数字图像处理论文 图像分割要点
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。
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
数字图像处理-第六章图像分割与分析
设平面上有若干点,过每点的直线族分别对应于极坐标上的 一条正弦曲线。若这些正弦曲线有共同的交点(ρ′,θ′),如图 (e),则这些点共线,且对应的直线方程为 ρ′=xcosθ′+ysinθ′
这就是Hough变换检测直线的原理。
y
A 60
B
F E
C
G 60
D 120
x
x-y空间的边缘点
D
120
C
w1 w 2 w3
可以指定模板为:
w
4
w5
w
6
w 7 w 8 w 9
9
模板响应记为: R | w i z i | i1
输出响应R>T时对应孤立点。
888 8 128 8 888
图像
-1 -1 -1 -1 8 -1 -1 -1 -1
模板
R = (-1 * 8 * 8 + 128 * 8) / 9 = (120 * 8) / 9 = 960 / 9 = 106
3、阈值分割法(相似性分割)
根据图像像素灰度值的相似性
通过选择阈值,找到灰度值相似的区域 区域的外轮廓就是对象的边
阈值分割法(thresholding)的基本思想: 确定一个合适的阈值T(阈值选定的好坏是此方法成败 的关键)。 将大于等于阈值的像素作为物体或背景,生成一个二值 图像。
f(x0,y0) T
2h
r2 2 4
exp
r2 2 2
是一个轴对称函数:
2h
-σ
σ
0
由图可见,这个函数 在r=±σ处有过零点,在 r │r│<σ时为正,在│r│>σ 时为负。
由于图像的形状,马尔算子有时被称为墨西哥草帽函数。 用▽2h对图像做卷积,等价于先对图像做高斯平滑,然后再用▽2对 图像做卷积。 因为▽2h的平滑性质能减少噪声的影响,所以当边缘模糊或噪声较 大时,利用▽2h检测过零点能提供较可靠的边缘位置。
图像分割技术研究--毕业论文
本科毕业论文图像分割技术研究Survey on the image segmentation学院名称:电气信息工程学院专业班级:电子信息工程0601班2010年 6 月图像分割技术研究摘要图像分割是图像分析的第一步,是计算机视觉的基础,是图像理解的重要组成部分,也是图像处理、模式识别等多个领域中一个十分重要且又十分困难的问题。
在图像处理过程中,原有的图像分割方法都不可避免的会产生误差,这些误差会影响到图像处理和识别的效果。
遗传算法作为一种求解问题的高效并行的全局搜索方法,以其固有的鲁棒性、并行性和自适应性,使之非常适于大规模搜索空间的寻优,已广泛应用许多学科及工程领域。
在计算机视觉领域中的应用也正日益受到重视,为图像分割问题提供了新而有效的方法。
本文对遗传算法的基本概念和研究进展进行了综述;重点阐述了基于遗传算法的最大类间方差进行图像分割算法的原理、过程,并在MATLAB中进行了仿真实现。
实验结果表明基于遗传算法的最大类间方差方法的分割速度快,轮廓区域分割明显,分割质量高,达到了预期目的。
关键字:图像分割;遗传算法;阈值分割Survey on the image segmentationAbstract I mage segmentation is the first step of image processing and the basic of computer vision. It is an important part of the image, which is a very important and difficult problem in the field of image processing, pattern recognition.In image processing process, the original method of image segmentation can produce inevitable errors and these errors can affect the effect of image processing and identification .This paper discusses the current situation of the genetic algorithms used in the image segmentation and gives some kind of principles and the processes on genetic algorithm of image segmentationIn this paper.It also descripts the basic concepts and research on genetic algorithms .It emphasizes the algorithm based on genetic and ostu and realizes the simulation on Matlab. The experimental results show that