高斯混合函数区域匹配引导的Level Set纹理图像分割

图像分割技术与MATLAB仿真

中南民族大学 毕业论文(设计) 学院: 计算机科学学院 专业: 自动化年级:2012 题目: 图像分割技术与MATLAB仿真 学生姓名: 高宇成学号:2012213353 指导教师姓名: 王黎职称: 讲师 2012年5月10日

中南民族大学本科毕业论文（设计）原创性声明 本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。 作者签名：年月日

目录 摘要 (1) Abstract (1) 引言 (3) 1 图像分割技术 (3) 1.1 图像工程与图像分割 (3) 1.2 图像分割的方法分类 (4) 2 图像分割技术算法综述 (5) 2.1 基于阈值的图像分割技术 (5) 2.2边缘检测法 (5) 2.3 区域分割法 (7) 2.4 基于水平集的分割方法 (8) 2.5 分割算法对比表格 (8) 3基于水平集的图像分割 (9) 3.1 水平集方法简介 (9) 3.2 水平集方法在图像分割上的应用 (9) 3.3 仿真算法介绍 (10) 3.4 实验仿真及其结果 (11) 结论 (18) 致谢 (19) 参考文献 (19)

图像分割技术研究及MATLAB仿真 摘要：作为一项热门的计算机科学技术，图像分割技术已经在我们生活中越来越普及。顾 名思义这项技术的目的就是，将目标图像从背景图像中分离出去。由于这些被分割的图像区域在某些属性上很相近，因此图像分割与模式识别以及图像压缩编码有着密不可分的关系。完成图像分割所采用的方法各式各样，所应用的原理也不同。但他们的最终目的都是把图像中性质相似的某些区域归为一类，把性质差异明显的不同区域分割开来。通常在分割完成之后，我们就要对某些特定区域进行分析、计算、评估等操作，因而分割质量的好坏直接影响到了下一步的图像处理[1]，因此图像分割是图像处理的一个关键步奏。图像分割技术在各个领域都有着及其重要的意义；在工业上有卫星遥感，工业过程控制监测等等；在医学方面，水平集的分割方法还可以通过医学成像帮助医生识别模糊的病变区域；在模式识别领域还可应用到指纹扫描、手写识别、车牌号识别等等。 本课题的研究内容是对图像分割技术的几种常用的方法进行综述和比较，并基于其中一种方法进行MATLAB仿真测试，给出性能分析比较结果。 关键字：图像分割，MA TLAB仿真，模式识别 Image Segmentation and Matlab Simulation Abstract:Image segmentation is to image representation for the physically meaningful regional connectivity set, namely according to the prior knowledge of target and background, we on the image of target and background of labeling and localization, then separate the object from the background. Because these segmented image regions are very similar in some properties, image segmentation is often used for pattern recognition and image understanding and image compression and coding of two major categories. Because the generated in the segmented region is a kind of image content representation, it is the image of visual analysis and pattern recognition based and segmentation results of quality of image analysis, recognition and interpretation of quality has a direct impact. Image segmentation it is according to certain features of the image (such as gray level, spectrum, texture, etc.) to a complete picture of the image is segmented into several meaningful area. These features made in a certain region of consistent or similar, and between different regions showed significantly different. Image segmentation technology in various fields have most of the field and its important significance in digital image processing, image segmentation has a wide range of applications, such as industrial automation, process control, online product inspection, image coding, document image processing, remote sensing and medical image analysis, security surveillance, as well as military, sports and other aspects. In medical image processing and analysis, image segmentation for body occurrence of three-dimensional display of the diseased organ or lesion location determination and analysis plays an effective role in counseling; in the analysis and application of road traffic conditions,

图像处理实验-图像增强和图像分割

图像处理实验 图像增强和图像分割 一、实验目的： 掌握用空间滤波进行图像增强的基本方法，掌握图像分割的基本方法。 二、 实验要求： 1、测试图像1中同时含有均值为零的均匀分布噪声和椒盐噪声。用大小为5×5的算术均值滤波器和中值滤波器对图像进行处理，在不同窗口中显示原图像及各处理结果图像，并分析哪一种滤波器去噪效果好？ 2、对测试图像2进行图像分割，求出分割测试图像2的最佳阈值。分别显示原图、原图的直方图（标出阈值）、和分割后的二值图。 实验内容： 1. 实验原理 1) 图像增强：流程图： 图像增强可以通过滤波的方式来完成，即消除一部分的噪声。滤波又可以分为均值滤波和中值滤波。 1. 中值滤波原理：中值滤波就是选用一个含有奇数个像素的滑动窗口，将该窗口在图像上扫描，把其中所含像素点按灰度级的升（或降）序排列，取位于中间的灰度值来代替窗口中心点的灰度值。

