实验五(2.1)图像融合与图像分割
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。
遥感实验五_影像镶嵌、裁剪、融合
.设置相交关系(Intersection Method):No Cutline Exists。
.设置重叠图像元灰度计算(select Function):Average。
图2.1.5
点击DataPrep,在弹出的下拉菜单中单击Subset Images，在Input File中输入裁切的底图xianqiang.img，在Output File中设置输出文件路径和文件名，这里保存名为jianqie3.img。
单击From Inquire Box,然后点击AOI，在弹出的Choose AOI中点击Viewer,点击OK。，最后在subset点击OK,步骤如图2.1.6示。
图2.1.6
图2.1.7
在新视图窗口中打开裁切结果，如图2.1.8示。
图2.1.8
同理对全色影像进行剪切。
操作步骤如图2.2.1—2.2.3示。
图2.1.1
图2.2.2
图2.2.3
全色影像裁切效果如图2.2.4示。
图2.2.4
2.3.按已有图像范围裁切(掩膜)
按已有图像的范围从一幅较大图像中裁切一部分图像时，按下图所示方法操作：其中4处为较大图像文件（即待裁切图像），5处为限定范围的图像文件（即裁切范围），6处为结果文件（即裁切后图像），如图2.3.1示。
.Apply—close。
图像拼接线设置，在Mosaic Tool视窗菜单条中选择Set Mode For Intersection按钮 ，两幅图像之间将出现叠加线，单击两幅图像的相交区域，重叠区域将被高亮显示。根据实际需要，选择拼接线模式：
图像自动配准,镶嵌,裁剪与融合
本科生实验报告第五组姓名袁银学号：191401094专业地理科学班级地理科学1902班实验课程名称遥感原理与应用指导教师及职称郑著彬老师实验名称：图像自动配准，融合，镶嵌与裁剪开课学期2020至2021 学年第 2 学期赣南师范大学地理与环境工程学院实验名称：图像自动配准，融合，镶嵌与裁剪第五组一、实验目的• 1.了解图像自动配准的目的和基本方法• 2.学习了Image Registration Workflow图像配准工具的使用• 3.掌握图像融合的基本方法和流程•学习了Gram-Schmidt Pan Sharpening融合方法•学习了不同传感器、相同传感器图像的融合•掌握了图像镶嵌的基本方法•学习了影像无缝镶嵌工具Seamless Mosaic的使用•掌握图像裁剪的基本方法•学习了规则裁剪、和不同情况下的不规则图像裁剪的流程•学习了ENVI中图像裁剪的工具•Open/Save As/Spatial Subset•Toolbox/Regions of Interest/Subset Data from ROIs二、实验准备数据：2.5米空间分辨率、不同成像时间的影像数据2.1米全色、6.8米多光谱的影像数据SPOT4 的10米全色波段和Landsat TM 30mQuickBird全色和多光谱图像两个有地理坐标的TM图像文件TM影像数据Shapefile 矢量数据内容：1图像的空间配准 2图像3不规则图像裁剪手动交互绘制裁剪区域裁剪图像外面矢量文件裁剪图像4利用Seamless Mosaic工具进行图像镶嵌工具：1.Toolbox -> Geometric Correction -> Registration -> Image Registration Workflow2• / Image Sharpening /Gram-Schmidt Pan Sharpening✓3/Regions of Interest/Subset Data from ROIs✓4Mosaicking /Seamless三、实验步骤（一）图像的空间配准（1）选择图像配准的文件○1打开envi5.3（64bit），如图1所示。
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；
图像融合
2.5图像融合一、实验背景图像融合技术是指将多源信道所采集到的关于同一目标图像经过一定的图像处理，提取各自信道的信息，最后综合成同一图像以供观察或进一步处理。
二、实验目的学会将同一目标具有高空间分辨率和高光谱分辨率的两幅图像融合。
三、实验数据Examples\spots.img、dmtm.img四、实验步骤（1）启动图像融合工具。
在ERDAS图标面板菜单条，选择Main | Image Interpreter | Spatial Enhancement | Resolution Merge菜单，打开Resolution Merge对话框。
（2）确定高分辨率输入文件（High Resolution File）为D:\examples \ spots.img。
