实验2-图像分割

实验二、图像分割

一、实验目的

1、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；

2、使用MatLab 软件进行图像的分割；

3、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；

4、能够掌握分割条件(阈值等)的选择；

5、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。

二、实验原理

1、边缘检测

(1)使用Roberts 算子的图像分割实验，调入并显示一幅图像*.gif或*.tif；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。可以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”方式计算梯度的模，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。

(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Canny算子进行图像分割实验。

(5) 使用拉普拉斯算子进行图像分割实验。

I=imread('D:\');

Imshow(I);

BW1=edge(I,'roberts');

BW2=edge(I,'prewitt');

}

BW3=edge(I,'sobel');

BW4=edge(I,'log');

BW5=edge(I,'canny');

figure(1),imshow(I),title('Original Image'); figure(2),imshow(BW1),title('roberts'); figure(3),imshow(BW2),title('prewitt'); figure(4),imshow(BW3),title('sobel');

figure(5),imshow(BW4),title('log');

figure(6),imshow(BW5),title('canny');

;

2、灰度阀值分割

(1)单阈值分割图像

先将一幅彩色图像转换为灰度图像，显示其直方图，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。

给图像加上零均值的高斯噪声（imnoise）重复上述过程，注意阈值的选择。

I=imread('D:\');

I2=rgb2gray(I);

￥

subplot(2,2,1);imshow(I);title('原图');

subplot(2,2,2);imshow(I2);title('原图转换为灰度图');

subplot(2,2,3);imhist(I2);title('灰度图转换直方图');

thread=160/255;I3=im2bw(I2,thread);

subplot(2,2,4);imshow(I3);title('阈值T=160/255分割图');

（2）多阈值分割图像

观察下列图像，对图1进行多阈值分割，使其分割结果如图2所示。注意阈值的选择。

！

图1 图2

I=imread('D:\');

figure(1);subplot(1,2,1);imshow(I);

[m,n]=size(I);

for i=1:m

for j=1:n

if(I(i,j)<120)

I(i,j)=255;

end

end

end

{

subplot(1,2,2);imshow(I);

三、实验步骤

1、打开计算机，启动MATLAB程序；

2、调入数字图像，并进行图像分割处理；

3、记录和整理实验报告。

四、实验仪器

1、计算机；

2、 MATLAB等程序；

五、实验报告内容

1、叙述实验过程；

>

2、提交实验的原始图像和结果图像。

六、思考题

1 、评价Roberts 算子、Prewitt 算子、Sobel 算子对于噪声条件下边界检测的性能。

答： Roberts算子采用对角线方向相邻两像素之差近似梯度幅值检测边缘。检测水平和垂直边缘的效果好于斜向边缘，定位精度高，对噪声敏感。

Sobel算子根据像素点上下、左右邻点灰度加权差，在边缘处达到极值这一现象检测边缘。对噪声具有平滑作用，提供较为精确的边缘方向信息，边缘定位精度不够高。当对精度要求不是很高时，是一种较为常用的边缘检测方法。

Prewitt算子利用像素点上下、左右邻点灰度差，在边缘处达到极值检测边缘。对噪声具有平滑作用，定位精度不够高。

2、实验中所使用的四种算子所得到的边界有什么异同

答：算子的存在就是对这种导数分割原理进行的实例化计算，是为了在计算过程中直接使用的一种计算单位。

Roberts算子：边缘定位准，但是对噪声敏感。适用于边缘明显且噪声较少的图像分割。Roberts边缘检测算子是一种利用局部差分算子寻找边缘的算子,Robert算子图像处理后结果边缘不是很平滑。经分析，由于Robert算子通常会在图像边缘附近的区域内产生较宽的响应，故采用上述算子检测的边缘图像常需做细化处理，边缘定位的精度不是很高。

Prewitt算子：对噪声有抑制作用，抑制噪声的原理是通过像素平均，但是像素平均相当于对图像的低通滤波，所以Prewitt算子对边缘的定位不如Roberts算子。