图像分割程序设计
图像分割程序设计
*******************实践教学*******************兰州理工大学计算机与通信学院2012年秋季学期图像处理综合训练题目：图像分割程序设计专业班级：姓名：学号：指导教师：成绩：目录摘要.................................................................... 错误！未定义书签。
一、前言.................................................................. 错误！未定义书签。
二、算法分析与描述 ............................................. 错误！未定义书签。
三、详细设计过程 ................................................. 错误！未定义书签。
四、调试过程中出现的问题及相应解决办法 ..... 错误！未定义书签。
五、程序运行截图及其说明 ................................. 错误！未定义书签。
六、简单操作手册 ................................................. 错误！未定义书签。
设计总结.................................................................. 错误！未定义书签。
参考资料.................................................................. 错误！未定义书签。
致谢.......................................................................... 错误！未定义书签。
附录.......................................................................... 错误！未定义书签。
使用MATLAB进行图像分割的步骤
使用MATLAB进行图像分割的步骤图像分割是一种将图像划分为具有独立意义的不同区域的技术。
它在计算机视觉、模式识别、医学影像等领域具有广泛的应用。
MATLAB作为一种强大的编程语言和开发环境，为图像处理提供了丰富的功能和工具。
本文将介绍使用MATLAB进行图像分割的步骤。
一、图像预处理在进行图像分割之前，通常需要对图像进行预处理。
预处理的目的是消除图像中的噪声和无关信息，以提高分割的准确性和效果。
常见的图像预处理步骤包括：1. 图像灰度化：将彩色图像转换为灰度图像，简化处理过程。
2. 图像滤波：使用滤波器去除图像中的噪声，如中值滤波器、高斯滤波器等。
3. 图像增强：增强图像的对比度和清晰度，以便更好地分割图像。
二、阈值分割阈值分割是最常用和简单的图像分割方法之一。
它基于图像中像素灰度值与阈值之间的关系，将像素分为前景和背景。
使用MATLAB进行阈值分割的步骤如下：1. 选择合适的阈值：通过观察图像直方图和图像特性，选择一个适合的阈值。
2. 阈值分割：将图像中的像素根据阈值进行分类，得到分割后的图像。
三、基于边缘的分割边缘是图像中物体和背景之间的边界，通过检测边缘可以达到图像分割的目的。
使用MATLAB进行基于边缘的分割的步骤如下：1. 图像梯度计算：通过计算图像中每个像素的梯度值，得到图像中每个点的边缘强度。
2. 边缘检测：使用一些经典算法（如Sobel算子、Canny算子）进行边缘检测，得到图像中的边缘。
3. 边缘连接：根据边缘的连接关系，将分散的边缘点连接成连续的边缘线。
四、区域生长分割区域生长分割是一种基于相似性的分割方法，它将相似的像素点合并成具有相同属性的区域。
使用MATLAB进行区域生长分割的步骤如下：1. 种子点选择：选择适当的种子点，作为区域生长的起始点。
2. 区域生长：从种子点开始，逐渐将相邻像素合并到同一区域中，直到满足预设的停止条件。
五、基于聚类的分割聚类是一种将数据划分为不同组别的方法，也可以用于图像分割。
基于向量机图像分割程序的设计
基于向量机图像分割程序的设计摘要图像分析的一个基本步骤是图像分割，也是图像信息处理的重点问题之一。
建立在统计学理论基础之上，传统学习分类的方法在这两个课题中得到了广泛应用。
传统学习分类的方法是以经验风险的最小化代替期望风险的最小化,即是渐进理论,但是这种代替只是当训练的样本数量趋近于无穷大时,最小化的经验风险和最小化的期望风险间偏差才可以达到最小。
但实际的应用中训练的样本数量趋近于无穷大这一条件往往是不能满足的,尤其是当问题处于高维的空间更是这样。
所以,一部分理论上很好的学习分类的方法却在实际的应用中表现的可能会得不到满足。
相比于传统的统计学,统计的学习理论它是研究小样本的情况下的机器学习规律理论。
这理论对小样本的学习问题建了一套新的理论体系,在这个体系统计推理规则不但考虑对渐进性的要求,还追求了在现有有限信息的条件下达到最优的结果。
建立于统计学习的理论，VC维理论与结构风险最小化它们的原理基础上支持向量机方法己被看成是对于传统学习分类的方法一个很好的代替,尤其是在小样本，高维的非线性的情况之下,具有非常好的泛化的性能。
支持向量机它是Vapnik以及他的研究小组提出来的一种新模式识别的技术。
在以结构风险最小化的原则代替经验风险最小化的原则上,支持向量机包含了神经网络、机器学习、统计学习等等方面的技术,并证明了在最小化结构风险的情况下,可以有效地提升算法的推广的能力。
因为它完善的理论基础及很好的实验结果。
支持向量机逐渐引起了人们的重视。
目前将它应用在图像分割方法的研究中还是比较肤浅的,需要深入研究与进一步的完善。