（3）确定多光谱输入文件（Multispectral Input File）为dmtm.img。
（4）定义输出文件（Output File）为E:\2016271132\reso-merge.img。
（5）选择融合方法（Method），这里选用主成分变换法（Principle Component）。
（6）选择重采样方法（Resample Techniques），这里设置为Bilinear Interpolation双线性插值。
（7）输出数据选择（Output Options）为Stretch Unsigned 8 bit。
（8）输出波段选择（Layer Selection）为Select Layers1:7。
（9）单机OK按钮，关闭Resolution Merge对话框，执行分辨率融合。
五、实验结果（1）原始图像：spots.img dmtm.img（2）图像融合结果：reso-merge.img六、结果评价在Erdas系统中分辨率融合提供了三种方法：主成分变换融合（Principle Component）、乘积变换融合（Mutiplicative）和比值变换融合（Brovey Transformation）。
图像融合实验报告
电子科技大学实验报告学生姓名：李雄风学号：2905301014指导老师：彭真明日期：2012年5月3日一、实验室名称：光电楼327、329学生机房二、实验项目名称：图像融合三、实验原理：图像融合的方法很多，大致可分为以下几类：基于颜色空间变换的融合方法，典型的如HIS变换的融合方法；基于多尺度变换的融合方法，如小波变换、拉普拉斯变换；基于加权平均的融合方法等。
这些方法并不是严格区分的，有的方法是几类方法的结合。
基于离散小波变换的图像融合方法一般分为3个步骤。
首先将两幅图像分别进行小波变换分解，得到分解系数，然后对不同频率系数进行不同方法的融合，最后通过反变换可得到融合后的图像。
图像融合的融合策略是图像融合技术的关键，是影响融合图像质量的主要因素。
针对不同类型和特征的图像，主要有以下一些融合规则（详细内容可参看《光电图像及应用》教材中的相关章节）：1.最大/最小系数法2.加权平均法主要分为以下几步：(1)对源图像进行尺度为L的小波分解；(2)对各个分解层根据图像特征选择不同加权系数，得到融合图像小波系数；(3)反变换，得到融合图像。
3.局部能量准则主要分为以下几步：(1)计算一个像素点周围区域的能量E；(2)计算归一化互相关测度；(3)给定阈值T，确定融合系数。
4.方差协方差准则主要分为以下几步：(1)计算以(x, y)为中心的P点的区域均值，区域大小一般取3×3或5×5；(2)计算以(x, y)位置为中心的区域方差；(3)计算图像A以(x, y)中心与图像对应区域的协方差；(4)构造匹配度；(5)确定加权系数；(6)对两幅图像中的对应子带像素进行融合计算。
5.空间频率准则四、实验目的：1.了解图像融合的目的、意义和用途，理解和掌握图像融合的基本原理；2.熟练掌握图像融合的实现步骤和流程；3.能够利用Matlab工具或VC++语言实现两幅图像融合的融合；4.能够利用课堂讲授的方法对融合结果进行简单的定量评价。
第三章影像镶嵌 融合和裁剪
（3）选择Display窗口中选择RGB，单击OK。
（4）Color Normalized (Brovey)输出面板中，选择重采样方式和输 入文件路径及文件名，点击OK输出结果。
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第四步：图像重叠设置
1. 选择文件列表中一个文件，单击右键选择edit entry 。 2. 在edit entry对话框中，设置data value to ignore：0 ，忽略0值；设置feathering distance为10，羽化半径 为10个像素，单击OK按钮。
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2、影像镶嵌
§ 方法介绍：⑴基于像素的图像镶嵌
⑵有地理参考的图像镶嵌
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2、影像镶嵌
§下面介绍操作过程:基于像素的图像镶嵌
（1）第一步：启动图像镶嵌工具 在ENVI主菜单中，选择map→mosaicking→pixel based,开始进行 ENVI基于像素的镶嵌操作，pixel based mosaic对话框出现在屏幕 上。 第二步：加载镶嵌图像 1. 在mosaic对话框中，选择import→import files,选择相应的镶嵌 文件导入。 2.在select mosaic size对话框中，指定镶嵌图像的大小，这个可 以通过将所有的镶嵌图像的行列数相加，得到一个大概的范围， 设置“X size”为1028 “Y size”为1024。
