数字图像处理实验报告图像分割实验

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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》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。

图像分割处理实验报告

一、实验目的：1.学会对图像进行二值化处理和直方图均衡化处理2.进一步了解数字图像处理的知识以及matlab软件的使用3.掌握基本的查资料方法二、实验内容把这幅图像分成同样大小的10幅人脸图片然后分别对第一行5幅人脸图像的第3 第4 第5 第二行5幅人脸图像的第1 第5 进行如下处理：1.进行大津法阈值分割的二值化处理2.进行直方图均衡化处理三、实验具体代码以及结果1.实验代码%clcclearsrc_path='D:\histogram matching.bmp'; %原始图片路径dst_path='D:\picture\'; %分割图片后保存路径mkdir(dst_path);A = imread(src_path); %读入原始图片[m,n,l] = size(A); %获得尺寸for i = 1:2for j = 1:5m_start=1+(i-1)*fix(m/2);m_end=i*fix(m/2);n_start=1+(j-1)*fix(n/5);n_end=j*fix(n/5);AA=A(m_start:m_end,n_start:n_end,:); %将每块读入矩阵imwrite(AA,[dst_path num2str(i) '-' num2str(j) '.jpg'],'jpg'); %保存每块图片endendcd 'D:\pic'x1=imread('1-3.jpg');%%%%%%%%%目标读取图像x2=imread('1-4.jpg');x3=imread('1-5.jpg');x4=imread('2-1.jpg');x5=imread('2-5.jpg');% matlab 自带的自动确定阈值的方法level1=graythresh(x1);level2=graythresh(x2);level3=graythresh(x3);level4=graythresh(x4);level5=graythresh(x5);%用得到的阈值直接对图像进行二值化处理并显示BW1=im2bw(x1,level1);BW2=im2bw(x2,level2);BW3=im2bw(x3,level3);BW4=im2bw(x4,level4);BW5=im2bw(x5,level5);figure(1),imshow(BW1);figure(2),imshow(BW2);figure(3),imshow(BW3);figure(4),imshow(BW4);figure(5),imshow(BW5);%直方图均衡化处理%%%%%%%%%%调用直方图均衡化函数 histeq（）%%%%%均衡化处理后的灰度级直方图分布figure(6),imhist(histeq(rgb2gray(x1))); figure(7),imhist(histeq(rgb2gray(x2))); figure(8),imhist(histeq(rgb2gray(x3))); figure(9),imhist(histeq(rgb2gray(x4))); figure(10),imhist(histeq(rgb2gray(x5)));%%%均衡化处理后的图像%%%%%%figure(11),imshow(histeq(rgb2gray(x1))); figure(12),imshow(histeq(rgb2gray(x2))); figure(13),imshow(histeq(rgb2gray(x3))); figure(14),imshow(histeq(rgb2gray(x4))); figure(15),imshow(histeq(rgb2gray(x5)));。

（完整word版）数字图像处理实验报告6

（完整word版）数字图像处理实验报告6数字图像处理与分析实验报告学院：班级：姓名：学号：实验六细胞图像的分割与测量一、实验目的1. 通过分析细胞图像特点，完成细胞图像的分割和测量，并分析测量结果。

2. 将图像预处理、分割、分析等关键技术结合起来，理论与实践相结合，提高图像处理关键技术的综合应用能力。

二、实验要求1. 对比中值、均值和形态学开闭运算对细胞图像的滤波效果，选择适用于细胞图像的滤波方法2. 运用大津阈值对细胞图像分割，观察分割后噪声情况，观察目标边缘处的分割效果；（使用函数：im2bw）3. 实现连通区域的编号；（使用函数：bwlabel）4. 计算各连通区域的相关信息，如面积、重心等。

