基于MATLAB的图像分割算法研究
基于MATLAB的图像分割算法研究设计.doc
2.3
基于二阶导数的边缘检测算法.................................................................................... 9 2.3.1 2.3.2 Laplacian 算子边缘检测方法.............................................................................9 LOG 算子边缘检测方法.................................................................................. 10
2.2
基于边缘的图像分割.................................................................................................... 6 2.2.1 2.2.2 2.2.3 2.2.4 基于梯度的边缘检测......................................................................................... 7 Roberts 算子边缘检测........................................................................................ 8 Sobel 算子边缘检测........................................................................................... 8 Prewitt 算子边缘检测.........................................................................................9
基于MATLAB的图像分割技术
利用阀值法对图像进行分割：>> f=imread('peppers.png');>> f=rgb2gray(f);>> f=im2double(f);>> t=0.5*(min(f(:))+max(f(:)));>> done=false;>> while ~doneg=f>=t;tn=0.5*(mean(f(g))+mean(f(~g)));done=abs(t-tn)<0.1;t=tn;end;>> display('Threshold(t)-Iterative'); Threshold(t)-Iterative>> tt =0.4691>> r=im2bw(f,t);>> subplot(2,2,1);imshow(f);>> subplot(2,2,2);imshow(r);>> xlabel('迭代法全局阀值分割');>> th=graythresh(f);>> thth =0.3961>> s=im2bw(f,th);>> subplot(2,2,3);imshow(s);>> xlabel('全局阀值Otsu分割');>> se=strel('disk',10);>> ft=imtophat(f,se);>> thr=graythresh(ft);>> thrthr =0.1098>> lt=im2bw(ft,thr);>> subplot(2,2,4);imshow(lt);>> xlabel('局部阀值分割');用迭代法对图像进行分割：>> i=imread('eight.tif');>> zmax=max(max(i));>> zmin=min(min(i));>> tk=(zmax+zmin)/2;>> bcal=1;>> isize=size(i);>> while (bcal)ifg=0;ibg=0;fg=0;bg=0;for j=1:isize(1)for k=1:isize(2)tmp=i(j,k);if(tmp>=tk)ifg=ifg+1;fg=fg+double(tmp);elseibg=ibg+1;bg=bg+double(tmp);end;end;end;zo=fg/ifg;zb=bg/ibg;tktmp=uint8((zo+zb)/2);if(tktmp==tk)bcal=0;elsetk=tktmp;end;end;>> disp(strcat('迭代后阀值',num2str(tk))); 迭代后阀值165>> newi=im2bw(i,double(tk)/255);>> subplot(1,2,1);imshow(i);>> subplot(1,2,2);imshow(newi);>> xlabel('迭代法');用Otsu法进行阀值选择：>> i=imread('coins.png');>> subplot(1,2,1);imshow(i);>> bw=im2bw(i,graythresh(getimage)); >> subplot(1,2,2);imshow(bw);使用分水岭算法对图像进行分割：>> c1=-10;>> c2=-c1;>> dist=sqrt(2*(2*c1)^2);>> rad=dist/2*1.4;>> li=[floor(c1-1.2*rad) ceil(c2+1.2*rad)];>> [x,y]=meshgrid(li(1):li(2));>> bw1=sqrt((x-c1).^2+(y-c1).^2)<=rad;>> bw2=sqrt((x-c2).^2+(y-c2).^2)<=rad;>> bw=bw1|bw2;>> subplot(1,3,1);imshow(bw);>> d=bwdist(~bw);>> subplot(1,3,2);imshow(d,[]);>> d=-d;>> d(~bw)=-Inf;>> l=watershed(d);>> rgb=label2rgb(l,'jet',[.5 .5 .5]);>> subplot(1,3,3);imshow(rgb);使用分水岭算法：>> c1=-10;>> c2=-c1;>> dist=sqrt(3*(2*c1)^2);>> rad=dist/2*1.4;>> li=[floor(c1-1.2*rad) ceil(c2+1.2*rad)];>> [x,y,z]=meshgrid(li(1):li(2));>> bw1=sqrt((x-c1).^2+(y-c1).^2+(z-c1).^2)<=rad; >> bw2=sqrt((x-c2).^2+(y-c2).^2+(z-c2).^2)<=rad; >> bw=bw1|bw2;>> figure;isosurface(x,y,z,bw,0.5);axis equal;>> set(gcf,'color','w');>> xlim(li);ylim(li);zlim(li);>> view(3);camlight;lighting gouraud;>> d=bwdist(~bw);>> figure;isosurface(x,y,z,d,rad/2);axis equal;>> set(gcf,'color','w');>> xlim(li);ylim(li);zlim(li);>> view(3);camlight;lighting gouraud;>> d=-d;>> d(~bw)=-Inf;>> l=watershed(d);>> figure;>> isosurface(x,y,z,l==2,0.5);>> isosurface(x,y,z,l==3,0.5);>> axis equal;>> set(gcf,'color','w');>> xlim(li);ylim(li);zlim(li);>> view(3);camlight;lighting gouraud;改进的Watershed算法分割图像：>> i=imread('cameraman.tif'); >> subplot(2,3,1);imshow(i);>> i=double(i);>> hv=fspecial('prewitt');>> hh=hv.';>> gv=abs(imfilter(i,hv,'replicate')); >> gh=abs(imfilter(i,hh,'replicate'));>> g=sqrt(gv.^2+gh.^2);>> subplot(2,3,2);df=bwdist(i); >> imshow(uint8(df*8));>> l=watershed(df);>> em=l==0;>> subplot(2,3,3);imshow(em); >> im=imextendedmax(i,20);>> subplot(2,3,4);imshow(im);>> g2=imimposemin(g,im|em); >> subplot(2,3,5);imshow(g2);>> l2=watershed(g2);>> wr2=l2==0;>> i(wr2)=255;>> subplot(2,3,6);imshow(uint8(i));使用区域生长法对图像进行分割：>> i=imread('peppers.png'); >> i=rgb2gray(i);>> i1=double(i);>> s=255;>> t=55;>> if numel(s)==1si=i1==s;s1=s;elsesi=bwnorph(s,'shrink',Inf);j=find(si);s1=i1(j);end;>> ti=false(size(i1));>> for k=1:length(s1)sv=s1(k);s=abs(i1-sv)<=t;ti=ti|s;end;>> [g,nr]=bwlabel(imreconstruct(si,ti));>> subplot(1,2,1);imshow(i);>> subplot(1,2,2);imshow(g);>> nrnr =2对给定图像进行四叉树分解：>> i=imread('liftingbody.png');>> s=qtdecomp(i,.27);>> blocks=repmat(uint8(0),size(s));>> for dim=[512 256 128 64 32 16 8 4 2];numblocks=length(find(s==dim));if(numblocks>0)values=repmat(uint8(1),[dim dim numblocks]);values(2:dim,2:dim,:)=0;blocks=qtsetblk(blocks,s,dim,values);end;end;>> blocks(end,1:end)=1;>> blocks(1:end,end)=1;>> subplot(1,2,1);imshow(i);>> subplot(1,2,2);imshow(blocks,[]);提取四叉树分解的子块信息：>> i=[1 