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3、影像剪切
§ 概念：
图像裁剪的目的是将研究之外的区域去除，常 用的是按照行政区划边界或自然区划边界进行 图像的裁剪
§ 关键技术：
A 裁剪区的确定
B 无数据区处理
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3、影像剪切
实验：遥感图像裁剪、镶嵌、融合
实验：遥感图像的拼接、裁剪一、实习目的与要求·掌握图像拼接的原理，以及两幅图像拼接的时候需要的条件，掌握拼接技术；·学习通过ERDAS进行遥感图像规则分幅裁剪，不规则分幅裁剪的实验过程，能够对一幅大的遥感图像按照要求裁剪图像；二、实验原理·图像拼接(mosaic image)是具有地理参考的若干相邻的图像合并成一幅图像或一组图像，需要拼接的图像必须含有地图投影，必须有相同的波段数。
在进行图像拼接时需要确定一幅参考影像，参考图像作为图像拼接的基准，决定输出图像的地图投影和象元大小和数据类型。
·在实际工作中，经常需要根据研究区域的工作范围对图像进行分幅裁剪，erdas中可以对图像进行规则分幅裁剪(rectangle subset)和不规则分幅裁剪(pdygon subset)，根据实际的应用对图像选择不同的裁剪方式。
三、实验内容和实验过程1.图像拼接实验步骤：（1）启动图像拼接工具,在ERDAS图标面板工具条中，点击Data preparation→Mosaicc lmages→Mosic Tool，打开Mosaic Tool 视窗。
（2）加载需要拼接的图像，在Mosaic Tool视窗菜单条中，点击Edit→Add images或则单击按钮，打开Add Images for Mosaic 对话框。
依次加载窗拼接的图像wasia1_mss.img 和wasica3_tm.img（如下图）。
（3）设置输入图像的颜色纠正模式：Edit→Color Corrections，并在Use HistogramMatching选项前打勾，并点开Seting按钮，出现界面（如下图）。
（或者在按钮被选中，然后再下栏中选中按钮。
也会出现如下图界面）。
只有颜色纠正模式处理好了，才不会出现明显的差异（4）设置交叉区域匹配参数，点击Edit→Set Overlap Function，或者单击工具条中图标设置图像关系，并在下一栏中单击Overlap Function图标，打开Set Overlap Function对话框如下图，设置交叉区域是否有边界线重叠和区域的函数类型，确定。
图像处理实验 图像增强和图像分割
图像增强和图像分割一、实验目的：掌握用空间滤波进行图像增强的基本方法，掌握图像分割的基本方法。
二、 实验要求：1、测试图像1中同时含有均值为零的均匀分布噪声和椒盐噪声。
用大小为5×5的算术均值滤波器和中值滤波器对图像进行处理，在不同窗口中显示原图像及各处理结果图像，并分析哪一种滤波器去噪效果好2、对测试图像2进行图像分割，求出分割测试图像2的最佳阈值。
分别显示原图、原图的直方图（标出阈值）、和分割后的二值图。
实验内容：1. 实验原理1) 图像增强：流程图：图像增强可以通过滤波的方式来完成，即消除一部分的噪声。
滤波又可以分为均值滤波和中值滤波。
1. 中值滤波原理：中值滤波就是选用一个含有奇数个像素的滑动窗口，将该窗口在图像上扫描，把其中所含像素点按灰度级的升（或降）序排列，取位于中间的灰度值来代替窗口中心点的灰度值。
对于一维序列{N f }： 21,},...,,...,{-=∈=+-m u N i f f f Med y ui i u i i对于二维序列{ij F }：为滤波窗口W y ij F Med Wij }{=2. 均值滤波原理：对于含噪声的原始图像g(s,t)的每一个像素点去一个领域N ，用N 中所包含的相速的灰度平均值，作为领域平均处理后的图像f(x,y)的像素值，即：∑∈=xyS t s t s g mn y x f ),(),(1),(ˆ 2) 图像分割：图像分割：依据图像的灰度、颜色等特征，将一幅图像分为若干个互不重叠的、具有某种同质特征的区域。
本实验中我们是根据灰度值，将灰度值大于阈值T 的像素统一置为255，小于的则置为0。
如何求出最合适的分割阈值，则需要用到迭代算法。
迭代法算法步骤：(1) 初始化阈值T (一般为原图像所有像素平均值)。
(2) 用T分割图像成两个集合：G1 和G2，其中G1包含所有灰度值小于T的像素，G2包含所有灰度值大于T的像素。
(3) 计算G1中像素的平均值m1及G2中像素的平均值m2。
实验5 图像拼接
二、图像拼接的前期处理工作
5.
