方法可以自动选择区域，并且通常具有较高的分割质量。
这些基于区域的分割方法可以根据具体的应用场景和需求进行选择和应用。
遥感数字图像处理第8章 图像分割
腐蚀运算
目的：消除目标的边界点，用于消除无意义的小目标
(毛刺，小突起)
方法：
1.原点在集合Ｂ(结构元素)中
2.原点不在集合Ｂ(结构元素)中
腐蚀运算(erosion)
腐蚀运算(erosion)
A B x | ( B )x A .
对结构元素B作平移x，B全包含在A中时，
原点的集合就是计算结果
(1)直方图方法：直方图的谷底位置
最佳阈值的选择
(2)自适应阈值方法
A.将目标分割成大小固定的块
B.确定每一个块的目标峰值和背景峰值
C.第一次处理：对每一个块进行分割（边界阈值采用目标和背 景峰值的中点） D.计算每一个块的目标灰度和背景灰度平均值 E.第二次处理：对每个块再次分割（边界阈值采用目标和背景灰 度平均值的中值）
四连通 八连通
工作流程
1.确定待分割对象
2.选择敏感波段
3.选择分割方法
4.对分割的结果进行矢量化
分割原理和方法
边界（边缘）方法： 阈值分割技术，微分算子
边缘检测
假设：图像分割结果中的子区域在原来图像中有边缘存在，或
不同子区域间有边界的存在（像素值灰度不连续性）
区域方法：区域增长技术，聚类分割技术
图像分割的目的
图像分割的目标：根据图像中的物体将图像的像素分
类，并提取感兴趣目标
图像分割是图像识别和图像理解的基本前提步骤
图像
图像预处理
图像识别
图像理解
图像分割
图像分割的目的
图像分割是把图像分解成构成的部件和对象的过程
把焦点放在增强感兴趣对象：汽车牌照（前景）
排除不相干图像成分：其它区域（背景）
最佳阈值的选择
Python图像分割之区域增长法
Python图像分割之区域增长法 原⽂链接：⼀、简介 区域增长法是⼀种已受到计算机视觉界⼗分关注的图像分割⽅法。
它是以区域为处理对象的，它考虑到区域内部和区域之间的同异性，尽量保持区域中像素的临近性和⼀致性的统⼀。
这样就可以更好地分辨图像真正的边界。
基于区域的分割⽅法的关键在于定义⼀个⼀致性准则，⽤来判断两个邻接的区域是否可以合并，⼀致则将两区域合并，直到不能合并为⽌。
区域增长的⽅法是在图像上选定⼀个种⼦点，记录下该点的灰度值，作为⼀致性判断的标准阈值，此外还需要定义⼀个标准差。
算法的主要过程是，依次⽤图像的每⼀个像素的灰度值和标准阈值相减，判断结果是否⼩于标准差，是则将该点和种⼦点合并，不是则保持像素点的灰度值不变。
这样处理后的图像就是⽤区域分割法处理后的边缘分割图像。
⼆、实例下⾯我们通过⼀个例⼦来进⾏详细的解释 上图⽰意的是区域增长的过程，图中的⽅格表⽰图像的像素点，⽅格中的数值表⽰像素点的灰度值。
（a）表⽰开始选取的⽣长点，在⽣长的过程中，每个⽣长点都将本⾝上下左右4个像素点和初试选取的⽣长点⽐较灰度值，如果灰度值的差的绝对值在设定的阈值内，则认为这些点是属于相同区域并将其合并，否则将灰度差⼤于设定阈值的点删除，重复检查区域内的像素点，直到没有像素点可以合并位置。
不妨设上图的阈值为2，(b)中4个点和初始点的灰度差都不⼤于2，所以合并；（c）中只有部分满⾜条件，所以只合并满⾜条件的像素点，并且（c）区域周围邻域中没有点再满⾜条件，因此⽣长结束。
三、算法步骤通过上述⽰例，我们可以总结出区域增长法的⼀般步骤如下：1）对图像⾃上⽽下，⾃左⽽右扫描，找到第1个还没有访问过的像素, 设该像素为(x0, y0);2）以(x0, y0)为中⼼, 考虑(x0, y0)的8邻域像素(x, y)，如果其邻域满⾜⽣长准则, 将(x, y)与(x0, y0)合并(在同⼀区域内), 同时将(x, y)压⼊堆栈; 3）从堆栈中取出⼀个像素, 把它当作(x0, y0)返回到上⼀步骤;4）当堆栈为空时返回到步骤1;5）重复步骤1 - 4直到图像中的每个点都被访问过时，算法结束。
图像分割方法
图像分割方法图像分割是计算机视觉领域中的一个重要问题，它旨在将图像分成具有语义信息的区域。
图像分割在许多应用中都扮演着重要的角色，比如医学图像分析、自动驾驶、图像检索等。
针对不同的应用场景，有多种图像分割方法被提出并应用于实际问题中。
本文将介绍几种常见的图像分割方法，并对它们的原理和特点进行简要的分析。
1. 阈值分割。
阈值分割是一种简单而有效的图像分割方法。
其基本思想是将图像的灰度值按照设定的阈值进行划分，从而将图像分成不同的区域。
对于灰度图像，可以根据像素的灰度值与设定的阈值进行比较，将像素分为目标和背景两类。
阈值分割方法简单易行，但对光照变化和噪声敏感，对于复杂背景和多目标分割效果有限。
2. 边缘检测分割。
边缘检测分割是一种基于图像边缘信息的分割方法。
其基本思想是利用图像中目标与背景之间的边缘信息进行分割。
常用的边缘检测算子有Sobel、Prewitt、Canny等。
通过检测图像中的边缘信息，可以将图像分成具有明显边界的区域。
边缘检测分割方法对光照变化和噪声具有一定的鲁棒性，但在边缘连接处容易出现断裂和断点。
3. 区域生长分割。
区域生长分割是一种基于像素生长的分割方法。
其基本思想是从种子点开始，根据一定的生长准则逐步将与种子点相邻且满足条件的像素加入到同一区域中，直到满足停止准则为止。
区域生长分割方法适用于具有明显区域特征的图像，对于光照变化和噪声具有一定的鲁棒性，但对于种子点的选择和生长准则的确定比较敏感。
4. 基于深度学习的分割方法。
随着深度学习技术的发展，基于深度学习的图像分割方法逐渐成为研究热点。
深度学习模型如FCN、U-Net等在图像分割领域取得了显著的成果。
这些方法利用卷积神经网络对图像进行端到端的学习，能够有效地提取图像的语义信息，对于复杂背景和多目标分割效果较好。
总结。
图像分割是计算机视觉领域中的重要问题，有许多方法可以用来实现图像分割。
不同的方法适用于不同的应用场景，具有各自的特点和局限性。
区域分裂合并法在图像分割中的应用
区域分裂合并法在图像分割中的应用在图像处理的领域中，图像分割是一项关键的任务，其目的是将图像划分为具有不同特性的区域，以便于后续的分析和理解。
而区域分裂合并法作为一种重要的图像分割方法，凭借其独特的优势，在众多应用场景中发挥着重要作用。
要理解区域分裂合并法，首先得明白图像分割的基本概念。
简单来说，图像分割就是将一幅图像分成若干个有意义的区域，每个区域内部具有相似的特征，而不同区域之间的特征则存在明显差异。
这就好比我们在整理一堆杂物时，会把相似的物品放在一起，不同的物品分开存放。
区域分裂合并法的基本思想其实并不复杂。
它就像是在玩一个“拆解与组合”的游戏。