对于一维序列{N f }： 21,},...,,...,{-=∈=+-m u N i f f f M e d y u i i u i i 对于二维序列{ij F }：为滤波窗口W y ij F Med W ij }{= 2. 均值滤波原理：对于含噪声的原始图像g(s,t)的每一个像素点去一个领 域N ，用N 中所包含的相速的灰度平均值，作为领域平均处理后的图像f(x,y)的像素值，即： ∑∈=xy S t s t s g mn y x f ),(),(1),(? 2) 图像分割： 图像分割：依据图像的灰度、颜色等特征，将一幅图像分为若干个互不重叠的、具有某种同质特征的区域。

本实验中我们是根据灰度值，将灰度值大于阈值T的像素统一置为255，小于的则置为0。如何求出最合适的分割阈值，则需要用到迭代算法。 迭代法算法步骤： (1) 初始化阈值T (一般为原图像所有像素平均值)。 (2) 用T分割图像成两个集合：G1 和G2，其中G1包含所有灰度值小于T的像素，G2包含所有灰度值大于T的像素。 (3) 计算G1中像素的平均值m1及G2中像素的平均值m2。 (4) 计算新的阈值：T ＝（m1＋m2）/2 。 (5）如果新阈值跟原阈值之间的差值小于一个预先设定的范围，停止循环，否则继续（2）－（4）步。 2.程序代码与分析： 1)图像增强： clear all;clc; %读入图像 I1=imread('Fig5.12(b).jpg'); %均值滤波模板 h1=ones(5,'uint8'); %获取分辨率 [a,b]=size(I1); %创建变量 I2=zeros(a+4,b+4,'uint8'); I3=zeros(a+4,b+4,'uint8'); %复制原始图像 for n=3:a+2 for m=3:b+2 I2(n,m)=I1(n-2,m-2); I3(n,m)=I1(n-2,m-2); end end

关于图像分割算法的研究

关于图像分割算法的研究 黄斌 （福州大学物理与信息工程学院 福州 350001） 摘要：图像分割是图像处理中的一个重要问题，也是一个经典难题。因此对于图像分割的研究在过去的四十多年里一直受到人们广泛的重视，也提山了数以千计的不同算法。虽然这些算法大都在不同程度上取得了一定的成功，但是图像分割问题还远远没有解决。本文从图像分割的定义、应用等研究背景入手，深入介绍了目前各种经典的图像分割算法，并在此基础比较了各种算法的优缺点，总结了当前图像分割技术中所面临的挑战，最后展望了其未来值得努力的研究方向。 关键词：图像分割 阀值分割 边缘分割 区域分割 一、 引言 图像分割是图像从处理到分析的转变关键，也是一种基本的计算机视觉技术。通过图像的分割、目标的分离、特征的提取和参数的测量将原始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，因此它被称为连接低级视觉和高级视觉的桥梁和纽带。所谓图像分割就是要将图像表示为物理上有意义的连通区域的集合，也就是根据目标与背景的先验知识，对图像中的目标、背景进行标记、定位，然后将目标从背景或其它伪目标中分离出来[1]。 图像分割可以形式化定义如下[2]：令有序集合表示图像区域(像素点集)，H 表示为具有相同性质的谓词，图像分割是把I 分割成为n 个区域记为Ri ，i=1，2，…，n ，满足： (1) 1,,,,n i i j i R I R R i j i j ===??≠ (2) (),1,2,,i i i n H R True ?== (3) () ,,,i j i j i j H R R False ?≠= 条件(1)表明分割区域要覆盖整个图像且各区域互不重叠，条件(2)表明每个区域都具有相同性质，条件(3)表明相邻的两个区域性质相异不能合并成一个区域。 自上世纪70年代起，图像分割一直受到人们的高度重视，其应用领域非常广泛，几乎出现在有关图像处理的所有领域，并涉及各种类型的图像。主要表现在： 1)医学影像分析：通过图像分割将医学图像中的不同组织分成不同的区域，以便更好的