色调调整
色调调整是遥感数字图像拼接技术的一个重要环节。不 同时相或成像条件存在差异的图像，由于要拼接的图像 辐射水平不一样，图像的亮度差异比较大，若不进行色 调调整，拼接后的图像，即使几何位置很精确，也会由 于色调不同，而不能很好的满足应用。因此，必须进行 色调调整这一步骤。
二、图像拼接的前期处理工作
2.
预处理工作
包括辐射校正、去条带和斑点、几何纠正。
3.
确定实施方案
在进行多幅图像拼接时，拼接方案的好坏直接影响着工 作时间和工作量。为此，需要首先确定标准像幅，一般 位于拼接区中央，其次决定拼接顺序，即以标准图幅为 中心，由中央向四周逐步散开。
4.
确定实施方案
包括遥感图像拼接工作的进行主要是基于相邻区域的重 叠区。无论是色调调整，还是几何拼接，都是将重叠区 作为基础进行的。
三、运用Erdas进行图像拼接
Mosaic Tool窗口有菜单条、工具条、图形 窗口和状态条4部分组成，其中菜单条中的 菜单命令及功能如表1所列，工具条中的图 标及其功能如表2所列。
表1.菜单条中的菜单命令及功能
三、运用Erdas进行图像拼接
表1.菜单条中的菜单命令及功能(接上)
三、运用Erdas进行图像拼接
调整完成后，在Mosaic Tool窗口单击，退出图像叠置 组合状态。
三、运用Erdas进行图像拼接
4.
图像匹配设置
在Mosaic Tool工具条单击Set Intersection Mode图标， 进入设置图像关系模式。单击Overlap Function图标，打开 Set Overlap Function对话框。 在Set Overlap Function对话框中设置一下参数：
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。
图像融合的概念及图像融合基本流程
图像融合的概念及图像融合基本流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
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图像裁剪的实验报告
图像裁剪的实验报告引言图像裁剪是一个在计算机视觉领域非常常见的任务，它用于将图像中感兴趣的区域提取出来，以便进一步进行分析和处理。
图像裁剪可以应用于很多领域，例如目标检测、人脸识别、场景分析等。
本实验旨在探索不同方法对于图像裁剪的效果和性能的影响，以及比较它们的优缺点。
实验过程实验数据准备在本实验中，我们使用了一组包含不同种类图像的数据集。
这些图像包括人物、动物、自然风景等，其中一部分图像包含了我们感兴趣的区域。
实验方法本实验选择了三种常见的图像裁剪方法进行比较：1. 手工选择裁剪区域：通过鼠标手动选择图像中感兴趣的区域，然后进行裁剪。
2. 基于边缘检测的自动裁剪：使用边缘检测算法，如Canny边缘检测，自动提取图像中的边缘区域，然后进行裁剪。
3. 基于机器学习的自动裁剪：使用已训练好的目标检测模型（如YOLO、Faster R-CNN等），自动识别图像中的目标区域，并进行裁剪。
实验步骤以下是我们进行实验的步骤：1. 针对手工选择裁剪区域方法，打开一张图像，在图像上使用鼠标手动选择感兴趣的区域，并进行裁剪。
2. 针对基于边缘检测的自动裁剪方法，使用Canny边缘检测算法提取图像的边缘区域，然后根据边缘区域进行裁剪。
3. 针对基于机器学习的自动裁剪方法，使用已训练好的目标检测模型，在图像中识别感兴趣的目标区域，并进行裁剪。
4. 对比比较不同方法下裁剪的结果，分析它们的优缺点。
5. 测量比较不同方法下裁剪的时间和资源消耗，分析它们的性能差异。
实验结果我们对实验数据集中的多张图像进行了裁剪，并对不同方法下的结果进行了比较。
以下是我们的观察和结论：- 手工选择裁剪区域：这种方法需要人工干预，能够灵活地选择感兴趣的区域，并且无需额外的算法支持。