首先，从整幅图像开始，如果发现某个区域内部的差异较大，就将其分裂成更小的子区域，直到每个子区域内部的特性足够相似为止。
然后，再反过来看看这些子区域，把那些相似程度较高、应该属于同一类的子区域合并起来。
比如说，我们有一幅风景图像，其中有蓝天、白云、山脉和草地。
一开始，我们可能把整个图像看作一个大区域，但仔细一看，发现这个大区域内部的差异很大，蓝天和草地的颜色、纹理完全不同。
于是，我们就把这个大区域分裂成蓝天区域、白云区域、山脉区域和草地区域。
但再进一步观察，可能会发现某些相邻的白云区域其实非常相似，那就把它们合并成一个更大的白云区域。
这种方法的优点是显而易见的。
它对于复杂的图像，尤其是那些包含多种不同特征且分布不均的图像，具有很好的适应性。
而且，由于是基于区域的操作，所以在处理过程中能够较好地保留图像的空间信息。
在实际应用中，区域分裂合并法有着广泛的用途。
在医学图像处理中，比如对 X 光片、CT 扫描图像或者核磁共振图像进行分析时，医生们需要准确地分割出病变组织、正常组织以及各种器官。
区域分裂合并法就可以帮助他们将图像中不同的组织结构清晰地划分出来，为疾病的诊断和治疗提供有力的支持。
在卫星遥感图像的处理中，区域分裂合并法也大显身手。
通过对地球表面的遥感图像进行分割，可以区分出不同的土地类型，如森林、农田、城市、水域等，这对于资源监测、环境评估和城市规划等都具有重要的意义。
图像分割技术
图像分割技术图像分割就是将一副数字图像分割成不同的区域，在同一区域内具有在一定的准则下可认为是相同的性质，如灰度、颜色、纹理等，而任何相邻区域之间器性质具有明显的区别。
主要包括：边缘分割技术、阈值分割技术和区域分割技术。
1.边缘分割技术边缘检测是检测图像特性发生变化的位置，是利用物体和背景在某种图像特性上的差异来实现的。
不同的图像灰度不同，边界处会有明显的边缘，利用此特征可以分割图像。
边缘检测分割法是通过检测出不同区域边界来进行分割的。
常见的边缘检测方法：微分算子、Canny算子和LOG算子等，常用的微分算子有Sobel算子、Roberts算子和Prewit算子等。
（1）图像中的线段对于图像的间断点，常用检测模板：-1 -1 -1 -1 8 -1 -1 -1 -1⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦对于图像中的线段，常用的检测模板：检测图像中的线段：close all;clear all;clc;I=imread('gantrycrane.png');I=rgb2gray(I);h1=[-1,-1,-1;2 2 2;-1 -1 -1];%模板h2=[-1 -1 2;-1 2 -1;2 -1 -1];h3=[-1 2 -1;-1 2 -1;-1 2 -1];h4=[2 -1 -1;-1 2 -1;-1 -1 2];J1=imfilter(I,h1);%线段检测J2=imfilter(I,h2);J3=imfilter(I,h3);J4=imfilter(I,h4);J=J1+J2+J3+J4;%4种线段相加figure,subplot(121),imshow(I);subplot(122),imshow(J);（2）微分算子○1Roberts算子的计算公式：采用edge()函数进行图像的边缘检测。
Roberts算子进行图像的边缘检测：close all; clear all;clc;I=imread('rice.png');I=im2double(I);%Roberts算法进行边缘检测[J,thresh]=edge(I,'roberts',35/255);figure,subplot(121),imshow(I);subplot(122),imshow(J);○2Prewitt算子对于复杂的图像，Roberts算子不能较好的得到图像的边缘，而需要采用更加复杂的3*3的算子，Prewittd算子如下，这两个分别表示图像的水平梯度和垂直梯度。
图像处理-区域分割ppt课件
• 各个区域Zebkde的加权平均值即为图像分割一致性的评价标准。
1 M
Zeb
N
Nk zebk
k 1
• 以区域内方差为原则：
• 区域内一致性判定
归一因子E，wk为权值 以分割图像一致性判断
2
1 Nk
(
iRk
fi
fk )2
(max fi min fi )2
E （ wk） iRk Rk I
• 所有的聚类分割法都对初始值敏感，分割效果不稳定；如果不考虑图像空间上下文间 信息，容易出现分割效果不理想的情况。
7
K-均值聚类
执行步骤：
• 1、选择某种方法将N割样本分成c个聚类的初始划分，计算每个聚类的均值u1、u2、 u3...uc和Je
• 2、选择一个备选样本x,设其在Xj中。
• 3、若Ni=1，则转步骤2，否则继续。
TP 、准确度=TP FP
FP FN
、错误率=
TP FPTN FN
等
15
其他分割方式
基于参数活动轮廓模型的分割
• 传统的Snake模型 • GVF Snake模型
基于几何形变模型的分割
• 几何活动轮廓模型 • 测地活动轮廓模型 • Chan-Vese模型
16
Thank you
• 4、计算。
j
Nj
N
j Ni
1
Ni 1
xuj x ui
2
ji 2 ji
• 5、对于所有的j，如果ρk<ρj，则将x从Xi移到Xk中。
• 6、重新计算uk和ui的值，并修改Je。
• 7、若迭代N次，Je不变，则停止，否则转到步骤2。
图像分割的常用方法
图像分割的常用方法
1. 阈值分割：根据像素灰度值与预设阈值之间的大小关系将图片分成黑白两个部分，常用于二值化处理。
2. 区域生长：利用像素之间的空间连通关系，从种子像素开始，将与其相邻的像素逐步合并成同一个区域。
3. 全局图像分割：将图像分成多个颜色或灰度级别，然后根据图像亮度、颜色、纹理、空间信息等特征进行分类，常用于分类、检测、识别等任务。
4. 模型分割：使用先前训练好的模型对图像分类和分割。
例如，利用卷积神经网络(CNN) 对图像进行分类和分割。
5. 基于图的分割：将图像转换成图形结构，建立节点之间的连接关系，通过图形算法对图形进行分割。
6. 边缘检测：检测图像中的边缘线条并将其分割出来，常用于目标检测和识别。
7. 水平集分割：该方法使用曲线(水平集) 对图像进行分割，可以在不同曲线之间自由地移动，因此在较复杂的图像中可以得到更好的分割效果。
第三章 图像分割
Py [ f ( x 11, y 1) f ( x, y 1) f ( x 1, y 1)] [ f ( x 1, y 1) f ( x, y 1) f ( x 1, y 1)]