1 1 1 2 3 6 61 12 1 4 5 6 81 1 1 1 10 15 7 71 1 1 1 20 25 7 720 22 20 22 1 2 3 420 22 22 20 5 6 7 820 22 20 20 9 10 11 1222 22 20 20 13 14 15 16]; >> s=qtdecomp(i,5);>> [vals,r,c]=qtgetblk(i,s,4)vals(:,:,1) =1 1 1 11 12 11 1 1 11 1 1 1 vals(:,:,2) =20 22 20 2220 22 22 2020 22 20 2022 22 20 20r =15c =11>> i=[1 1 1 1 2 3 6 61 12 1 4 5 6 81 1 1 1 10 15 7 71 1 1 1 20 25 7 720 22 20 22 1 2 3 420 22 22 20 5 6 7 820 22 20 20 9 10 11 1222 22 20 20 13 14 15 16];>> s=qtdecomp(i,5);>> newvals=cat(3,zeros(4),ones(4));>> j=qtsetblk(i,s,4,newvals)j =0 0 0 0 2 3 6 60 0 0 0 4 5 6 80 0 0 0 10 15 7 70 0 0 0 20 25 7 71 1 1 1 123 41 1 1 1 5 6 7 81 1 1 1 9 10 11 121 1 1 1 13 14 15 16 使用Roberts边缘检测算子对图像进行边缘检测：>> i=imread('circuit.tif');>> bw1=edge(i,'roberts');>> subplot(1,2,1);imshow(i);>> subplot(1,2,2);imshow(bw1);使用Sobel进行边缘检测：>> i=imread('circuit.tif');>> bw1=edge(i,'roberts');>> subplot(1,2,1);imshow(i); >> subplot(1,2,2);imshow(bw1); >> clear;>> image=imread('circuit.tif'); >> i0=edge(image,'sobel');>> i1=edge(image,'sobel',0.06); >> i2=edge(image,'sobel',0.04); >> i3=edge(image,'sobel',0.02); >> subplot(2,3,1);imshow(image); >> subplot(2,3,2);imshow(i0); >> subplot(2,3,3);imshow(i1); >> subplot(2,3,4);imshow(i2); >> subplot(2,3,5);imshow(i3);使用Prewitt算子进行边缘检测：>> i=imread('rice.png');>> subplot(2,2,1);imshow(i);>> bw3=edge(i,'prewitt');>> subplot(2,2,2);imshow(bw3);>> [bw3,th3]=edge(i,'prewitt');>> bw3=edge(i,'prewitt',0.05,'horizontal'); >> subplot(2,2,3);imshow(bw3);>> bw3=edge(i,'prewitt',0.05,'vertical'); >> subplot(2,2,4);imshow(bw3);使用Log算子进行边缘检测：>> i=imread('circuit.tif');>> [bw1,th]=edge(i,'log');>> subplot(2,3,1);imshow(i);>> subplot(2,3,2);imshow(bw1); >> bw2=edge(i,'log',0.0056);>> subplot(2,3,3);imshow(bw2); >> h=fspecial('gaussian',5);>> [bw3,th3]=edge(i,'zerocross',[],h); >> subplot(2,3,4);imshow(bw3); >> bw4=edge(i,'zerocross',0.025,h); >> subplot(2,3,5);imshow(bw4);使用Canny算子进行边缘检测：>> i=imread('circuit.tif');>> subplot(1,3,1);imshow(i);>> [bw,th]=edge(i,'canny');>> subplot(1,3,2);imshow(bw);>> [bw1,th1]=edge(i,'canny',[0.2,0.6]); >> subplot(1,3,3);imshow(bw1);。
基于MATLAB的图像分割算法研究开题报告
1213周系统测试，完善程序功能。
1415周按照规定要求完成毕业论文。
六、指导教师意见
签字： 年见
签字： 年 月 日
2、图像边缘检测方法用于图像处理的历史
在图像分割中，边缘检测方法可以说是人们研究的最多的方法，它试图通过检测包含不同区域的边缘来解决图像分割问题。图像的大部分主要信息都存在于图像的边缘中，主要表现为图像局部特征的不连续性，是图像中灰度变化比较剧烈的地方，也即我们通常所说的信号发生奇异变化的地方。奇异信号沿边缘走向的灰度变化剧烈，通常我们将边缘划分为阶跃状和屋顶状两种类型。阶跃边缘中边缘两边的灰度值有明显的变化;而屋顶状边缘中边缘位于灰度增加与减少的交界处。在数学上可利用灰度的导数来刻划边缘点的变化，对阶跃边缘、屋顶状边缘分别求其一阶、二阶导数。可见，对阶跃边缘点儿其灰度变化曲线的一阶导数在A点达到极大值;二阶导数在A点与零交叉。对屋顶状边缘点B，其灰度变化曲线的一阶导数在B点与零交叉，二阶导数在B点达到极值。
本课题就是从这一起点出发，分别采用边界分割和分水岭变换两种方法进行图形分割，并用MATLAB实现整个分割过程。
二、课题关键问题及难点问题
1、基于边缘分割的图像分割算法的应用。
2、Hough变换的线检测方法与仿真实现。
3、利用各种算子进行图像分割并仿真实现
4、图像分割的仿真与实现。
5、基于分水岭变换进行图像分割
多年来，对图像分割的研究一直是图像技术研究中的热点和焦点，人们对其的关注和投入不断提高。它是一种重要的图像分析技术，是从图像处理到图像分析的关键步骤，也是计算机视觉领域低层次视觉中的主要问题，图像分割结果是图像特征提取和识别等图像理解的基础，对图像的加工主要处于图像处理的层次，图像分割后，对图像的分析才成为可能。另外，图像分割在实际中也得到了广泛的应用，在计算机视觉和图像识别的各种应用系统中占有相当重要的地位，也是研制和研发计算机视觉系统、字符识别和目标自动获取等图像识别和理解系统首先要解决的问题。只要需对图像目标进行提取，测量等都离不开图像分割。
基于MATLAB的图像阈值分割算法的研究
所谓阈值分割方法就是确定某个阈值 Th ，根据图像中每个像素的灰度值大小或小于该阈值 Th ， 来进行图像分割。阈值方法的数学模型如下： 设原图像为 f ( x, y ) ，经过分割处理后的图像为 g ( x, y ) ， g ( x, y ) 为二值图像，则有：
1, g ( x, y ) 0,
数字图像的像素分布在一定程度上可以反映图像内容的特征，利用像素值的分布特征进行图像 分类成了目前对图像进行分类的常用手段。图像分类的性能主要取决于图像的特征提取，数字图像 的特征提取主要从颜色、纹理、形状等几个方面提取图像的特征。 1.2.4. 分水岭算法
分水岭算法是一种借鉴了形态学的分割算法，在该方法中，将一副图像看成是一个拓扑地图其 中灰度值 f ( x, y ) 对应的高度图。高灰度值对应着山峰，低灰度对应着山谷。水总是朝着低的地方流 动，直到某一局部低洼处才停下来，这个低洼处被称为吸水盆地。最终所有的水会分聚在不同的吸 水盆地，吸水盆地之间的山性是相等的。将这种想法用于图像分割，就是要在灰度图像中找出不同的吸水盆地和分水岭，由 这些不同的吸水盆地和分水岭组成的区域即为要分割的目标。 MATLAB 图像处理工具箱中的 watershed 函数可以用于显示分水岭算法。
1 2 3
给定一个初始阈值 Th ，将图像分为 C1 和 C 2 两类 计算两类的灰度均值 1 和 2 计算两类的相对距离值 S
S
4
( 2 Th) (Th 1 ) ( 2 1 ) 2
图 2.1 国际标准测试图片
图 2.3 阈值分割后的图片
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图 2.2 图 2.1 的灰度直方图
显然，灰度直方图的峰谷阈值方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，就是要求图像的灰度直方图必须具有双峰型。 2.2. 自动阈值选择算法
浅析基于MATLAB的图像分割方法
像 中要提取 的 目标 物 与其背 景在灰 度特 性上 的差异 ，通过
设 置 合 适 的 灰 度 门 限 （ 值 ） 将 图 像 的 灰 度 划 分 为 两 个 或 阈 ， 多个 灰 度 区 间 ， 以确 定 有 意 义 的 区 域 或 分 割 物 体 的边 界 。 阈 值 分 割 常 用 于 图像 的 二 值 化 处 理 ， 选 择 一 个 合 适 的 阈值 ， 即 通 过 判 断 图像 中 的 每 一 个 像 素 点 的 特 征 属 性 是 否 满 足 阂 值
绍， 重点对 边缘检 测技 术的几 种常用 算 子进行 比较分 析 ， 并 通 过 ＭＡＴ ＡＢ 数 字 图 像 处 理 工 具 编 程 实 现 基 于 各 算 子 的 Ｌ
边缘 检测 。
２ ．基 于 阈 值 的 图像 分 割 阈 值 分 割 『 一 种 常 用 的 图 像 分 割 方 法 ， 主 要 利 用 图 ２ １ 是 它
阈值 分 割 。
对 于 图像 函数 ｒ ，）它 在像 素 点（ ，） 的梯 度 是一 （ ｙ， ｘ ｘｙ处
个矢量 ， 义为： 定
Ｇｘ） ［ ］ Ｅ’＝票 ｆｙ （］
梯度有 两个重要特性 ： （） 度 的方 向 为 函 数 ｆ ，） 大 变 化 率 的 方 向 ； １梯 （ Ｙ最 ｘ
划分成若 干个这样 的有意义 区域 的过程 ， 各区域是具有 相近
特 性 的像 素 的连 通 集 合 。
始 区域 ， 根据给定 的均 匀性检测准 则进行分裂 和合并这些 区
域 ， 步 改 善 区 域 划 分 的 性 能 ， 至 最 后 将 图 像 分 成 数 量 最 逐 直 少 的均匀区域 为止。 ４ ．基 于 边 缘 检 测 的 图 像 分 割 及 算 子 分 析 边 缘 是 指 图 像 中像 素 灰 度 值 或 色 彩 等 属 性 有 突 变 的 像 素 的集 合 ， 存 在 于 目标 与 背 景 、 它 目标 与 目标 之 间 ， 含 了丰 包 富 的 图 像 信 息 。基 于 边 缘 检 测 ［ 图 像 分 割 正 是利 用 边 缘 的 ２ ］ 的 灰 度 变 化 特 性 ， 过 考 察 图 像 中各 像 素 在 某 个 邻 域 内 灰 度 的 通