this method works well in segmentation speed,the outline of the division and separate areas of high quality and achieve the desired effect.Genetic algorithm (GA) is a sort of efficient,paralled,full search method with its inherent virtues of robustness,parallel and self-adaptive characters. It is suitable for searching the optimization result in the large search space. Now it has been applied widely and perfectly in many study fields and engineering areas. In computer vision field GA is increasingly attached more importance. It provides the image segmentation a new and effective method.Key words image segmentation;genetic algorithm;image threshold segmentation目录第一章绪论 (1)1.1本课题研究的背景、目的与意义 (1)1.2本课题研究的现状与前景 (2)1.3本论文的主要工作及内容安排 (3)第二章图像分割基本理论 (4)2.1图像分割基本概念 (4)2.2图像分割的体系结构 (4)2.3图像分割方法分类 (5)2.3.1阈值分割方法 (5)2.3.2边缘检测方法 (8)2.3.3区域提取方法 (9)2.3.4结合特定理论工具的分割方法 (10)2.4图像分割的质量评价 (11)第三章遗传算法相关理论 (12)3.1遗传算法的应用研究概况 (12)3.2遗传算法的发展 (12)3.3遗传算法的基本概念 (13)3.4遗传算法基本流程 (14)3.5遗传算法的构成 (14)3.5.1编码 (14)3.5.2确定初始群体 (14)3.5.3适应度函数 (15)3.5.4遗传操作 (15)3.5.5控制参数 (17)3.6遗传算法的特点 (18)第四章 MATLAB相关知识 (20)4.1MATLAB简介 (20)4.2MATLAB的主要功能 (20)4.3MATLAB的技术特点 (21)4.4遗传算工法具箱(S HEFFIELD工具箱) (22)第五章基于遗传算法的最大类间方差图像分割算法 (24)5.1最大类间方差法简介 (24)5.2基于遗传算法的最大类间方差图像分割 (25)5.3流程图 (26)5.4实验结果 (27)第六章总结与展望 (29)6.1全文工作总结 (29)6.2展望 (29)致谢 (30)参考文献 (31)附录 (32)第一章绪论1.1本课题研究的背景、目的与意义数字图像处理技术是一个跨学科的领域。
第8章 图象分割(08) 数字图像处理课件
第8章 图像分割
Log算子边缘检测
第8章 图像分割
8.2.3 算法的特点 • Roberts算子采用对角线方向相邻像素之差近似 检测边缘,定位精度高,在水平和垂直方向效果较 好,但对噪声敏感。 • Sobel算子利用像素的上、下、左、右邻域的灰 度加权算法进行边缘检测。该方法提供较为精确的 边缘方向信息,而且对噪声具有平滑作用,能产生 较好的检测效果。但是增加了计算量,而且也会检 测伪边缘。
所以分割算法可据此分为2大类: 利用区域间灰度不连续性的基于边界的算法; 利用区域内灰度相似性的基于区域的算法。
第8章 图像分割
图像分割方法的分类: 现今,对一些经典方法和新出现的方法进行总
结,可将图像分割方法分为四类: 边缘检测方法 阈值分割方法 区域提取方法 结合特定理论工具的分割方法。
第8章 图像分割
(1)基于边缘的分割方法: 图像最基本的特征是边缘,它是图像局部特性不
连续(或突变)的结果。例如,灰度值的突变、颜色的 突变、纹理的突变等。
边缘检测方法是利用图像一阶导数的极值或二 阶导数的过零点信息来提供判断边缘点的基本依据, 经典的边缘检测方法是构造对图像灰度阶跃变化敏感 的差分算子来进行图像分割,如Robert算子、Sobel算 子、Prewitt算子、Laplacian算子等。
另外,还没有制定出选择适用分割算法的标准。
第8章 图像分割
8.2 边 缘 检 测 的 分 割 方 法
8.2.1 原理及算法
目的:检测出局部特性的不连续性,再将它们连成 边界,这些边界把图像分成不同的区域。
图像边缘对图像识别和计算机分析十分有用,边缘 能勾画出目标物体,使观察者一目了然;边缘蕴含了 丰富的内在信息(如方向、阶跃性质、形状等),是 图像识别中重要的图像特征之一。
图像处理中的边缘检测和图像分割
图像处理中的边缘检测和图像分割在计算机视觉领域中,图像处理是一项非常重要的技术。
其中,边缘检测和图像分割是两个关键环节。