提取边缘的算法就是检出符合边缘特性的边缘 像素的数学算子。
南京信息工程大学计算机科学与技术系 计算机图像处理
梯度与图像分割
图像的梯度函数即图像灰度变化的速度。
当物体与背景有明显对比度时，物体的边界处 于图像梯度最高的点上，通过跟踪图像中具有 最高梯度的点的方式获得物体的边界，可以实 现图像分割。
罗伯特（Robert）算子
在梯度算子中，还有一种非常常用的罗伯特算子
g ( x, y ) [ f ( x, y ) f ( x 1, y 1)] 2 [ f ( x, y 1) f ( x 1, y )] 2
它是在一个22的邻域上计算对角导数 在实际应用中，可以用更简单的计算形式来代替 R(x,y)。
这种方法的关键是怎样选择阈值，一种简便的 方法是检查图像的直方图，然后选择一个合适 的阈值。
南京信息工程大学计算机科学与技术系 计算机图像处理
物体与背景的灰度值
南京信息工程大学计算机科学与技术系
计算机图像处理
阈值的选取
实际上，在任何实际应用的图像处理系统中， 都要用到阈值化技术。为了有效地分割物体与 背景，人们发展了各种各样的阈值处理技术， 包括全局阈值、自适应阈值、最佳阈值等等。
图像分割方法概述
图像分割方法概述图像分割是一种基本的计算机视觉任务，旨在将图像划分成不同的区域或对象。
图像分割在许多应用领域中都有重要的应用，如医学影像分析、目标检测与识别等。
本文将概述几种常用的图像分割方法。
一、阈值分割法阈值分割法是最简单且常用的图像分割方法之一。
它基于像素的灰度值，将图像按照灰度值的高低进行分类。
通过设定一个或多个阈值，将图像的像素划分为前景和背景。
根据不同的阈值选择方法，阈值分割法可以分为全局阈值分割和局部阈值分割两种。
二、基于边缘的分割法基于边缘的分割法是另一种常见的图像分割方法。
它利用图像中明显的边缘信息将图像分割成不同的区域。
常用的边缘检测方法有Sobel算子、Canny算子等。
通过检测边缘，可以将图像中的物体从背景中分离出来。
三、区域生长法区域生长法是一种基于相似性的图像分割方法。
它从某个种子像素开始，逐渐将与其相似的像素聚合到同一区域中。
相似性度量可以基于像素的灰度值、颜色、纹理等特征来定义。
区域生长法适用于分割相对均匀的区域，但对于高噪声或复杂纹理的图像效果可能不理想。
四、基于聚类的分割法基于聚类的分割法通过将图像像素聚类成不同的类别来实现图像分割。
常用的聚类算法有K均值聚类、高斯混合模型等。
聚类分割法适用于分割具有明显不同特征的目标，如自然景观图像中的不同物体。
综上所述，图像分割方法有多种多样，每种方法都有其适用的场景和局限性。
在实际应用中，我们需要根据图像的特点和任务需求选择合适的方法。
此外，还可以通过组合多个方法或使用深度学习等方法来提高图像分割的精度和鲁棒性。
随着计算机视觉技术的不断进步，图像分割将在更多领域发挥重要作用。
图像处理区域分割
K-均值聚类
执行步骤：
• 1、选择某种方法将N割样本分成c个聚类的初始划分，计算每个聚类的均值u1、u2、 u3...uc和Je
• 2、选择一个备选样本x,设其在Xj中。
• 3、若Ni=1，则转步骤2，否则继续。
TP 、准确度=TP FP
FP FN
、错误率=
TP FPTBiblioteka FN等其他分割方式
基于参数活动轮廓模型的分割
• 传统的Snake模型 • GVF Snake模型
基于几何形变模型的分割
• 几何活动轮廓模型 • 测地活动轮廓模型 • Chan-Vese模型
Thank you
• 各个区域Zebkde的加权平均值即为图像分割一致性的评价标准。
1 M
Zeb
N
Nk zebk
k 1
• 以区域内方差为原则：
• 区域内一致性判定
归一因子E，wk为权值 以分割图像一致性判断
2
1 Nk
(
iRk
fi
fk )2
(max fi min fi )2
E （ wk） iRk Rk I
• 优缺点：
• 方法简单，易于计算。 • 当图像是彩色的时候，仅用单色的准则效果会受到影响。 • 在不考虑像素间的连通性和邻近性时，可能出现无意义的结果。
区域生长法
• 2、基于区域内灰度分布统计性质
• 步骤1：把像素分成互不重叠的小区域。
• 步骤2：比较邻接区域的累计灰度直方图，根据分布的相似性进行区 域合并。
数字图像处理：图像分割
数字图像处理：图像分割数字图像处理：图像分割前⾔：这个实验分成两部分代码，分别对应1和21. 膨胀：将与⽬标区域的背景点合并到该⽬标物中，使⽬标物边界向外部扩张的处理，把⼆值图像各1像素连接成分的边界扩⼤⼀层。
具体操作为：图像中关⼼的像素（结构元素B中值为1的部分）有1，则结果赋值为1，没有1，则赋值0。
腐蚀：消除连通域的边界点，使边界向内收缩的处理。
贴标签是对不同连通域区分和标记的基本算法，把⼆值图像各1像素连接成分的边界点去掉从⽽缩⼩⼀层。
2. 开操作：先腐蚀再膨胀，可以去掉⽬标外的孤⽴点闭操作：先膨胀再腐蚀，可以去掉⽬标内的孔。
注：别忘了图⽚的路径改成⾃⼰的⼀、实验⽬的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、边界和阈值的⽅法结合图像增强复原的相关知识对图像进⾏分割处理。
⼆、实验内容1．读⼊⼀幅图像，对图像进⾏如下操作：(1) ⽤膨胀腐蚀等形态学⽅法对图像进⾏去噪、增强处理。
改变结构元素，观察处理后的图像是否有明显的差别。
(2) ⽤开操作和闭操作等形态学⽅法去除指纹图像中的细⼩颗粒，连接断裂的指纹。
(3) 在上⼀步⽤形态学⽅法处理后的指纹图像基础上，运⽤全局阈值实现图像的⼆值化。
2．读⼊⼀幅图像，利⽤边缘检测和分⽔岭⽅法（watershed）对图像进⾏前景分割。
在调⽤watershed函数前，利⽤prewitt算⼦或者全局阈值等⽅法增强图像边缘。
