毕业设计- 基于MATLAB图像分割算法研究与实现

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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

图像分割算法的研究与实现_毕业设计论文

学士学位论文（设计）论文题目图像分割算法研究与实现作者姓名指导教师所在院系物理与电子科学学院专业名称电子信息科学与技术完成时间2010年5月15日目录摘要: (1)1．前言 (3)2．图像分割概念 (3)2.1图像分割定义 (3)2.2图像分割方法综述 (5)2.3阈值法 (5)2.4 基于边缘检测的分割方法 (9)2.5基于区域的分割方法 (12)3．图像分割方法详述 (13)3.1图像分割方法 (13)3.2 图像分割方法实现 (13)4．实验结果及分析 (15)4.1 实验结果 (15)4.2 实验结果分析 (19)5．小结 (21)5.1 本文主要工作总结 (21)5.2 结论及展望 (21)6．致谢 (23)7．附录 (25)图像分割算法研究与实现摘要:图像分割是图像处理与计算机视觉的基本问题之一,是图像处理图像分析的关键步骤。

因为图像分割及其基于分割的目标表达、特征提取和参数测量等将原始图像转化为更抽象更紧凑的形式，使得更高层的图像分析和理解成为可能。

因此，图像分割多年来一直得到人们的高度重视.本文首先将现有的多种类型图像分割方法归结为3类典型的方法 , 并分析各自的特性;然后提出图象分割方案，并利用MATLAB 软件编写程序，展示实验现象，最后对所做工作进行总结。

关键词:图像分割阈值法边缘检测微分算子局部阈值中图分类号:TP391.41RESEARCH AND IMPLEMENTATION OF IMAGESEGMENTATION ALGORITHMSHan Yan(College of Physics and Electronic Science,Hubei Normal University, Huangshi 435002, China) Abstract :Image segmentation is one of basic problems in image pro- cessing and computer vision,and is a key step in image processingand image analysis.Because original image can be translated intomore abstract and more compact format by image segmentation andtarget expression , feather extraction , parameter survey , and so onwhich are base on segmentation , this makes more high images analysis and image understanding possible. Therefore, the image segmen-tation for many years is highly valued.At first ,image segmentationmethods are classified into three typical types ,and their characteris-tics are analyzed. Secondly , the scheme of image segmentation areintroduced .At last，there is a summation to the whole work，writtingprogram with MATLAB , and show the phenomenon.Key words: Image Segmentation ,Threshold , Edge Detection , Differential operator ,Local threshold图像分割算法研究与实现1．前言在图像的研究和应用过程中，人们往往仅对各幅图像中的某些部分感兴趣.这些部分常称为目标或前景，它们一般对应图像中特定的具有独特性质的区域.为了辨别和分析目标，需要将这些区域分离提取出来，在此基础上才有可能对目标进一步利用.图像分割就是将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.在进行图像分割时，首先要根据目标和背景的先验知识来对图像中的目标、背景进行标记、定位，然后将等待识别的目标从背景中分离出来.图像分割是由图像处理进到图像分析的关键步骤，也是一种基本的计算机视觉技术.这是因为图像的分割、目标的分离、特征的提取和参数的测量将原始的图像转化为更抽象更紧凑的形式，使得更高层的分析和理解成为可能.因此，图像分割多年来一直得到人们的高度重视[1]。