然而，它需要用户具备一定的图像处理知识，并且在处理大量图像时，工作量相对较大。
- 基于边缘检测的自动裁剪：这种方法能够自动提取图像中的边缘区域，并取得了不错的效果。
如何使用图像处理技术实现图像融合
如何使用图像处理技术实现图像融合图像融合是一项广泛应用于图像处理领域的技术，它可以将多个图像合成为一个图像，以达到数据融合、丰富图像信息或者改变图像外观等目的。
通过使用图像处理技术实现图像融合，我们可以创造出更具艺术性和实用性的图像。
本文将介绍一些常用的图像处理技术，以及如何利用这些技术来实现图像融合。
图像融合的基础是图像的融合算法。
在图像处理领域，有许多融合算法可供选择，如基于像素加权的线性融合算法、基于尺度的融合算法和基于区域的融合算法等。
这些算法都有各自的优缺点，我们可以根据需求选择适合的算法进行图像融合。
接下来，我们可以结合一些基本的图像处理技术来实现图像融合。
其中之一是图像的调整和增强技术。
通过调整图像的亮度、对比度和饱和度等参数，我们可以改变图像的整体外观。
在图像融合中，这些调整和增强技术可以用来使多个图像在色彩上更加一致，以增加融合后图像的一致性。
图像的滤波技术也是实现图像融合的重要方法之一。
滤波技术能够平滑和增强图像的细节，过滤掉图像中的噪声，并改变图像的频率特性。
常用的滤波方法包括均值滤波、高斯滤波和中值滤波等。
在图像融合中，我们可以利用这些滤波技术来消除图像之间的边界，使融合后的图像更加自然。
除了调整和滤波技术，图像的变换和几何校正技术也可以应用于图像融合。
例如，我们可以使用图像的缩放、旋转和仿射变换等技术来调整图像的尺寸和位置，以使多个图像能够准确对齐并融合在一起。
利用图像的投影变换和透视变换等技术，我们还可以实现不同角度和视角的图像融合，以创造出更具立体感和逼真度的效果。
图像的分割和合成技术也是实现图像融合的重要手段。
通过图像分割技术，我们可以将多个图像中的感兴趣区域进行分离，以便更好地处理和融合。
而图像合成技术则可以将分割后的图像块进行重组和组合，形成一个完整的融合图像。
这些技术在图像融合中的应用，能够使不同图像之间的过渡更加自然和连贯，以达到更好的融合效果。
综上所述，图像融合是一项极具挑战和应用前景的技术。
数字图像处理实验(全完整答案)
实验一常用MATLAB图像处理命令一、实验目得1、熟悉并掌握ＭAＴLＡB工具得使用;2、实现图像得读取、显示、代数运算与简单变换。
二、实验环境MAＴLAB ６。
５以上版本、ＷIN XP或WＩN2000计算机三、常用函数●读写图像文件1 imrｅadimreａd函数用于读入各种图像文件,如:ａ=imread(＇ｅ:\ｗ0１。
tif')2 imｗrｉtｅiｍｗriｔe函数用于写入图像文件,如:imｗrｉtｅ(a,’e:＼w02。
ｔif’,’tｉf')３imfiｎｆｏimfｉnｆｏ函数用于读取图像文件得有关信息,如:ｉmfｉnfo('e:\ｗ０1、tif’)●图像得显示1imａｇeｉmagｅ函数就是MATLAB提供得最原始得图像显示函数,如:ａ=[1,2,3,4;４,5,6,７;８,9,10,１１,1２］;imaｇｅ(a);2 imsｈowimshow函数用于图像文件得显示,如:i＝ｉmreａｄ('e:＼w0１、tiｆ');iｍshow(ｉ);tiｔｌe(‘原图像’)％加上图像标题3 cｏlｏrbaｒｃolorbａr函数用显示图像得颜色条,如:i＝imread(’e:\w01。
ｔif');iｍshow(i);ｃｏｌoｒbar;4 fｉｇurefｉgure函数用于设定图像显示窗口,如:fｉｇｕrｅ(1); /fiｇure(2);5 suｂｐｌoｔ把图形窗口分成多个矩形部分,每个部分可以分别用来进行显示、Ｓubpｌｏｔ(m,n,ｐ)分成ｍ＊ｎ个小窗口,在第ｐ个窗口中创建坐标轴为当前坐标轴,用于显示图形、6 ｐｌoｔ绘制二维图形pｌｏt(y)Plot(ｘ,ｙ)ｘy可以就是向量、矩阵。