纹理分割

纹理分割课程设计报告 一，实验要求： 利用纹理特征，对图像中不同的纹理区域进行分割。纹理区域的数目根据具体图像设定。 二，实验背景： 人们处在社会生产生活中，就需要认识和了解外部世界，而视觉感受正是了解和认识外部世界的主要方式。物体的视觉信息主要包括：颜色、形状、纹理，其中纹理尤为重要。在自然界的各种类型的图像中随处可以看到纹理的影子，如人的皮肤上有纹理，眼睛的虹膜也是纹理信息，舌头上的舌苔也是纹理。提取纹理特征之后，就可以对物体进行相关描述。对纹理的分析和把握是人类视觉找到目标区域的重要感知功能之一。随着计算机技术、电子技术的快速发展和信息技术在人类社会生产、生活中的渗透，纹理分析在许多领域都有着重要的作用。 作为图像特征之一的纹理的分析在机器视觉系统中有着举足轻重的地位，通过纹理分析可以得到一些特征值或特征向量，对图像中物体进行简单、高效、实用的纹理量化描述。在图像处理的初级阶段，可以根据每个区域的纹理特征将图像分割成若干有意义的各个连续的区域；在特征提取和分类阶段，根据纹理特征的不同可以辨别不同的物体目标。草地，砖墙，天空，水波纹，多光谱遥感图像，海边的鹅卵石，细胞组织成像等，在这些图像中随处可见纹理特征。虽然人们对纹理已经经历了很长时间的研究，纹理特征仍然不容易描述，对于自然纹理图像来说，要想描述它的复杂的纹理特征更是难上加难。这是因为人类关于自身大脑对图像的形成模式方面知之甚少，而人类对纹理图形图像的感受，多半存在心理效应，并且纹理本身结构非常复杂。随着图像在生活中的普及，纹理分析技术在计算机视觉、目标识别与自动监测、图像合成与分割、图像检索、遥感测量中起到越来越重要的作用。而且提取的纹理特征的结果是后续对图像进行分割、分类的必要前提，这些问题非常重要的一个关键就是纹理特征的提取，因此纹理分析是图像分析的重要手段之一。 三，理论基础： 本实验采用K-均值聚类算法进行纹理分割 K均值算法先选K个初始类均值，然后将每个像素归入均值离它最近的类并计算新的类均值。迭代执行前面的步骤直到新旧类均值之差小于某一阈值。 将物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个类的过程被称为聚类。由聚类所生成的簇是一组数据对象的集合，这些对象与同一个簇中的对象彼此相似，与其他簇中的对象相异。聚类分析又称群分析，它是研究（样品或指标）

图像分割算法的比较与分析

中北大学 课程设计说明书 学生姓名：学号： 学生姓名：学号： 学生姓名：学号： 学生姓名：学号： 学院：信息与通信工程学院 专业：电子信息工程 题目：信息处理综合实践: 图像分割算法的比较与分析 指导教师：陈平职称: 副教授 2014 年12 月29 日

中北大学 课程设计任务书 14/15 学年第一学期 学院：信息与通信工程学院专业：电子信息工程 学生姓名：学号： 课程设计题目：信息处理综合实践: 图像分割算法的比较与分析起迄日期：2015年1月5日～2015年1月16日课程设计地点：电子信息工程专业实验室 指导教师：陈平 系主任：王浩全 下达任务书日期: 2014 年12月29 日课程设计任务书

课程设计任务书

目录 第一章绪论 (1) 研究目的和意义 (1) 图像分割的研究进展 (1) 第二章区域生长法分割图像 (4) 区域生长法介绍 (4) 区域生长法的原理 (4) 区域生长法的实现过程 (5) 第三章程序及结果 (6) 区域生长算法及程序 (6) 图像分割结果 (7) 第四章方法比较 (8) 阈值法 (8) 区域法 (8) 分水岭法 (8) 形态学方法 (9) 第五章总结 (10) 参考文献 (11)