实验结果图如下：1. 第⼀部分实验结果（两种图⽚来观察结果，此外我在作腐蚀时改变了两种结构元素来进⾏观察）2. 第⼆部分实验结果（两种图⽚来观察结果）：代码如下：###### 第⼀部分代码%⼿动实现膨胀和腐蚀%img=imread('finger_noise.tif');img=im2bw(imread('test.png'));figure('name','实验结果');number=5;% 定义number⾏图⽚subplot(number,3,1);imshow(img);title('原图');subplot(number,3,4);imshow(img);title('原图');subplot(number,3,7);imshow(img);title('原图');B=[0 1 01 1 10 1 0]; %结构元素[row,col]=size(img);%获得图像的⾼和宽%对img进⾏膨胀imgdilate=img;for i=2:row-1for j=2:col-1pitch=img(i-1:i+1,j-1:j+1);convtmp= pitch.*B; %⽤img中的⼀块与结构元素作卷积if sum(convtmp(:))>0imgdilate(i,j)=1;%⾮零则赋值1elseimgdilate(i,j)=0;%零则仍赋值0endendendsubplot(number,3,2);imshow(imgdilate);title('膨胀后结果');%对img进⾏腐蚀imgerode=img;C=sum(B(:)); %结构元素B中关⼼的元素个数for i=2:row-1for j=2:col-1pitch=img(i-1:i+1,j-1:j+1);convtmp= pitch.*B; %⽤img中的⼀块与结构元素作卷积if sum(convtmp(:))<Cimgerode(i,j)=0;elseimgerode(i,j)=1;endendendsubplot(number,3,3);imshow(imgerode);title('腐蚀后结果');B= [1 1 1;1 1 1;1 1 1]%更改结构元素[1 1 1;1 1 1;1 1 1]，[1 0 1;0 1 0;1 0 1] %开操作（对腐蚀后的图像再进⾏⼀次膨胀）imgopen=imgerode;for i=2:row-1for j=2:col-1pitch=imgerode(i-1:i+1,j-1:j+1);convtmp= pitch.*B; %⽤img中的⼀块与结构元素作卷积if sum(convtmp(:))>0 %⾮零则赋值1imgopen(i,j)=1;elseimgopen(i,j)=0;%零则仍赋值0endendendsubplot(number,3,5);imshow(imgopen);title('开操作后结果，结构元素为[1 1 1;1 1 1;1 1 1]');%闭操作（对膨胀后的图像再进⾏⼀次腐蚀）imgclose=imgdilate;C=sum(B(:)); %结构元素B中关⼼的元素个数for i=2:row-1for j=2:col-1pitch=imgdilate(i-1:i+1,j-1:j+1);convtmp= pitch.*B; %⽤img中的⼀块与结构元素作卷积if sum(convtmp(:))<Cimgclose(i,j)=0;elseimgclose(i,j)=1;endendendsubplot(number,3,6);imshow(imgclose);title('闭操作后结果，结构元素为[1 1 1;1 1 1;1 1 1]');B= [1 0 1;0 1 0;1 0 1]%更改结构元素[1 1 1;1 1 1;1 1 1]，[1 0 1;0 1 0;1 0 1] %开操作（对腐蚀后的图像再进⾏⼀次膨胀）imgopen=imgerode;for i=2:row-1for j=2:col-1pitch=imgerode(i-1:i+1,j-1:j+1);convtmp= pitch.*B; %⽤img中的⼀块与结构元素作卷积if sum(convtmp(:))>0 %⾮零则赋值1imgopen(i,j)=1;elseimgopen(i,j)=0;%零则仍赋值0endendendsubplot(number,3,8);imshow(imgopen);title('开操作后结果，结构元素为[1 0 1;0 1 0;1 0 1]');%闭操作（对膨胀后的图像再进⾏⼀次腐蚀）imgclose=imgdilate;C=sum(B(:)); %结构元素B中关⼼的元素个数for i=2:row-1for j=2:col-1pitch=imgdilate(i-1:i+1,j-1:j+1);convtmp= pitch.*B; %⽤img中的⼀块与结构元素作卷积if sum(convtmp(:))<Cimgclose(i,j)=0;elseimgclose(i,j)=1;endendendsubplot(number,3,9);imshow(imgclose);title('闭操作后结果，结构元素为[1 0 1;0 1 0;1 0 1]');subplot(number,3,10);imshow(imgdilate);title('原图');%确定全局阈值TT=0.5*(double(min(imgdilate(:)))+double(max(imgdilate(:))));%设置初始阈值为最⼤灰度和最⼩灰度值和的⼀半done=false;while ~doneg=imgdilate>=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Tnext=0.5*(mean(imgdilate(g))+mean(imgdilate(~g)));%新阈值两个范围内像素平均值和的⼀半done=abs(T-Tnext)<0.5; %0.5是⾃⼰指定的参数T=Tnext;endimout2=im2bw(imgdilate,T);subplot(number,3,11);imshow(imout2);title('膨胀后全局⼆值化');%确定全局阈值TT=0.5*(double(min(imgerode(:)))+double(max(imgerode(:))));%设置初始阈值为最⼤灰度和最⼩灰度值和的⼀半done=false;while ~doneg=imgerode>=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Tnext=0.5*(mean(imgerode(g))+mean(imgerode(~g)));%新阈值两个范围内像素平均值和的⼀半done=abs(T-Tnext)<0.5; %0.5是⾃⼰指定的参数T=Tnext;endimout3=im2bw(imgerode,T);subplot(number,3,12);imshow(imout3);title('腐蚀后全局⼆值化');第⼆部分代码%pic =imread('finger.tif')pic =imread('rice.tif')number=2subplot(number,3,1);imshow(pic);title('原图');% 使⽤prewitt算⼦增强G=imfilter(pic,fspecial('prewitt'));%⽣成’prewitt’模板,并对输⼊图像做边缘增强，再加上原图像subplot(number,3,2);imshow(G);title('prewitt算⼦增强后图像');L=watershed(G); %分⽔岭算法wr=L==0; %取出边缘subplot(number,3,3);imshow(wr);title('分⽔岭');pic(wr)=255;subplot(number,3,5);imshow(uint8(pic));title('前景分割结果');。