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的彩色图像分割

3 Matlab编程实现3.1 Matlab编程过程用Matlab来分割彩色图像的过程如下：1）获取图像的RGB颜色信息。

通过与用户的交互操作来提示用户输入待处理的彩色图像文件路径;2）RGB彩色空间到lab彩色空间的转换。

通过函数makecform()和applycform()来实现; 3）对ab分量进行Kmean聚类。

调用函数kmeans()来实现；4）显示分割后的各个区域。

用三副图像分别来显示各个分割目标，背景用黑色表示。

3.2 Matlab程序源码%文件读取clear;clc;file_name = input('请输入图像文件路径：','s');I_rgb = imread(file_name); %读取文件数据figure();imshow(I_rgb); %显示原图title('原始图像');%将彩色图像从RGB转化到lab彩色空间C = makecform('srgb2lab'); %设置转换格式I_lab = applycform(I_rgb, C);%进行K-mean聚类将图像分割成3个区域ab = double(I_lab(:,:,2:3)); %取出lab空间的a分量和b分量nrows = size(ab,1);ncols = size(ab,2);ab = reshape(ab,nrows*ncols,2);nColors = 3; %分割的区域个数为3[cluster_idx cluster_center] = kmeans(ab,nColors,'distance','sqEuclidean','Replicates',3); %重复聚类3次pixel_labels = reshape(cluster_idx,nrows,ncols);figure();imshow(pixel_labels,[]), title('聚类结果');%显示分割后的各个区域segmented_images = cell(1,3);rgb_label = repmat(pixel_labels,[1 1 3]);for k = 1:nColorscolor = I_rgb;color(rgb_label ~= k) = 0;segmented_images{k} = color;endfigure(),imshow(segmented_images{1}), title('分割结果——区域1'); figure(),imshow(segmented_images{2}), title('分割结果——区域2'); figure(),imshow(segmented_images{3}), title('分割结果——区域3');。

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
第 3页共 12页
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

基于MATLAB的图像分割算法研究毕业设计

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)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。

基于matlab的数字图像处理之图像阈值分割算法研究

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对全部高中资料试卷电气设备，在安装过程中以及安装结束后进行高中资料试卷调整试验；通电检查所有设备高中资料电试力卷保相护互装作置用调与试相技互术关，系电，力通根保1据过护生管高产线中工敷资艺设料高技试中术卷资0配不料置仅试技可卷术以要是解求指决，机吊对组顶电在层气进配设行置备继不进电规行保范空护高载高中与中资带资料负料1荷试试下卷卷高问总中题体资2配2料，置试而时卷且，调可需控保要试障在验各最；类大对管限设路度备习内进题来行到确调位保整。机使在组其管高在路中正敷资常设料工过试况程卷下中安与，全过要，度加并工强且作看尽下护可都关能可于地以管缩正路小常高故工中障作资高；料中对试资于卷料继连试电接卷保管破护口坏进处范行理围整高，核中或对资者定料对值试某，卷些审弯异核扁常与度高校固中对定资图盒料纸位试，置卷编.工保写况护复进层杂行防设自腐备动跨与处接装理地置，线高尤弯中其曲资要半料避径试免标卷错高调误等试高，方中要案资求，料技编试术写5、卷交重电保底要气护。设设装管备备置线4高、调动敷中电试作设资气高，技料课中并术3试、件资且中卷管中料拒包试路调试绝含验敷试卷动线方设技作槽案技术，、以术来管及避架系免等统不多启必项动要方方高式案中，；资为对料解整试决套卷高启突中动然语过停文程机电中。气高因课中此件资，中料电管试力壁卷高薄电中、气资接设料口备试不进卷严行保等调护问试装题工置，作调合并试理且技利进术用行，管过要线关求敷运电设行力技高保术中护。资装线料置缆试做敷卷到设技准原术确则指灵：导活在。。分对对线于于盒调差处试动，过保当程护不中装同高置电中高压资中回料资路试料交卷试叉技卷时术调，问试应题技采，术用作是金为指属调发隔试电板人机进员一行，变隔需压开要器处在组理事在；前发同掌生一握内线图部槽纸故内资障，料时强、，电设需回备要路制进须造行同厂外时家部切出电断具源习高高题中中电资资源料料，试试线卷卷缆试切敷验除设报从完告而毕与采，相用要关高进技中行术资检资料查料试和，卷检并主测且要处了保理解护。现装场置设。备高中资料试卷布置情况与有关高中资料试卷电气系统接线等情况，然后根据规范与规程规定，制定设备调试高中资料试卷方案。

基于matlab的图像形状与分类毕业设计(含源文件)