现有基于支持向量机的图像分割的方法很多都是对具体的图像提出来的,很零散。
正因为如此,本论文对于支持向量机方法及其在图像分割的应用研究进行了系统的综述,来为有兴趣的读者提供了参考。
本课题一开始先对支持向量机的方法特点、基本算法及发展背景进行详细的综述,然后对基于支持向量机的图像分割方法进行系统综述与分析。
彩色图像分割-RGB模型
成绩评定表课程设计任务书Matlab是当今最优秀的科技应用软件之一，它一强大的科学计算与可视化功能，简单易用，开放式可扩展环境，特别是所附带的30多种面向不同领域工具箱支持，使得它在许多科学领域中成为计算机辅助设计与分析，算法研究和应用开发的基本工具盒首选平台在图像处理中，Matlab也得到了广泛的应用，例如图像变换，设计FIR滤波器，图像增强，四叉树分解，边缘检测，小波分析等等。
不同的颜色空间在描述图像的颜色时侧重点不同。
如RGB（红、绿、蓝三原色）颜色空间适用于彩色监视器和彩色摄象机，HSI（色调、饱和度、亮度）更符合人描述和解释颜色的方式（或称为HSV，色调、饱和度、亮度），CMY（青、深红、黄）、CMYK（青、深红、黄、黑）主要针对彩色打印机、复印机等，YIQ （亮度、色差、色差）是用于NTSC规定的电视系统格式，YUV（亮度、色差、色差）是用于PAL规定的电视系统格式，YCbCr（亮度单一要素、蓝色与参考值的差值、红色与参考值的差值）在数字影像中广泛应用。
彩色图像的处理有时需要将图像数据在不同的颜色空间中表示，因此，图像的颜色空间之间的转换成为一项有意义的工作。
其中RGB在颜色空间转换中其关键作用，是各个空间转换的桥梁。
Matlab中的颜色空间转换只涉及到了RGB、HSV、YCbCr、YIQ等，没有包含lαβ和其它颜色空间的转换。
关键字：Matlab；图像处理；RGB1 设计任务及目的 (1)1.1 设计任务 (1)1.2 设计目的 (1)2 MATLAB简介 (1)3 图像处理简介 (2)3.1 图像处理技术 (2)3.2 图像处理的内容 (3)4 RGB模型简介 (4)5 设计方案 (5)5.1 传统阈值分割算法分析 (5)5.2 基于RGB颜色空间的阈值分割算法 (6)5.3 K-MEANS聚类方法 (7)6 Matlab编程实现 (8)7 程序设计 (9)8 仿真结果与分析 (10)8.1 仿真结果 (10)8.2 结果分析 (11)结论 (12)参考文献 (13)彩色图像分割程序设计——RGB模型1 设计任务及目的1.1 设计任务对给定的彩色图像的颜色，使用RGB颜色模型，来对其进处理。
BMP图像分割C语言程序
} fseek(fp1,sizeof(BITMAPFILEHEADER)+sizeof(BITMAPINFOHEADER),S EEK_SET); fseek(fp2,sizeof(BITMAPFILEHEADER)+sizeof(BITMAPINFOHEADER),S EEK_SET); for(i=0;i<255;i++) { fread(&pal[i].rgbBlue,1,1,fp1); fread(&pal[i].rgbGreen,1,1,fp1); fread(&pal[i].rgbRed,1,1,fp1); pal[i].rgbReserved=0; } line_bytes1=(biWidth1*biBitCount1+31)/32*4; line_bytes2=(biWidth2*biBitCount2+31)/32*4; pixel1=(BYTE*)malloc(biHeight1*line_bytes1*sizeof(BYTE)); memset(pixel1,0,biHeight1*line_bytes1*sizeof(BYTE)); if(pixel1==0) { printf("Fail to allocate memory to File one.\n"); fclose(fp1); fclose(fp2); return 1; } pixel2=(BYTE*)malloc(biHeight2*line_bytes2*sizeof(BYTE)); memset(pixel2,0,biHeight2*line_bytes2*sizeof(BYTE)); if(pixel2==0) { printf("Fail to allocate memory to File two.\n"); fclose(fp1); fclose(fp2); return 1; }
图像分割程序文档
1%读入彩色图像，将其转化成灰度图像%clc;clear all; close all;rgb = imread('orange.jpg');%读取原图像figure(1)imshow(rgb); title('原图像rgb');ifndims(rgb) == 3I = rgb2gray(rgb);%转化为灰度图像elseI = rgb;endfigure(2);imshow(I); title('灰度图I'); %显示灰度图像2%将梯度幅值作为分割函数%hy = fspecial('sobel');%使用soble算子hx = hy';Iy = imfilter(double(I), hy, 'replicate');%Sobel边缘算子对图像进行垂直方向的滤波Ix = imfilter(double(I), hx, 'replicate');%Sobel边缘算子对图像进行水平方向的滤波gradmag = sqrt(Ix.^2 + Iy.