如何使用图像处理技术进行图像的边界提取和分割
如何使用图像处理技术进行图像的边界提取和分割图像的边界提取和分割是图像处理领域中的重要任务，它们在计算机视觉、图像识别和图像分析等方面都发挥着重要的作用。
本文将介绍如何使用图像处理技术进行图像的边界提取和分割。
图像的边界提取是指从图像中提取出物体的边界信息，使得我们可以更好地理解图像中的物体边缘轮廓。
图像的分割是将图像中的物体或者区域划分为不同的部分，以便于后续的分析和处理。
边界提取和分割是相辅相成的，可以结合使用，以达到更好的效果。
在进行边界提取和分割之前，首先需要预处理图像，包括灰度化、降噪和图像增强等操作。
可以使用以下几种常见的图像处理技术进行边界提取和分割。
1. Roberts算子和Sobel算子Roberts算子和Sobel算子是两种经典的边缘检测算法。
它们通过计算图像中像素点的梯度值来检测边缘。
Roberts算子主要通过计算邻近像素点之间的差值来提取边缘，而Sobel算子则利用像素点周围区域的梯度来检测边缘。
这两种算子都可以较好地提取图像的边缘信息。
2. Canny边缘检测算法Canny边缘检测算法是一种广泛应用的边缘检测算法。
它结合了边缘点的强度、连续性和非最大抑制的思想，能够有效地提取出图像中的边缘。
Canny算法的特点是能够较好地抑制噪声和假边缘，并且提取出连续的、细致的边界。
3. 区域生长算法区域生长算法是一种基于像素相似性的图像分割算法。
它从图像的某一个种子点开始，根据像素之间的相似性逐渐生长扩展，从而将图像中的区域分割出来。
区域生长算法适用于分割具有相似颜色、纹理或灰度的区域。
通过设置合适的生长条件，可以实现较好的分割效果。
4. 基于聚类的图像分割聚类算法，如K-means算法和Mean-Shift算法，可以应用于图像分割任务。
聚类算法通过计算像素之间的相似性将图像中的像素点进行分组，从而实现图像的分割。
这种方法常常用于分割具有明显不同特征的区域，如颜色、纹理或形状等。
总结起来，图像边界提取和分割是图像处理领域中的重要任务，可以利用多种图像处理技术来实现。
数字图像处理---图像分割
数字图像处理---图像分割图像分割概述图像分析概念：对图像中感兴趣的⽬标进⾏检测和测量，以获得它们的客观信息，从⽽建⽴对图像的描述步骤：1. 图像分割2. 特征识别3. 对象分类4. 建⽴联系概述图像分割概念：将图像划分为互不重叠的区域并提取感兴趣⽬标的技术基本策略：基于灰度值的两个基本特性：不连续性和相似性通过检测不连续性先找边，后确定区域通过检测相似性，在⼀定阈值下找到灰度值相似区域，区域外轮廓即为对象边界⽅法基于边缘的分割⽅法：先提取区域边界，再确定边界限定区域区域分割：确定每个像素归属区域，从⽽形成区域图区域⽣长：将属性接近的连通像素聚集成区域分裂-合并分割：即存在图像划分，也存在图像合并边缘检测算⼦---边缘分割法边缘定义：图像中像素灰度有阶跃变化或屋顶变化的像素的集合分类：阶跃状屋顶状特点：属于⾼频信号区域往往为闭合连线边缘检测流程滤波⇒增强⇒检测⇒定位边缘检测算⼦基本思想：计算局部微分算⼦⼀阶微分：⽤梯度算⼦进⾏运算特点：对于阶跃状变化会出现极⼤值（两侧都是正值，中间最⼤）对于屋顶状变化会过零点（两侧符号相反）不变部分为0⽤途：检测图像中边的存在注意事项：由于结果图中存在负值，因此需要处理后使⽤处理⽅法：取绝对值加最⼩值阈值法⼆阶微分：通过拉普拉斯算⼦计算特点：对于阶跃状变化会过零点（两侧符号相反）对于屋顶状变化会出现负极⼤值（两侧都是正值，中间最⼩）不变部分为0⽤途：检测图像中边的存在常⽤边缘检测算⼦Roberts 算⼦Prewitt 算⼦Sobel 算⼦Kirsch 算⼦Laplacian 算⼦Marr 算⼦交叉⽅向⼀阶锐化问题：锐化处理结果对具有矩形特征的物体的边缘提取较为有效，但是对于不规则形状的边缘提取，则存在信息上的缺损解决思想：利⽤⽆⽅向的锐化算法交叉微分算⼦交叉Roberts 算⼦公式：f ′x =|f (x +1,y +1)−f (x ,y )|f ′y =|f (x +1,y )−f (x ,y +1)|模板:f ′x =−1001,f ′y =01−1特点：算法简单,对噪声敏感，效果较梯度算⼦较好交叉Prewitt 算⼦模板:d ′x =011−101−1−10,d ′y =−1−10−101011特点：与Sobel 相⽐有⼀定抗⼲扰性，图像效果较⼲净交叉Sobel 算⼦模板:d ′x =012−101−2−10,d ′y =−2−10−101012特点：锐化的边缘信息较强kirsch 算⼦(⽅向算⼦)模板：特点在计算边缘强度的同时可以得到边缘⽅向各⽅向间的夹⾓为45°分析取其中最⼤的值作为边缘强度，与之对应的⽅向作为边缘⽅向若取最⼤值绝对值，则仅需要前四个模板即可Nevitia 算⼦[][][][][][]特点:各⽅向间的夹⾓为30°Laplacian算⼦同图像增强中的Laplacian算⼦优点：各向同性、线性和位移不变对细线和孤⽴点检测效果较好缺点对噪声敏感，有双倍加强作⽤不能检测出边缘⽅向常产⽣双像素边缘使⽤之前需要对图像进⾏平滑Marr算⼦在Laplacian算⼦基础上发展⽽来平滑函数采⽤⾼斯正态分布函数h(x,y)=e−x2+y2 2σ2σ为⽅差⽤h(x,y)对图像f(x,y)平滑克表⽰为g(x,y)=h(x,y)∗f(x,y) *代表卷积令r表⽰从原点出发的径向距离，即r2=x2+y2利⽤⾼斯-拉普拉斯滤波器（LOG滤波器）▽2h=(r2−2σ2σ4)e−r22σ2即可利⽤⼆阶导数算⼦过零点的性质，确定图像中阶跃边缘的位置在该算⼦中σ越⼩边缘位置精度越⾼，边缘细节变化越多；σ越⼤平滑作⽤越⼤，但是细节损失越⼤，边缘点定位精度越低过程1. 通过⼆维⾼斯函数对图像进⾏卷积降噪2. ⽤⼆阶导数差分算⼦计算图像强度的⼆阶导数3. 利⽤⼆阶导数算⼦过零点的性质，确定图像中阶跃边缘的位置优点：能快速得到⼀个闭合的轮廓缺点：对噪声敏感Canny边缘检测算⼦最优边缘检测算⼦应有的指标低误判率⾼定位精度抑制虚假边缘过程：1. 计算图像梯度2. 