Matlab是非常好用的图像处理软件。Matlab是由美国MathWorks公司开发的集数值计算、符号计算和图形可视化三大基本功能于一体的，功能强大、操作简单的语言。是国际公认的优秀数学应用软件之一。
Matlab的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学，工程中常用的形式十分相似，故用Matlab来解算问题要比用C，FORTRAN等语言完相同的事情简捷得多。
（6）XWD(X Windows Dump)格式。1，8位Zpixmaps，Xybitmaps，1位Xypixmaps。
（7）PNG（Portable Network Graphics）格式。
为了从一般的照片，景物等模拟图像中得到数字图像，需要对传统的模拟图像进行采样与量化两种操作（二者统称为数字化）。数字图像处理(DigitalImageProcessing)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。
对数字图像经行处理要用到Matlab程序，它在数字图像方面的用处巨大。
毕业设计（论文）
毕业论文题目：基于matlab的图像形状与分类
摘要
数字图像处理是一门新兴技术，随着计算机硬件的发展，数字图像的实时处理已经成为可能，由于数字图像处理的各种算法的出现，使得其处理速度越来越快，能更好的为人们服务。数字图像处理是一种通过计算机采用一定的算法对图形图像进行处理的技术。数字图像处理技术已经在各个领域上都有了比较广泛的应用。图像处理的信息量很大，对处理速度的要求也比较高。MATLAB强大的运算和图形展示功能，使图像处理变得更加的简单和直观。本文介绍了MATLAB 语言的特点，基于MATLAB的数字图像处理环境，介绍了如何利用MATLAB及其图像处理工具箱进行数字图像形状的边缘提取和识别分类。论文主要论述了利用MATLAB实现对图像中的三角形，正方形，圆，椭圆，菱形的边缘提取和自动识别分类。

基于matlab的图像分割及其应用毕业设计论文[管理资料]

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。

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。

如何进行图像分割的Matlab实现

如何进行图像分割的Matlab实现引言：图像分割是计算机视觉领域的一项基础技术，它将图像中的像素点分为不同的区域，使得具有相似特征的像素被聚类到一起。

在图像分析、目标检测、图像处理等任务中，图像分割起着至关重要的作用。

本文将介绍如何使用Matlab实现图像分割算法，包括传统的阈值分割、基于区域的分割以及基于深度学习的分割等。

一、传统的阈值分割1.1 简介阈值分割是最简单和常用的图像分割方法之一，它根据像素的灰度值与阈值的比较结果将像素分为两类：前景和背景。

在Matlab中，可以使用函数`im2bw`实现二值化分割任务。

1.2 实现步骤（1）加载图像：使用`imread`函数读取待分割的图像，并将其转换为灰度图像。

（2）确定阈值：根据图像的灰度直方图，可以通过分析波峰和波谷来确定一个适合的阈值。

（3）二值化分割：使用`im2bw`函数将灰度图像二值化，得到分割后的图像。

（4）结果显示：使用`imshow`函数将原图像和分割结果进行显示。

二、基于区域的分割2.1 简介基于区域的分割方法将图像划分为具有一定连续性和相似性质的区域，其基本思想是将图像中相似的像素组成区域，并对区域进行合并或分裂，以达到分割的目的。

2.2 实现步骤（1）加载图像：同样使用`imread`函数读取待分割的图像。

（2）图像预处理：可选的预处理步骤包括噪声去除、图像增强等，以提供更好的分割效果。

（3）区域生长：选择一个适当的种子点作为起始点，在附近的像素中根据一定的准则来判断是否属于同一区域，并逐步生长扩展区域，直至满足停止准则。

（4）结果显示：使用`imshow`函数将原图像和分割结果进行显示。

三、基于深度学习的分割3.1 简介基于深度学习的分割方法是近年来发展起来的一种高效且准确的分割技术，主要基于深度卷积神经网络（CNN）和全卷积网络（FCN）。

深度学习模型通过学习大量标注的图像，能够学习到图像的高级特征，从而实现更准确的图像分割。

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。

(原创)基于MATLAB的彩色图像皮肤区域分割算法研究与实现

通信工程系综合实习报告题目：基于MATLAB的彩色图像皮肤区域分割算法研究与实现姓名：刘奇指导教师：杨敏班序号：11206213学号：20061002153成绩：2009年9 月目录第一章引言 (2)第二章算法理论与实现原理 (3)2.1肤色分割理论 (3)2.2常见肤色模型比较 (3)2.2.1 区域模型............................................................................. 错误！未定义书签。

2.2.2 简单高斯模型 (4)2.2.3 混合高斯模型 (5)2.2.4 直方图模型 (5)2.3常见色彩空间比较 (6)2.3.1 RGB (6)2.3.2 HSV (7)2.3.3 YCbCr (7)第三章系统设计 (8)3.1建立肤色模型 (8)3.2肤色分割步骤 (9)3.3实现人脸检测 (10)3.4设计系统GUI (10)3.4.1 GUI设计步骤........................................................................ 错误！未定义书签。

3.4.2 系统功能描述....................................................................... 错误！未定义书签。