基于MATLAB的图像分割算法研究
摘要本文从原理和应用效果上对经典的图像分割方法如边缘检测、阈值分割技术和区域增长等进行了分析。
对梯度算法中的Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、拉普拉斯(Laplacian)算子、LoG(Laplacian-Gauss)算子、坎尼（Canny）算子的分割步骤、分割方式、分割准则相互比较可以看出根据坎尼（Canny）边缘算子的3个准则得出的边缘检测结果最满意。
而阈值分割技术的关键在于阈值的确定，只有阈值确定好了才能有效的划分物体与背景，但这种方法只对于那些灰度分布明显，背景与物体差别大的图像的分割效果才明显。
区域增长的基本思想是将具有相似性质的像素集合起来构成新区域。
与此同时本文还分析了图像分割技术研究的方向。
关键词：图像处理图像分割AbstractThis article analyses the application effect to the classics image segmentation method like the edge examination, territory value division technology, and the region growth and so on.For comparing the Roberts operator, Sobel operator, Prewitt operator, the operator of Laplacian and the operator of LoG(Laplacian-Gauss),Canny operator in gradient algorithm,the step, the way and the standard of the image segmentation,we can find out the three standard of Canny edge operator the edge detection result of reaching most satisfy. And the key point of threshold segmentation lie in fixing the threshold value, it is good to have only threshold value to determine it then can be effective to divide object and background,but this kind of method is good to those gray scales,the big difference image effect between the background and obiect. The basic idea of area is to form the new region from similar nature.And also, this paper analyses the research direction of image segmentation technology at the same time.Key words: image processing image segmentation operator目录（一般目录要求最多是三级目录，不要出现四级目录）第一章绪论 (1)1.1数字图像处理的基本特点 (1)1.1.1数字图像处理的信息大多是二维信息，处理信息量很大（三级标题有问题）1 1.1.2数字图像处理占用的频带较宽 (2)1.1.3数字图像中各个像素是不独立的，其相关性大 (2)1.1.4作合适的假定或附加新的测量 (2)1.1.5数字图像处理后的图像受人的因素影响较大 (2)1.2数字图像处理的优点 (2)1.2.1再现性好 (2)1.2.2处理精度高 (3)1.2.3适用面宽 (3)1.2.4灵活性高 (3)1.3数字图像处理的应用 (4)1.3.1航天和航空技术方面的应用 (4)1.3.2生物医学工程方面的应用 (5)1.3.3通信工程方面的应用 (5)1.3.4工业和工程方面的应用 (5)1.3.5军事公安方面的应用 (5)1.3.6文化艺术方面的应用 (6)1.4数字图像分割技术的发展概况 (6)1.4.1 基于分形的图像分割技术 (6)1.4.2 基于神经网络的图像分割技术 (7)1.5本文的主要流程图 (8)第二章数字图像处理的处理方式 (9)2.1图像变换 (9)2.2图像编码压缩 (9)2.3图像增强和复原 (9)2.4图像分割 (9)2.5图像描述 (10)2.6图像分类（识别） (10)第三章 MATLAB平台及其开发环境 (11)3.1.MATLAB的组成 (11)3.1.1MATLAB主要有以下几个部分 (11)a.数值计算功能 (12)b.符号计算功能 (12)c.数据分析功能 (12)d.动态仿真功能 (12)e.程序借口功能 (13)f.文字处理功能 (13)3.2MATLAB的特点 (13)3.2.1功能强大，可扩展性强 (13)3.2.2界面友好，编程效率高 (14)3.2.3图像功能，灵活且方便 (14)3.3MATLAB在图像处理中的应用 (14)第四章图像分割概念及算法研究 (16)4.1图像分割的基本概念 (16)4.1.1图像分割定义 (16)4.2边缘检测方法（4.1和4.2之间不是并行关系） (17)4.2.1边缘检测概述 (17)4.2.2边缘检测梯度算法 (19)a.梯度边缘检测算法基本步骤及流程图 (19)b.Robert算子 (20)c.Sobel算子 (21)d.Prewitt算子 (21)4.2.3拉普拉斯（Laplacian）算子 (22)4.2.4LoG(Laplacian-Gauss)算子 (24)4.2.5坎尼（Canny）算子 (25)4.3灰度阈值分割 (27)4.3.1阈值分割介绍 (28)a.阈值化分割原则 (28)b.阈值分割算法分类 (29)4.3.2全局阈值 (30)a.极小值点阈值 (31)b.最优阈值 (31)c.迭代阈值分割 (33)4.3.3动态阈值 (34)a.阈值插值 (35)b.水线阈值算法 (35)4.4区域分割 (37)4.4.1区域生长的基本原理、步骤及流程图 (37)4.4.2生长准则和过程 (40)a.灰度差准则 (40)b.灰度分布统计准则 (41)c.区域形状准则 (42)4.4.3分裂合并 (43)第五章总结 (45)5.1对于图像边缘检测的分析 (45)5.2对于图像阈值分割的分析 (45)5.3对于图像区域分割的分析 (46)5.4改进意见（改进可另外做为一章比如说某某算法等的若干改进等，不要放入总结一章中）（总结是对整篇文章的一个概述，应该是写比如得出些什么结论，一些算法间比较等相关问题。
基于MATLAB的图像分割方法及应用
本科毕业设计（论文）课题名称基于MATLAB的图像分割方法及应用电子信息工程学院电子科学与技术专业学号学生姓名指导教师起讫日期工作地点摘要图像处理是一种新兴学科，在短短几十年中得以迅速发展并广泛应用于航天、军事、医学等领域。
它是如今信息社会引人注目的多媒体技术中重要组成部分只一。
图像分割技术是非常重要的图像处理技术之一，无语是在理论研究还是在实际应用中人们都非常的重视。
图像分割有许多的种类和方式，一些分割运算能够直接应用于任何图像，而另外一些却只适用于特别种类的图像。
图像分割技术是从图像处理技术，再到后期的图像分析的关键步骤，图像分割结果的好坏，可以说对图像的理解有直接影响。
本文根据图像分割原理及人眼视觉的基本理论，研究图像的彩色模型及图像分割的常用方法，比较各方法的特点，并选择合适的方法对图像进行分割。
本文采用MATLAB软件对图像进行彩色坐标变换及阈值分割，计算简单，具有较高的运行效率，分割的结果是使图像更符合人眼的视觉特性，获得比较好的效果。
关键字：图像处理；图像分割；人类视觉；MATLABABSTRACTImage processing of the emerging disciplines, in a short span of decades to the rapid development and is widely used in military, aerospace, medical and other fields. Today's information society it is eye-catching multi-media technology an important part. This paper reviews the image processing in the human visual segmentation and the basic theory and commonly used method, combined with the cells to deal with image color space conversion and split. And through the MATLAB platform to realize color image segmentation.This article first discusses the basic principles of vision, including the structure of the human eye, the human eye's visual system, color vision, color, etc. In this paper, The basic principle of color image processing is also carried out preliminary study was mainly aimed at the visual characteristics of the human eye to choose the appropriate color model to color images converted from RGB space to reflect the characteristics of human visual processing of the HSI space and then. Color images of cells after conversion model for the operation of division.In this paper, the threshold segmentation of cell