浅析基于MATLAB的图像分割方法
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);。
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
在Matlab中实现图像分割和目标检测的方法
在Matlab中实现图像分割和目标检测的方法图像处理领域是计算机科学中的一个重要研究方向，其中图像分割和目标检测是最核心也是最具挑战性的任务之一。
Matlab是一个强大的数学计算软件，在图像处理领域有着广泛的应用。
本文将介绍在Matlab中实现图像分割和目标检测的方法。
一、图像分割1. 基于阈值的分割方法基于阈值的分割是最简单的图像分割方法之一。
它通过设定一个或多个阈值，将图像中的像素分为不同的类别。
在Matlab中，可以使用imbinarize函数实现二值化分割，也可以使用graythresh函数自动计算阈值。
2. 基于边缘的分割方法基于边缘的分割是一种常用的分割方法，它通过检测图像中的边缘来实现图像的分割。
在Matlab中，可以使用edge函数实现边缘检测，可以选择不同的算法进行边缘检测，如Sobel、Prewitt等。
3. 基于区域的分割方法基于区域的分割方法将图像中的像素划分为不同的区域，每个区域具有相似的属性，如灰度值、纹理等。
在Matlab中，可以使用regiongrowing函数或者watershed函数实现基于区域的分割。
二、目标检测1. 基于颜色特征的目标检测方法基于颜色特征的目标检测方法将目标物体和背景物体通过颜色的差异进行区分。
在Matlab中，可以使用colorthresh函数实现基于颜色特征的目标检测。
该函数可以根据不同颜色空间（如RGB、HSV等）来进行分割，选择合适的颜色阈值可以实现目标的检测。
2. 基于形状特征的目标检测方法基于形状特征的目标检测方法通过分析目标的形状信息来进行检测。
在Matlab 中，可以使用regionprops函数计算图像中的区域属性，如面积、周长、中心点等。
通过对这些属性的分析，可以实现目标的检测。
3. 基于纹理特征的目标检测方法基于纹理特征的目标检测方法通过分析目标和背景的纹理信息来进行检测。
在Matlab中，可以使用texturefilt函数进行纹理特征的提取，可以选择不同的滤波器（如高斯、拉普拉斯等）来提取不同的纹理特征。
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的图像分割
第5章 基于最大信息熵的图像分割
阈值分割原理
阈值分割是一种最基本的图像分割方法。其基本原理就是选取一个或多个处于灰度图像范 围之中的灰度阈值，然后将图像中各个像素的灰度值与阈值比较，根据比较结果将图像中 的对应像素分成两类或多类，从而把图像划分划分成互不重叠的区域集合，达到图像分割 的目的。
目前对图像分割算法的评价主要还是以主观评价为主，尽管主观评价存 在很多缺点，但是，由于图像的复杂性以及图像分割理论的不完善，人 们还难以完全用客观评价的方法对图像分割算法进行评价，因此，在今 后若干年, 对图像分割算法的主观评价仍将占主导地位。
致谢
我衷心感谢赵静老师的大力支持、指导、监
督和帮助！
MATLAB的特点
1.功能强大，可扩展性强；2.界面友好，编程效率高；3.图 像功能，灵活且方便。
MATLAB在图像处理中的应用
第3章 图像分割的主要研究方法
图像分割技术的现状和发展情况
图像分割的定义
图像分割是指将图像中有意义的对象与背景分离，并把这些对象按照不同的含义分割开来， 也就是说，把图像中具有不同含义的对象提取出来。
题目：基于MATLAB的图像分割
姓名： 班级： 学号： 指导老师：
论文基本框架
（1）绪论 （2）MATLAB开发环境 （3）图像分割的主要研究方法 （4）图像预处理 （5）基于最大信息熵的图像分割 （6）总结与展望 （7）致谢
第一章 绪论
图像的含义
图像的一些处理技术
同时也要感谢今天不辞辛苦来参加我论文答
辩的各位老师！
谢谢！
请老师指导批评
最大类间方差分割方法
信息熵定义 最大信息熵图像分割算法
Matlab技术图像分割与目标检测方法总结
Matlab技术图像分割与目标检测方法总结Matlab技术在图像分割和目标检测领域具有广泛的应用。
图像分割是将图像细分为具有不同特征的区域的过程，而目标检测是在图像中识别并定位特定目标的过程。
本文将综述一些常见的Matlab图像分割和目标检测方法。
一、Matlab图像分割方法1. 基于阈值的图像分割基于阈值的图像分割是最简单和常用的图像分割方法之一。