（使用函数：regionprops ）三、实验步骤1、预处理去噪x=imread('C:\Documents and Settings\Administrator\桌面\CHEN2-7.BMP');y=medfilt2(rgb2gray(h));subplot(2,2,1)imshow(x)title('原图像');subplot(2,2,2)imshow(y)title('中值滤波处理');I=fspecial('average')z=imfilter(rgb2gray(x),I);subplot(2,3,4)imshow(z)title('均值滤波处理');se = strel('ball',5,5);m = imopen(rgb2gray(x),se);subplot(2,3,5)imshow(m)title('形态学开运算处理');se = strel('ball',5,5);n = imclose(rgb2gray(x),se);subplot(2,3,6)imshow(n)title('形态学闭运算处理');2、大津阈值分割先做出灰度图像的直方图，根据直方图选取合适的分割灰度值x=imread('C:\Documents and Settings\Administrator\桌面\CHEN2-7.BMP');b=rgb2gray(x);imhist(b)；title('灰度直方图');由上图可知，选择阈值在185/255附近可以达到最好的分割效果，则有：x=imread('C:\Documents and Settings\Administrator\桌面\CHEN2-7.BMP'); b=rgb2gray(x);y1=medfilt2(b);w1=im2bw(y1,185/255);h=fspecial('average') ;y2=imfilter(b,h);w2=im2bw(y2, 185/255);se=strel('line',11,90);y3=imopen(b,se);w3=im2bw(y3, 185/255);y4=imclose(b,se);w4=im2bw(y4, 185/255);figuresubplot(2,2,1)imshow(w1)title('中值大津阈值分割');subplot(2,2,2)imshow(w2)title('均值大津阈值分割');subplot(2,2,3)imshow(w3);title('开运算大津阈值分割');subplot(2,2,4)imshow(w4);title('闭运算大津阈值分割');3、目标编号标记x=imread('C:\Documents and Settings\Administrator\桌面\CHEN2-7.BMP'); b=rgb2gray(x);se=strel('ball',5,5);y4=imclose(b,se);w4=im2bw(y4, 185/255);z=imcomplement(w4);subplot(2,2,1)imshow(z);title('取反后图像')z=bwareaopen(z,200);subplot(2,2,2);imshow(z);title('去除像素点小于200的部分')BW = logical(z);L = bwlabel(BW,4);subplot(2,2,3);imshow(L);title('四连通')M=bwlabel(BW,8);Subplot(2,2,4)imshow(M);title('八连通')4、测量各个细胞的面积等参数x=imread('C:\Documents and Settings\Administrator\桌面\CHEN2-7.BMP'); b=rgb2gray(x);se = strel('ball',5,5);I0=imclose(b,se);I11=im2bw(I0,185/256);I12=imcomplement(I11);I13= bwlabel(I12);s = regionprops(I13, 'centroid');centroids = cat(1, s.Centroid);figure(1);imshow(I13)title('重心标记图');hold onplot(centroids(:,1), centroids(:,2), 'r*')hold offm=regionprops(I13,'Area');areas=cat(1, m.Area);figure(3);plot(areas)如图为重心标记和各区域面积分布图：1．为何需要预处理？直接分割的效果如何？答：如果不进行预处理,在后续处理时如进行阈值分割会产生边缘毛刺，使效果不明显；2．选择何种预处理方法？a) 中值适合于去除脉冲噪声和图像扫描噪声，同时不会使图像变模糊，但对消除细节较多的图像不适合用中值滤波；b) 均值可以有效的是噪声得到消除，但同时图像变得模糊，丢失了一些图像的细节部分；c) 形态学开运算对于消除背景噪声有很好的效果，尤其是一些胡椒噪声；d) 形态学闭运算对消除前景噪声效果较好，如：沙眼噪声；通过以上分析及结合图像处理效果可以得出，利用形态学开闭运算对滤除图像中的沙眼噪声和胡椒噪声效果较好；3.分析预处理的目的，有针对性的选择合适的方法答：预处理的目的是为了事先消除图像的噪声，好为后处理做准备；四、思考题1．若将预处理去噪的步骤省掉，则如何在目标编号的过程中加入滤波处理；答：若预处理中没有去噪步骤，从图像处理结果可以看出，经过阈值分割后，图像中还有很多椒盐噪声，要在编号中滤除这些噪声，可通过形态学开运算后，再进行取反操作等后续操作；2．将去噪过程与阈值分割前后调换，选择哪种滤波方法可以滤除二值图像上的噪声；答：通过阈值分割之后，图像中有很多胡椒噪声，可通过形态学开操作将其去除；3．总结大津阈值在细胞图像分割中存在的问题，想一想你所学的算法中哪种算法更适合于细胞图像的分割。