第一章绪论 研究目的和意义 图像分割是一种重要的图像技术，在理论研究和实际应用中都得到了人们的广泛重视。图像分割的方法和种类有很多，有些分割运算可直接应用于任何图像，而另一些只能适用于特殊类别的图像。许多不同种类的图像或景物都可作为待分割的图像数据，不同类型的图像，已经有相对应的分割方法对其分割;但某些分割方法只是适合于某些特殊类型的图像分割，所以分割结果的好坏需要根据具体的场合及要求衡量。图像分割是从图像处理到图像分析的关键步骤，可以说，图像分割结果的好坏直接影响对图像的理解。 图像分割是由图像处理到图像分析的关键步骤，在图像工程中占有重要位置。一方面，它是目标表达的基础，对特征测量有重要的影响。另一方面，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、更紧凑的表达形式，使得更高层的图像分析和理解成为可能。因此在实际应用中，图像分割不仅仅要把一幅图像分成满足上面五个条件的各具特性的区域，而且要把其中感兴趣的目标区域提取出来。只有这样才算真正完成了图像分割的任务，为下一步的图像分析做好准备，使更高层的图像分析和理解成为可能。 图像分割在很多方面，如医学图像分析，交通监控等，都有着非常广泛的应用，具有重要的意义。(1)分割的结果常用于图像分析，如不同形式图像的配准与融合，结构的测量，图像重建以及运动跟踪等。(2)在系统仿真，效果评估，图像的3D重建以及三维定位等可视化系统中，图像分割都是预处理的重要步骤。 (3)图像分割可在不丢失有用信息的前提下进行数据压缩，这就降低了传输的带宽，对提高图像在因特网上的传输速度至关重要。(4)分割后的图像与噪声的关系减弱，具有降噪功能，便于图像的理解。 图像分割的研究进展 图像分割是图像处理中的一项关键技术，至今已提出上千种分割算法。但因

图像分割区域生长法

江苏科技大学 数字图像处理 图像分割——区域生长法专题 1 图像分割简介 图像分割( image segmentation) 就是把图像分成各具特征的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程。这里特征可以是象素的灰度、颜色、纹理等, 预先定义的目标可以对应单个区域也可以对应多个区域。图像分割是图像处理到图像分析的关键步骤, 在图像工程中占据重要的位置。一方面, 它是目标表达的基础, 对特征测量有重要的影响。另一方面, 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。 图像分割是一种重要的图像处理技术, 它不仅得到人们的广泛重视和研究, 在实际中也得到大量的应用。图像分割包括目标轮廓、阈值化、图像区分或求差、目标检测、目标识别、目标跟踪等技术。 从大的方面来说，图像分割方法可大致分为基于区域的方法、基于边缘的方法、区域与边缘相结合的方法，以及在此基础上的采用多分辨率图像处理理论的多尺度分割方法。 其中基于区域的方法采用某种准则，直接将图像划分为多个区域。而基于边缘的方法则通过检测包含不同区域的边缘，获得关于各区域的边界轮廓描述，达到图像分割的目的，而区域与边缘相结合的方法通过区域分割与边缘检测的相互作用，得到分割结果。 图像分割中基于区域的方法主要有直方图门限法、区域生长法、基于图像的随机场模型法、松弛标记区域分割法等。本文主要讨论基于区域分割的区域生长法。区域生长是一种古老的图像分割方法，最早的区域生长图像分割方法是由Levine等人提出的。该方法一般有两种方式，一种是先给定图像中要分割的目标物体内的一个小块或者说种子区域，再在种子区域基础上不断将其周围的像素点以一定的规则加入其中，达到最终将代表该物体的所有像素点结合成一个区域的目的；另一种是先将图像分割成很多的一致性较强，如区域内像素灰度值相同的小区域，再按一定的规则将小区域融合成大区域，达到分割图像的目的，典型的区域生长法如T. C. Pong等人提出的基于小面（facet）模型的区域生长法，区域生长法固有的缺点是往往会造成过度分割，即将图像分割成过多

图像分割程序设计汇总

******************* 实践教学 ******************* 兰州理工大学 计算机与通信学院 2012年秋季学期 图像处理综合训练 题目：图像分割程序设计 专业班级： 姓名： 学号： 指导教师： 成绩：

目录 摘要 (1) 一、前言 (2) 二、算法分析与描述 (3) 三、详细设计过程 (5) 四、调试过程中出现的问题及相应解决办法 (8) 五、程序运行截图及其说明 (8) 六、简单操作手册 (12) 设计总结 (15) 参考资料 (16) 致谢 (17) 附录 (18)