图像类型转换１ｒgb２gray把真彩图像转换为灰度图像i=ｒgb2gｒａｙ(ｊ)2 iｍ２bw通过阈值化方法把图像转换为二值图像I=im2bw(ｊ,lｅvel)Lｅｖel表示灰度阈值,取值范围０～１(即0.n),表示阈值取自原图像灰度范围得n%3 imresize改变图像得大小Ｉ=imrｅsize(j,［m n］)将图像j大小调整为m行ｎ列图像运算１ｉmadd两幅图像相加,要求同样大小,同种数据类型Z＝imadd(x,y)表示图像x＋ｙ2 imsｕbstraｃt两幅图像相减,要求同样大小,同种数据类型Z=imsubｔract(x,ｙ) 表示图像ｘ-y3 immultiｐlｙZ=iｍmulｔｉplｙ(x,y) 表示图像x＊y4 imdivｉｄeZ=ｉmdｉvidｅ(ｘ,y) 表示图像x/y四、实验内容(请将实验程序填写在下方合适得位置,实验图像结果拷屏粘贴)1、读入一幅RGＢ图像,变换为灰度图像与二值图像,并在同一个窗口内分成三个子窗口来分别显示ＲGＢ图像与灰度图像,注上文字标题。
实验5图像分割
实验名称：图像分割及目标检测一． 实验目的1． 了解图像边缘检测及图像区域分割的目的、意义和手段。
2． 熟悉各种经典的边缘检测算子、图像分割方法及其基本原理。
3． 熟悉各种图像特征表示与描述的方法及基本原理。
4． 熟练掌握利用 MATLAB 工具实现各种边缘检测的代码实现。
5． 熟练掌握利用 MATLAB 工具实现基本阈值分割的代码实现。
6． 通过编程和仿真实验，进一步理解图像边缘检测、图像分割及其在目标 检测、目标识别及跟踪测量应用中的重要性。
二． 实验原理1. 利用Sobel 算子进行图像的边缘检测边缘是图像的最基本特征。
所谓边缘是指其周围像素灰度有阶跃变化或屋顶变化的那些像素的集合。
边缘广泛存在于物体与背景之间、物体与物体之间、基元与基元之间。
因此，它是图像分割所依赖的重要特征。
在Matlab 中图像的边缘检测通常用一阶/二阶差分算子进行检测,而本次试验采用的是Sobel 算子：101121202,000101121x y S S 轾轾----犏犏犏犏==犏犏犏犏-臌臌(1)2. 数字图像中目标区域测量及计算设图像已被分割，目标区域的像素的值为1（黑），背景区域的像素为0（白），则目标区域的面积为：1100(,)M N x y A f x y --===邋(2)矩心也叫质心或重心，是物体对某轴的静力矩作用中心。
如果把目标图像看成是一块质量密度不均匀的薄板，以图像上各像素点的灰度作为各点的质量密度。
这样就可以借用矩心的定义式来计算目标图像的位置。
如果针对已二值化的图像则称为“形心”！三． 实验步骤1. 利用Sobel 算子进行图像的边缘检测 1) 实验原理与步骤数字图像的边缘一般利用一阶/二阶差分算子进行检测。
常用的差分算子包括：Roberts 算子（对角算子），Prewitt 算子（一阶），Sobel 算子（一阶），Laplacian 算子（二阶），LoG 算子（二阶）及 Canny 边缘检测算法等。
图像融合-图像拼接实习报告论文
图像融合——图像拼接1）综述图像融合的方法；2) 选择合适的目标（可以使风景、建筑、汽车等），自行用数码相机采集子图像；3）将子图像转换为灰度图像;4）设计图像算法并编写程序，实现两幅图像的拼接；提示：1）拍摄的左右子图像，必须是在相同距离、同等光照下拍摄的正面图像；2）要有一个明确的标识出现在左右图像中。
3）可以先用windows画图工具生成简单图像进行算法测试，然后在用真实图像。
1 引言 (3)2 图像融合—拼接的方法 (4)2.1 图像配准 (4)2.2 图像处理 (5)2.2.1中值滤波法消除拼接缝 (6)2.2.2利用小波变换的方法消除拼接缝 (6)2.2.3利用加权平滑的方法消除拼接缝 (6)3 图像拼接算法 (7)参考文献 (7)附件：程序 (7)图像融合——图像拼接摘要：选择图像拼接就是想两张图像拼接在一起是别人看不出来是两张图片，能完美的将两张图片拼接在一起。