陕西师范大学-《数字图像处理》-实验报告

2基于灰度图像的阈值分割方法
常用的阈值处理就是图像的二值化处理，即首先选定一个处于该图像灰度级范围内的阈值T，然后将图像中的每个像素的灰度值都与这个阈值进行比较，判断该像素的灰度值是否超过阈值T来将将该像素归于大于或者小于这个阈值T两类中的一类。最常用的方法就是设定一阈值T，根据T值的大小将图像分割成大于阈值T的像素群(目标)以及小于阈值T(背景)的像素群两部分。这两类像素一般属于图像中的两种类型的区域，所以对像素根据阈值分类达到了区域分割的目的。输入图像是f(x，y)，输出图像是g(x，y)，则：
1.1图像分割概述
图像分割就是将图像按照人们的意愿分成许多个区域，使这些区域具有不重叠的特性或者该区域具有实际意义或是几个区域的图像特征相差不大。图像分割使得人们分离出目标区域，同时人们可以对图像的特征进行提取或者是对目标的一些参数进行一些简单的测量，为人们进行更深入的图像研究提供了基础。图像分割是图像处理的一个重要步骤，在人们进行图像处理研究的初期就已经受到人们的高度重视。经过几十年的发展，到目前为此，人们已经提出了很多种分割方法。尽管图像分割的方法和种类有很多，却没有唯一的标准的分割方法。有些分割运算可直接应用于任何图像，而另一些只能适用于特殊类别的图像。许多不同种类的图像或景物都可作为待分割的图像数据，不同类型的图像，已经有相对应的分割方法对其分割，同时，某些分割方法也只是适合于某些特殊类型的图像分割。分割结果的好坏需要根据具体的场合及要求衡量。图像分割是从图像处理到图像分析的关键步骤，可以说，图像分割结果的好坏直接影响对图像的理解。
1.2图像分割的特征
（1）分割出来的各区域对某种性质例如灰度，纹理而言具有相似性，区域内部是连通的且没有过多小孔；
（2）区域边界是明确的；
（3）相邻区域对分割所依据的性质有明显的差异。

数字图像处理实验报告3

实验三图像分割实验一．实验目的1. 掌握基本的图像分割方法2.观察图像分割的效果3.加深对边缘提取的理解二.实验原理1.边缘检测：图象的边缘是指图象局部区域亮度变化显著的部分，该区域的灰度剖面一般可以看作是一个阶跃，既从一个灰度值在很小的缓冲区域内急剧变化到另一个灰度相差较大的灰度值。

图象的边缘部分集中了图象的大部分信息，图象边缘的确定与提取对于整个图象场景的识别与理解是非常重要的，同时也是图象分割所依赖的重要特征，边缘检测主要是图象的灰度变化的度量、检测和定位。