本文将从边缘检测和图像分割的基本概念入手,详细介绍它们的原理和应用。
一、边缘检测1、基本概念边缘是指图像中亮度、颜色等性质发生突然变化的地方。
边缘检测就是在图像中寻找这些突然变化的地方,并将它们标记出来。
在实际应用中,边缘检测可以用于目标跟踪、物体检测等方面。
2、常见方法常见的边缘检测算法有Canny、Sobel、Laplacian等。
其中,Canny算法是一种广泛使用的边缘检测算法,其基本原理是通过计算图像中每个像素点的梯度值和方向,来判断该点是否为边缘。
Sobel算法则是利用了图像卷积的思想,先对图像进行卷积操作,再计算得到每个像素点的梯度值。
Laplacian算法则是通过计算图像中每个像素点的二阶导数,来寻找亮度突变的地方。
3、应用场景边缘检测常用于在图像中寻找物体的轮廓线,或者分离图像中的前景和背景等方面。
例如在计算机视觉中的人脸识别中,边缘检测可以用于提取人脸的轮廓线,以便于后续的特征提取和匹配。
二、图像分割1、基本概念图像分割是把图像中的像素点分成不同的区域,以便于更好地理解和处理图像。
分割的结果通常是一个二值图像,其中每个像素点被标记为前景或者背景。
在实际应用中,图像分割可以用于目标检测、图像识别等方面。
2、常见方法常见的图像分割算法有阈值分割、聚类分割、边缘分割等。
其中,阈值分割是一种较为简单且常用的分割算法,其原理是为图像中每个像素点设置一个阈值,大于阈值的像素点被标记为前景,小于阈值的则为背景。
聚类分割算法则是通过对图像中像素点进行聚类操作,来划分不同的区域。
边缘分割则是利用边缘检测的结果,将图像分成前景和背景两个部分。
3、应用场景图像分割可以应用于诸如目标检测、图像识别、医学图像分析等方面。
例如在医学图像分析中,图像分割可以用于将CT或MRI图像中的组织分割成肝、肿瘤等不同的部分,以便于医生更好地进行预测和治疗决策。
数字图像处理中的变分模型与分割技术
数字图像处理中的变分模型与分割技术数字图像处理是一种广泛应用于计算机视觉、图像处理、图像分析等领域的技术。
其中的变分模型与分割技术是数字图像处理的重要组成部分,广泛应用于各种图像处理领域,如医学影像处理、物体识别、目标检测等。
变分模型是指对一个系统的能量函数进行最小化或最大化的过程,其中的能量函数是由图像像素的灰度值、空间距离和各种边缘等特征组成的。
常见的变分模型有全变分模型和TV(Total Variation)模型。
全变分模型是一种常见的图像处理方法,它可以将一个图像分解成多个层次,形成一个自适应的图像分割系统。
它可以有效地对图像进行边缘检测和分割。
TV模型则是一种基于局部均匀性假设的变分模型,它可以有效地管理图像分割中的噪声,并通过对图像的总变化量进行最小化来实现对图像分割的优化。
在分割技术中,边缘检测是关键环节之一。
边缘检测是指通过检测出图像中明显的边缘,进而将图像分割成若干区域的处理方法。
边缘检测技术包括Prewitt算子、Sobel算子、Canny算子等方法。
其中,Canny算法是一种基于高斯滤波、梯度计算、非极大值抑制和双阈值化等多项技术的综合算法,它可以有效地检测图像中的边缘,并将图像分割成多个区域。
除了边缘检测之外,聚类分析也是数字图像处理中广泛使用的分割技术之一。
聚类分析是指将具有相同特征的图像像素归为一类的过程。
它可以有效地将图像分割成多个相似的区域,常见的聚类算法有k-means算法、谱聚类算法等。
此外,分水岭算法也是一种常见的数字图像分割算法。
它是基于图像水平线的思想设计而成的一种聚类算法,可以将图像分割成多个区域,并在每个区域周围形成边缘。
分水岭算法广泛应用于医学影像处理中的肺部分割、乳腺分割等领域。
总之,数字图像处理中的变分模型与分割技术是数字图像处理的重要组成部分,可以有效地对图像进行边缘检测、目标分割、肿瘤检测等领域。
未来,随着计算机视觉和人工智能技术的不断发展,数字图像处理技术将在更多领域得到应用。
浅谈数字图像处理中的图像分割技术
() 性 阈值 2适应
在 不 同 的区 域有 不 同 的阈值 ,即 自适 性 阙
值。
22 区域法 实现 图像 分 割 .
区域法实现分割是以某种规则为约束 ( 如子 区域全部像素灰度相同、 子区域不重合且相连接
等) ,直接找 取区域 的方 式实现分割 。
摘 要 数字图像处理科学迅速发展并得到广泛应用.图 像分割是其中重要的中间 技术.它依托图
像数字处理底层技术 ,为模 式识别等 高层应用服务 .本文 简要介 绍了图像分割 的概念范畴和常见的分割 技术的方法描 述.掌握图像分割技术有助 于系统理解数字 图像处理技 术的层次.
关键词 数 字图像处理 图像分剖 阚值
阈值 1整体
就是对整幅图像选定一固定灰度值 , 以此去 1 图像分割的范畴
图像 分割 处 理 技 术属 于数 字 图像 处理 技术 中的 图像 分析 范畴 , 图像 分析 的中 间层处理技 是 术。 图像分 割 的 目的是把经过 底层 处 理的数字 图 像 空 间分 成 若干有 意义 的区域 , 后期 的一些高层 应 用 如模 式 识 别等 将 在这 些 分 割 的 区域基 础上 进 行 。 割 的依据建 立在这 些 由像 素组 成 的区域 分 做 图像 分类找 出图像 的物体 。 在物体与 背景 单纯