第四章系统调试.. (11)4.1系统功能描述 (11)4.1.1导入入图像文件 (11)4.1.2对图像滤波处理 (11)4.1.3 RGB到YCbCr空间转换 (12)4.1.4显示似然图 (14)4.1.5显示二值图 (14)4.1.6显示皮肤区域分割图 (14)4.1.7进行人脸检测并加框输出 (14)4.2 调试难点 (15)4.2.1 复杂背景下漏检和错检 (15)4.2.2小图像无法覆盖大图像 (15)4.2.3人脸检测处理速度过慢 (15)第五章实习总结 (16)参考文献 (16)实习日志 (16)第一章引言近年来,随着人工智能的快速发展，人脸识别技术逐渐成为模式识别与计算机视觉领域的一个研究热点，可用于身份认证、人员监视、图像数据库检索以及目标跟踪等场合。

图像分割算法研究与实现毕业设计（论文）

毕业设计（论文）毕业设计（论文）图像分割算法研究与实现诚信承诺书本人郑重承诺：我所呈交的毕业论文《图像分割算法研究与实现》是在指导教师的指导下，独立开展研究取得的成果，文中引用他人的观点和材料，均在文后按顺序列出其参考文献，论文使用的数据真实可靠。

文使用的数据真实可靠。

承诺人签名：承诺人签名：日期：日期：年月日图像分割算法研究与实现摘要数字图像目标分割与提取是数字图像处理和计算机视觉领域中一个备受关注的研究分支，其中最主要的是运用MA TLAB 对图像进行仿真分割，并用各个方法进行分析、对比并得出结论。

本文主要介绍了图像分割的基本知识，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生长等进行了分析。

在边缘检测时对梯度算法中的Sobel 算子、Prewitt 算子、LoG(Laplacian-Gauss)算子、Canny 算子的分割原理逐一介绍并比较各种算子的分割效果。

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，本文着重实现基于迭代法的全局阈值及基于Otsu 最大类间方差算法的自适应阈值。

此外还介绍了区域增长法，它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。

向。

关键词：图像分割图像分割 MA TLAB 边缘检测边缘检测区域生成区域生成阈值分割阈值分割Research of Image Segmentation AlgorithmABSTRACTDigital Image Object Segmentation and Extraction is a major concern in the field of digital image processing and computer vision research branch, which the most important is the use of MATLAB for image segmentation and simulation, using each method to carry on the analysis, comparison and conclusion. This paper mainly introduces the basic knowledge of image segmentation, based on the principle and the application effect to the classic image segmentation methods such as edge detection, threshold segmentation and region growing is analyzed. In the edge detection of gradient algorithm in the Sobel operator, Prewitt operator, Log operator, Canny operator segmentation principles introduced and comparison of various operators segmentation. While the threshold segmentation technology is the key to determine a threshold , only a good threshold can effectively divide object and background, this paper focuses on the implementation of the global threshold based on iterative algorithm and based on Otsu adaptive threshold algorithm. It also introduces the regional growth method, its basicidea is to have similar properties to the pixel together constitute a new area. At the same time the paper also analyzes the research direction of image segmentation technology.Key words：Image segmentation MATLAB Edge detection Regional generation Threshold segmentation目录1 引言 (1)1.1 数字图像分割的现状数字图像分割的现状 (1)1.2 数字图像分割的意义数字图像分割的意义 (1)2 基于MAMATLABTLAB的图像分割 (3)2.1 MA TLAB的优点 (3)3 图像分割的主要研究方法 (4)3.1 图像分割定义图像分割定义 (4)3.2 图像分割方法综述图像分割方法综述 (4)3.3 边缘检测法边缘检测法 (5)3.3.1 边缘检测原理边缘检测原理 (5)3.3.2 C ANNY算子算子 (6)3.3.3 P REWITT 算子算子 (7)3.3.4 S OBEL 算子 (8)3.3.5 L OG算子算子 (9)3.4 区域生长法区域生长法 (9)3.4.1 区域生长原理区域生长原理 (9)3.4.2灰度差准则灰度差准则 (10)3.4.3 灰度分布统计准则灰度分布统计准则 (11)3.5 阈值分割法阈值分割法 (11)3.5.1阈值分割法原理阈值分割法原理 (11)3.5.2 迭代阈值分割迭代阈值分割 (12)3.5.3 O TSU算法(最大类间方差法) (13)4 分割结果与分析 (15)4.1边缘检测结果及分析 (15)4.1.1 SOBEL算子分割结果算子分割结果 (15)4.1.2 P REWITT算子分割结果 (16)4.1.3 C ANNY算子分割结果算子分割结果 (17)4.1.4 L OG 算子分割结果算子分割结果 (17)4.1.5 边缘检测分割结果比较边缘检测分割结果比较 (18)4.2 区域生长结果与分析区域生长结果与分析 (18)4.3 阈值分割结果与分析阈值分割结果与分析 (19)4.3.1 O TSU算法求自适应阀值结果算法求自适应阀值结果 (19)4.3.2 迭代法求全局阈值迭代法求全局阈值 (19)4.4 各种图像分割方法的比较各种图像分割方法的比较 (20)5 结论 (21)参考文献 (22)谢辞 (23)附录 (24)1 引言1.1 数字图像分割的现状图像分割技术，是从图像中将某个特定区域与其它部分进行分离并提取出来的处理。