梯度⾮极⼤值抑制3. 双阈值提取边缘点计算图像梯度⾼斯函数的⼀阶导数模板：−11−11,−1−111⾮极⼤值抑制 NMS思想：梯度幅值图像M(x,y)，仅保留梯度⽅向上的极⼤值点过程初始化N(x,y)=M(x,y)对每⼀点在梯度⽅向和反梯度⽅向各找n 个点，若M(x,y)⾮最⼤值，则置零，否则保持不变对NMS 结果⼆值化（双阈值提取边缘点）使⽤两个阈值T 1,T 2:T 2>>T 1由T 1得到E 1(x ,y ),低阈值边缘图：更⼤的误检率由T 2得到E 2(x ,y ),⾼阈值边缘图：更可靠边缘连接初始化E (x ,y )=E 2(x ,y )对E (x ,y )中的每个点在E 1(x ,y )中寻找延长部分进⾏连接输出E (x ,y )Canny 边缘检测算⼦步骤1. ⾼斯滤波器平滑2. ⼀阶偏导计算梯度幅值与⽅向3. 对梯度幅值进⾏⾮极⼤值抑制4. 双阈值算法检测连接边缘Canny 边缘检测算⼦优点参数较⼩计算效率⾼得到边缘连续完整双阈值选择T Low =T HIGH ∗0.4曲⾯拟合法出发点：基于差分检测图像边缘的算⼦往往对噪声敏感四点拟合灰度表⾯法⽤⼀平⾯p (x ,y )=ax +by +c 来拟合四邻域像素灰度值定义均⽅差为ε=∑[p (x ,y )−f (x ,y )]2模板a =12−1−111,b =12−11−11特点：先平均后求差分，对噪声由抑制作⽤边缘跟踪出发点：噪声边检测需要归整边缘像素概念：将检测的边缘点连接成线过程：边缘提取连接成线⽅法光栅扫描跟踪法全向跟踪法光栅扫描跟踪法概念：采⽤电视光栅⾏扫描顺序，结合门限检测，对遇到的像素进⾏分析并确定其是否是边缘的跟踪⽅法具体步骤：[][][][]确定检测阈值d（较⾼）超过d的点作为对象点确定跟踪阈值t（较低）确定跟踪邻域扫描下⼀⾏，跟踪邻域内灰度差⼩于t的，接受为对象点若没有对象点，则该曲线跟踪结束重新从下⼀⾏开始利⽤d寻找对象点并进⾏跟踪扫描结束后跟踪结束特征可以不是灰度级跟踪准则根据具体问题灵活运⽤最好再进⾏⼀次其他⽅向的跟踪全向跟踪Hough变化检测法问题：如何连接边界点集基本思想利⽤xoy直⾓坐标系直线y=ax+b,待求极坐标系内点(ρ,θ),已知求点到线的变化ρ=xcosθ+ysinθ原理:过每个点的直线系分别对应极坐标系上的⼀条正弦曲线，如正弦曲线存在共同交点(ρ′,θ′),则必定在平⾯上共线实现：使⽤交点累积器或直⽅图，寻找相交线段最多的参数空间的点，再寻找对应的直线线段特点：对ρ、θ量化过粗会导致直线参数不精确，过细会导致计算量增加获得直线抗噪能⼒强可以⽤来检测直线阈值分割法基本思想：通过阈值T⽣成⼆值图，在四邻域中有背景的像素就是边界像素特点：适⽤于物体与背景有强对⽐的情况下，且物体或背景的灰度较单⼀可以先求背景再求物体可以得到封闭且连通区域的边界通过交互获得阈值通过直⽅图得到阈值基本思想：边界上的点灰度值出现次数较少⽅法：选取直⽅图⾕底的最⼩灰度值作为阈值缺点：会受到噪声⼲扰改进：取两个峰值之间的某个固定位置降噪简单图像的阈值分割判断分析法最佳熵⾃动阈值法复杂图像的阈值分割步骤⾃动平滑直⽅图确定区域类数⾃动搜索多个阈值特征空间聚类k均值聚类步骤任意选取K个初始聚类中⼼值使⽤最⼩距离判别，将新读⼊的像素分⾄K类重新计算中⼼值，等于⼀类元素的平均值重新聚类直⾄新旧差异不⼤区域增长通过像素集合的区域增长实现：根据应⽤选取种⼦选择描述符种⼦根据描述符扩张直⾄没有新的节点加⼊集合简单区域扩张法以未划分点与起点灰度差⼩于阈值T作为描述符优缺点：1. 不好确定阈值2. ⽆法分割缓慢变化边界质⼼区域增长法以未划分点与区域平均灰度值差⼩于阈值T作为描述符分裂合并法实现：1. 对于灰度级不同的区域划分为四个⼦区域2. 若相邻⼦区域所有像素灰度级相同，则合并3. 反复进⾏直⾄不再进⾏新的分裂合并操作Processing math: 100%。
图像分割区域生长法
江苏科技大学数字图像处理图像分割——区域生长法专题1 图像分割简介图像分割( image segmentation) 就是把图像分成各具特征的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程。
这里特征可以是象素的灰度、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。
图像分割是图像处理到图像分析的关键步骤, 在图像工程中占据重要的位置。
一方面, 它是目标表达的基础, 对特征测量有重要的影响。
另一方面, 因为图像分割及其基于分割的目标表达、特征提取和参数测量等将原始图像转化为更抽象更紧凑的形式, 使得更高层的图像分析和理解成为可能。
图像分割是一种重要的图像处理技术, 它不仅得到人们的广泛重视和研究, 在实际中也得到大量的应用。
图像分割包括目标轮廓、阈值化、图像区分或求差、目标检测、目标识别、目标跟踪等技术。
从大的方面来说，图像分割方法可大致分为基于区域的方法、基于边缘的方法、区域与边缘相结合的方法，以及在此基础上的采用多分辨率图像处理理论的多尺度分割方法。
其中基于区域的方法采用某种准则，直接将图像划分为多个区域。
而基于边缘的方法则通过检测包含不同区域的边缘，获得关于各区域的边界轮廓描述，达到图像分割的目的，而区域与边缘相结合的方法通过区域分割与边缘检测的相互作用，得到分割结果。
图像分割中基于区域的方法主要有直方图门限法、区域生长法、基于图像的随机场模型法、松弛标记区域分割法等。
本文主要讨论基于区域分割的区域生长法。
区域生长是一种古老的图像分割方法，最早的区域生长图像分割方法是由Levine等人提出的。
该方法一般有两种方式，一种是先给定图像中要分割的目标物体内的一个小块或者说种子区域，再在种子区域基础上不断将其周围的像素点以一定的规则加入其中，达到最终将代表该物体的所有像素点结合成一个区域的目的；另一种是先将图像分割成很多的一致性较强，如区域内像素灰度值相同的小区域，再按一定的规则将小区域融合成大区域，达到分割图像的目的，典型的区域生长法如T. C. Pong等人提出的基于小面(facet)模型的区域生长法，区域生长法固有的缺点是往往会造成过度分割，即将图像分割成过多的区域。
数字图像处理计算题复习精华版
实用标准文档30452 计算题复习一、 直方图均衡化（P68）对已知图像进行直方图均衡化修正。
例：表 1 为已知一幅总像素为 n=64×64 的 8bit 数字图像（即灰度级数为 8），各灰度级（出现的频率）分布 列于表中。
要求将此幅图像进行均衡化修正（变换），并画出修正（变换）前后的直方图。