边 界 的损 害 。 () 3 拉式 边 界 检测法
参考文献。
【】 l章霄, 董艳雪, 赵文 娟等 . 数字图像 处理技 术. 北京: 冶金
工业 出版社 . 0 2 5 0
利 用拉 式 卷 积做 二阶导数搜 寻 边界 的方 法 。
2 . 4边缘法实现图像分割
利用一 阶导数的大小检测边缘所在并用一
图像分割算法的原理及实现
图像分割算法的原理及实现图像分割是一种将图像按照某种特定的准则进行拆分的技术,它被广泛应用于计算机视觉领域中的目标定位、图像识别以及医疗领域的病变检测等领域。
图像分割算法的实现要点包括图像特征提取、分割方法选择、分割效果评估等内容。
本文将从原理和实现两个层面对图像分割算法进行深入讲述。
一、图像分割算法原理的概述1.1 图像分割算法的基本原理图像分割是将图像按照其特征和相似性划分为若干个具有这些特征的部分的过程。
通常情况下,图像分割的基本原理是:首先通过预处理将图像中的噪声去除或减小,再进行特征提取来识别图像中感兴趣的目标或区域;接着根据预先设定的分割方法将图像划分为若干个子目标或子区域。
1.2 图像分割算法基本分类按照分割策略,图像分割算法可分为以下三类。
1.2.1 基于阈值的图像分割算法基于阈值的图像分割算法,是将图像根据像素值的分布情况进行分割。
分割时,选择一个阈值,通过枚举阈值的不同取值,找到最佳分割点,将图像分成两个子区域。
此类方法实现简单,但对于复杂场景和多目标识别效果会比较差。
1.2.2 基于区域的图像分割算法这类方法首先根据图像特征将图像中不同的区域分割出来,再通过分割区域外的连续边界将相邻区域进行合并。
1.2.3 基于边缘处理的图像分割算法这类方法首先对图像中的边缘进行检测,再根据边缘连接将图像区域划分为不同的部分。
此类方法对噪声敏感较小,但对于曲线和空间位置的变化比较大的图像难以处理。
二、图像分割算法实现的方法和技术2.1 图像特征提取在实现图像分割的过程中,需要对图像进行特征提取。
主要有以下两种方法。
2.1.1 基于像素点的特征提取方法这种方法主要是根据像素点的位置、颜色等特征进行分割。
其中,像素点的位置是指在图像中的坐标位置,而像素点的颜色是指在图像中的颜色属性。
2.1.2 基于图像区域的特征提取方法这种方法是根据不同区域的纹理、形状或颜色等进行分割。
该方法常用的特征提取技术包括SIFT、SURF、LBP等。
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%。
图像分割毕业论文
图像分割毕业论文图像分割毕业论文图像分割是计算机视觉领域的一个重要研究课题,它的目标是将一幅图像分割成若干个具有独立语义的区域,以便进一步对图像进行分析和理解。
在现代科技的推动下,图像分割技术得到了快速的发展,并在许多领域得到了广泛的应用,如医学影像分析、智能交通系统、机器人导航等。
一、图像分割的意义和挑战图像分割在计算机视觉中具有重要的意义。
首先,它可以帮助我们理解图像中的物体和场景,从而为后续的图像分析和理解提供基础。
其次,图像分割可以用于目标检测和识别,例如在智能交通系统中,通过对车辆和行人进行分割,可以实现车辆计数和行人跟踪等功能。
此外,图像分割还可以用于图像编辑和合成,例如在电影特效中,通过对前景和背景进行分割,可以实现虚拟场景的合成。
然而,图像分割面临着许多挑战。
首先,图像中的物体形状和纹理各异,使得分割算法难以适应各种情况。
其次,图像中的噪声和光照变化会干扰分割结果的准确性。
此外,图像分割还需要考虑到算法的效率和实时性,尤其是在大规模图像数据处理和实时应用中。
二、图像分割的方法和技术在图像分割的研究中,有许多经典的方法和技术被提出。
其中,基于阈值的分割方法是最简单和常用的方法之一。
该方法通过设定一个或多个阈值,将图像中的像素划分为不同的区域。
然而,基于阈值的方法对于光照变化和噪声敏感,且无法处理复杂的图像。
为了克服这些问题,许多基于区域的分割方法被提出。
该方法将图像中的像素划分为具有相似特征的区域,例如颜色、纹理和形状等。
这种方法可以有效地处理光照变化和噪声,但对于具有复杂边界的物体分割效果不佳。
近年来,深度学习技术的兴起为图像分割带来了新的突破。
基于深度学习的分割方法利用卷积神经网络(CNN)对图像进行特征提取和分析,从而实现更准确和鲁棒的分割结果。
例如,全卷积网络(FCN)通过将全连接层替换为卷积层,实现了像素级的分割。
此外,还有许多基于FCN的改进方法被提出,如U-Net、SegNet等。
数字图像处理中的图像分割技术及其应用
数字图像处理中的图像分割技术及其应用摘要:在现代技术支持下,数字图像处理技术被应用到各行业领域,其中以图像分割技术为代表性技术,可通过数字处理底层技术,能够准确识别不同模式。
此次研究主要是探讨分析数字图像处理中的图像分割技术及其应用,希望能够对相关人员起到参考性价值。
关键词:数字图像处理;图像分割技术;技术应用数据图像处理中包含大量新兴技术,其中最具有代表性的就是图像分割技术。
图像分割的方法比较多,该种分割主要是应用不同区域之间的像素灰度呈现出不连续特点对区域间边缘进行检测,这样就能够进行图像分割。