该方法根据像素的灰度值与预设阈值的关系，将图像分为不同的区域。
Matlab中提供了丰富的函数和工具箱，如graythresh函数和imbinarize函数，可用于阈值化分割。
2. 基于聚类的图像分割基于聚类的图像分割是通过将像素聚类成不同的群集，利用像素的相似性进行分割。
常见的聚类算法包括k-means聚类和fuzzy c-means聚类。
Matlab中的kmeans函数和fcm函数可用于实现这些聚类算法。
3. 基于边缘检测的图像分割边缘是图像中灰度值剧烈变化的地方，通常表示图像中物体的边界。
基于边缘检测的图像分割方法尝试识别图像的边缘，并将图像分割为不同的区域。
Matlab中的edge函数和边缘检测算法，如Sobel算子和Canny算子，可用于实现这一方法。
二、Matlab目标检测方法1. 基于特征提取的目标检测特征提取是目标检测中的重要步骤，通过提取目标在图像中的唯一特征，实现对目标的识别和定位。
常用的特征提取方法包括Gabor滤波器和Haar-like特征。
Matlab提供了一系列的函数和工具箱，如gaborfilt函数和viola-jones检测器，可用于实现这些特征提取方法。
2. 基于机器学习的目标检测机器学习技术可以自动学习目标的特征和模式，并用于目标检测中。
常见的机器学习方法包括支持向量机(SVM)和卷积神经网络(CNN)。
Matlab中的svmtrain函数和深度学习工具箱可用于实现这些机器学习方法。
3. 基于深度学习的目标检测深度学习是目标检测中的热门方法，通过构建深层神经网络模型，实现对目标的高效检测和定位。
浅析基于MATLAB的图像分割方法
浅析基于MATLAB的图像分割方法
蒋翠翠;李明
【期刊名称】《电脑与电信》
【年(卷),期】2010(000)006
【摘要】介绍了图像分割的基本理论和常用方法,并借助MATLAB对几种边缘检测算子进行了详细的分析比较,指出了不同算子的适用情况,提出了多种分割方法整合的观点.
【总页数】3页(P68-70)
【作者】蒋翠翠;李明
【作者单位】华中师范大学,湖北,武汉,430079;华中师范大学,湖北,武汉,430079【正文语种】中文
【相关文献】
1.基于MATLAB的茄子图像分割方法 [J], 姚立健;丁为民;刘璎瑛
2.基于DTW的语音识别在MATLAB中的实现方法浅析 [J], 韦春丽;霍春宝
3.基于DTW的语音识别在MATLAB中的实现方法浅析 [J], 韦春丽;霍春宝
4.基于Matlab的语音端点检测方法浅析 [J], 邢亚从
5.基于matlab的苹果树枝图像分割方法研究 [J], 李莹莹;姬长英;王海清;赵文旻因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
浅析基于MATLAB的图像分割方法(1)
各种图像分割方法有着相同的分割基理，即利用图像中 像素间的相似性和跳变性。这是多种图像分割方法能够整 合的基础。合理整合多种分割方法，使之兼具不同分割方法 的优势，可以达到更好的分割效果。
6．结束语 本文主要对基于边缘检测的图像分割的常用算子进行 了比较分析，指出了不同场合算子的适用情况。基于边缘检 测的图像分割技术具有丰富的灵活性，是图像分割中一种很 基础也很常用的方法。目前，对于各种边缘检测算子的优 化，也是图像分割中一个研究的热点。随着图像分割技术的 不断发展，各种分割方法的整合也一定会受到更多研究者的 青睐。
5．各种边缘检测算子的 MATLAB 实现与比较分析
5．1 边缘检测的 MATLAB 实现 MATLAB 图形处理工具箱中提供了基于上述五种算子 的边缘检测和过零检测共六种边缘检测方法[4]。图 6 为利用 MATLAB 对 Lena 灰度图像运用各种微分算子进行边缘检 测的效果图。
图 3 Roberts 算子
G=rgb2gray(I)； BW1=edge(G，'sobel'，0.04)；% 阈值 = 0.04 BW2=edge(G，'sobel'，0．08)；% 阈值 =0．08 BW3=edge(G，'sobel'，0．12)；% 阈值 =0．12 figure subplot(1，2，1)，imshow(G)；title(' 原始图像 ')； subplot(1，2，2)，imshow(BW1)；title('Sobel 算子 thresh=0.04')； figure subplot(1，2，1)，imshow(BW2)；title('Sobel 算子 thresh=0.08')； subplot(1，2，2)，imshow(BW3)；title('Sobel 算子 thresh=0.12')；