^2);%求取模值figure(3);imshow(gradmag);title('梯度幅值图像gradmag')%显示梯度幅值图像%直接对梯度幅值图像使用分水岭算法%L = watershed(gradmag);%直接应用分水岭算法Lrgb = label2rgb(L);%转化为彩色图像figure(4);imshow(Lrgb); title('直接对梯度幅值做分水岭变换Lrgb')%显示分割后的图像3%形态学开操作%se = strel('disk', 20);%图形结构元素Io = imopen(I, se);%形态学开操作figure(5);imshow(Io);title('图像开操作Io')%显示执行开操作后的图像%通过腐蚀后重建来做基于开的重建计算%Ie = imerode(I, se);%对图形进行腐蚀Iobr = imreconstruct(Ie, I);%形态学重建figure(6)imshow(Iobr);%显示执行开操作后的图像title('基于开的重建图像Iobr（先腐蚀后重建）')4%对比常规形态学开操作、常规形态学闭操作和先开后闭操作% Ic = imclose(I, se);%常规形态学闭操作Ioc = imclose(Io, se);%对经过开操作后的进行闭操作figure(7);imshow(Ic); title('闭操作图像Ic');figure(8);imshow(Ioc), title('先开后闭操作图像Ioc');%基于闭的重建图像'%Iobrd = imdilate(Iobr, se);%对图像进行膨胀Iobrcbr = imreconstruct(imcomplement(Iobrd), imcomplement(Iobr)); Iobrcbr= imcomplement(Iobrcbr);%对图像进行求反figure(9);imshow(Iobrcbr), title('基于开闭的重建图像Iobrcbr');5%计算Iobrcbr的局部极大来得到更好的前景标记%fgm = imregionalmax(Iobrcbr);%求局部极大值figure(10);imshow(fgm); title('局部极大图像fgm');%叠加前景标记到原图上%It1 = rgb(:, :, 1);It2 = rgb(:, :, 2);It3 = rgb(:, :, 3);It1(fgm) = 255; It2(fgm) = 0; It3(fgm) = 0;I2 = cat(3, It1, It2, It3);figure(11);imshow(I2); title('局部极大叠加到原图像I2');6%通过闭操作和腐蚀操作来清理标记斑点的边缘，然后收缩它们% se2 = strel(ones(5,5));fgm2 = imclose(fgm, se2);%闭操作fgm3 = imerode(fgm2, se2);%腐蚀操作figure(12);imshow(fgm2); title('经闭操作后的局部极大值图像fgm2'); figure(13);imshow(fgm3); title('经先闭后腐蚀操作的局部极大值图像fgm3');%可以使用bwareaopen，用来移除少于特定像素个数的斑点% fgm4 = bwareaopen(fgm3, 200);%移除少于20像素个数的斑点It1 = rgb(:, :, 1);It2 = rgb(:, :, 2);It3 = rgb(:, :, 3);It1(fgm4) = 255; It2(fgm4) = 0; It3(fgm4) = 0;I3 = cat(3, It1, It2, It3);figure(14);imshow(fgm4); title('去除小斑点操作fgm4');figure(15);imshow(I3); title('修整后的局部极大叠加到原图像I3')7%计算背景标志，进行阈值分割%bw = im2bw(Iobrcbr, graythresh(Iobrcbr));%阈值分割figure(16);imshow(bw); title('阈值分割bw');%分水岭变换%D = bwdist(bw);%计算二值图像BW的欧几里得矩阵DL = watershed(D);%对D进行分水岭变换bgm = DL == 0;figure(18);imshow(bgm); title('分水岭变换脊线图bgm');8%计算分割函数的分水岭变换%gradmag2 = imimposemin(gradmag, bgm | fgm4);figure(19);imshow(gradmag2); title('修改梯度幅值图像gradmag2');% 将标记和对象边缘叠加到原图像%It1 = rgb(:, :, 1);It2 = rgb(:, :, 2);It3 = rgb(:, :, 3);fgm5 = imdilate(L == 0, ones(3, 3)) | bgm | fgm4;It1(fgm5) = 255; It2(fgm5) = 0; It3(fgm5) = 0;I4 = cat(3, It1, It2, It3);figure(20);imshow(I4); title('标记和对象边缘叠加到原图像I4');9%彩色分水岭标记矩阵%Lrgb1 = label2rgb(L, 'jet', 'w', 'shuffle');figure(21);imshow(Lrgb); title('显示伪彩色图像Lrgb1')10%使用透明度来叠加这个伪彩色标记矩阵在原亮度图像上进行显示% figure(22);imshow(rgb);hold onhimage = imshow(Lrgb1);set(himage, 'AlphaData', 0.3);title('将伪彩色图像叠加到原图像');hold on。
图像OTSU阈值分割的程序设计