2.灰度阈值分割即是先确定一个处于图像灰度取值范围内的灰度阈值，然后将图像中各个像素的灰度值与这个阈值相比较：划分成像素灰度大于阈值的一类和小于阈值的一类。

3. 双峰法的原理及其简单：它认为图像由前景和背景组成，在灰度直方图上，前后二景都形成高峰，在双峰之间的最低谷处就是图像的阈值所在三.实验内容1.实验步骤1.打开matlab编程环境；2.利用“imread”函数导入图像数据；3.利用“imshow”显示所读入的图像数据；4.进行图像分割处理；5.记录和整理实验报告；2. 按下面要求编写程序并运行结果1. 用sobel方法对一幅灰度图像进行边缘提I=imread('cameraman.bmp');R=double(I(:,:,1));G=double(I(:,:,2));B=double(I(:,:,3));[rows,cols]=size(R);I=0.299*R+0.587*G+0.114*B;[H,W]=size(I);M=double(I);J=M;for i=2:H-1for j=2:W-1J(i,j)=abs(M(i-1,j+1)-M(i-1,j-1)+2*M(i,j+1)-2*M(i,j-1)+M(i+1,j+1)-M(i+1,j-1))+abs(M(i-1,j-1)-M(i+1,j-1)+2*M(i-1,j)-2*M(i+1,j)+M(i-1,j+1)-M(i+1,j+1));end;end;for i=2:H-1for j=2:W-1if J(i,j)>254J(i,j)=255;elseJ(i,j)=0;endendendsubplot(1,2,1);imshow(uint8(I));title('原图');subplot(1,2,2);imshow(uint8(J));title('Sobel 处理后');2.用 Laplacian-Gaussian方法对一幅灰度图像进行边缘提取I = imread('cameraman.bmp');R=double(I(:,:,1));G=double(I(:,:,2));B=double(I(:,:,3));[rows,cols]=size(R);I=0.299*R+0.587*G+0.114*B;s=fftshift(fft2(I));[M,N]=size(s);n=2;d0=400;n1=floor(M/2);n2=floor(N/2);for i=1:Mfor j=1:Nd=sqrt((i-n1)^2+(j-n2)^2);h=1*exp(-1/2*(d^2/d0^2));s(i,j)=h*s(i,j);endends=ifftshift(s);s=uint8(real(ifft2(s))); subplot(1,2,1),imshow(s);title('GLPF滤波');s=double(s);[r,c]= size(s);R=zeros(r,c);core1=[-1 -1 -1;-1 8 -1;-1 -1 -1];core2=[0 -1 0;-1 4 -1;0 -1 0];for x=2:r-1for y=2:c-1Z=[s(x-1,y-1) s(x-1,y) s(x-1,y+1);s(x,y-1) s(x,y) s(x,y+1);s(x+1,y-1) s(x+1,y) s(x+1,y+1)];A=core1*Z;B=core2*Z;R(x,y)=max(abs(sum(sum(A))),abs(sum(sum(B))));endendfor x=2:r-1for y=2:c-1if R(x,y)>250R(x,y)=255;elseR(x,y)=0;endendendsubplot(1,2,2),imshow(uint8(R));title('拉普拉斯处理后 ');3. 利用双峰法对一幅灰度图像进行灰度分割处理I = imread('lena.bmp');I=double(I);sum_obj=0;obj_counter=0;sum_backgnd=0;backgnd_counter=0;[rows,cols]=size(I);cols_c=floor(cols/20);rows_c=floor(rows/20);corners=[I(1:rows_c,1:cols_c);I(1:rows_c,(end-cols_c+1):end);I((en d-rows_c+1):end,1:cols_c);I((end-rows_c+1):end,(end-cols_c+1):end) ];threshold=mean(mean(corners));while 1for i=1:rowsfor j=1:colsif(I(i,j)>threshold)sum_obj=sum_obj+I(i,j);obj_counter=obj_counter+1;elsesum_backgnd=sum_backgnd+I(i,j);backgnd_counter=backgnd_counter+1;endendendnew_threshold=((sum_backgnd/backgnd_counter)+(sum_obj/obj_counter))/2 ;if(abs(threshold-new_threshold)<=0.01)break;endthreshold=new_threshold;endfor i=1:rowsfor j=1:colsIf(I(i,j)<=threshold)I(i,j)=0;elseI(i,j)=255;endendendimshow(I);四.实验结果及分析1. sobel边缘提取placian-Gaussian方法边缘提取3.双峰法对一幅灰度图像进行灰度分割处理五.实验小结与体会1.本次实验以图像分割为主线，涉及边缘提取2. 通过实验结果的比较，对课堂上的理论有了直观的认识，也为更好的理解理论奠定了基础，培养了兴趣。

数字图像处理实验报告(完整版)

数字图像处理实验一 MATLAB数字图像处理初步一、显示图像1．利用imread( )函数读取一幅图像，假设其名为lily.tif，存入一个数组中；2．利用whos 命令提取该读入图像flower.tif的基本信息；3．利用imshow()函数来显示这幅图像；实验结果如下图：源代码：>>I=imread('lily.tif')>> whos I>> imshow(I)二、压缩图像4．利用imfinfo函数来获取图像文件的压缩，颜色等等其他的详细信息；5．利用imwrite()函数来压缩这幅图象，将其保存为一幅压缩了像素的jpg文件,设为lily.jpg；语法：imwrite(原图像，新图像，‘quality’,q), q取0-100。

6．同样利用imwrite()函数将最初读入的tif图象另存为一幅bmp图像，设为flily.bmp。

7．用imread()读入图像Sunset.jpg和Winter.jpg；8．用imfinfo()获取图像Sunset.jpg和Winter.jpg的大小；9．用figure,imshow()分别将Sunset.jpg和Winter.jpg显示出来，观察两幅图像的质量。

其中9的实验结果如下图：源代码：4~6(接上面两个) >>I=imread('lily.tif')>> imfinfo 'lily.tif'；>> imwrite(I,'lily.jpg','quality',20);>> imwrite(I,'lily.bmp');7~9 >>I=imread('Sunset.jpg');>>J=imread('Winter.jpg')>>imfinfo 'Sunset.jpg'>> imfinfo 'Winter.jpg'>>figure(1),imshow('Sunset.jpg')>>figure(2),imshow('Winter.jpg')三、二值化图像10．用im2bw将一幅灰度图像转化为二值图像，并且用imshow显示出来观察图像的特征。