image segmentation is using methods. Threshold segmentation method applied to objects and background have a stronger contrast to the situation, it is important that the gray background or objects in a single comparison, the calculation is simple, with high operating efficiency. The results of segmentation are to make the image more in line with the visual characteristics of the human eye and to obtain relatively good results.Keywords: image processing; image segmentation; MATLAB; human visual目录第一章绪论 (1)1.1 前言 (1)1.2 MATLAB简介 (2)1.3 视觉研究现状 (3)1.4 视觉研究与彩色图像坐标转换 (3)1.4.1 视觉研究与图像处理 (3)1.4.2 视觉研究在彩色图像坐标转换的应用 (4)1.5 研究目的与内容 (4)1.5.1 研究目的 (4)1.5.2 本文主要内容 (5)第二章视觉基本理论 (6)2.1 视光学 (6)2.1.1 人眼的结构 (6)2.1.2 视觉系统 (7)2.1.3 颜色视觉 (8)2.1.4 肉眼色度视觉原理 ............................................................ 错误!未定义书签。
使用Matlab进行图像分割的方法研究
使用Matlab进行图像分割的方法研究引言:图像分割技术在计算机视觉领域具有重要的应用价值。
它可以将一幅图像划分成若干个区域，将相似的像素点归为一组，从而提取出感兴趣的目标。
Matlab作为广泛使用的科学计算软件，提供了丰富的图像处理工具包，为图像分割领域的研究提供了许多便利。
本文将通过对Matlab中常用的图像分割方法的研究，探讨如何使用Matlab进行图像分割。
一、基于阈值的图像分割方法1.1 简单阈值法简单阈值法是一种最常用的图像分割方法之一。
它基于图像灰度值的差异，将像素点分成两类：黑色和白色。
具体实现上，我们需先选择合适的阈值，然后将图像中灰度值小于阈值的像素点设为黑色，灰度值大于等于阈值的像素点设为白色。
Matlab提供了丰富的图像处理函数，可以通过一行简洁的代码实现简单阈值法。
1.2 自适应阈值法简单阈值法在图像灰度均匀性较好的情况下效果较好，但在图像灰度不均匀的情况下会出现分割效果不佳的情况。
而自适应阈值法则可以根据图像的局部灰度特性进行分割，从而提高图像分割的准确性。
Matlab中提供了一系列的自适应阈值法函数，比如局部均值法、局部中值法等，可以根据具体的需求选择合适的方法进行图像分割。
二、基于边缘的图像分割方法2.1 Roberts算子Roberts算子是一种经典的图像边缘检测算法，它通过对图像进行微分运算，提取出图像边缘的特征。
在Matlab中，我们可以使用函数"edge"结合Roberts算子进行图像分割，并得到图像的边缘信息。
通过对提取得到的边缘信息进行二值化处理，即可将图像分成物体和背景两部分。
2.2 Canny算子Canny算子是一种常用的边缘检测算法，它通过利用图像中像素点的梯度变化信息来提取出图像的边缘。
在Matlab中，我们可以使用函数"edge"结合Canny算子进行图像分割。
Canny算子具有较好的抗干扰性和边缘连接性，因此在图像分割中使用广泛。
基于MATLAB的医学图像处理算法研究与实现
基于MATLAB的医学图像处理算法研究与实现一、引言医学图像处理是医学影像学领域的重要组成部分，随着计算机技术的不断发展，基于MATLAB的医学图像处理算法在临床诊断、医学研究等方面发挥着越来越重要的作用。
本文将探讨基于MATLAB的医学图像处理算法的研究与实现。
二、MATLAB在医学图像处理中的应用MATLAB作为一种强大的科学计算软件，提供了丰富的图像处理工具箱，包括图像滤波、分割、配准、重建等功能。
在医学图像处理中，MATLAB可以用于对医学影像进行预处理、特征提取、分析和诊断等方面。
三、医学图像处理算法研究1. 图像预处理图像预处理是医学图像处理中的重要步骤，旨在去除噪声、增强对比度、平滑图像等。
常用的预处理方法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等，在MATLAB中可以通过调用相应函数实现。
2. 图像分割图像分割是将医学影像中感兴趣的目标从背景中分离出来的过程，常用方法有阈值分割、区域生长、边缘检测等。
MATLAB提供了各种分割算法的实现，如基于阈值的全局分割函数imbinarize等。
3. 特征提取特征提取是从医学影像中提取出有助于诊断和分析的特征信息，如纹理特征、形状特征等。
在MATLAB中，可以通过灰度共生矩阵（GLCM）、Gabor滤波器等方法进行特征提取。
4. 图像配准图像配准是将不同时间点或不同模态下的医学影像进行对齐和注册，以便进行定量分析和比较。
MATLAB提供了多种配准算法，如互信息配准、归一化互相关配准等。
5. 图像重建图像重建是指根据已有的投影数据或采样数据恢复出高质量的医学影像，常见方法有逆向投影重建、迭代重建等。
MATLAB中可以使用Radon变换和滤波反投影算法进行CT图像重建。
四、基于MATLAB的医学图像处理算法实现1. 实验环境搭建在MATLAB环境下导入医学影像数据，并加载相应的图像处理工具箱。
2. 图像预处理实现利用MATLAB内置函数对医学影像进行去噪、增强等预处理操作。
探索MATLAB中的图像分割与识别方法
探索MATLAB中的图像分割与识别方法随着数字图像处理技术的快速发展，图像分割与识别已经成为计算机视觉领域的研究热点之一。
在这个领域中，MATLAB作为一种强大的工具和编程语言，提供了许多图像分割与识别方法的实现。
图像分割是将图像划分成不同的区域或物体的过程。
它的目的是通过提取图像中的显著特征来实现对象的分离。
MATLAB提供了多种图像分割算法，其中最常用的是基于阈值的分割方法。
通过设置一个阈值，并将图像中的像素与该阈值进行比较，可以将图像分为两个或多个不同的区域。
MATLAB还提供了基于区域的分割方法，它使用图像中相邻像素的相似性来确定图像的区域。
这种方法更适用于复杂的图像，能够更准确地分割出物体的轮廓。
除了图像分割，MATLAB还提供了丰富的图像识别方法。
图像识别是根据已知的特征或模式来推断图像中物体或场景的过程。
其中最常见的方法是基于模板匹配的识别方法。
该方法通过将一个已知的模板与待识别图像进行比较，找到最相似的部分来实现物体或场景的识别。
MATLAB提供了一系列的相似性度量函数，例如相关系数、欧氏距离等，可以在模板匹配过程中使用。
此外，MATLAB还支持用神经网络实现图像识别。
神经网络是一种模仿人脑神经系统的计算模型，通过学习和训练来识别图像中的物体。
MATLAB提供了多种神经网络模型和相关工具箱，可以帮助用户构建、训练和测试神经网络模型。
通过神经网络，我们可以实现更精确和复杂的图像识别任务。
在实际应用中，图像分割和识别常常被用于医学影像处理、自动驾驶、安防监控等领域。
比如在医学影像处理中，图像分割可以帮助医生定位病变区域，提供更准确的诊断和治疗方案。
而图像识别则可以用于自动驾驶系统中，通过识别道路标志和交通信号灯，实现车辆的自动导航和控制。
此外，在安防监控中，图像分割和识别可以帮助检测异常行为和识别可疑对象，提高安全性和警示效果。
综上所述，MATLAB在图像分割与识别领域具有广泛的应用和重要的价值。
基于matlab的图像分割及其应用毕业设计论文[管理资料]
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基于MATLAB的图像分割及其应用摘要: 近年来，由于科技的迅猛发展，计算机性能越来越好，图像处理系统的价格的日益下降，图像处理在众多科学领域与工程领域得到广泛的利用。
从图像处理过渡到图像分析的关键步骤就是图像分割，所以说图像分割在图像工程中占据着重要的位置。
在图像分析中，图像分割的任务就是把分成互不重叠的有意义的区域，以便进一步的对图像进行处理、分析和应用。
图像分割是图像特征提取和识别等图像理解的基础，对图像分割的研究一直是数字图像处理技术研究中的热点和焦点。
本文主要对图像分割算法进行了分析、分类、归纳和总结。
并应用Matlab进行了仿真实验，在基于L*a*b 的空间彩色分割主要用到的函数是色彩空间转换函数makecform和applyccform，通过计算图像中像素点与样本像素点的距离来判断这个像素点的颜色进行分割。
基于纹理滤波器的图像分割主要使用entropyfilt函数创建纹理图像，使用bwareaopen函数显示图像的纹理底部纹理。
由于纹理特征的复杂性，每一种算法在对纹理特征处理分析的时候都会有它的缺陷和局限性。
利用边缘检测方法对细胞图像进行了分割实验，结果与传统方法相比，轮廓提取更为精确，且最大程度的保留了内部细胞核的轮廓。
同时指出了基于阀值的分割方法、基于边缘的分割方法、基于区域的分割方法等各类方法的特点，为不同的应用场合及不同的图像数据条件下选择不同的分割算法提供了一些依据。