目录摘要 (I)1 原理与实现 (1)1.1图像分割 (1)1.2 阈值分割 (1)1.3 OTSU算法 (2)1.4 迭代法 (3)2 程序设计 (4)2.1 主程序 (4)2.2 OTSU (5)2.3 全局阈值 (6)2.4 迭代法 (6)3结果与分析 (8)4 心得体会 (10)参考文献 (11)专业综合课程设计任务书学生姓名: 专业班级:指导教师: 工作单位:题目:图像OTSU阈值分割的程序设计初始条件:（1）提供实验室机房及其matlab软件；（2）提供一张灰度图片；（3）数字图像处理的基本理论学习。
要求完成的主要任务:(包括课程设计工作量及其技术要求,以及说明书撰写等具体要求):（1）掌握数字图像分割的基本原理；（2）熟悉掌握matlab软件，并利用matlab设计一程序完成以下功能；（3）根据OTSU（最大类间方差法）原理，设计求取阈值的程序（不能使用Matlab 的库函数），并与用Matlab的库函数求得的阈值进行比较；（4）用求得的阈值对一灰度图片进行分割，并对结果进行分析；（5）要求阅读相关参考文献不少于5篇；（6）根据课程设计有关规范，按时、独立完成课程设计说明书。
时间安排:(1) 布置课程设计任务,查阅资料,确定方案四天；(2) 进行编程设计一周；(3) 完成课程设计报告书三天；指导教师签名: 年月日系主任(或责任教师)签名: 年月日摘要数字图像处理的目的之一是图像识别, 而图像分割是图像识别工作的基础。
图像分割的算法有阈值分割法，边缘检测法，区域分割等，本设计重点介绍了阈值分割法中的最大类间方差法（OTSU）的原理，matlab的实现代码与运行结果，并与matlab自带的库函数运行结果进行比较，还扩展了迭代法分割，手动输入一个阈值进行分割。
本程序中很多地方都有输入输出提示，有一定的人机交互。
关键词：OTSU；图像分割；matlab；1 原理与实现1.1图像分割数字图像处理的目的之一是图像识别, 而图像分割是图像识别工作的基础。
实验三：数字图像分割处理的编程实现
实验三：数字图像分割处理的编程实现
一、实验课题: 数字图像分割处理的编程实现
二、实验内容:选用常用梯度算子、模板匹配、边缘检测的局部处理、Hough变换、基于图论的处理、区域生长、区域分离与合并、基于形态学分水岭的分割对给定的数字图像进行分割处理。
三、实验目标:
1.掌握常用梯度算子编程方法；
2.掌握边缘检测的局部处理原理；
3.掌握Hough变换实现直线的检测；
4.了解图论的处理、区域生长、区域分离与合并。
四、实验准备:
1.查阅相关资料
2.编程实现相应程序模块：
五、实验重点: 常用梯度算子、模板匹配、边缘检测的局部处理、Hough变换、数字图像进行分割处理的编程实现
六、实验难点: 常用梯度算子、模板匹配、边缘检测的局部处理、Hough变换、数字图像进行分割处理的编程实现
七、实验步骤:
1.启动Matlab，进行程序调试。
2.程序纠错
八、报告指导:
1、强调实验报告撰写的规范性：包括实验课题、实验内容、实验要求、
实验步骤、实验结果及分析和实验体会；
2、整个实验工程，源代码应上交，并独立实验调试，随机提出问题，以
便及时了解学生学习情况。
九、实验思考：
调试过程中，程序为何出错，并学出原因。
十、教学后记:
实验指导不要面面俱到、范范而谈，必须及时指出学生编程中出现的问题。
matble实现图片切课程设计
matble实现图片切课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生掌握matble编程语言的基本语法和操作方法。
2. 让学生了解图片切割的基本概念和原理。
3. 使学生能够运用matble实现简单的图片切割功能。
技能目标：1. 培养学生运用matble编程解决问题的能力。
2. 培养学生动手实践、自主探究的学习习惯。
3. 提高学生团队协作、沟通表达的能力。
情感态度价值观目标：1. 激发学生对计算机编程的兴趣，培养其创新意识和实践精神。
2. 引导学生树立正确的价值观，认识到编程技术在现实生活中的应用价值。
3. 培养学生面对问题积极思考、勇于探索的精神。
课程性质分析：本课程为信息技术课程，以实践为主，理论为辅，旨在培养学生运用编程技术解决问题的能力。
学生特点分析：六年级学生具有一定的逻辑思维能力，对新事物充满好奇，但编程基础薄弱，需要从简单实例入手，逐步引导。
教学要求：1. 结合学生实际情况，由浅入深地设计教学内容，注重实践操作，让学生在实践中掌握知识。
2. 注重启发式教学，引导学生主动思考、发现问题、解决问题。
3. 创设良好的学习氛围，鼓励学生积极参与课堂讨论，培养团队协作能力。
二、教学内容1. matble编程基础：变量、数据类型、运算符、条件语句和循环语句。
2. 图片切割原理：介绍图片切割的基本概念，如像素、图像分辨率等。
3. matble图片处理库：学习使用matble中的图片处理库，如OpenCV，掌握基本的图片读取、显示和保存方法。
4. 图片切割实践：- 学习使用matble编写代码实现图片的裁剪。
- 学习使用matble编写代码实现图片的分割。
- 探索不同切割算法对图片处理效果的影响。
5. 课程案例：结合实际案例，让学生动手实践，运用所学知识解决实际问题。
教学内容安排与进度：第一课时：matble编程基础，导入图片切割概念。
第二课时：学习图片处理库，实践图片读取、显示和保存。
第三课时：图片裁剪实践，学习编写裁剪代码。
图像处理程序设计
图像处理程序设计图像处理程序设计是一个涉及计算机视觉、图形学和信号处理等多个领域的技术。
它利用数学算法对图像进行分析和修改，以实现各种目的，如图像增强、特征提取、图像识别等。
下面我们将从几个关键方面来探讨图像处理程序的设计。
1. 图像处理基础图像处理程序设计首先需要了解图像的基本概念。
图像可以看作是一个二维数组，其中每个元素代表图像中一个像素的强度或颜色值。