在Matlab中如何进行图像分割与分析
在Matlab中如何进行图像分割与分析图像分割与分析是计算机视觉和图像处理领域的重要研究方向之一。
它的目标是将一幅图像划分成多个相对独立的区域，并对每个区域进行特征提取和分析，以实现对图像的理解和应用。
在本文中，我们将介绍如何使用Matlab进行图像分割与分析的基本方法与技巧。
一、图像预处理在进行图像分割与分析之前，通常需要对图像进行一些预处理，以消除噪声和增强图像的对比度。
Matlab提供了丰富的图像处理函数和工具箱，可以方便地进行图像预处理。
以下是一些常用的图像预处理步骤：1. 图像读取与显示：使用imread函数读取图像文件，并用imshow函数显示图像。
2. 图像灰度化：将彩色图像转换为灰度图像，可以使用rgb2gray函数。
3. 噪声去除：常用的噪声去除方法有中值滤波、均值滤波等。
Matlab提供了medfilt2和fspecial函数分别用于中值滤波和均值滤波。
4. 图像增强：可以使用直方图均衡化等方法增强图像的对比度。
Matlab提供了histeq函数实现直方图均衡化。
二、图像分割图像分割是将一幅图像划分成多个相似区域的过程。
常用的图像分割方法包括阈值分割、区域生长法、边缘检测等。
以下是一些常用的图像分割方法的实现步骤：1. 阈值分割：通过设定一个阈值，将图像的像素分成两类，一类大于等于阈值，一类小于阈值。
可以使用graythresh函数计算图像的阈值，并使用im2bw函数进行二值化处理。
2. 区域生长法：从种子点开始，根据预设的相似性准则，逐步生长区域。
可以使用regiongrowing函数实现区域生长法。
3. 边缘检测：通过检测图像中明显的边缘，将图像划分成多个区域。
常用的边缘检测方法有基于梯度的方法，如Sobel算子、Canny算子等。
可以使用edge函数进行边缘检测。
三、图像特征提取与分析在图像分割之后，需要对每个区域进行特征提取和分析，以实现对图像的理解和应用。
常用的图像特征包括纹理特征、颜色特征、形状特征等。
如何使用MATLAB进行图像分割处理
如何使用MATLAB进行图像分割处理图像分割是计算机视觉领域中的一项重要任务，它可以将图像中的不同区域分割出来，为后续的图像分析和理解提供基础。
MATLAB作为一种强大的数学计算工具和编程语言，提供了丰富的图像处理函数和工具箱，可以方便地进行图像分割处理。
本文将介绍如何使用MATLAB进行图像分割处理。
首先，我们需要加载图像。
MATLAB提供了imread函数用于读取图像文件。
例如，我们可以使用以下代码加载一张名为"image.jpg"的图像：```matlabimage = imread('image.jpg');```加载图像后，我们可以对图像进行预处理。
预处理的目的是为了减少噪声和增强图像的对比度，从而更好地进行分割。
MATLAB提供了丰富的图像预处理函数，如imresize、imadjust、imnoise等。
我们可以根据实际需求选择适当的函数进行预处理。
例如，以下代码使用imadjust函数对图像进行对比度增强：```matlabimage = imadjust(image);```接下来，我们可以选择合适的分割算法对图像进行分割。
MATLAB提供了多种图像分割算法，如阈值分割、区域生长、边缘检测等。
我们可以根据图像的特点和需求选择适合的算法。
以下是一种常用的阈值分割算法的示例代码：```matlabthreshold = graythresh(image);binaryImage = imbinarize(image, threshold);```在上述代码中，graythresh函数计算出一个合适的阈值，然后imbinarize函数将图像转化为二值图像。
通过调整阈值的大小，我们可以控制分割的精度和效果。
除了阈值分割，MATLAB还提供了更复杂的分割算法，如基于区域的分割算法。
这些算法可以根据图像中的区域特征进行分割，例如颜色、纹理、形状等。
以下是一种基于区域的分割算法的示例代码：```matlabsegmented = regiongrowing(image, seed);```在上述代码中，regiongrowing函数根据种子点对图像进行区域生长分割。
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。
如何利用Matlab技术进行图像分割
如何利用Matlab技术进行图像分割图像分割是计算机视觉领域中的重要任务之一，它可以将一幅图像划分为多个子区域或对象，为图像分析、目标检测和识别等任务提供基础。