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。

数字图像处理实验报告（五个实验全）

数字图像处理实验报告（五个实验全）实验⼀ Matlab图像⼯具的使⽤1、读图I=imread(＇lena.jpg＇);imshow(I);2、读⼊⼀幅RGB图像，变换为灰度图像和⼆值图像，并在同⼀个窗⼝内分成三个⼦窗⼝来分别显⽰RGB图像和灰度图像。

a=imread(＇lena.jpg＇)i = rgb2gray(a)I = im2bw(a,0.5)subplot(3,1,1);imshow(a);subplot(3,1,2);imshow(i);subplot(3,1,3);imshow(I);原图像灰度图像⼆值图像实验⼆图像变换1、对⼀幅图像进⾏平移，显⽰原始图像与处理后图像，分别对其进⾏傅⾥叶变换，显⽰变换后结果，分析原图的傅⾥叶谱与平移后傅⾥叶频谱的对应关系。

s=imread(＇beauty.jpg＇);i=rgb2gray(s)i=double(i)j=fft2(i);k=fftshift(j); 原图像原图的傅⾥叶频谱l=log(abs(k));m=fftshift(j);RR=real(m);II=imag(m);A=sqrt(RR.^2+II.^2);A=(A-min(min(A)))/(max(max(A)))*255;b=circshift(s,[800 450]);b=rgb2gray(b)b=double(b) 平移后的图像平移后的傅⾥叶频谱c=fft2(b);e=fftshift(c);l=log(abs(e));f=fftshift(c);WW=real(f);ZZ=imag(f);B=sqrt(WW.^2+ZZ.^2);B=(B-min(min(B)))/(max(max(B)))*255;subplot(2,2,1);imshow(s);subplot(2,2,2);imshow(uint8(b));subplot(2,2,3);imshow(A);subplot(2,2,4);imshow(B);2、对⼀幅图像进⾏旋转，显⽰原始图像与处理后图像，分别对其进⾏傅⾥叶变换，显⽰变换后结果，分析原图的傅⾥叶谱与旋转后傅⾥叶频谱的对应关系。

遥感数字图像处理图像分割与线性地物信息提取实验报告

（2）线性地物信息提取效果较好，能够准确地提取出不同的线性地物信息，如道路、河流等。
1.
实验总结与展望
通过本次实验，我们学习了利用 ENVI 软件进行 RS 图像分割和线性地物信息提
取的方法。我们发现，分割和信息提取的效果都受到算法和参数的选择影响。因
此，在实际应用中，需要根据不同的场景和需求选择合适的算法和参数，以达到
最佳的处理效果。同时，我们也需要注意图像预处理的重要性，它能够有效地提
高后续处理的准确性和可靠性。
未来，随着遥感技术的不断发展和应用场景的扩大，RS 图像分割和信息提取的需求也将越来越大。因此，我们需要不断学习和掌握最新的算法和技术，以应对不同场景和需求的处理要求，并且不断完善和优化处理流程，提高处理效率和精度。
1.
实验背景与目的
遥感图像是一种重要的地学信息获取手段，可以获取大面积的地表信息。但是，由于图像中存在着大量的地物信息，对于这些信息的快速、准确的提取是遥感研
究中的一个重要问题。本实验旨在利用 ENVI 软件对 RS 图像进行分割，并提取其中的线性地物信息，为遥感图像处理提供实际的应用。
1.
实验步骤
（1）数据准备：获取需要处理的遥感图像，并导入 ENVI 软件中。
（2）图像预处理：对导入的遥感图像进行预处理，包括辐射校正、大气校正、几何校正等，以便于后续的处理。
（3）图像分割：利用 ENVI 软件提供的图像分割工具，对遥感图像进行分割。其中，可以根据需要选择不同的分割算法和参数设置，以达到最佳的分割效果。
（4）线性地物信息提取：根据已分割好的图像，利用 ENVI 软件提供的特征提
取工具，提取其中的线性地物信息。其中，可以根据需要选择不同的特征提取算法和参数设置，以达到最佳的信息提取效果。

数字图像处理四个实验

数字图像处理实验指导书目录实验一MATLAB数字图像处理初步实验二图像的代数运算实验三图像增强-空间滤波实验四图像分割实验五形态学运算3实验一 MATLAB数字图像处理初步一、实验目的与要求1．熟悉及掌握在MATLAB中能够处理哪些格式图像。

2．熟练掌握在MATLAB中如何读取图像。

3．掌握如何利用MATLAB来获取图像的大小、颜色、高度、宽度等等相关信息。

4．掌握如何在MATLAB中按照指定要求存储一幅图像的方法。

5．图像间如何转化。

二、实验原理及知识点1、数字图像的表示和类别一幅图像可以被定义为一个二维函数f(x,y),其中x和y是空间(平面)坐标，f 在任何坐标处(x,y)处的振幅称为图像在该点的亮度。