常见的图像格式有位图（BMP）、JPEG、PNG等。
2. 图像预处理图像预处理是图像处理程序设计中的重要步骤，它包括噪声去除、对比度增强、图像锐化等操作。
这些操作可以提高图像质量，为后续的图像分析和处理提供更好的输入。
3. 颜色空间转换不同的颜色空间可以提供不同的图像特性。
例如，RGB颜色空间适合于显示设备，而HSV颜色空间则更适合于图像分析。
图像处理程序设计中，颜色空间转换是一个常见的需求。
4. 图像分割图像分割是将图像划分为多个区域或对象的过程。
常见的分割方法包括阈值分割、边缘检测、区域生长等。
图像分割是图像识别和分析的基础。
5. 特征提取特征提取是从图像中提取有用信息的过程。
这些信息可以是边缘、角点、纹理等。
特征提取对于图像识别、模式识别等领域至关重要。
6. 图像变换图像变换包括平移、旋转、缩放等操作。
这些变换可以改变图像的几何属性，以适应不同的应用需求。
7. 图像增强图像增强旨在改善图像的视觉效果或突出某些特征。
常见的图像增强技术包括直方图均衡化、锐化滤波等。
8. 图像识别图像识别是利用计算机视觉技术识别图像中的对象或场景。
这通常涉及到机器学习算法，如支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等。
9. 图像处理算法图像处理程序设计中会使用到各种算法，如滤波算法、变换算法、形态学操作等。
这些算法是实现图像处理功能的核心。
10. 软件工具和库在实际的图像处理程序设计中，开发者可以利用各种软件工具和库来简化开发过程。
例如，OpenCV是一个广泛使用的开源计算机视觉库，提供了大量的图像处理功能。
matlab图像分割课程设计
matlab图像分割课程设计一、课程目标知识目标：1. 掌握Matlab软件的基本操作，熟悉图像处理工具箱的使用；2. 学习并理解图像分割的基本概念、原理及常用算法；3. 了解不同图像分割算法的优缺点及适用场景。
技能目标：1. 能够运用Matlab进行图像读取、显示和保存等基本操作；2. 能够运用Matlab实现常用的图像分割算法，如阈值分割、区域生长、边缘检测等；3. 能够根据实际需求选择合适的图像分割方法，并对分割效果进行评估。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对图像处理及计算机视觉领域的兴趣，激发学生的学习热情；2. 培养学生的团队协作能力，提高沟通表达及解决问题的能力；3. 增强学生的创新意识，鼓励学生尝试新方法，培养探索精神。
分析课程性质、学生特点和教学要求，本课程旨在通过Matlab图像分割的教学，使学生在掌握基本理论知识的基础上，提高实际操作能力。
课程目标分解为具体学习成果，以便后续教学设计和评估。
通过本课程的学习，学生将能够独立完成图像分割任务，为后续相关领域的研究和工作打下坚实基础。
二、教学内容1. 图像分割基本概念：介绍图像分割的定义、目的和意义，以及常见的图像分割方法分类。
教材章节：第一章，图像分割概述2. Matlab基础知识：讲解Matlab软件的基本操作、矩阵运算和图像处理工具箱的使用。
教材章节：第二章，Matlab基础3. 阈值分割算法：详细讲解全局阈值分割、自适应阈值分割和Otsu方法等。
教材章节：第三章，阈值分割4. 区域生长算法：介绍区域生长原理，实现区域生长算法，并分析其优缺点。
教材章节：第四章，区域生长5. 边缘检测算法：讲解Canny、Sobel和Prewitt等边缘检测算子的原理和实现方法。
教材章节：第五章，边缘检测6. 其他图像分割算法：简要介绍基于聚类的分割方法、基于图的分割方法等。
教材章节：第六章，其他分割方法7. 实践环节：结合实际案例，指导学生运用Matlab实现图像分割算法，并对分割效果进行评估。
实验四图像分割及彩色图像处理
实验四图像分割及彩色图像处理一、实验目的使用MatLab 软件进行图像的分割。
使学生通过实验体会一些主要的分割算子对图像处理的效果，以及各种因素对分割效果的影响。
使用matlab如阿健对图像机械彩色处理，使学生通过实验熟悉彩色图像处理的相关方法，并体会到图像彩色处理技术及其对图像处理的效果。
二、实验要求要求学生能够自行评价各主要算子在无噪声条件下和噪声条件下的分割性能。
能够掌握分割条件(阈值等)的选择。
完成规定图像的处理并要求正确评价处理结果，能够从理论上作出合理的解释。
三、实验内容与步骤第一部分(1)使用Roberts 算子的图像分割实验调入并显示图像5.1.13.tiff中图像；使用Roberts 算子对图像进行边缘检测处理； Roberts 算子为一对模板：相应的矩阵为：rh = [0 1；-1 0]； rv = [1 0；0 -1]；这里的rh 为水平Roberts 算子，rv为垂直Roberts 算子。
分别显示处理后的水平边界和垂直边界检测结果；用“欧几里德距离”和“街区距离”方式计算梯度的模，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：先做检测结果的直方图，参考直方图中灰度的分布尝试确定阈值；应反复调节阈值的大小，直至二值化的效果最为满意为止。
分别显示处理后的水平边界和垂直边界检测结果；将处理结果转化为“白底黑线条”的方式；给图像加上零均值的高斯噪声；对于噪声图像重复步骤b~f。
(2)使用Prewitt 算子的图像分割实验使用Prewitt 算子进行内容(1)中的全部步骤。
(3)使用Sobel 算子的图像分割实验使用Sobel 算子进行内容(1)中的全部步骤。
(4)使用LoG (拉普拉斯-高斯)算子的图像分割实验使用LoG (拉普拉斯-高斯)算子进行内容(1)中的全部步骤。
提示1：处理后可以直接显示处理结果，无须另外计算梯度的模。