关键词：Matlab 图像分割分割算法Image Segmentation Based on MATLAB and Its Application Abstract: In recent years, the rapid development of science and technology, computer performance is getting better, declining prices image processing system, image processing is widely utilized in many fields of science and engineering fields. The transition from image processing to image analysis, image segmentation is the key step,so that the image segmentation occupies an important position in the image project. In the image analysis, image segmentation task is to put into meaningful nonoverlapping region, in order to further the image processing, analysis and application. Image segmentation is the basis of the image feature extraction and recognition, image understanding, image segmentation research has been the digital image processing technology research hot spots and focus. This paper focuses on image segmentation algorithms are analyzed, classified and summarized. Application of Matlab simulation and experiments, based on L * a * b color space is divided main functions used color space conversion functions makecform and applyccform, by calculating the distance between the image pixels and pixel sample to determine the pixel color segmentation. Image segmentation based on texture filter mainly use entropyfilt function to create a texture image using bwareaopen function displays an image texture bottom texture. Because of the complexity of the texture features of each algorithm when processing analysis of texture features will have its flaws and limitations. Using edge detection method for cell image segmentation experimental results compared with the traditional method, contour extraction more accurate, and the greatest degree of retention of the internal contours of the nucleus. Also pointed out that the threshold-based segmentation method, based on the edge of the segmentation method, based on the characteristics of various types of region segmentation method method, choose different segmentation algorithms for the different applications and different conditions of image data provides some basis.Keywords: Matlab Image segmentation Segmentation algorithm目录目录1 前言 (1)图像分割概述 (1)研究背景及目的 (1)论文内容及结构 (2)2 MATLAB简介 (3)MATLAB软件介绍 (3)MATLAB概况 (3)MATLAB技术特点 (3)3 图像分割技术概述 (6)图像分割的定义 (6)图像分割的几种方法 (6)阈值分割 (6)区域分割 (7)边缘分割 (8)直方图法 (9)图像分割算法的分析比较 (9)本章小结 (13)4 图像分割仿真实验 (14)L*a*b空间的彩色分割 (14)Lab颜色空间 (14)颜色空间转换 (15)图像的空间彩色分割 (15)基于图像纹理的图像分割 (19)图像纹理的定义 (19)图像纹理的分类 (19)图像纹理提取方法 (19)使用MATLAB中的纹理滤波器分割图像 (19)其他图像分割算法的简单实例 (23)阈值分割 (25)最大信息熵算法 (27)门限分割 (28)图像分割检测细胞图像 (30)本章小结 (35)5 总结与展望 (36)参考文献 (37)致谢 (38)附录 (39)1前言图像分割概述图像的研究和应用中，人们往往对图像中的某些部分感兴趣，这些感兴趣的部分一般对应图像中特定的、具有特殊性质的区域（可以对应单一区域，也可以对应多个区域），称之为目标或前景；而其他部分称为图像的背景。
毕业设计- 基于MATLAB图像分割算法研究与实现
基于MATLAB图像分割算法研究与实现摘要图像分割是指把图像分解成各具特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程，它是计算机视觉领域的一个重要而且基本的问题，分割结果的好坏将直接影响到视觉系统的性能。
因此从原理、应用和应用效果的评估上深入研究图像分割技术具有十分重要的意义。
本课题主要介绍了图像分割的基本知识，研究了图像分割的两大类算法，即基于边缘检测的方法和基于区域生成的方法。
采用MATLAB仿真了所有分割过程，得到了比较理想的分割结果，并分析了各个算法的优点和不足之处,以及适用于何种图像。
基于边缘检测方法种类繁多，主要介绍基于EDGE函数、检测微小结构、四叉树分解和阈值分割的方法实现对图像的边缘检测及提取。
而基于区域的图像分割方法主要包括区域生长法和分裂-合并分割方法。
通过多次的实验过后，总结出一般的图像分割处理可以用EDGE函数。
而特定的图像应用阈值分割、检测微小结构和四叉树分解比较简单。
虽然近年来人们在图像分割方面做了大量的研究工作，但由于尚无通用的分割理论，因此现已提出的分割算法大都是针对具体问题的，并没有一种适合于所有图像的通用的分割算法，有待于进一步解决。
关键字：图像分割；边缘检测；区域生成；阈值分割Research of image segmentation algorithmAbstractImage Segmentation is the technique and the process to segment an image into different sub-mages with different characters and to extract the interested objects from the image. It is an important and basic procedure in the field of computer vision, the quality of image segmentation directly affects the performance of vision system. Therefore, from the theory, application and evaluation of application effect of depth of image segmentation is of great significance. This issue introduces the basics of image segmentation, image segmentation of the two major algorithms have been done, that is based on edge detection method and the method based on regional produce. Segmentation process is simulated and the results have shown perfect. Advantages and disadvantages of each algorithm are discussed at the end of the paper, and to apply to each image.Edge detection method based on a wide range of EDGE-based functions are introduced, the detection of minimal structure, quadtree decomposition and threshold segmentation method to realize the edge detection and extraction. The region-based image segmentation methods include region growing and division - combined segmentation. Through many experiments later, summed up the general image segmentation can be EDGE function. The specific application of image segmentation, the detection of minimal structure and quadtree decomposition is simple.Although a lot of image segmentation research has been done in recent years, but there is not general theory of segmentation, the proposed segmentation algorithm has been mostly issue-specific, and there is not a suitable segmentation algorithm for all common image, remains to be resolved.Keywords: Image segmentation; Edge detection; Region segmentation; Threshold引言图像分割是数字图像处理中的一项关键技术，它使得其后的图像分析，识别等高级处理阶段所要处理的数据量大大减少，同时又保留有关图像结构特征的信息。
基于MATLAB的图像分割处理
图像分割是一种重要的图像分析技术。
对图像分割的研究一直是图像技术研究中的热点和焦点。