摘要 图像分割就是从图像中将某个特定区域与其他部分进行分离并提取出来的处理 通常又称之为图像的二值化处理。图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。现有的图像分割方法主要分以下几类：基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。近年来，研究人员不断改进原有的图像分割方法并把其它学科的一些新理论和新方法用于图像分割，提出了不少新的分割方法。 关键词：图像分割；阈值；二值化；

一、前言 图形图像处理的应用领域涉及人类生活和工作的各个方面，它是从60年代以来随计算机的技术和VLSI的发展而产生、发展和不断成熟起来的一个新技术领域理论上和实际应用上都并取得了巨大的成就。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，所以图形图像的处理在我们的生活中又很重要的作用。在对图像的研究和应用中，人们往往只对图像中的某些部分感兴趣。这些部分通常称为目标或前景，它们一般对应图像中特定的、具体独特性质的区域。为了辨识和分析目标，需要将它们分别提取出来，在此基础上才有可能对目标进一步利用。图像分割就是指把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。在图象分析中,通常需将所关心的目标从图象中提取出来,即图象的分割。图象分割在图象分析,图象识别,图象检测等方面占有非常重要的位置。

图像分割方法的比较研究

图像分割方法的比较研究 在计算机视觉的相关研究中,图像分割是连接低级视觉和高级视觉的桥梁和纽带,而图像分割是计算机视觉系统中最关键和重要的一个环节。在概要介绍几种常用图像分割方法的基础上,比较了每种图像分割算法的优缺点及其适应范围,结果表明:不同工程应用中,应根据其需求与图像特点合理采用不同的图像分割方法以达到更好的处理效果。 标签：图象分割;图象处理 1 引言 近年来,随着工业、农业、医学、军事等领域自动化和智能化需求的迅速发展,对图像处理技术的要求也日益提高。其中,对图像的自动识别与理解就是一项重要任务,而对图像进行分割来提取目标是其关键步骤之一,如果得不到合理的图像分割图,也就无法对图像进行正确的识别与理解。在过去的四十多年里,图像分割的研究一直受到人们高度的重视。迄今为止,研究者提出了上千种不同类型的分割算法,而且近年来每年都有上百篇相关研究成果发表。但是,现有的方法多是为特定应用设计的,有很大的针对性和局限性,对图像分割的研究还缺乏一个统一的理论体系。Fu和Mui从细胞学图像处理的角度将图像分割技术分为三大类:特征阈值或聚类、边缘检测和区域提取。依据算法所使用的技术或针对的图像,Pal and Pal把图像分割算法分成了6类:阈值分割、像素分割、深度图像分割、彩色图像分割、边缘检测和基于模糊集的方法。本文将依据上述两种分类方法进行深入研究。 2 图象分割方法 简而言之,图像分割(Image Segmentation)就是把图像中的物体与背景或物体与物体分割开,实现不同区域的特殊处理。 2.1 基于阈值的分割方法 这类方法简单实用,在过去的几十年间备受重视,其分类也不一而足。根据使用的是图像的整体信息还是局部信息,可以分为上下文相关方法和上下文无关方法;根据对全图使用统一阈值还是对不同区域使用不同阈值,可以分为全局阈值方法和局部阈值方法;另外,还可以分为单阈值方(bileverthresholding)和多阈值方法。 阈值分割的核心问题是如何选择合适的阈值。其中,最简单和常用的方法是从图像的灰度直方图出发,先得到各个灰度级的概率分布密度,再依据某一准则选取一个或多个合适的阈值,以确定每个像素点的归属。选择的准则不同,得到的阈值化算法就不同。 下面就常见的几种阈值分割算法进行比较:

使用纹理滤波器分割图像(1)