图像拼接技术可以解决由于相机等成像仪器的视角和大小的限制，不能产生很大图片的问题。
所谓“图像拼接”就是将两幅或者两幅以上相邻间具有部分重叠的图像进行无缝拼接，生成一张具有较宽视角的高分辨率图像或者360度视角的全景的技术，涉及到计算机视觉，计算机图形学，图像处理以及一些数学工具等。
该技术为图像降运动物体去除，模糊消除噪，视场扩展，空间解析的提高，和动态范围增强提供了可能性。
对图像拼接的两个主要过程：图像配准和图像融合分别进行了详细介绍。
图像配准是图像拼接的核心技术，本文还对现有的图像配准方法进行归类总结，对每个配准算法进行优缺点描述。
对目前现有以及常用的图像融合方法也进行了详细的介绍。
最后提出了图像拼接技术不足。
关键词：图像拼接图像配准图像融合1 引言这个学期我们学习了图像处理这门课程，这么课程主要是讲解了对于图片的处理以及一下如何处理图片的方法。
图像拼接现在在我们的生活中越来越多的出现了，我们可以看到许多图像都是有图像融合、图像拼接技术做出来了。
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实验报告
姓名：王泗凯学号：2012045043 日期：2014年4月21日1.实验目的和内容
1.1图像融合
1.1.1 hsv变换
打开图像—Transform—Image Sharpening—Hsv—选择变换图像—选择输出路径。
结果如图：
1.1.2 Brovey变换
打开图像—Transform—Image Sharpening—Color Normalized—选择Select Input RGB—选择灰度图像为High Resolution Input File—选择输出路径。
结果如图：
1.1.3 主成分变换
打开图像—Transform—Image Sharpening—Pc Spectral Sharpening—选择图像—选择输出路径。
结果如图：
1.1.4 利用彩色变换做图像融合
重采样（Basic Tools—Resize Data—选择彩色图像—Bilinear作为变换模型，选择输出路径）
结果如图：
RGB合成显示图像—彩色变换（Transforms—Color Transforms—GCB To HSV —选择彩色图像—选择输出路径即可生成图像）
结果如图：
将0、1变换后的图匹配到Val分量图中）
结果如图：
2.图像分割：
2.1去除天空
打开图像—Enhance—Interactive Stretching查看图像RGB波段图—basic Tools-Band Math，输入b4*[1-(b1 gt 150)*(b2 gt 150)*(b3 gt160)],点击ok—在打开对话框中定义b1/b2/b3/b4/对应的波段—选择输出路径。
结果如图：
2.2提取图像中的兰花
打开图像—Enhance—Interactive Stretching查看图像RGB波段图—basic Tools-Band Math，输入b4*(b1 lt 180)*(b2 lt 180)*(b3 gt180),点击ok—在打开对话框中定义b1/b2/b3/b4/对应的波段—选择输出路径。
结果如图：
2.3去除文字噪声，增强字符信息
打开图像—Enhance—Interactive Stretching查看图像RGB波段图—basic Tools-Band Math，输入公式,点击ok—在打开对话框中定义b1/b2/b3/b4/对应的波段—选择输出路径。
结果如图：
3．结果分析
通过此次实验了解到了很多图像处理有不同的方法，最后处理的效果也不一样。
错误！未指定书签。