在现代科技的发展下，Matlab技术的出现为图像分割提供了强大的工具和算法支持。
本文将介绍如何利用Matlab技术进行图像分割。
1. 图像分割概述图像分割是将图像的像素集合划分为不同的区域或对象的过程。
其目标是根据图像的像素特征和空间关系对图像进行有意义的划分。
常用的图像分割方法包括阈值分割、边缘检测、区域增长和聚类分析等。
2. 阈值分割阈值分割是一种简单且常用的图像分割方法。
其基本思想是将图像的像素根据其灰度值与预定阈值的关系进行划分。
在Matlab中，可以利用im2bw函数将图像转换为二值图像，然后通过设定合适的阈值来实现分割。
3. 边缘检测边缘检测是图像分割中常用的一种方法。
它能够找到图像中不同区域之间的边界，并通过这些边界将图像划分为多个子区域。
在Matlab中，可以通过利用一些经典的边缘检测算子如Sobel、Canny和Laplacian等来实现边缘检测，然后通过二值化和形态学算法来完成图像分割。
4. 区域增长区域增长是一种基于像素相似性的图像分割算法。
它从一组种子点开始，根据像素的相似性逐渐扩展区域，直到达到分割的目标。
在Matlab中，可以利用regiongrowing函数来实现区域增长，通过设定合适的相似性度量指标和种子点策略，可以得到较好的分割效果。
5. 聚类分析聚类分析是一种将图像的像素根据其特征进行分组的方法。
聚类分析常用于无监督学习场景下的图像分割。
在Matlab中，可以利用k-means聚类算法来实现图像分割。
通过设定聚类数目和合适的特征向量，可以将图像进行有效的分割。
除了以上介绍的几种基本的方法外，还有一些其他的高级图像分割算法可以利用Matlab技术实现，如水平集方法、图割算法和标注点算法等。
这些算法在复杂场景下具有较好的效果和鲁棒性。
基于MATLAB的图像分割算法分析
时，在图像空间上利用水平方向的模板和垂直方向的模版与
图像进行卷积，水平模板检测水平边缘，垂直模板检测垂直边 缘 [8]。
Prewitt 算子模板，如公式（6）所示。
ª1 1 1º
ª1 1 1º
水平模板
« ：«
0
0
0
» »
垂直模板
：««
0
0
0
» »
（6）
¬« 1 1 1 ¼»
¬« 1 1 1 ¼»
边缘检测的实质就是计算图像上发生变化的像素的导 数。一阶导数通常用来检测原图像中的一个点是否在斜波上。 然后通过二阶导数得出过零点的位置，边缘的正确位置对应 一阶导数的最大值或者二阶导数的过零点。常用的边缘检测 算子有一阶微分算子（例如 Roberts 算子、Prewitt 算子和 Sobel 算子）、二阶微分算子（例如 Laplacian 算子）、Kirsch 算子、 Frei-Chen 综合正交算子、Canny 算子以及 LOG 算子 [5]。该文 主要对 Roberts 算子、Prewitt 算子、Sobel 算子和 LOG 算子进 行详细介绍。
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基于MATLAB的图像分割算法分析
王慧琴 （银川能源学院，宁夏 银川 750100）
摘 要 ：作为数字图像处理的关键技术，图像分割在图像分析系统中发挥了不可忽视的作用。随着科学技术的不断
进步，有很多不同的算法被应用到图像分割技术中，但是最常用的分析方法包括基于阈值的分割方法、基于区域的
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Matlab中的图像分割与图像识别方法
Matlab中的图像分割与图像识别方法一、引言图像分割和图像识别是图像处理领域中的两个重要任务。
图像分割可以将一幅图像划分为相应的区域，为后续的处理和分析提供有用的信息；而图像识别则是利用图像的特征和模式来判断物体或场景的类别。
本文将从Matlab中的图像分割和图像识别方法入手，探讨这两个任务在实践中的应用。
二、图像分割方法1. 基于阈值的方法基于阈值的图像分割方法是将图像中的像素根据灰度值与阈值的关系进行分割。
Matlab中提供了丰富的函数来实现这一方法，如im2bw和graythresh等。
其中，im2bw函数可以将灰度图像转换为二值图像，而graythresh函数则可以自适应地确定阈值。
2. 基于边缘的方法基于边缘的图像分割方法是根据图像中物体的边缘特征进行分割。
Matlab中常用的边缘检测算法有Sobel算子、Canny算子等。
通过在图像上计算梯度或边缘的强度，可以得到图像的边缘信息，并据此进行分割。
3. 基于区域的方法基于区域的图像分割方法是根据图像中物体的相似区域进行分割。