17.6 使用纹理滤波器分割图像（1） 17.6 使用纹理滤波器分割图像（1） 使用纹理滤波器分割图像的基本步骤如下： 读取图像； 创建纹理图像； 显示图像不同部分的纹理； 使用合适的滤波器进行分割。 下面通过一个例子来看一下如何使用纹理滤波器对图像进行分割。 例17-7 利用纹理滤波器进行图像分割。 使用纹理滤波器进行分割就是利用图像中不同区域的纹理来对图像的区域进行划分。纹理是指一个物体上的颜色模式或者指物体表面的光滑程度。纹理描述图像中的区域特征，试图直观地定量描述诸如光滑、质地等参数。在遥感、医学图像处理和自动化侦查中，纹理分割图像有着很多的应用。利用纹理可以用来检测图像的边界，从而对图像进行分割。 【本例要点】在本例中首先求取图像不同部分的纹理，然后使用entropyfilt、stdfilt、rangefilt三个不同的滤波函数对图像进行滤波。 本例的基本步骤如下： 读取图像。 代码如下： 1.I = imread('bag.png');%读取图像 2.figure; imshow(I);%显示原图像 在这个程序中，首先读取一幅图像bag，这个图像的顶部和底部的纹理有明显的差异，如图17-29所示。 创建纹理图像。 代码如下： 1. E = entropyfilt(I);%创建纹理图像 2.Eim = mat2gray(E);%转化为灰度图像

3.figure; subplot(121) 4.imshow(Eim);%显示灰度图像 5.BW1 = im2bw(Eim, .8);%转化为二值图像 6.subplot(122); imshow(BW1);%显示二值图像 使用函数entropyfilt创建一幅纹理图像，这个函数返回的图像与输入图像大小相同，每个像素值是输入图像相应像素值邻域的熵值。 使用函数mat2gray将矩阵转化为灰度图像，如图17-30左边图像所示。使用纹理边界处的值0.8作为阈值将灰度图像转化为二值图像，如图17-30右边图像所示。 分别显示图像的底部纹理和顶部纹理。 代码如下： 1.BWao = bwareaopen(BW1,2000);%提取底部纹理 2.figure; subplot(121) 3.imshow(BWao);%显示底部纹理图像 4.nhood = true(9); 5.closeBWao = imclose(BWao,nhood);%形态学关操作 6.subplot(122); imshow(closeBWao)%显示边缘光滑后的图像

沈阳理工大学迭代阈值法图像分割程序设计

成绩评定表 学生姓名高冰钰班级学号1303030402 专业 电子信息工程课程设计题目 基于最大类间方差法图 像分割程序设计 —迭代阈值法 评 语 组长签字： 成绩 日期2016年7月18日

课程设计任务书 学院信息科学与工程专业电子信息工程 学生姓名高冰钰班级学号1303030402 课程设计题目基于最大类间方差法图像分割程序设计—迭代阈值法实践教学要求与任务： 本设计要求利用Matlab进行编程及仿真，仿真内容为基于最大类间方差法图像分割程序设计——迭代阈值法。利用所学数字图象处理技术知识，在Matlab软件系统上来实现图像分割，并且对程序进行测试。要求如下： （1）掌握课程设计的相关知识、概念、思路及目的。 （2）程序设计合理、能够正确运行且操作简单，可实施性强。 （3）掌握图像分割的方法。 （4）能够利用迭代阈值法进行图像分割。 工作计划与进度安排： 第一阶段（1-2）天：熟悉matlab编程环境，查阅相关资料； 第二阶段（2-3）天：算法设计； 第三阶段（2-3）天：编码与调试； 第四阶段（1-2）天：实验与分析； 第五阶段（1-2）天：编写文档。 指导教师： 2016年7月3日专业负责人： 2016年7月4日 学院教学副院长： 2016年7月4日

摘要 数字图像处理的目的之一是图像识别，而图像分割是图像识别工作的基础。图像分割是从图像预处理到图像识别和分析、理解的关键步骤，在数字图像处理中占据重要的位置。图像分割的目的是将图像分成一些有意义的区域并对这些区域进行描述。 图像分割的方法主要有点相关分割、区域相关分割、阈值法、界限检测法、匹配法、跟踪法等。本设计主要采用阈值分割法中的迭代阈值法，利用MATLAB 软件中的图像处理函数将图像导入，然后对图像进行灰度变换，通过迭代法求图像最佳分割阈值，根据该阈值对图像进行分割，从而产生二值化后的图像。仿真结果表明，通过迭代法选取的阈值是比较准确的，可以采用此阈值对图像进行分割。 关键词：图像分割；迭代阈值法；MATLAB

数字图像处理实验 图像分割

实验报告 实验名称实验四图像分割 课程名称数字图像处理A 姓名成绩 班级学号 日期地点 1.实验目的 （1）了解并掌握图像分割的基本原理； （2）编写程序使用Hough变换处理图像，进行线检测；