按照边缘检测的不同方式可以将其分为并行边缘检测和串行边缘检测方式等。
在边缘检测中,包含并行边缘检测法和串行边缘检测法。
其中前者可以判断像素点是否为边缘点,与此同时能够在每个像素点上进行检测,这样可以在较大程度上提升检测效率。
并行检测方法主要Kirsh算子边缘检测,Wills算子以及Roberts梯度算子。
,在图像当中图像边缘呈现出不连续灰度,因此提升了检测难度,然而该种检测方式在图像检测当中意义重大,因此需要工程人员加大对该种检测方式的研究与分析。
后者主要是对边缘起始点进行检测,之后按照相似性原则对寻找张前一点相似的边缘点,该种确定方式被称为跟踪法。
按照不同的跟踪方法能够将该种检测方式分为全向跟踪,光栅跟踪以及轮廓跟踪等。
本文主要是阐述图像分割技术方法与分类应用,全面发挥出图像处理的价值和作用。
1、图像分割数与分类1.1图像分割技术概述图像背景主要为图像感兴趣部分所对应的区域,为了对图像背景进行准确识别,将从图像中分离目标,这就属于图像分割技术的相关研究。
图像分割技术能够将数字图像划分为不重叠区域,且不同区域之间不存在交叉现象。
当前,图像分割技术的实践应用广泛。
1.2图像分割技术分类针对图像分割技术来说,缺乏统一的标准限定,也没有详细划分分割成功标准。
当前所常用的分割方法及描述方法如下:第一,灰度阈值法。
图像分割毕业论文
第一章绪论1.1课题的研究背景及意义随着信息技术的开展和不断深入,人们越来越多的利用计算机来帮助人类获取与处理各种信息。
据统计,在人类从外界获得的信息中有75%左右是来自视觉或者说图像信息,它是人类最有效的信息获取和交流方式,图像也因为其所含的信息量大、表现直观而在近年得到的广为宣传和应用的多媒体中占据了重要的地位。
图像分割是一种根本的计算机视觉技术,是从图像处理到图像分析的关键步骤。
图像分割就是将图像表示为物理上有意义的连通区域的集合,是进行图像分析的第一步工作,也是解决起来比较困难的一个问题。
对于那些基于图像分割结果的接下来的任务,如特征提取、目标识别等的质量的好坏都取决于是否有一个质量比较好的图像分割结果,有效合理的图像分割能够为基于内容的图像检索、对象分析等抽象出十分有用的信息,从而使得更高层的图像理解成为可能[1]。
1.1.1图像分割在数字图像处理中的地位为了弄清图像分割在数字图像处理中所处的地位,我们引入并使用“图像工程〞这个概念。
图像技术在广义上是各种与图像有关技术的总称。
图像技术种类很多,跨度很大,但可以将它们归在一个整体框架一一“图像工程〞之下。
图像工程是一个对整个图像领域进行研究应用的新科学,它的内容非常丰富,根据抽象程度和研究方法等的不同可分为三个有特点的层次〔如图1-1所示〕:图像处理、图像分析和图像理解[2]。
图1-1图像分割在图像工程中的位置图像处理着重强调在图像之间进行变换以改善图像的视觉效果。
图像分析那么主要是对图像中感兴趣的目标进行监测和测量,以获得它们的客观信息从而建立对图像的描述。
图像理解的重点是在图像分析的根底上,进一步研究图像中各目标的性质和它们之间的相互联系,并得出对原始成像客观场景的解释,从而指导和规划行动。
图像处理、图像分析和图像理解具有不同的操作对象,参考图1-1图像处理是比较低层的操作,它主要在图像像素级上进行处理。
图像分析那么进入了中层,它侧重于对像素集合到目标的表达测量描述。
数字图像处理与应用(MATLAB版)第6章 图像的分割
是边缘;
➢ 使用双阈值算法检测和连接边缘。即使用直方图计
算两个阈值,凡是大于高阈值的一定是边缘;凡是
小于低阈值的一定不是边缘。如果检测结果大于低
阈值但又小于高阈值,那就要看这个像素的邻接像
素中有没有超过高阈值的边缘像素,如果有,则该
像素就是边缘,否则就不是边缘。
0 -1 0 -1 4 -1 0 -1 0
B A
6.1 图像分割的定义和分类
图像分割:是指根据灰度、彩色、纹理等特征把图像 划分成若干个互不相交的区域,使得这些特征在同一区 域内,表现出一致性或相似性,而在不同区域间表现出 明显的不同。
图像分割的作用
图像分割是图像识别和图像理解的前提,图像分 割质量的好坏直接影响后续图像处理的效果。
图像
具体步骤:
➢ 首先用2D高斯滤波模板进行卷积以平滑图像;
➢ 利 用 微 分 算 子 ( 如 Roberts 算 子 、 Prewitt 算 子 和
Sobel算子等),计算梯度的幅值和方向;
➢ 对梯度幅值进行非极大值抑制。即遍历图像,若某
个像素的灰度值与其梯度方向上前后两个像素的灰
,
度值相比不是最大,那么这个像素值置为0,即不
第六章 图像的分割
内 容 1、图像分割的定义和分类; 提 2、基于边缘的图像分割方法;
要 3、基于区域的分割;
4、基于运动的图像分割 ; 5、图像分割技术的发展。
基
本 要
通过对图像分割技术的学习,掌
求 握基于边缘、区域、运动的图像
重
分割技术。
点
难 点
图像分割的定义、分类 基于边缘的图像分割方法
基于区域、运动的图像分割方法
G(i, j) Px Py
数字图像处理~图像分割
2 -1 -1 -1 2 -1 -1 -1 2
水平模板
45度模板
垂直模板 135度模板
线检测
用4种模板分别计算