Matlab中的基于区域的分割方法包括基于区域增长的算法和基于分水岭的算法。
区域增长是利用像素之间的相似性将相邻的像素进行合并，从而得到图像的区域；而分水岭算法则是将图像看作一个地形地貌般的平面，通过测水升降的方式将图像分割为不同的区域。
三、图像识别方法1. 特征提取特征提取是图像识别中的关键步骤，它将图像中的信息转化为可供机器学习算法处理的数值特征。
Matlab中提供了多种特征提取的函数，如HOG特征提取函数hog和SURF特征提取函数extractFeatures等。
通过提取图像中的纹理、颜色、形状等特征，可以将图像转化为具有区分度的特征向量。
2. 分类器设计分类器是图像识别中用于判断图像类别的关键组件。
Matlab中提供了多种机器学习算法的实现，如支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等。
通过将特征向量输入到训练好的分类器中，可以实现对图像的自动分类和识别。
利用Matlab进行图像分割与边缘检测的实践方法
利用Matlab进行图像分割与边缘检测的实践方法图像分割和边缘检测是计算机视觉领域中非常重要的任务，它们在图像处理和分析中有着广泛的应用。
Matlab作为一种强大的科学计算工具，提供了丰富的图像处理函数和工具箱，可以帮助我们进行图像分割和边缘检测的实践。
本文将介绍利用Matlab进行图像分割和边缘检测的一些实践方法。
一、图像分割方法1. 阈值分割阈值分割是最常用的图像分割方法之一，它通过选取适当的阈值将图像中的不同区域分割开来。
在Matlab中，可以使用graythresh函数来自动选择合适的阈值。
例如，对于灰度图像I，可以使用以下代码进行阈值分割：```level = graythresh(I);BW = im2bw(I, level);```这里level是选取的阈值，BW是二值化后的图像。
2. 区域生长区域生长算法是一种基于像素相似性的图像分割方法，它从种子点出发，通过合并与种子点相似的像素，逐渐扩展出一个区域。
Matlab中提供了regiongrowing 函数，可以用于实现区域生长算法。
例如，对于灰度图像I，可以使用以下代码进行区域生长分割：```seed = [x, y]; % 种子点位置BW = regiongrowing(I, seed);```这里seed是种子点的位置，BW是分割得到的区域。
3. 水平线分割水平线分割是一种特殊的图像分割方法，适用于包含水平线结构的图像。
在Matlab中，可以使用hough函数进行直线检测，然后根据检测结果进行分割。
例如，对于二值化的图像BW，可以使用以下代码进行水平线分割：```[H, T, R] = hough(BW);P = houghpeaks(H, 10);lines = houghlines(BW, T, R, P);BW_separate = false(size(BW));for k = 1 : length(lines)xy = [lines(k).point1; lines(k).point2];xy(:, 2) = max(min(xy(:, 2), size(BW, 1)), 1); % 限制线段在图像范围内indices = sub2ind(size(BW), xy(:, 2), xy(:, 1));BW_separate(indices) = true;end```这里H是Hough变换的结果，T和R是Hough变换的参数，P是峰值点的位置，lines是检测到的直线数据结构，BW_separate是分割得到的区域。
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图 4 Prewitt 算子
图 6 各种算子边缘检测效果
主要程序代码为： I=imread('lena．jpg')； G=rgb2gray(I)； BW=im2bw(G)； %边缘检测 BW1=edge(G，'roberts')；%roberts 算子 BW2=edge(G，'prewitt'’)；%prewitt 算子 BW3=edge(G，'sobel')；%sobel 算子 BW4=edge(G，'canny')；%canny 算子
终将图像分割成若干个目标区域。 区域分裂合并[2]方法利用了图像数据的金字塔或四叉
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 树数据结构的层次概念，将图像划分成一组任意不相交的初
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