表1原图像灰 原各灰度级 原分布概率度级 rk 像素个数 nkpr(rk)r0=07900.19r1=110230.25r2=28500.21r3=36560.16r4=43290.08r5=52450.06r6=61220.03r7=7810.02解：对已知图像均衡化过程见下表：原图像灰度级 rk原各灰度级 原分布概率 累积分布函像素个数 nkpr(rk)数 sk 计取整扩展sk 并r0=07900.190.191r1=110230.250.443r2=28500.210.655r3=36560.160.816r4=43290.080.896r5=52450.060.957r6=61220.030.987r7=7810.021.007画出直方图如下：确定映射 对应关系rk→sk0→1 1→3 2→5 3→6 4→6 5→7 6→7 7→7新图像灰度级 sk1 3 5新图像各灰 度级像素个数 nsk7901023850新图像分 布概率ps(sk)0.190.250.2169850.2474480.11（a）原始图像直方图 **以下部分不用写在答题中。
其中： ① rk、nk 中 k = 0，1，…，7文案大全（b）均衡化后直方图实用标准文档k ② p（r rk）= nk／n，即计算各灰度级像素个数占所有像素个数的百分比，其中 n n j ，在此题中 n=64×64。
j0 k ③ sk计 pr (rj ) ，即计算在本灰度级之前（包含本灰度级）所有百分比之和。
j0④ sk并 int[( L 1)sk计 0.5]，其中 L 为图像的灰度级数（本题中 L = 8），int[ ]表示对方括号中的数字取整。
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。
区域分割概念以及原理
区域分割概念以及原理1.引言1.1 概述在撰写这篇长文时，我们将要讨论的主题是区域分割概念以及其原理。
区域分割是图像处理和计算机视觉领域中的一个重要概念，指的是将图像分割成不同的区域或物体的过程。
这项技术在许多应用领域都具有重要意义，比如目标检测、图像分析、人脸识别等。
区域分割的目的是通过将图像划分为不同的区域，来实现对图像中不同物体或背景的识别和分析。
通过这种方式，我们可以更好地理解和处理图像中的内容。
而区域分割的原理则是通过使用不同的算法和技术，对图像进行处理和分析，从而实现区域的划分。
在本文的后续部分，我们将详细介绍区域分割的概念和原理。
具体而言，我们将首先介绍区域分割的概念，包括其定义、作用和应用领域。
接着，我们将深入探讨区域分割的原理，包括基于阈值、基于边缘、基于区域增长等常见的算法和技术。
最后，在结论部分，我们将对整篇文章进行总结，并展望区域分割技术在未来的发展方向和应用前景。
通过本文的阅读，读者将对区域分割的概念和原理有一个清晰的理解，同时也能认识到区域分割在图像处理和计算机视觉领域的重要作用。
请继续阅读接下来的章节，我们将会深入探讨和分析区域分割的概念和原理。
1.2文章结构文章结构部分的内容可以描述本文的组织方式以及各个章节的内容概述，具体内容如下：1.2 文章结构本文分为引言、正文和结论三个部分，每个部分的内容和目的如下：1. 引言部分1.1 概述：对区域分割概念以及原理进行简要介绍，引发读者对该主题的兴趣。
1.2 文章结构：介绍文章的组织方式和各个章节的内容，帮助读者了解整篇文章的结构。
1.3 目的：明确文章的写作目的，指出本文旨在深入探讨区域分割概念和原理，并对其应用进行总结和展望。
2. 正文部分2.1 区域分割概念：详细介绍区域分割的概念、定义和基本原理。
包括对图像区域分割的解释和常见的区域分割算法的介绍，如阈值分割、边缘检测、基于聚类的分割等。
2.2 区域分割原理：深入探讨区域分割的原理和基本方法，侧重于图像预处理、特征提取、区域合并等关键步骤。
简单区域扩张法实施图像的区域分割
6、采用简单区域扩张法对下图实施图像的区域分割。
自行选定起始种子像素灰及灰度间隔度。
原理：以图像的某个像素为生长点，比较相邻像素的特征，将特征相似的相邻像素合并为同一区域；以合并的像素为生长点，继续重复以上操作，最终形成具有相似特征的像素的最大连通集合。
该法称简单(单一型)区域扩张法。
基于区域灰度差的方法主要有如下步骤：（1）对图像进行逐行扫描，找出尚没有归属的像素；（2）以该像素为中心检查它的邻域像素，如果灰度差小于预先确定的阈值，将它们合并；（3）以新合并的像素为中心，重复步骤(2)，检查新像素的邻域，直到区域不能进一步扩张；（4）返回到步骤(1)，继续扫描直到不能发现没有归属的像素，则结束整个生长过程。
下图给出已知种子点进行区域生长的一个示例。
图(a)给出需分割的图像，设已知种子像素(标为灰色方块)，现要进行区域生长。
设这里采用的生长判断准则是：如果所考虑的像素与种子像素灰度值差的绝对值小于某个门限T，则将该像素包括进种子像素所在区域。
图(b)给出T＝3时的区域生长结果，整幅图被较好地分成2个区域；图(c)给出T＝2时的区域生长结果，有些像素无法判定；图(d)给出T＝6时的区域生长结果，整幅图都被分在一个区域中了。
程序为：（一）I=imread('p5-06.tif');subplot(2,2,1),imshow(I),title('原始图像');Ic=imcomplement(I) ;BW=im2bw(Ic,graythresh(Ic)) ;subplot(2,2,2),imshow(BW),title('阈值截取分割后图像');se=strel('disk',6);BWc=imclose(BW,se);BWco=imopen(BWc,se);subplot(2,2,3),imshow(BWco),title('对小图像进行删除后图像');mask=BW&BWco;subplot(2,2,4),imshow(mask),title( '检测结果的图像');运行结果为：程序为：（二）A=imread('p5-06.tif');%读入图像seed=[100,220];%选择起始位置thresh=15;%相似性选择阈值A=imadjust(A,[min(min(double(A)))/255,max(max(double(A)))/255],[]); A=double(A); %将图像灰度化B=A;%将A赋予B[r,c]=size(B); %图像尺寸 r为行数，c为列数n=r*c;%计算图像所包含点的个数pixel_seed=A(seed(1),seed(2));%原图起始点灰度值q=[seed(1) seed(2)];%q用来装载起始位置top=1;%循环判断flagM=zeros(r,c);%建立一个与原图形同等大小的矩阵M(seed(1),seed(2))=1;%将起始点赋为1，其余为0count=1;%计数器while top~=0%循环结束条件r1=q(1,1);%起始点行位置c1=q(1,2);%起始点列位置p=A(r1,c1);%起始点灰度值dge=0;for i=-1:1%周围点的循环判断for j=-1:1if r1+i<=r & r1+i>0 & c1+j<=c & c1+j>0%保证在点周围范围之内if abs(A(r1+i,c1+j)-p)<=thresh & M(r1+i,c1+j)~=1%判定条件？