R水平 = -6 + 30 = 24 R45度 = -14 + 14 = 0 R垂直 = -14 + 14 = 0 R135度 = -14 + 14 = 0
从这些值中寻找绝对值最大值,确定当前点更加接 近于该模板所对应的直线
阶跃型
凸缘型
房顶型
边缘检测
边缘上的这种变化可以通过微分算子进行检测:
一阶导数:通过梯度来计算 二阶导数:通过拉普拉斯算子来计算
边界图像 截面图
边缘检测
一阶导数:用梯度算子来计算
特点:对于亮的边,边的变化起点是正的,结束是负 的。对于暗边,结论相反。常数部分为零。 用途:用于检测图像中边的存在
边缘检测
(2)该滤波器采用拉普拉斯算子可以减少计算量。
在具体实现 f x, y 与 2G 之间的卷积运算时:
(a)取一个N×N的窗口,通常,N 3 时,检测效果较好。 (b) 窗口模板内各系数之和为0。
原始图像
平滑后的边缘检测举例
水平梯度部分
垂直梯度部分
组合得到边缘图像
Laplacian 边缘检测
对于图像信号,Marr提出先
用高斯函数进行平滑:
G x, y,
1
e
1 2
2
x2 y2
2 2
对图像进行线性平滑,在数 学上是进行卷积。
gx, y Gx, y, f x, y
由于边缘点是图像中灰度值变化剧烈的地方,这种图像强度的突变将在一阶导数中产 生一个峰,或等价于二阶导数中产生一个零交叉点,而沿梯度方向的二阶导数是非线 性的,计算较为复杂。Marr提出用拉普拉斯算子来替代,即用下式的零交叉点作为边 缘点。
数字图像处理第九章图像分割(共94张精选PPT)
导数的零交叉点。
分割的关键问题是如何将边缘线段组合成更长的
边缘。
应该注意到,这些定义并不能保证在一幅图像中成功地找
到边缘。它们只是给了一个寻找边缘的形式体系。
边缘检测基本步骤
滤波:改善与噪声有关的边缘检测器的性能;一般滤波
器降噪导致了边缘的损失;增强边缘和降低噪声之间
转换为黑白二值图像,
0
f (x, y) T
g(x, y) =
255 f (x, y) T
以上原理用MATLAB实现很简单,其实是将图像中所有的灰
阶值与T相比较,大于T的返回1,小于T的返回0,我们得到一
个只有0和1的矩阵,将其显示为图像,就是一幅二值图像。
可以用函数im2bw来实现上述操作。
, 具有最大
的k即是最佳阈值.
用h(x,y)对图像f(x,y)的平滑可表示为:
一阶
二阶
边缘和导数
阶跃边缘、脉冲边缘、屋顶边缘的灰度剖面
线及其一阶、二阶导数。
边缘点的判定
判断一个点是否为边缘点的条件:该点的灰度变
化(一阶导数)必须比指定的门限大。
一组这样的依据事先定好的连接准则相连的边缘
点就定义为一条边缘。
希望得到的特点)
(2)一条连接极值点的虚构直线将在边缘中点附近穿过,
该性质对于确定粗边线的中心非常有用。
图象
剖面
1.在ρ、θ的极值范围内对其分别进行m,n等分,设一个二维数组的下标与ρi、θj的取值对应;
边缘检测判据是二阶导数零交叉点并对应一阶导数的峰值.
tr=uint8(r.
(3) 边缘的“宽度”取决于斜坡的长度.
L 1
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数字图像处理论文题目:图像分割学院:专业班级:学号:姓名:日期: 2014年 6 月成绩:任课教师:目录一.摘要 (2)二.正文内容 (2)2.1图像和数字图像 (2)2.2图像分割的研究意义 (2)2.3图像分割的发展现状及趋势 (3)2.4分割方法与比较 (4)三.总结及展望 (10)四.参考文献 (10)图像分割一.摘要:图像分割是进行图像理解的基础,是图像工程技术中的一个重要问题。
近年来,人们越来越重视图像的分割算法,并期望寻求一种实时性、鲁棒性较好的算法。
图像分割技术在当今信息社会中具有极其广泛的用途,特别是在医学图像诊断、卫星遥感图像识别、交通车牌信息识别等等方面尤其有现实意义。
目前机器学习技术正越来越多地引领图像分割领域的研究发展,支持向量机正是其中一种较为先进的研究方法。
二.正文内容:2.1图像和数字图像:图像是能为人类视觉所感知的信息形式或人们心目中的有形想象。
据统计,在人类接受的信息中,视觉信息约占80%,俗语“百闻不如一见”就反映了图像在信息感知中的独到之处。
目前,图像处理技术发展迅速,应用领域也越来越广。
图像可以通过各种各样的形式存在,例如:静止图像于运动图像;灰度图像和彩色图像;平面图像与立体图像等等,但是就其本质而言,我们可将图像分为连续图像和离散图像。
对于图像信号,为了描述的方便和不失一般性,假定图像的指标空间为时间(t)和几何空间(x,y,z)构成,其值空间为U,其元素u={uR,uG,uB}。
如果指标空间D中的所有元素d=(d1,d2,.....dn)=(x,y,z,t)均可取连续值,则称此信号为连续图像。
相反的,如果d只能取离散值的图像为离散图像。
习惯上,把空间连续(或离散)的图像称为连续(或离散)图像。
数字图像指幅度和空间同时离散(或同时连续的图像)。