基于MATLAB的数字图像分割的研究与实现

本科毕业论文（设计）题目：基于MATLAB的数字图像分割的研究与实现学院：计算机与信息工程学院学生：学号：专业：年级：完成日期： 2012年04月指导教师：基于MATLAB的数字图像分割的研究与实现摘要：视觉和听觉是我们认识和感知外部世界的主要途径，而视觉又是其中最重要的，因此要想更细致、全面地把握这些图像信息就需要对其进行必要的处理。

在数字图像处理的研究和应用中很多时候我们只对图像的某些部分和特征感兴趣，此时就需要利用图像分割技术将所需的目标与图片的其他部分区分开，以供我们对图像进一步研究和分析。

图像分割即通过一些必要的算法把图像中有意义的部分或特征提取出来，将图像分为若干有意义的区域，使得这些区域对应图像中的不同目标，进而能够对所感兴趣的区域进行研究。

基于图像分割技术在图像处理之中的重要性，本研究在此对图像分割的一些经典算法进行了学习和对比，并通过MATLAB对其进行了实验，通过不同的算法对不同的图片进行处理，分析其优缺点，以便在进行图像分割时可以根据图片的特征选择合适的算法。

关键字：数字图像；分割；MATLABThe Research and Implementation of Digital ImageSegmentation Based on the MATLABAbstract :Vision and auditory are the main ways which we use to understand and perceive the world outside, while vision is the most important. Therefore, it's require to process the image data to grasp them more painstaking and completely. In digital image processing of research and application we are only interested to some parts of the image and characteristic in many times, then you need to use the image segmentation technology to separate the goal and the picture for other parts for our further research and analysis of the image.Image segmentation is dividing the image into some significant areas through some necessary algorithms, then make these areas corresponding to different goals and we can do some research about the areas we are interested to. Based on the importance of image segmentation technology in image processing, I compared several classical algorithms of image segmentation. In the meanwhile, I used the MATLAB to do some research and to process the various images with different algorithms so that it's convinent to find the advantages of these algorithms. Then, I can base on the characteristics of the images to choose the suitable algorithms when to make some digital image segmentation.Key words : D igital Image; Segmentation; MATLAB目录1 绪论 (1)1.1 图像分割的研究背景 (1)1.2 图像分割的基本原理 (1)2 图像处理与MATLAB (2)2.1 MATLAB处理的图像格式与类型 (2)2.2 MATLAB的界面 (3)2.3 MATLAB图像的基本操作 (5)2.3.1 图像文件信息的查询 (5)2.3.2 图像文件的读取 (5)2.3.4 图像文件的写入 (5)2.3.5 MATLAB图像工具箱中的图像显示函数 (6)3 阈值化分割 (7)3.1 双峰法 (7)3.1.1 数学推导 (7)3.1.2 双峰法图像分割示例 (7)3.2 自动选择法 (9)3.2.1 自动选择法推导过程 (9)3.2.2 迭代法图像分割 (10)3.2.3 最大类间方差法图像分割 (11)4 区域化分割 (11)4.1 区域生长分割算法 (11)4.1.1 区域生长法简介 (11)4.1.2 区域生长法的MATLAB程序与分割操作 (12)4.2 分裂合并分割算法 (14)4.2.1 分裂合并分割算法简介 (14)4.2.2 分裂合并法的MATLAB程序与分割操作 (15)5 图像分割算法的评价 (16)5.1 图像分割算法评价概述 (16)5.2 图像分割算法评价方法和要求 (17)5.3 本文算法分析与评价 (17)6 总结 (23)参考文献 (24)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。