灰度是用来表示黑白图像亮度的一个术语，而彩色图像是由单个二维图像组合形成的。

例如，在RGB彩色系统中，一幅彩色图像是由三幅独立的分量图像(红、绿、蓝)组成的。

因此，许多为黑白图像处理开发的技术适用于彩色图像处理，方法是分别处理三副独立的分量图像即可。

图像关于x和y坐标以及振幅连续。

要将这样的一幅图像转化为数字形式，就要求数字化坐标和振幅。

将坐标值数字化成为取样；将振幅数字化成为量化。

采样和量化的过程如图1所示。

因此，当f的x、y分量和振幅都是有限且离散的量时，称该图像为数字图像。

作为MATLAB基本数据类型的数值数组本身十分适于表达图像，矩阵的元素和图像的像素之间有着十分自然的对应关系。

图1 图像的采样和量化根据图像数据矩阵解释方法的不同，MA TLAB把其处理为4类：亮度图像(Intensity images)二值图像(Binary images)索引图像(Indexed images)RGB图像(RGB images)(1) 亮度图像一幅亮度图像是一个数据矩阵，其归一化的取值表示亮度。

若亮度图像的像素都是uint8类或uint16类，则它们的整数值范围分别是[0，255]和[0，65536]。

实验三图像分析实验——图像分割、形态学及边缘与轮廓分析

实验三图像分析实验——图像分割、形态学及边缘与轮廓分析一、实验条件PC机数字图像处理实验教学软件大量样图二、实验目的1、熟悉图像形态学分析的基本原理，观察不同形态学方法处理的结果；2、熟悉图像阈值分割、区域生长、投影及差影检测和模板匹配的基本原理，观察处理的结果；3、熟悉图像边缘检测、Hough平行线检测、轮廓提取及跟踪和种子填充的基本原理，观察处理的结果；4、了解图像矩、空穴检测、骨架提取的基本原理，观察处理的结果。

三、实验原理本次实验侧重于演示观察，由于内容繁多，并且系统中已有部分实验项目的原理说明，因此实验原理及编程实现步骤这里不再详细叙述，有兴趣的同学可以查阅数字图像处理方面的有关书籍。