top=top+1;%满足判定条件top加1，top为多少，则q的行数有多少行 q(top,:)=[r1+i c1+j];%将满足判定条件的周围点的位置赋予q，q记载了满足判定的每一外点 M(r1+i,c1+j)=1;%满足判定条件将M中相对应的点赋为1count=count+1;%统计满足判定条件的点个数，其实与top此时的值一样 B(r1+i,c1+j)=1;%满足判定条件将B中相对应的点赋为1endif M(r1+i,c1+j)==0;%如果M中相对应点的值为0将dge赋为1，也是说这几个点不满足条件dge=1;%将dge赋为1endelsedge=1;%点在图像外将dge赋为1endendend %此时对周围几点判断完毕，在点在图像外或不满足判定条件则将dge赋为1，%满足条件dge为0if dge~=1%最后判断的周围点（i=1,j=1）是否满足条件，如dge=0，满足。
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6、采用简单区域扩张法对下图实施图像的区域分割。
自行选定起始种子像素灰及灰度间隔度。
原理：以图像的某个像素为生长点，比较相邻像素的特征，将特征相似的相邻像素合并为同一区域；以合并的像素为生长点，继续重复以上操作，最终形成具有相似特征的像素的最大连通集合。
该法称简单(单一型)区域扩张法。
基于区域灰度差的方法主要有如下步骤：
（1）对图像进行逐行扫描，找出尚没有归属的像素；
（2）以该像素为中心检查它的邻域像素，如果灰度差小于预先确定的阈值，将它们合并；
（3）以新合并的像素为中心，重复步骤(2)，检查新像素的邻域，直到区域不能进一步扩张；
（4）返回到步骤(1)，继续扫描直到不能发现没有归属的像素，则结束整个生长过程。
下图给出已知种子点进行区域生长的一个示例。
图(a)给出需分割的图像，设已知种子像素(标为灰色方块)，现要进行区域生长。
设这里采用的生长判断准则是：如果所考虑的像素与种子像素灰度值差的绝对值小于某个门限T，则将该像素包括进种子像素所在区域。
图(b)给出T＝3时的区域生长结果，整幅图被较好地分成2个区域；图(c)给出T＝2时的区域生长结果，有些像素无法判定；图(d)给出T＝6时的区域生长结果，整幅图都被分在一个区域中了。
程序为：（一）
I=imread('p5-06.tif');
subplot(2,2,1),imshow(I),title('原始图像');
Ic=imcomplement(I) ;
BW=im2bw(Ic,graythresh(Ic)) ;
subplot(2,2,2),imshow(BW),title('阈值截取分割后图像');
se=strel('disk',6);
BWc=imclose(BW,se);
BWco=imopen(BWc,se);
subplot(2,2,3),imshow(BWco),title('对小图像进行删除后图像');
mask=BW&BWco;
subplot(2,2,4),imshow(mask),title( '检测结果的图像');
运行结果为：
程序为：（二）
A=imread('p5-06.tif');%读入图像
seed=[100,220];%选择起始位置
thresh=15;%相似性选择阈值
A=imadjust(A,[min(min(double(A)))/255,max(max(double(A)))/255],[]); A=double(A); %将图像灰度化
B=A;%将A赋予B
[r,c]=size(B); %图像尺寸 r为行数，c为列数
n=r*c;%计算图像所包含点的个数
pixel_seed=A(seed(1),seed(2));%原图起始点灰度值
q=[seed(1) seed(2)];%q用来装载起始位置
top=1;%循环判断flag
M=zeros(r,c);%建立一个与原图形同等大小的矩阵
M(seed(1),seed(2))=1;%将起始点赋为1，其余为0
count=1;%计数器
while top~=0%循环结束条件
r1=q(1,1);%起始点行位置
c1=q(1,2);%起始点列位置
p=A(r1,c1);%起始点灰度值
dge=0;
for i=-1:1%周围点的循环判断
for j=-1:1
if r1+i<=r & r1+i>0 & c1+j<=c & c1+j>0%保证在点周围范围之内
if abs(A(r1+i,c1+j)-p)<=thresh & M(r1+i,c1+j)~=1%判定条件？
top=top+1;%满足判定条件top加1，top为多少，则q的行数有多少行 q(top,:)=[r1+i c1+j];
%将满足判定条件的周围点的位置赋予q，q记载了满足判定的每一外点 M(r1+i,c1+j)=1;%满足判定条件将M中相对应的点赋为1
count=count+1;%统计满足判定条件的点个数，其实与top此时的值一样 B(r1+i,c1+j)=1;%满足判定条件将B中相对应的点赋为1
end
if M(r1+i,c1+j)==0;
%如果M中相对应点的值为0将dge赋为1，也是说这几个点不满足条件
dge=1;%将dge赋为1
end
else
dge=1;%点在图像外将dge赋为1
end
end
end %此时对周围几点判断完毕，在点在图像外或不满足判定条件则将dge赋为1，
%满足条件dge为0
if dge~=1%最后判断的周围点（i=1,j=1）是否满足条件，如dge=0，满足。
dge=1，不满足。
B(r1,c1)=A(seed(1),seed(2));%将原图像起始位置灰度值赋予B
end
if count>=n%如果满足判定条件的点个数大于等于n
top=1;
end
q=q(2:top,:);
top=top-1;
end
subplot(1,2,1),imshow(A,[]);
subplot(1,2,2),imshow(B,[]);
运行结果为：。