图像分割是数字图像处理的重要技术之一，其基础是像 域，逐步改善区域划分的性能，直至最后将图像分成数量最
经验交流 学术探讨
图 5 Sobel 算子
图 1 像素点的相对位置
图 2 水平垂直差分法梯度算子
（注：模板中带 * 的像素点表示当前被检测像素点的位 置，下同）
由梯度的计算式可知，在图像中灰度变化较大的区域， 对应的梯度幅度较大，变化平缓的区域，对应的梯度幅度较 小。图像中的边缘即对应梯度值较大的区域。因此，根据梯 度的幅度可以检测出图像中的边缘。
2．基于阈值的图像分割
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，它存在于目标与背景、目标与目标之间，包含了丰 富的图像信息。基于边缘检测[2]的图像分割正是利用边缘的 灰度变化特性，通过考察图像中各像素在某个邻域内灰度的 变化，利用边缘邻近一阶或二阶方向导数变化的规律检测目
参考文献：
[1] 章毓晋．图像工程[M]．北京：清华大学出版社，2006． [2] 何东键等．数字图像处理[M]．西安：电子科技大学出版社， 2003． [3] 刘翠艳．基于 MATLAB 的图像处理方法及分析[J]．电脑与电 信，2009（4）：84-86． [4] Rafael C．等．数字图像处理：MATLAB 版[M]．北京：电子工 业出版社，2005．
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 理进行具体分析。
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
对于图像函数 f(x，y)，它在像素点(x，y)处的梯度是一 个矢量，定义为：
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。
其梯度计算式可近似表示为： G[f(i，j)]=| f(i，j)－f(i+1，j+1)|+| f(i+1，j)－f(i，j+1)| Roberts 算子边缘定位准确，但在加强边缘的同时也使 噪声得到增强，因而对噪声敏感。 4．2 Prewitt 算子和 Sobel 算子 Prewitt 算子和 Sobel 算子均由两个 3*3 的模板组成，如 图 4 和 5 所示。与 Roberts 算子不同，这两种算子采用被检 测点两侧（行或列）像素的差分来近似微分，引入了平均因 素，对图像中的随机噪声有一定的抑制作用。
图 7 Sobel 算子下不同阈值的分割效果
各种图像分割方法有着相同的分割基理，即利用图像中 像素间的相似性和跳变性。这是多种图像分割方法能够整 合的基础。合理整合多种分割方法，使之兼具不同分割方法 的优势，可以达到更好的分割效果。
6．结束语 本文主要对基于边缘检测的图像分割的常用算子进行 了比较分析，指出了不同场合算子的适用情况。基于边缘检 测的图像分割技术具有丰富的灵活性，是图像分割中一种很 基础也很常用的方法。目前，对于各种边缘检测算子的优 化，也是图像分割中一个研究的热点。随着图像分割技术的 不断发展，各种分割方法的整合也一定会受到更多研究者的 青睐。
阈值分割[2]是一种常用的图像分割方法，它主要利用图 标物边缘，从而实现图像分割。边缘检测可借助空域微分算
像中要提取的目标物与其背景在灰度特性上的差异，通过 子通过卷积来实现。对图像进行微分运算，可求得灰度的变
设置合适的灰度门限（阈值），将图像的灰度划分为两个或 化率，加强图像中高频分量的作用，从而使图像中的边缘更
5．2 边缘检测算子的比较分析 对比各种算子的边缘检测效果，可以分析出，Roberts 算 子算法最简单，但对图像中的噪声敏感，边缘定位精度不如 其它算子高，有些强边亦不能很好地检测出来；Prewitt 算子 和 Sobel 算子相对 Roberts 算子而言，对强边的检测效果较 好，对弱边则反应较迟钝；Canny 算子由于采用双阈值分割， 能较好地检测出图像中的强边和弱边，且边缘点的连续性 也较好；LOG 算子在微分前先对图像滤波，能较好地抑制噪 声干扰，LOG 算子采用过零检测，对于图像中对弱边也较敏 感，但边缘单边响应不如 Canny 算子好，边缘连续性也较 Canny 算子差。 各种算子的特点不同，相应边缘检测也各有优劣，不可 简单地说孰好孰坏。实际应用中，可根据不同场合选择不同 的微分算子对图像进行分割。例如，在只需大致识别图像中 目标物轮廓，可忽略图像内部细节时，选用 Roberts 算子、 Prewitt 算子或 Sobel 算子，就能达要求，且计算量相对较小。 需对图像作较全面边缘检测时，Canny 算子和 LOG 算子都 是不错的选择。在提取图像轮廓时，Canny 算子就相对较有 优势。总之，根据需求合理选则图像分割方法是十分必要 的。 5．3 图像分割方法的整合 在实验中，通过整合各种边缘检测方法，可以达到更好 的图像分割效果。例如，将边缘检测与阈值分割联合使用， 对于同一算子，选取不同阈值，分割效果也明显不同。图 7 为利用 Sobel 算子在不同阈值下进行图像分割的结果。主要 MATLAB 源程序如下： I=imread('lena．jpg')；