提示2：注意调节噪声的强度以及LoG (拉普拉斯-高斯)算子的参数，观察处理结果。
彩色图像分割程序设计-RGB模型教材
图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。
它是由图像处理到图像分析的关键步骤。
现有的图像分割方法主要分以下几类：基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。
1998年以来，研究人员不断改进原有的图像分割方法并把其它学科的一些新理论和新方法用于图像分割，提出了不少新的分割方法。
图像分割后提取出的目标可以用于图像语义识别，图像搜索等等领域。
RGB色彩模式是工业界的一种颜色标准，是通过对红(R)、绿(G)、蓝(B)三个颜色通道的变化以及它们相互之间的叠加来得到各式各样的颜色的，RGB即是代表红、绿、蓝三个通道的颜色，这个标准几乎包括了人类视力所能感知的所有颜色，是目前运用最广的颜色系统之一。
数字图像处理(Digital Image Processing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。
数字图像处理的产生和迅速发展主要受三个因素的影响：一是计算机的发展；二是数学的发展（特别是离散数学理论的创立和完善）;三是广泛的农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面的应用需求的增长。
关键字：图像分割；图像处理；RGB1 设计任务及目的 (1)1.1 设计任务 (1)1.2 设计目的 (1)2 图像处理简介 (1)2.1 数字图像处理发展概述 (1)2.2 图像处理技术 (1)2.3 图像处理的内容 (2)3 RGB模型简介 (3)4 MATLAB简介 (4)5 设计方案 (5)5.1 传统阈值分割算法分析 (5)5.2 基于RGB颜色空间的阈值分割算法 (7)6 程序实现 (8)7 程序设计 (9)8 仿真结果与分析 (10)8.1 仿真结果 (10)8.2 结果分析 (11)结论 (12)参考文献 (13)1 设计任务及目的1.1 设计任务对给定的彩色图像的颜色，使用RGB颜色模型，来对其进处理。
彩色图像分割程序设计-RGB模型
Matlab是当今最优秀的科技应用软件之一，它一强大的科学计算与可视化功能，简单易用，开放式可扩展环境，特别是所附带的30多种面向不同领域工具箱支持，使得它在许多科学领域中成为计算机辅助设计与分析，算法研究和应用开发的基本工具盒首选平台在图像处理中，Matlab也得到了广泛的应用，例如图像变换，设计FIR滤波器，图像增强，四叉树分解，边缘检测，小波分析等等。
不同的颜色空间在描述图像的颜色时侧重点不同。
如RGB（红、绿、蓝三原色）颜色空间适用于彩色监视器和彩色摄象机，HSI（色调、饱和度、亮度）更符合人描述和解释颜色的方式（或称为HSV，色调、饱和度、亮度），CMY（青、深红、黄）、CMYK（青、深红、黄、黑）主要针对彩色打印机、复印机等，YIQ （亮度、色差、色差）是用于NTSC规定的电视系统格式，YUV（亮度、色差、色差）是用于PAL规定的电视系统格式，YCbCr（亮度单一要素、蓝色与参考值的差值、红色与参考值的差值）在数字影像中广泛应用。
彩色图像的处理有时需要将图像数据在不同的颜色空间中表示，因此，图像的颜色空间之间的转换成为一项有意义的工作。
其中RGB在颜色空间转换中其关键作用，是各个空间转换的桥梁。
Matlab中的颜色空间转换只涉及到了RGB、HSV、YCbCr、YIQ等，没有包含lαβ和其它颜色空间的转换。
关键字：Matlab；图像处理；RGB1 设计任务及目的 (1)1.1 设计任务 (1)1.2 设计目的 (1)2 图像处理简介 (2)2.1 数字图像处理发展概述 (2)2.2 图像处理技术 (2)2.3 图像处理的内容 (3)3 RGB模型简介 (5)4 MATLAB简介 (6)5 设计方案 (7)5.1 传统阈值分割算法分析 (7)5.2 基于RGB颜色空间的阈值分割算法 (8)6 MATLAB编程实现 (10)7 程序设计 (11)8 仿真结果与分析 (12)8.1 仿真结果 (12)8.2 结果分析 (13)结论 (14)参考文献 (15)1 设计任务及目的1.1 设计任务对给定的彩色图像的颜色，使用RGB颜色模型，来对其进处理。
matlab图像分割课程设计
matlab图像分割课程设计一、教学目标本课程的目标是使学生掌握Matlab在图像分割领域的基本理论和实践技能，培养学生运用Matlab进行图像处理和分析的能力。
具体目标如下：1.知识目标：–了解图像分割的基本概念和方法。
–掌握Matlab图像处理工具箱的基本功能。
–学习常见的图像分割算法及其Matlab实现。
2.技能目标：–能够运用Matlab进行基本的图像处理操作，如图像读取、显示、转换等。
–掌握图像分割算法的Matlab实现，能够针对不同图像进行有效分割。
–能够编写简单的Matlab脚本，进行图像分割的自动化处理。
3.情感态度价值观目标：–培养学生的创新意识和实践能力，使学生能够将所学知识应用于实际问题中。
–培养学生团队合作的精神，通过小组讨论和实验，提高学生的沟通和协作能力。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括以下几个部分：1.图像分割的基本概念和方法：介绍图像分割的定义、作用和分类，学习常见的图像分割方法，如阈值分割、边缘检测、区域生长等。
2.Matlab图像处理工具箱的使用：学习Matlab图像处理工具箱的基本功能，如图像读取、显示、转换等，掌握工具箱中的常用函数和命令。
3.图像分割算法的Matlab实现：学习常见的图像分割算法，如阈值分割、边缘检测、区域生长等，掌握这些算法的Matlab实现方法，能够针对不同图像进行有效分割。