图像分割是一个很关键的图像分析技术，是由图像处理进到图像分析的关键步骤.它的目的就是把图像中感兴趣的那部分分割出来供大家研究、处理和分析，一直都是图像技术研究中的热点。
但是由于地域的差别，图像分割一直都没有一个比较通用的算法。
而对图像进行分割的方法有多种,阈值法是其中的一种简单实用的方法。
本文主要对阈值法和matlab进行研究,并将它们结合起来以提高图像分割的准确性。
本文的主要研究内容如下: 1) 分析了阈值分割方法近年来的新进展,并分析了图像阈值分割中的某些经典方法,如全局阈值方法、局部阈值方法、动态阈值方法等。
2)讨论了matlab的主要应用及其特点。
3) 将matlab应用于阈值分割，并做实验将其实现。
本次的设计报告首先介绍了双峰法以及最大类方差自动阈值法，然后重点介绍一种基于小波变换的图像分割方法,该方法先对图像的灰度直方图进行小波多尺度变换,然后从较大的尺度系数到较小的尺度系数逐步定位出灰度阈值。
最后，对这几种算法的分割效果进行了比较。
实验结果表明, 本设计能够实时稳定的对目标分割提取，分割效果良好。
医学图像分割是医学图像处理中的一个经典难题。
图像分割能够自动或半自动描绘出医学图像中的解剖结构和其它感兴趣的区域，从而有助于医学诊断。
关键词：小波变换；图像分割；阈值一、设计原理介绍 (5)1.1边缘检测法 (5)1.2区域提取法 (6)1.3阈值分割法 (6)1.4结合特定理论工具的分割法 (7)二、图像分割预处理 (7)2.1 图像平滑 (7)2.2中值滤波原理 (8)2.3平滑效果分析 (8)2.4灰度调整 (9)2.5 灰度调整原理 (9)2.6灰度调整效果分析 (10)三、基于阈值的图像分割技术 (10)3.1 阈值分割原理 (11)3.2图像分割方法 (11)3.3 图像二值化 (11)3.4双峰法 (12)3.5最大方差自动取阈值法 (13)四、基于小波图像阈值分割技术 (14)4.1 基于小波阈值分割技术简述 (14)4.2 小波分析 (15)4.3 小波变换 (15)4.4 小波分割算法及步骤 (16)4.5 阈值选取以及实验分析 (16)五、参考文献 (21)六、设计心得 (22)第一章设计原理介绍本章对设计涉及的研究领域进行了较为详细的综述。
利用Matlab进行图像分割的常用方法与应用案例
利用Matlab进行图像分割的常用方法与应用案例引言:图像分割是图像处理领域的一项重要技术，它将图像分割成具有相似特征的区域或像素。
图像分割在许多应用中起着关键作用，如医学图像分析、计算机视觉和机器人视觉等领域。
本文将介绍Matlab中常用的图像分割方法和应用案例。
一、基于阈值的图像分割方法基于阈值的图像分割方法是最简单和最常用的一种方法。
它根据像素的灰度值与预先设定的阈值进行比较，将图像分为前景和背景两个部分。
Matlab中提供了丰富的函数和工具箱来实现基于阈值的图像分割。
例如，可以使用im2bw函数将灰度图像转换为二值图像，代码如下:```matlabimage = imread('image.jpg');gray_image = rgb2gray(image);threshold = graythresh(gray_image);bw_image = im2bw(gray_image, threshold);imshow(bw_image);```二、基于边缘检测的图像分割方法边缘检测是图像分割中常用的一种方法，它基于图像中不同区域之间的边界。
常用的边缘检测算法有Sobel、Prewitt和Canny等。
在Matlab中，可以使用edge函数实现边缘检测，代码如下:```matlabimage = imread('image.jpg');gray_image = rgb2gray(image);edge_image = edge(gray_image, 'sobel');imshow(edge_image);```三、基于聚类分析的图像分割方法聚类分析是图像分割中一种常见的方法，它将图像中的像素分成不同的群集，每个群集代表一个区域或对象。
常用的聚类算法有K-means和Mean-shift等。
在Matlab中，可以使用kmeans函数实现K-means聚类，代码如下:```matlabimage = imread('image.jpg');feature_vector = reshape(image, [], 3);[cluster_index, cluster_center] = kmeans(double(feature_vector), 2);segmented_image = reshape(cluster_index, size(image, 1), size(image, 2));imshow(segmented_image);```四、图像分割的应用案例1. 医学图像分割医学图像分割在临床诊断和研究中具有重要意义。
浅析基于MATLAB的图像分割方法
MATLAB 的图像分割方法蒋翠翠李明湖北武汉430079并借助 MATLAB 对几种边缘检测算子进行了详细的分析比较, 指出。
MATLAB———————————————————————————作者简介 :蒋翠翠, 女, 湖北天门人, 本科, 研究方向:软件工程, 通信工程。
标才能为我们提供高效、有用的信息。
这些目标一般对应图像中特定的、具有独特性质的区域。
图像分割 [1]就是将图像划分成若干个这样的有意义区域的过程, 各区域是具有相近特性的像素的连通集合。
图像分割是数字图像处理的重要技术之一, 其基础是像素间的相似性和跳变性。
图像分割技术主要分为四大类:阈值分割, 区域分割, 边缘检测和差分法运动分割 (主要针对运动图像的分割。
下面分别对前三类分割技术作简要介绍, 并重点对边缘检测技术的几种常用算子进行比较分析, 通过 MATLAB 数字图像处理工具编程实现基于各算子的边缘检测。
2. 基于阈值的图像分割阈值分割 [2]是一种常用的图像分割方法, 它主要利用图像中要提取的目标物与其背景在灰度特性上的差异,通过设置合适的灰度门限 (阈值 , 将图像的灰度划分为两个或多个灰度区间, 以确定有意义的区域或分割物体的边界。
阈值分割常用于图像的二值化处理, 即选择一个合适的阈值, 通过判断图像中的每一个像素点的特征属性是否满足阈值的要求来确定图像中该像素点是属于目标区域还是属于背景区域, 从而将图像转化成二值图像。
在用阈值法对图像进行分割时, 阈值的取值不同, 对于处理结果的影响很大。
阈值过大或过小, 都会导致分割的误差增大。
根据阈值选取的方法不同, 阈值分割可分为直方图阈值分割, 类间方差阈值分割, 二维最大熵阈值分割和模糊阈值分割。
3. 基于区域特性的图像分割图像分割的最终目的是把图像分成若干区域,根据区域的形成过程不同, 分割方法分为两种:区域生长法和区域分裂合并法。
区域生长法的主要过程是:从一个已知种子点开始, 依次检测其邻近点, 根据检测标准, 加入与其特性相似的邻近点形成一个区域, 在各个方向上生长区域, 当新的点被合并后再用新的区域重复这一过程, 直到没有可接受的邻近点时生长过程终止; 对于有多个目标区域的图像, 可在之前已划分的区域外再选取一种子点,按同样过程生成新的区域; 最终将图像分割成若干个目标区域。
Matlab中的图像分割技术研究
Matlab中的图像分割技术研究引言在图像处理中，图像分割是一个重要且挑战性的任务。
图像分割的目标是将图像划分为不同的区域或对象，以便进一步分析和处理。
在过去的几十年里，许多图像分割算法和技术已经被提出和研究，其中Matlab作为一个强大的工具被广泛应用于图像分割技术的研究和实践中。
本文将介绍一些在Matlab中常用的图像分割技术，并探讨其应用和优缺点。
一、基于阈值的图像分割算法基于阈值的图像分割算法是最简单且常用的一种方法。
它基于像素的灰度值，将图像中的像素分为不同的区域。
在Matlab中，我们可以使用imbinarize函数以及一些自适应阈值算法，如Otsu方法和基于统计学习的算法来实现基于阈值的图像分割。
这些算法简单易懂，并且可以在处理一些简单的图像分割问题时取得不错的效果。
然而，基于阈值的算法在处理复杂图像时会表现出一定的局限性，因为它们难以找到一个全局的合适阈值来准确分割图像。
二、基于边缘检测的图像分割算法基于边缘检测的图像分割算法是一种常用的非阈值算法。
它通过检测图像中的边缘来实现分割。
Matlab中提供了许多边缘检测算子，如Sobel、Canny等。
这些算子可以用于检测图像中的边缘，并进一步分割图像。
边缘检测算法对于目标有明显边缘的图像分割非常有效，但对于图像中的噪声和纹理较多的情况下，结果可能不够理想。
三、基于区域生长的图像分割算法基于区域生长的图像分割算法是一种基于相似性的分割方法。
它从一组像素种子开始，然后将相邻的像素加入到种子区域中，直到满足一定的相似性准则。
Matlab中提供了regiongrowing函数用于实现区域生长算法。
区域生长算法对于图像中区域明显且相似性较高的分割效果较好，但对于具有复杂纹理和边缘的图像，可能出现分割不准确的情况。
四、基于聚类分析的图像分割算法基于聚类分析的图像分割算法是一种基于像素间相似性度量的分割方法。
它将图像中的像素聚类为不同的组，使得组内像素具有较高的相似性，而组间像素具有较低的相似性。
基于MATLAB的图像分割的技术研究
基于MATLAB的图像分割的技术研究马永慧【期刊名称】《山西电子技术》【年(卷),期】2012(000)004【摘要】MATLAB作为功能强大的仿真分析软件，被广泛用于科学研究和解决各种具体问题，而它在图像处理方面也发挥了不可小觑的优势。
基于此介绍了图像分割的基本理论和常用方法，包括基于阈值、区域特性图像分割，并介绍了一种基于特定理论——PCNN的图像分割方法。
然后借助MATLAB平台，分别对这些方法进行了图像仿真，并分析了仿真效率与效果。
最后提出了多种分割方法整合的观点。
%MATLAB is a kind of powerful simulation software, which is widely used in scientific research to solve specific problems, and it makes good use of its advantage in the images processing. In the paper, It produces the basic segmentation principle and common methods, including the images segmentation based on threshold and regional characteristics. And then, it produces another special method based on PCNN. What＇s more, under the MATLAB environment, it realizes image simulation of each method, and analyzes the efficiency and effectiveness. Finally, an view of integration of multiple segmentation is proposed.【总页数】2页(P91-92)【作者】马永慧【作者单位】中北大学电子与计算机科学技术学院,山西太原030051【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.基于MATLAB计算机模拟的图像分割技术研究 [J], 李燕;包一青;陈建军2.探索基于MATLAB计算机模拟的图像分割技术 [J], 唐高阳3.基于MATLAB的图像分割算法研究及实现 [J], 迪娜·加尔肯4.基于MATLAB的图像分割算法研究及实现 [J], 迪娜·加尔肯5.基于MATLAB的图像分割算法分析 [J], 王慧琴因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于matlab的数字图像分割技术研究及实现