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Байду номын сангаас标准，加入与其特性相似的邻近
用差分近似偏微分，G[f(i，j)]可近似表示为： G[f(i，j)]={[f(i，j)－f(i+1，j)]2+[f(i，j)－f(i，j+1)]2}1/2 进一步近似简化得，
△
G[f(i，j)]=| f(i，j)－f(i+1，j)|+| f(i，j)－f(i，j+1)| = Gx+Gy 这种梯度法又称为水平垂直差分法。其中各像素点的相
5．各种边缘检测算子的 MATLAB 实现与比较分析
5．1 边缘检测的 MATLAB 实现 MATLAB 图形处理工具箱中提供了基于上述五种算子 的边缘检测和过零检测共六种边缘检测方法[4]。图 6 为利用 MATLAB 对 Lena 灰度图像运用各种微分算子进行边缘检 测的效果图。
图 3 Roberts 算子
学术探讨 经验交流
浅析基于 ＭＡＴＬＡＢ 的图像分割方法
蒋翠翠 李 明
(华中师范大学，湖北 武汉 430079)
［摘 要］ 介绍了图像分割的基本理论和常用方法，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 了不同算子的适用情况，提出了多种分割方法整合的观点。
［关键词］ 图像分割；边缘检测；算子；MATLAB
4．1 Roberts 算子 Roberts 算子采用交叉差分的方法近似计算梯度，因此 也称为 Roberts 交叉算子。它对应的 2*2 模板如图 3 所示：
4．3 Canny 算子 Canny 的研究思想主要是把检测像素点转换为检测单 位函数极大值，他指出一个好的边缘检测算子应有三个特 性：检测性噪比高，边缘定位精度高，单边响应效果好。 Canny 算子基于 Laplace 滤波，采用两个阈值，对强边和弱边 进行检测。从实验结果可以看出，相对其它边缘检测算子， Canny 算子对像素变化更加敏感，能更好地捕捉图像中的微 弱边缘。 4．4 LOG 算子 LOG 算子，即拉普拉斯—高斯算子。LOG 算子先通过高 斯滤波器对图像进行平滑滤波，再对图像进行拉普拉斯运 算，最后通过检测过零点来确定图像边缘。
点形成一个区域，在各个方向上生长区域，当新的点被合并 对位置如图 1 所示，与之对应的模板如图 2 所示，Gx、Gy 分
— ——— ———— ———— —— — —— —— —— —— —— —— 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。
— 68 —
别对应其中水平方向和垂直方向的模板，两个模板共同构 成一个梯度算子。
3．基于区域特性的图像分割
! " G[f(x，y)] =
坠f 坠x
坠f T 坠y
梯度有两个重要特性：
(1) 梯度的方向为函数 f(x，y) 最大变化率的方向；
!# $# $" (2) 梯度的幅度可表示为：G[f(i，j)]=
坠f 坠x
2+
坠f 坠y
2
1/2；
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。
G=rgb2gray(I)； BW1=edge(G，'sobel'，0.04)；% 阈值 = 0.04 BW2=edge(G，'sobel'，0．08)；% 阈值 =0．08 BW3=edge(G，'sobel'，0．12)；% 阈值 =0．12 figure subplot(1，2，1)，imshow(G)；title(' 原始图像 ')； subplot(1，2，2)，imshow(BW1)；title('Sobel 算子 thresh=0.04')； figure subplot(1，2，1)，imshow(BW2)；title('Sobel 算子 thresh=0.08')； subplot(1，2，2)，imshow(BW3)；title('Sobel 算子 thresh=0.12')；