4.图像分割的应用实例：通过实际案例分析，使学生能够将所学知识应用于实际问题中，提高学生的实践能力。
三、教学方法为了提高学生的学习兴趣和主动性，本课程将采用多种教学方法相结合的方式进行教学：1.讲授法：通过讲解图像分割的基本概念、方法和算法，使学生掌握图像分割的理论基础。
2.讨论法：学生进行小组讨论，分享各自的学习心得和经验，提高学生的沟通和协作能力。
3.案例分析法：通过分析实际案例，使学生能够将所学知识应用于实际问题中，提高学生的实践能力。
4.实验法：安排实验室实践环节，使学生能够亲手操作，加深对图像分割理论和方法的理解。
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*******************实践教学*******************兰州理工大学计算机与通信学院2012年秋季学期图像处理综合训练题目：图像分割程序设计专业班级：姓名：学号：指导教师：成绩：目录摘要.................................................................... 错误！未定义书签。
一、前言.................................................................. 错误！未定义书签。
二、算法分析与描述 ............................................. 错误！未定义书签。
三、详细设计过程 ................................................. 错误！未定义书签。
四、调试过程中出现的问题及相应解决办法 ..... 错误！未定义书签。
五、程序运行截图及其说明 ................................. 错误！未定义书签。
六、简单操作手册 ................................................. 错误！未定义书签。
设计总结.................................................................. 错误！未定义书签。
参考资料.................................................................. 错误！未定义书签。
致谢.......................................................................... 错误！未定义书签。
附录.......................................................................... 错误！未定义书签。
摘要图像分割就是从图像中将某个特定区域与其他部分进行分离并提取出来的处理 图像分割处理实际上就是区分图像中的“前景目标”和“背景” 所以通常又称之为图像的二值化处理。
图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。
它是由图像处理到图像分析的关键步骤。
现有的图像分割方法主要分以下几类：基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。
近年来，研究人员不断改进原有的图像分割方法并把其它学科的一些新理论和新方法用于图像分割，提出了不少新的分割方法。
关键词：图像分割；阈值；二值化；一、前言图形图像处理的应用领域涉及人类生活和工作的各个方面，它是从60年代以来随计算机的技术和VLSI的发展而产生、发展和不断成熟起来的一个新技术领域理论上和实际应用上都并取得了巨大的成就。
数字图像处理与模拟图像处理的根本不同在于，它不会因图像的存储、传输或复制等一系列变换操作而导致图像质量的退化，所以图形图像的处理在我们的生活中又很重要的作用。
在对图像的研究和应用中，人们往往只对图像中的某些部分感兴趣。
这些部分通常称为目标或前景，它们一般对应图像中特定的、具体独特性质的区域。
为了辨识和分析目标，需要将它们分别提取出来，在此基础上才有可能对目标进一步利用。
图像分割就是指把图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣的目标的技术和过程。
在图象分析中,通常需将所关心的目标从图象中提取出来,即图象的分割。
图象分割在图象分析,图象识别,图象检测等方面占有非常重要的位置。
二、算法分析与描述1.图像分割的数学描述令集合R代表整个区域，对R的分割可看作将R分成若干个满足以下5个条件的非空子集(子区域)R1 ,R1 ,…Rn(1)所有子集构成图像；(2)各子集不重叠；(3)每个子集中的像素有某种共同的属性；(4)不同的子集属性不同；(5)每个子集中的所有像素应该是连通的。
2. 基于灰度直方图的峰谷法图像的灰度直方图必须是双峰的直方图的左侧峰为亮度较高的部分，这部分恰好对应于较暗的背景部分，直方图的右侧为亮度较高的部分，这里恰好对应于会面中图案部分。
显然灰度直方图的峰谷法是一种有效且非常简单的阈值方法，但是该方法有一个局限性就是灰度值放度必须是双峰的。
3. 区域生长区域生长的基本思想是将具有相似性质的像素集合起来构成区域。
具体先对每个需要分割的区域找一个种子像素作为生长的起点，然后将种子像素周围邻域中与种子像素有相同或相似性质的像素(根据某种事先确定的生长或相似准则来判定)合并到种子像素所在的区域中。
将这些新像素当作新的种子像素继续进行上面的过程，直到再没有满足条件的像素可被包括进来。