与模拟图像相比,数字图像具有以下显著特点:1)精度高:目前的计算机技术可以将一幅模拟图像化为任意的二维数组,即数字图像可以由无限个像素组成,每个像素的亮度可以量化为12位(即4096个灰度级),这样的精度使数字图像与彩色图像的效果相差无几;2)处理方便:由于数字图像本质上是一组数据,所以可以使用计算机对它进行任意方式的修改,例如,放大、缩小、改变颜色、幅值和删除某一部分等;3)重复性好:模拟图像(例如,照片)即便使用非常好的底片和相纸,也会随着时间的流逝而褪色、发黄,而数字图像可以储存在光盘中,上百年后再用计算机重现也不会有丝毫的改变。
2.2图像分割的研究意义:图像分割是计算机图像处理的一个基本问题,是进行许多后续图像分析任务的先行步骤。
图像识别、图像可视化和基于目标的图像压缩都高度依赖图像分割的结果。
因此,图像分割一直得到人们的高度重视,提出了很多分割法。
图像分割时一种重要的图像技术,在不同领域中也具有不同的名称:如目标轮廓技术,阈值化技术,图像差分技术,目标检测技术,目标识别技术,标跟踪技术等,这些技术本身或其核心实际上也就是图像分割技术,图像分技术是图像处理、分析的一项基本内容。
图像分割的应用非常广泛,几乎出现在有关图像处理的所有领域,并涉及各种类型的图像。
图像分割在工业自动化、在线产品检验、生产控制、文件图像处理、保安监视、以及军事、体育、农业工程方面都有广泛的应用。
例如在医学中将核磁共振图像中特定的器官分割出来,用于疾病的诊断;在遥感图像中将农田分割出来用于估计农产品的产量;图像分割在地质、环保、气象等一系列领域也有着广泛的应用。
MPEG-4的一个重要思想就是基于对象的编码,在编码之前首先将对象分割出来等。
在各种图像应用中,只要需对图像目标进行提取、测量等都离不开图像分割。
特性分割的准确性将直接影响后续任务的有性,因此图像分割具有十分重要的意义。
2.3图像分割的发展现状及趋势:对于图像分割来说,如果不利用关于图像或所研究目标的先验知识,任何仅仅基于单纯的数学工具的方法都很难取得很好的效果。
因此,在很多时候,人们倾向于重新设计一个针对具体问题的新算法来解决自己所面临的图像分割问题。
然而由于我们只能用图像信息中的某些特征(如灰度差别、彩色差别、局部纹理差别/局部统计特征或局部区域的频谱特征差别等)去分割区域,因此各种分割方法必然会带有局限性;同时由于缺乏一个统一的理论作为基础,同时也缺乏对人类视觉系统机理的深刻认识,我们到目前为止还无法构造一种能够成功应用于所有图像的统一的图像分割算法。
当我们现实中分割一幅图像时,一般是通过经验和直觉去选择方法,然后经过多次实践来找到一种最佳的方法。
因此在图像分割过程中,有经验的人比较容易选择出适当的方法,使对不同图像都能得到不错的分割效果。
但是当处理的图像十分庞大时,这种方法就比较困难了。
纵观最近几年图像分割技术的发展,我们不难看到以下的趋势[8]:第一,很多学者致力于将新的概念、新的方法引入图像分割领域,如这几年新兴的模糊算法,神经网络与遗传算法,小波算法,粗集理论,数学形态学等理论都先后被应用于图像分割领域,有效的解决了原有方法的某些不足和缺陷,改善了分割效果,同时也拓宽了人们的思路。
随着基础理论研究的不断发展,这一趋势也会不断发展下去。
第二,人们非常重视多种分割算法的结合。
综合使用两种或两种以上的方法,能够在一定程度上克服单一算法在处理某些特定图像的缺陷和不足。
如何结合不同的算法,以及采取何种的结合方式来弥补各自的不足、取得良好的分割效果将是人们在今后的长时间里都将关注的问题之一。
第三,针对特定区域的特殊问题,利用这些领域的专业知识来辅助解决图像分割问日,越来越多的吸引了研究人员的注意力。
相应的,对图像分割做为一个同一的对象的研究子啊逐渐弱化。
医学图像处理中的病理图像分割、工业图像分割、安全图像处理中的保密信息提取、军事图像处理中的雷达图像分割及卫星图像分割、交通图像处理中的车牌识别等都是近几年来图像分割领域中讨论较多的热点问题。
2.4分割方法与比较:1.检测图像边缘:①原理:图像边缘是图像最基本的特征,边缘在图像分析中起着重要作用。
所谓边缘是指图像局部特性的不连续性。
灰度或结构等信息的突变处为成为边缘。
边缘是一个区域的结束,也是另一个区域的开始,利用此特征可以分割图像。
边缘检测的实质是采用某种算法来提取出图像中对象与背景间的交界线。
图像灰度的变化情况可以用图像灰度分布的梯度来反映,因此我们可以用局部图像微分技术来获得边缘检测算子。
经典的边缘检测方法是对原始图像中像素的某小邻域来构造检测算子。
拉普拉斯边缘检测算子是基于二阶导数的边缘检测算子,对噪声敏感。
拉普拉斯算子的改进方式是先对图像进行平滑处理,然后再应用二阶倒数的边缘检测算子,其代表是拉普拉斯高斯算子。