摘要本文通过对图像分割技术的深入研究，对图像分割的研究现状和国内外研究动态进行了跟踪，针对目前常用的图像分割技术如：阈值分割方法，边缘检测方法，边界法和区域法等作了总结。
在matlab环境下用这些方法对一些具有不同特点的图像进行分割处理,并取得了比较满意的效果，为图像处理的进一步进行奠定了基础。
最后对图像分割技术的研究前景和应用前景作了展望和预见。
关键词：图像分割，直方图，matlab实现IAbstractThe images are passed to the in-depth technical study on the status of research and images are dynamic and a tracking study, with the present images are commonly used technologies such as : thresholds are methods of detection methods, such as border law and regional law summarized.In matlab environment using some of these methods have different characteristics to the images are processed and made more satisfactory results for the image processing laid the foundation for the further.Finally on the images are the prospects for technology research and application prospects of a vision and foresight.Key words: Imagery processing, image Partition, histogram, Mat lab realizationII目录第1章绪论 (1)1.1数字图像处理技术简介 (1)1.2数字图像处理的应用 (2)1.3数字图像处理的优点 (4)1.4数字图像处理方法 (5)1.4.1空域法 (5)1.4.2变换域法 (6)第二章数字图像处理基础 (7)2.1 数字图像处理的主要研究内容 (7)2.1.1图像变换 (7)2.1.3图像增强和复原 (8)2.1.4图像分割 (8)2.1.5.图像描述 (8)2.1.6图像分类（识别） (8)2.2相关概念介绍 (9)2.2.1图像的表示方法 (9)2.2.2图像的数字化 (10)2.2.3灰度 (10)2.2.4灰度图像 (10)2.2.5像素(Pixel) (10)2.2.6图像二值化 (11)2.2.7图像增强 (11)2.2.8直方图 (11)2.2.8.1直方图的基本概念 (11)2.2.8.2直方图的性质 (12)第三章图像分割 (13)3.1 图像分割的研究现状 (13)3.2图像分割在图象处理中的位置 (13)3.3 图像分割的定义 (14)3.4传统图像阈值分割法 (15)III第四章 MATLAB简介 (16)4.1 MATLAB的主要功能 (19)4.2 MATLAB的技术特点 (21)4.3MATLAB的基本知识 (22)4.3.1、基本运算 (22)4.3.2、常用函数： (23)4.3.3MATLAB常用的三角函数 (23)4.3.4适用于向量的常用函数有： (23)4.3.5重复命令 (24)4.3.6逻辑命令 (26)4.3.7基本xy平面绘图命令 (26)第五章基于matlab的算法实现及仿真 (31)5.1基于阈值的分割方法 (31)5.2边缘检测法 (33)5.3边界法 (35)5.4区域法 (38)5.5其他特殊方法 (41)结论 (46)参考文献 (47)致谢 ··········································································································错误！未定义书签。
基于matlab的图像分割算法研究与仿真
摘要随着信息化程度的加深,图像作为包含大量信息的载体形式越来越能体现出它强大的信息包含能力。
图像分割是进行图像分析的关键步骤，也是进一步理解图像的基础。
图像分割在图像工程中位于图像处理和图像分析之间。
图像分割就是把图像分割成一系列有意义、各具特征的目标或区域的过程。
虽然图像分割算法有很多种，但是到目前位置还没有通用的图像分割算法。
论文综述了阈值分割、区域生长、分裂合并和边缘检测图像分割算法。
首先介绍了图像分割的研究意义及国内外研究现状。
接着介绍了阈值分割、区域生长、分裂合并和边缘检测图像分割算法的基本原理及其MATLAB仿真结果。
最后介绍了MATLAB图形用户界面设计。
MATLAB仿真结果表明：各种图像分割算法各有其优缺点及其适用范围。
因此，在对一幅图像进行分割之前，首先要对图像进行判断分析，然后再选择恰当的分割算法，这样才能得到比较令人满意的分割效果。
关键词：图像分割；阈值分割；区域生长；分裂合并；边缘检测；MATLABAbstractAs a media containing great amount of information, image embodies its powerful ability with the deepening of informationization. Image segmentation is not only a key step before image analysis, but also the basis of further understanding image. Image segmentation locates between image process and image analysis. The process of dividing an image into a series of meaningful and characteristic objects or regions is called image segmentation. Although there are many kinds of image segmentation algorithms, there is no general image segmentation algorithm by now. This paper summarizes such image algorithms as threshold segmentation, region growing ，split and merge as well as edge detection. Firstly, research meaning and state around the world of image segmentation is introduced. Secondly, basic principle and MATLAB simulation results of threshold segmentation, region growing, split and merge as well as edge detection image segmentation algorithm is introduced. Finally, graphic user interface of MATLAB is introduced. The MATLAB simulation results demonstrate that different image segmentation algorithms are of different advantages and disadvantages as well as its application. Therefore, image should be analyzed first and then appropriate image segmentation algorithm is selected before segmentation so as to acquire satisfactory results.Key words: image segmentation；threshold segmentation; region growing; split and merge ; edge detection; MATLAB目录1 引言 (1)1.1 图像与数字图像处理 (1)1.2 研究图像分割处理的意义 (1)1.3 图像分割技术的背景和国内外研究现状 (2)2 图像目标分割与提取技术的方法综述 (4)2.1 阈值分割 (4)2.1.1概述 (4)2.1.2全局阈值 (5)2.1.3局部阈值 (5)2.1.4动态阈值 (6)2.2 区域生长和分裂合并 (6)2.2.1区域生长法 (6)2.2.2区域合并和分裂 (7)2.3 边缘检测 (8)2.3.1微分算子 (8)2.3.2边界连接 (11)3MATLAB仿真程序 (12)3.1 阈值算法MATLAB仿真结果 (12)3.1.1 阈值算法MATLAB仿真结果 (12)3.1.2小结 (14)3.2 基于MATLAB的几种常用边缘检测代码(见附录)： (14)3.2.1 边缘检测MATLAB仿真结果 (14)3.2.2 小结 (15)4MATLAB GUI设计 (16)4.1 MATLAB简介 (16)4.2 图形用户界面GUI (16)4.3 GUI设计原理及简介 (16)4.4 设计方法 (17)4.4.1图形用户界面设计工具 (17)4.4.2菜单设计 (18)4.4.3对话框设计 (18)4.4.4句柄图形 (18)4.4.5 图形对象句柄命令 (19)4.5 总结 (19)5 结论与展望 (20)5.1 结论 (20)5.2 展望 (20)致谢 (21)参考文献 (22)附录 (23)基于MA TLAB 的图像分割算法研究与仿真1 引 言据研究，在人类所接受到的全部信息中，约有75%~80%是通过视觉系统得到的，和语言或文字信息相比，图像包含的信息量更大、更直观、更确切，因而具有更高的使用效率和更广泛的适应性。