四、实验内容1、图像形态学分析内容包括：图像膨胀、图像腐蚀、开运算、闭运算和图像细化针对二值图像进行处理，有文字说明，实验步骤中将详细介绍其使用方法。

2、图像分割内容包括：阈值分割、区域生长、投影检测、差影检测和模板匹配阈值分割：支持灰度图像。

从图库中选择图像分割中的源图, 然后执行图像分析→图像分割→阈值分割, 比较原图和分割后的图, 对照直方图分析阈值分割的特点。

对源图再执行一次图像变换→点运算→阈值变换, 比较分析阈值变换和阈值分割的结果。

区域生长：支持灰度图像。

操作方法与阈值分割类似，比较分析其与阈值分割的不同。

投影检测：只支持二值图像。

从图库中选择投影检测中的源图, 然后执行图像分析→投影检测→水平投影, 然后再垂直投影, 记录下检测部分的水平和垂直方向的位置。

如有必要, 在检测之前, 对图像进行平滑消噪。

差影检测：支持灰度图像。

从图库中选择图像合成中的源图, 然后执行图像分析→图像合成→图像相减, 在弹出的文件对话框中选择图库图像合成中的模板图像,观察分析差影结果。

模板匹配：支持灰度图像。

从图库中选择模板匹配中的源图, 然后执行图像分析→模式识别→模板匹配, 在弹出的文件对话框中选择图库模板匹配中的模板图像, 观察分析结果。

数字图像处理实验报告

数字图像处理实验报告数字图像处理实验报告一、引言数字图像处理是计算机科学与工程领域中的一个重要研究方向。

通过使用数字化技术，对图像进行采集、传输、存储和处理，可以实现对图像的增强、恢复、分析和识别等功能。

本实验旨在通过对数字图像处理算法的实践应用，探索图像处理的原理和方法。

二、实验目的本实验的主要目的是掌握数字图像处理的基本概念和算法，并通过实际操作加深对图像处理原理的理解。

具体目标包括：1. 学习使用图像处理软件，如Photoshop或Matlab等。

2. 掌握图像增强的方法，如直方图均衡化、滤波和锐化等。

3. 理解图像压缩和编码的原理，如JPEG和PNG等格式。

4. 了解图像分割和边缘检测的基本算法，如阈值分割和Canny边缘检测等。

三、实验过程1. 图像增强图像增强是指通过一系列算法和技术，改善图像的质量和视觉效果。

在实验中，我们可以使用直方图均衡化算法来增强图像的对比度和亮度。

该算法通过将图像的像素值映射到一个更大的范围内，使得图像的亮度分布更加均匀。

2. 图像滤波图像滤波是指通过一系列滤波器对图像进行处理，以实现去噪、平滑和锐化等效果。

在实验中，我们可以使用平滑滤波器（如均值滤波器和高斯滤波器）来去除图像中的噪声。

同时，我们还可以使用锐化滤波器（如拉普拉斯滤波器和Sobel滤波器）来增强图像的边缘和细节。

3. 图像压缩和编码图像压缩是指通过减少图像的数据量来减小图像文件的大小，从而实现存储和传输的效率提升。

在实验中，我们可以使用JPEG和PNG等压缩算法来对图像进行压缩和编码。

JPEG算法通过对图像的频域进行离散余弦变换和量化，实现对图像的有损压缩。

而PNG算法则采用无损压缩的方式，通过对图像的差值编码和哈夫曼编码，实现对图像的高效压缩。

4. 图像分割和边缘检测图像分割是指将图像分成若干个区域，以实现对图像的目标提取和图像分析的目的。

而边缘检测是指通过检测图像中的边缘和轮廓，实现对图像的形状分析和目标识别。

《数字图像处理》图像恢复和图像分割实验

《数字图像处理》图像恢复和图像分割实验1.实验目的1、熟悉并掌握MATLAB 图像处理工具箱的使用；2、理解并掌握常用的图像的恢复和分割技术。

2.实验环境MATLAB 6.5 以上版本、WIN XP 或 WIN2000 计算机3、实验内容与要求1、采用三种不同算子检测图像边缘，显示结果。

i=imread('C:\Users\skr\Desktop\lra.png')BW1 = edge(I,'prewitt');BW2 = edge(I,'zerocross');BW3 = edge(I,'canny');subplot(2,2,1);imshow(i);title('原图像-李荣桉 1909290239')subplot(2,2,2);imshow(BW1);title('prewitt 边缘图-李荣桉 1909290239')subplot(2,2,3);imshow(BW2);title('zerocross 边缘图-李荣桉 1909290239')subplot(2,2,4);imshow(BW3);title('canny 边缘图-李荣桉 1909290239')2、对二值图像分别进行方形模板3*3 和5*5 的膨胀和腐蚀操作，显示结果a=imread('C:\Users\skr\Desktop\lra.png')i = rgb2gray(a)I = im2bw(a,0.5)se3 = strel('disk',3);erodedBW1 = imerode(I,se3);se4 = strel('disk',5);erodedBW2 = imerode(I,se4);se1 = strel('ball',3,3);I1 = imdilate(a,se1);se2 = strel('ball',5,5);I2 = imdilate(a,se2);subplot(2,2,1);imshow(I1);title('3*3 膨胀图像-李荣桉 1909290239')subplot(2,2,2);imshow(I2);title('5*5 膨胀图像-李荣桉 1909290239')subplot(2,2,3);imshow(erodedBW1);title('3*3 腐蚀图像-李荣桉 1909290239') subplot(2,2,4);imshow(erodedBW2);title('5*5 腐蚀图像-李荣桉 1909290239')3、完成图像的阈值分割与边缘检测。

数字图像实验报告图像分割

数字图像实验报告实验4 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)f=imread('D:\大三第二学期\生物医学图像处理\实验5\lung2.bmp');g=imnoise(f, 'salt & pepper',0.02);[f1,fs]=edge(f, 'sobel');[f2,fp]=edge(f, 'prewitt');[f3,flog]=edge(f, 'log');[f4,fc]=edge(f, 'canny');f1=edge(f, 'sobel',fs);f2 =edge(f, 'prewitt',fp);f3 =edge(f, 'log',flog);f4 =edge(f, 'canny',fc);subplot(2,3,1);imshow(f) ,title( ['原图']);subplot(2,3,2);imshow(f1),title( ['sobel']);subplot(2,3,3);imshow(f2),title(['prewitt ']);subplot(2,3,4);imshow(f3),title([ ' log ']);subplot(2,3,5);imshow(f4),title( [' canny ']);[g1,gs]=edge(g, 'sobel');[g2,gp]=edge(g, 'prewitt');[g3,glog]=edge(g, 'log');[g4,gc]=edge(g, 'canny');g1=edge(g, 'sobel',gs);g2 =edge(g, 'prewitt',gp);g3 =edge(g, 'log',glog);g4 =edge(g, 'canny',gc);figure,subplot(2,3,1);imshow(g) ,title( ['原图']);subplot(2,3,2);imshow(g1),title( ['sobel']);subplot(2,3,3);imshow(g2),title([' prewitt ']);subplot(2,3,4);imshow(g3),title([ ' log ']);subplot(2,3,5);imshow(g4),title( [' canny ']);2.（1）对图片lung.bmp用im2bw进行处理，其分割的阈值分别设为0.05,0.15和0.7，分析哪个效果好（结合图像的直方图）。