（3）编写程序使用阈值处理方法进行图像分割，根据实验结果分析效果； （4）总结实验过程（实验报告，左侧装订）：方案、编程、调试、结果、分析、结论。 2.实验环境（软件条件） Windws2000/XP MATLAB 7.0 3.实验方法 对256级灰度的数字图像camera.bmp（如图4.1所示）和car.bmp（如图4.2所示）进行如下处理： （1）对图像camera.bmp进行Hough变换进行线检测，显示处理前、后图像： 思考如何利用Hough变换进行圆检测； （2）对图像car.bmp分别利用不同的阈值处理方法进行图像中汽车及车牌的分割，显示处理前、后图像；思考不同的阈值处理算法对分割效果的影响？ 4.实验分析 实验原理 Hough变换是最常用的直线提取方法，它的基本思想是：将直线上每一个数据点变换为参数平面中的一条直线或曲线，利用共线的数据点对应的参数曲线相交于参数空间中一点的关系，使直线的提取问题转化为计数问题。Hough变换提取直线的主要优点是受直线中的间隙和噪声影响较小。 思考： Hough变换对圆的检测： Hough变换的基本原理在于，利用点与线的对偶性，将图像空间的线条变为参数空间的聚集点，从而检测给定图像是否存在给定性质的曲线。 圆的方程为：222 ()() x a y b r -+-=，通过Hough变换，将图像空间(,) x y对应到参数空间(,,) a b r。 第一题结果图 图4.1 实验图像camera.bmp 图4.2 实验图像car.bmp

基于纹理的图像分割方法.

基于纹理的图像分割方法 全部作者： 蔡振江王渝 第1作者单位： 河北农业大学机电工程学院 论文摘要： 采用平稳离散小波变换对纹理图像进行分解，利用各层小波系数中能量为特征相向量，采用模糊c-均值聚类(FCMC)对图像分割，并对分割方法进行了改进，提出先对图像进行粗分割，再对边缘部分进行细分的两步分割法。试验结果表明该方法大大提高了分割速度和精度。 关键词： 平稳小波；纹理；分割；模糊聚类 (浏览全文) 发表日期： 2006年11月28日 同行评议： 论文在前人基于小波变换的图像分割的基础上，进行了1下小的改进（主要是分割迭代速度的提高），结合模糊聚类方法FCM来进行图像分割。论文的理论创新不是明显，改进后的方法没有在分割质量上与前人方法进行对比，仅仅是时间上做了1些对比。因此，本文工作的科学意义不是很突出。建议作者进行如下方面的改进: （1）、纹理分割的方法很多，基于小波变换来进行分割的论文也不少，建议作者对前人的工作总结分析方面要充分些；（2）、论文工作在分割效果（精度）上要与前人工作做1些实验对比；否则，如何看出本文方法的分割精度比前人方法明显提高？（3）、实验数据能否更充分些？(因为图3所示的图片可能用许多传统方法也能得到不错的分割效果）。表1要做1点简单说明。（4）、为什么要采用FCM来进行聚类？聚类方法很多，例如用最基本的K-Means是否就可以取得不错的结果？（5）、英文摘要需要改写，个别词汇用法及语句表达不是很流畅。 综合评价： 修改稿：

注：同行评议是由特聘的同行专家给出的评审意见，综合评价是综合专家对论文各要素的评议得出的数值，以1至5颗星显示。

简单区域扩张法实施图像的区域分割

6、采用简单区域扩张法对下图实施图像的区域分割。自行选定起始种子像素灰及灰度间隔度。 原理：以图像的某个像素为生长点，比较相邻像素的特征，将特征相似的相邻像素合并为同一区域；以合并的像素为生长点，继续重复以上操作，最终形成具有相似特征的像素的最大连通集合。该法称简单(单一型)区域扩张法。 基于区域灰度差的方法主要有如下步骤： （1）对图像进行逐行扫描，找出尚没有归属的像素； （2）以该像素为中心检查它的邻域像素，如果灰度差小于预先确定的阈值，将它们合并； （3）以新合并的像素为中心，重复步骤(2)，检查新像素的邻域，直到区域不能进一步扩张； （4）返回到步骤(1)，继续扫描直到不能发现没有归属的像素，则结束整个生长过程。 下图给出已知种子点进行区域生长的一个示例。图(a)给出需分割的图像，设已知种子像素(标为灰色方块)，现要进行区域生长。设这里采用的生长判断准则是：如果所考虑的像素与种子像素灰度值差的绝对值小于某个门限T，则将该像素包括进种子像素所在区域。图(b)给出T＝3时的区域生长结果，整幅图被较好地分成2个区域；图(c)给出T＝2时的区域生长结果，有些像素无法判定；图(d)给出T＝6时的区域生长结果，整幅图都被分在一个区域中了。 程序为：（一） I=imread('p5-06.tif'); subplot(2,2,1),imshow(I),title('原始图像'); Ic=imcomplement(I) ; BW=im2bw(Ic,graythresh(Ic)) ; subplot(2,2,2),imshow(BW),title('阈值截取分割后图像'); se=strel('disk',6); BWc=imclose(BW,se); BWco=imopen(BWc,se);