2.图像边缘检测的程序:I=imread('d.bmp'); %读入原始图像I=rgb2gray(I); %将真彩色图像转化为灰度图像[m,n]=size(I); %确定图片的的长和宽r=m+2; %把图片的长和宽各加2c=n+2;b=zeros(r,c); %定义二维数组b,长、宽比I各多2,成为镜框的尺寸g=zeros(m,n); %定义滤波后的数组d=zeros(3); %定义三阶方阵d,为临时矩阵t=[-1 -1 -1;-1 8 -1;-1 -1 -1]; %定义拉普拉斯算子Result=zeros(3); %定义三阶方阵Result,为运算结果矩阵%原图像矩阵处理,做一个"像框"b(2:m+1,2:n+1)=I; %把原图的矩阵放到新的矩阵b中心,它的第一行、最后一行、第一列、最后一列都是0,即原图矩阵周围有一圈0的边缘,好像给图像加一个像框b(1,:)=b(2,:); %把第二行的值赋给第一行b(r,:)=b(r-1,:); %把倒数第二行的值赋给最后一行b(:,1)=b(:,2); %把第二列的值赋给第一列b(:,c)=b(:,c-1); %把倒数第二列的值赋给最后一列%用拉普拉斯算子进行滤波for i=1:mfor j=1:nd=b(i:i+2,j:j+2); %从b矩阵中依次取出三阶方阵,赋值给临时矩阵dResult=d.*t; %临时矩阵与拉普拉斯算子点乘,赋值给结果矩阵dg(i,j)=sum(sum(Result)); %结果矩阵中"十"字线上元素相加,赋值给输出矩阵中相应的位置,即临时矩阵中心元素所对应的位endendthresh=2.6*mean2(abs(g)); %设定阈值将图像二值化使边缘清晰J=repmat(logical(uint8(0)),m,n); %创建数组J(find(g>thresh))=1; %阈值判断二值化figure,subplot(2,2,1),imshow(I);title('原始图像');%显示原图像subplot(2,2,2),imshow(J); title('拉普拉斯边缘检测后的图像'); %显示拉普拉斯边缘检测后的图像subplot(2,2,3),imshow(g); title('将拉普拉斯边缘检测二值化后的图像')③图像经边缘检测后的MATLAB程序实现效果图如下:2.Hough变换检测直线:①原理:Hough变换用来在图象中查找直线,把直线上点的坐标变换到过点的直线的系数域,通过利用共线和直线相交的关系,使直线的提取问题转化为计数问题。
对于任意两点的直线方程:y=ax+b,由于垂直直线a为无穷大,我们改用极坐标形式: xcosθ+ysin θ=ρ参数平面为θ,ρ,对应不是直线而是正弦曲线使用交点累加器,或交点统计直方图,找出相交线段最多的参数空间的点然后找出该点对应的xy平面的直线线段Hough变换的基本策略是:由图像空间中的边缘数据点去计算参数空间中的参数点的可能轨迹,并在一个累加器中给计算出的参考点计数,最后选出峰值。
Hough变换法主要优点是受共线点的间隙和噪声影响较小。
对于激光测距仪采集的一帧数据进行哈夫变换处理可将数据点集按线段分成若干簇。
②图像边缘检测的程序:拉普拉斯边缘检测程序如上。
Hough检测:I=imread('d,tif');g=rgb2gray(I); %图像灰度化J=im2uint8(g);[m,n]=size(J);for i=1:mfor j=1:n %图像原点在(1,1)处,所以模版从(2,2)处开始计算,在(m-1,n-1)处结束if J(i,j)>150;J(i,j)=0;elseJ(i,j)=255;endendenda=180; % Hough变换检测直线,用参数(a,p)坐标空间;角度的值为0到180度d=round(sqrt(m^2+n^2)); %图像对角线长度为d的最大值s=zeros(a,2*d); %记录(a,p)像应的点的个数z=cell(a,2*d); %记录(a,p)像应的点的坐标for i=1:mfor j=1:n %图像中的每个点if(J(i,j)==0) %只检测图像边缘的黑点,白点不检测for k=1:ap = round(i*cos(pi*k/180)+j*sin(pi*k/180));%对每个点从1到180度寻迹一遍,取得经过该点的所有直线的p值if(p > 0) %若p大于0,则将点存储在(d,2d)空间s(k,d+p)=s(k,d+p)+1; %(a,p)相应的累加器单元加1z{k,d+p}=[z{k,d+p},[i,j]']; %存储点的坐标elseap=abs(p)+1; %若p小于0,则将点存储在(0,d)空间s(k,ap)=s(k,ap)+1; %(a,p)相应的累加器单元加1z{k,ap}=[z{k,ap},[i,j]']; %存储点的坐标endendendendendfor i=1:afor j=1:d*2 %检查每个累加器单元中存储数量if(s(i,j) >110) %设置适当的阈值以保证所检测出的直线清晰,设阈值为110 lp=z{i,j}; %提取对应点坐标for k=1:s(i,j) %对满足阈值条件的累加器单元中(a,p)对应的所有点进行操作I(lp(1,k),lp(2,k),1)=0;I(lp(1,k),lp(2,k),2)=0;I(lp(1,k),lp(2,k),3)=255; %对检测出的点赋蓝色凸显直线endendendendfigure(1),imshow(g);title('显示原图像');figure(2),imshow(J);title('二值反转后的图像')figure(3),imshow(I);title('进行hough变换显示直线');③图像经边缘检测后的MATLAB程序实现效果图如下:由上述图像可知,对于同一副图像,各种处理方法所得的结果也是不相同的,一阶微分算子可以得到边缘,但是其边缘不能够连续,而且对某些地方处理的不够到位。