数字图像处理分割报告

一，实验目的。

1，了解图像分割的原理。

2，学会编写区域生长的算法和OTSU算法。

二，实验原理。

区域生长（region growing）是指将成组的像素或区域发展成更大区域的过程。

从种子点的集合开始，从这些点的区域增长是通过将与每个种子点有相似属性像强度、灰度级、纹理颜色等的相邻像素合并到此区域。

它是一个迭代的过程，这里每个种子像素点都迭代生长，直到处理过每个像素，因此形成了不同的区域，这些区域它们的边界通过闭合的多边形定义。

在区域生长中的主要问题如下：（1）表示区域的初始化种子的选择：在区域生长过程中，这些不同区域点合适属性的选择。

（2）基于图像具体属性的像素生长不一定是好的分割。

在区域生长过程中，不应该使用连通性或邻接信息。

（3）相似性：相似性表示在灰度级中观察在两个空间邻接像素之间或像素集合的平均灰度级间的最小差分，它们将产生不同的区域。

如果这个差分比相似度阈值小，则像素属于相同的区域。

（4）区域面积：最小面积阈值与像素中的最小区域大小有关。

在分割的图像中，没有区域比这个阈值小，它由用户定义。

区域生长的后处理（region growing post-processing）：由于非优化参数的设置，区域生长经常会导致欠生长或过生长。

人们已经开发了各种各样的后处理。

从区域生长和基于边缘的分割中，后处理能获得联合分割的信息。

更加简单的后处理是根据一般启发法，并且根据最初应用的均匀性标准，减少分割图像中无法与任何邻接区域合并的最小区域的数量。

区域连接图在场景中区域间的邻接关系可以由区域邻接图（region adjacency graph, RG A）表示。

在场景中的区域由在RGA的节点集合表示N = {N1, N2, ... , Nm}，这里，节点Ni表示在场景中的区域Ri ，并且区域Ri的属性存储在节点的数据结构Ni 中。

在Ni和Nj之间的边缘Eij表示在区域Ri和Rj之间的连接。

如果在区域Ri里存放一个像素与在区域Rj彼此相邻，那么两个区域Ri和Rj是相邻的。

《数字图像处理(实验部分)》实验8_图像分割

《数字图像处理（实验部分）》教案实验八：图像分割1．实验目的1．掌握MATLAB 的基本操作。

2．了解数字图像处理在MATLAB中的基本处理过程。

3．学习图像分割的原理，观察算法处理结果2．实验设备2．1．PC 兼容机一台；操作系统为WindowsWindowsXP。

2．2．数字图像处理开发环境：MATLAB软件3．实验原理图像分割：运用阀值分割法，通过观察直方图的谷值，选取分割的阀值T为该谷值，将图像分割为背景和目标两部分。

4．实验步骤.1 打开MA TLAB开发环境.2点击MA TLAB窗口上File菜单，选择New-〉M—File，在弹出的Edit编辑器内输入如下程序：I=imread('cameraman.tif');figure(1);subplot(2,2,1),imshow(I);title('原图');subplot(2,2,2),imhist(I);title('直方图,取波谷为阈值'); % 观察灰度直方图，灰度80处有谷，确定阈值T=80I1=im2bw(I,80/255); % im2bw函数将图像根据给定阈值转换为二值图像，阈值需要转换到[0,1]范围内subplot(2,2,3),imshow(I1);title('自带函数分割图');I2=I;k=find(I<=80);%返回满足条件的索引号I2(k)=0;g=find(I>80);I2(g)=255;subplot(2,2,4),imshow(I2);title('阈值分割图');.3将该程序保存，并点击工具栏中Run按钮，程序会自动运行，并显示出结果。

.4 观察处理结果5．实验结果分割后图像中前景部分被凸现出来，背景部分被去除。

01002006．问题与思考总结MATLAB开发环境在使用上的特点，掌握其在实验中使用方法。

改变程序中的参数，重新运行程序，观察会是什么结果。

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