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摘要本文从原理和应用效果上对经典的图像分割方法如边缘检测、阈值分割技术和区域增长等进行了分析。
对梯度算法中的Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、拉普拉斯(Laplacian)算子、LoG(Laplacian-Gauss)算子、坎尼（Canny）算子的分割步骤、分割方式、分割准则相互比较可以看出根据坎尼（Canny）边缘算子的3个准则得出的边缘检测结果最满意。
而阈值分割技术的关键在于阈值的确定，只有阈值确定好了才能有效的划分物体与背景，但这种方法只对于那些灰度分布明显，背景与物体差别大的图像的分割效果才明显。
区域增长的基本思想是将具有相似性质的像素集合起来构成新区域。
与此同时本文还分析了图像分割技术研究的方向。
关键词：图像处理图像分割AbstractThis article analyses the application effect to the classics image segmentation method like the edge examination, territory value division technology, and the region growth and so on.For comparing the Roberts operator, Sobel operator, Prewitt operator, the operator of Laplacian and the operator of LoG(Laplacian-Gauss),Canny operator in gradient algorithm,the step, the way and the standard of the image segmentation,we can find out the three standard of Canny edge operator the edge detection result of reaching most satisfy. And the key point of threshold segmentation lie in fixing the threshold value, it is good to have only threshold value to determine it then can be effective to divide object and background,but this kind of method is good to those gray scales,the big difference image effect between the background and obiect. The basic idea of area is to form the new region from similar nature.And also, this paper analyses the research direction of image segmentation technology at the same time.Key words: image processing image segmentation operator目录（一般目录要求最多是三级目录，不要出现四级目录）第一章绪论 (1)1.1数字图像处理的基本特点 (1)1.1.1数字图像处理的信息大多是二维信息，处理信息量很大（三级标题有问题）1 1.1.2数字图像处理占用的频带较宽 (2)1.1.3数字图像中各个像素是不独立的，其相关性大 (2)1.1.4作合适的假定或附加新的测量 (2)1.1.5数字图像处理后的图像受人的因素影响较大 (2)1.2数字图像处理的优点 (2)1.2.1再现性好 (2)1.2.2处理精度高 (3)1.2.3适用面宽 (3)1.2.4灵活性高 (3)1.3数字图像处理的应用 (4)1.3.1航天和航空技术方面的应用 (4)1.3.2生物医学工程方面的应用 (5)1.3.3通信工程方面的应用 (5)1.3.4工业和工程方面的应用 (5)1.3.5军事公安方面的应用 (5)1.3.6文化艺术方面的应用 (6)1.4数字图像分割技术的发展概况 (6)1.4.1 基于分形的图像分割技术 (6)1.4.2 基于神经网络的图像分割技术 (7)1.5本文的主要流程图 (8)第二章数字图像处理的处理方式 (9)2.1图像变换 (9)2.2图像编码压缩 (9)2.3图像增强和复原 (9)2.4图像分割 (9)2.5图像描述 (10)2.6图像分类（识别） (10)第三章 MATLAB平台及其开发环境 (11)3.1.MATLAB的组成 (11)3.1.1MATLAB主要有以下几个部分 (11)a.数值计算功能 (12)b.符号计算功能 (12)c.数据分析功能 (12)d.动态仿真功能 (12)e.程序借口功能 (13)f.文字处理功能 (13)3.2MATLAB的特点 (13)3.2.1功能强大，可扩展性强 (13)3.2.2界面友好，编程效率高 (14)3.2.3图像功能，灵活且方便 (14)3.3MATLAB在图像处理中的应用 (14)第四章图像分割概念及算法研究 (16)4.1图像分割的基本概念 (16)4.1.1图像分割定义 (16)4.2边缘检测方法（4.1和4.2之间不是并行关系） (17)4.2.1边缘检测概述 (17)4.2.2边缘检测梯度算法 (19)a.梯度边缘检测算法基本步骤及流程图 (19)b.Robert算子 (20)c.Sobel算子 (21)d.Prewitt算子 (21)4.2.3拉普拉斯（Laplacian）算子 (22)4.2.4LoG(Laplacian-Gauss)算子 (24)4.2.5坎尼（Canny）算子 (25)4.3灰度阈值分割 (27)4.3.1阈值分割介绍 (28)a.阈值化分割原则 (28)b.阈值分割算法分类 (29)4.3.2全局阈值 (30)a.极小值点阈值 (31)b.最优阈值 (31)c.迭代阈值分割 (33)4.3.3动态阈值 (34)a.阈值插值 (35)b.水线阈值算法 (35)4.4区域分割 (37)4.4.1区域生长的基本原理、步骤及流程图 (37)4.4.2生长准则和过程 (40)a.灰度差准则 (40)b.灰度分布统计准则 (41)c.区域形状准则 (42)4.4.3分裂合并 (43)第五章总结 (45)5.1对于图像边缘检测的分析 (45)5.2对于图像阈值分割的分析 (45)5.3对于图像区域分割的分析 (46)5.4改进意见（改进可另外做为一章比如说某某算法等的若干改进等，不要放入总结一章中）（总结是对整篇文章的一个概述，应该是写比如得出些什么结论，一些算法间比较等相关问题。
） (46)参考文献 (48)致谢 (49)附录 (50)第一章绪论1.1数字图像处理的基本特点1.1.1数字图像处理的信息大多是二维信息，处理信息量很大如一幅256×256低分辨率黑白图像，要求约64kbit的数据量；对高分辨率彩色512×512图像，则要求768kbit数据量；如果要处理30帧/秒的电视图像序列，则每秒要求500kbit～22.5Mbit数据量。
因此对计算机的计算速度、存储容量等要求较高。
1.1.2数字图像处理占用的频带较宽与语言信息相比，占用的频带要大几个数量级。
如电视图像的带宽约5.6MHz，而语音带宽仅为4kHz左右。
所以在成像、传输、存储、处理、显示等各个环节的实现上，技术难度较大，成本亦高，这就对频带压缩技术提出了更高的要求。
1.1.3数字图像中各个像素是不独立的，其相关性大在图像画面上，经常有很多像素有相同或接近的灰度。
就电视画面而言，同一行中相邻两个像素或相邻两行间的像素，其相关系数可达0.9以上，而相邻两帧之间的相关性比帧内相关性一般说还要大些。
因此，图像处理中信息压缩的潜力很大。
1.1.4作合适的假定或附加新的测量由于图像是三维景物的二维投影，一幅图像本身不具备复现三维景物的全部几何信息的能力，很显然三维景物背后部分信息在二维图像画面上是反映不出来的。
因此，要分析和理解三维景物必须作合适的假定或附加新的测量，例如双目图像或多视点图像。
在理解三维景物时需要知识导引，这也是人工智能中正在致力解决的知识工程问题。
1.1.5数字图像处理后的图像受人的因素影响较大由于人的视觉系统很复杂，受环境条件、视觉性能、人的情绪爱好以及知识状况影响很大，作为图像质量的评价还有待进一步深入的研究。
另一方面，计算机视觉是模仿人的视觉，人的感知机理必然影响着计算机视觉的研究。
例如，什么是感知的初始基元，基元是如何组成的，局部与全局感知的关系，优先敏感的结构、属性和时间特征等，这些都是心理学和神经心理学正在着力研究的课题。
1.2数字图像处理的优点1.2.1再现性好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。
只要图像在数字化时准确地表现了原稿，则数字图像处理过程始终能保持图像的再现。
1.2.2处理精度高按目前的技术，几乎可将一幅模拟图像数字化为任意大小的二维数组，这主要取决于图像数字化设备的能力。
现代扫描仪可以把每个像素的灰度等级量化为16位甚至更高，这意味着图像的数字化精度可以达到满足任一应用需求。
对计算机而言，不论数组大小，也不论每个像素的位数多少，其处理程序几乎是一样的。
换言之，从原理上讲不论图像的精度有多高，处理总是能实现的，只要在处理时改变程序中的数组参数就可以了。
回想一下图像的模拟处理，为了要把处理精度提高一个数量级，就要大幅度地改进处理装置，这在经济上是极不合算的。
1.2.3适用面宽图像可以来自多种信息源，它们可以是可见光图像，也可以是不可见的波谱图像（例如X射线图像、射线图像、超声波图像或红外图像等）。
从图像反映的客观实体尺度看，可以小到电子显微镜图像，大到航空照片、遥感图像甚至天文望远镜图像。
这些来自不同信息源的图像只要被变换为数字编码形式后，均是用二维数组表示的灰度图像（彩色图像也是由灰度图像组合成的，例如RGB图像由红、绿、蓝三个灰度图像组合而成）组合而成，因而均可用计算机来处理。
即只要针对不同的图像信息源，采取相应的图像信息采集措施，图像的数字处理方法适用于任何一种图像。
1.2.4灵活性高图像处理大体上可分为图像的像质改善、图像分析和图像重建三大部分，每一部分均包含丰富的内容。