这样一个区域就长成了。
区域生长需要选择一组能正确代表所需区域的种子像素，确定在生长过程中的相似性准则，制定让生长停止的条件或准则。
相似性准则可以是灰度级、彩色、纹理、梯度等特性。
选取的种子像素可以是单个像素，也可以是包含若干个像素的小区域。
大部分区域生长准则使用图像的局部性质。
生长准则可根据不同原则制定，而使用不同的生长准则会影响区域生长的过程。
区域生长法的优点是计算简单，对于较均匀的连通目标有较好的分割效果。
它的缺点是需要人为确定种子点，对噪声敏感，可能导致区域内有空洞。
另外，它是一种串行算法，当目标较大时，分割速度较慢，因此在设计算法时，要尽量提高效率。
三、详细设计过程1.流程图2.区域生长法区域生长法的数学表达：一致性判别条件：灰度变化阈值：生长准则：Matlab代码：global A0A0=getimage;axes(handles.axes2);seed=[100,220];thresh=15;A=rgb2gray(A0);A=imadjust(A,[min(min(double(A)))/255,max(max(double(A)))/255],[]); A=double(A);B=A;[r,c]=size(B);n=r*c;pixel_seed=A(seed(1),seed(2));q=[seed(1) seed(2)];top=1;M=zeros(r,c);M(seed(1),seed(2))=1;count=1;while top~=0r1=q(1,1);c1=q(1,2);p=A(r1,c1);dge=0;for i=-1:1for j=-1:1if r1+i<=r & r1+i>0 & c1+j<=c & c1+j>0if abs(A(r1+i,c1+j)-p)<=thresh & M(r1+i,c1+j)~=1top=top+1;q(top,:)=[r1+i c1+j];M(r1+i,c1+j)=1;count=count+1;B(r1+i,c1+j)=1;endif M(r1+i,c1+j)==0;dge=1;endelsedge=1;endendendif dge~=1B(r1,c1)=A(seed(1),seed(2));endif count>=ntop=1;endq=q(2:top,:);top=top-1;endimshow(B,[]);title(' 区域生长分割');handles.img=B;guidata(hObject,handles);3. 基于灰度直方图的峰谷法由封谷法的概念可得Matalb代码：global Iaxes(handles.axes2);I=getimage;if ndims(I) == 3I = rgb2gray(I);endfxy = imhist(I, 256); %统计每个灰度值的个数%figure;%subplot(2, 2, 1);%imshow(I, []);%title('原图')%subplot(2, 2, 2);plot(fxy); %画出灰度直方图%title('直方图')p1 = {'Input Num:'};p2 = {'180'};p3 = inputdlg(p1,'Input Num:1~256',1,p2);p = str2num(p3{1});p = p/255;bw = im2bw(I, p); %小于阈值的为黑，大于阈值的为白%subplot(2, 2, 3);四、调试过程中出现的问题及相应解决办法问题一：最初的调试过程中总是区域生长算法调试不成功，并且matlab gui的设计过程也出现了很多问题，最后发现调用函数方法错误，最后通过查matlab基础资料得到解决。
问题二：在设计gui的时候每次都是处理后的图像坐标位置没有放到固定的区域，通过查找matlab gui设计资料解决了问题。
五、程序运行截图及其说明1.文件打开读取处理图片截图如下：图6.1 原图2.点击峰谷法分割图像并截图得：图6.2 峰谷法分割3.点击区域生长法分割图像截图得：图6.3区域生长法分割六、简单操作手册图6.1 “文件打开”按路径打开图像文件图6.2 “保存”按路径保存处理完的图像文件图6.3 “峰谷法分割图像”对已打开的图像按阈值进行峰谷法分割处理图6.4 “区域生长法分割图像”对已打开的图像进行区域生长法分割处理设计总结我们知道人类所获得信息的70%以上来自视觉,换句话说人类将用自己双眼所观察到的世界进行缜密的分析与思考之后,推动了科技的进步也推动了整个世界的发展。
经过了为期两周的课程设计，我深刻的感受到了图像处理的强大，与此同时，感受到更多的就是编程的辛苦，只要一个小地方出错以后，就要对整个程序进行又一遍的检查，真可为是牵一发而动全身呀，在当初做的时候，虽让将每一个功能模块的代码都写出来，但是在将他们整合起来的时候，在传值和做图形用户界面的时候出现了很大的问题，最终还是通过网络和咨询同学才得以解决问题，所以在这要衷心的感谢网络和同学们。
参考资料[1]朱虹. 数字图像处理基础[M]. 科学出版社, 2005[2] R C.Gonzalez, R E.Woods著,阮秋琦,阮宇智等译.数字图像处理(第2版).北京:电子工业出版社,2003[3] K.R.Castleman. 数字图像处理.北京:电子工业出版社,2002[4]章毓晋.图像处理与分析-图像工程（上册）,清华大学,2001[5]R C.Gonzalez, R E.Woods, S L. Eddins著,阮秋琦,阮宇智等译.数字图像处理(MATLAB版).北京:电子工业出版社,2005首先，我要感谢我的指导老师，他严谨细致、一丝不苟的作风一直是我生活、学习中的榜样，给了起到了指明灯的作用；他们循循善诱的教导和不拘一格的思路给予我无尽的启迪，让我很快就感受到了设计的快乐并融入其中。