图像纹理分析的方法与应用

万方数据

图像纹理分析的方法与应用 作者：张学军， 郭建 作者单位：张学军(西北师范大学教育技术与传播学院,甘肃,兰州,730070)， 郭建(西北师范大学教育技术与传播学院,甘肃,兰州,730070;盘锦市经济技术学校,辽宁,盘锦,124201) 刊名： 黑龙江科技信息 英文刊名：HEILONGJIANG SCIENCE AND TECHNOLOGY INFORMATION 年，卷(期)：2009(16) 参考文献(9条) 1.占杰;陈阳;陈武凡一种新的基于大尺寸信息的MRF先验模型[期刊论文]-计算机工程与科学 2009(01) 2.方恒;吴怀宇基于MRF和颜色空间的立体图像匹配算法[期刊论文]-计算机技术与发展 2008(12) 3.刘杰;张艳宁;许星;王志印一种基于灰度颁布马尔可夫模型的图像分割[期刊论文]-计算机应用 2008(03) 4.谢磊;李梅;高智勇一种基于小波变换的马尔可夫随机场的视频对象分割[期刊论文]-计算机工程与应用 2008(07) 5.林生佑;叶福军基于MRF的复杂图像抠图[期刊论文]-中国图象图形学报A 2008(03) 6.刘琼;周慧灿;王耀南基于极坐标Log Gabor小波的纹理分析方法[期刊论文]-计算机应用与软件 2008(08) 7.王媛媛基于小波域纹理分析的图像自适应信息隐藏 2008 8.张璐璐;范海玲分形理论在图像信息提取中的应用[期刊论文]-光盘技术 2008(03) 9.褚标小波理论在图像去噪与纹理分析中的应用研究 2008 本文链接：https://www.wendangku.net/doc/388586648.html,/Periodical_hljkjxx200916052.aspx

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；MATLAB

The Research and Implementation of Digital Image Segmentation Based on the MATLAB Abstract :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

使用颜色、纹理图像分割超复数的Gabor分析

信号与图像处理：国际期刊（SIPIJ）第一卷，第2期，2010年12月 使用颜色、纹理图像分割超复数的Gabor分析 B.D.Venkatramana 1 Reddy和 Dr.T.Jayachandra 2 Prasad 电子与通信工程学院技术与科学系，Madanapalle-517325，印度安得拉邦 电子与通信工程学院RGM工程技术系，Nandyal-518501，印度安得拉邦 摘要 纹理分析，如分割和分类在计算机视觉和模式识别中起着重要作用，得到广泛认可，并应用到许多领域，如工业自动化生物医学图像处理和遥感。在本文中，我们第一次扩展了著名的Gabor过滤器对彩色图像使用特定形式的复数数字称为四元数，这些筛选器被构造作为窗口基础功能的四元数傅里叶变换也称为傅里叶变换的超复数。在此基础上扩展本文提出了利用这些新的四元数Gabor滤波器的彩色纹理图像的分割。两个颜色纹理图像实验结果，我们通过添加到纹理图像的高斯噪声测试这种技术用于分割的鲁棒性。实验结果表明，即使在强烈噪声的存在下，该方法具有更好的分割效果。 关键词 彩色纹理图像分割，Gabor滤波器，超复数，四元数，四元数傅里叶变换 1、序言 纹理是人类认识对象的一个基本的提示，研究纹理是一个在计算机视觉及其应用中非常重要的任务。在过去的三十

年，这是一个非常积极的话题。有几个研究主要集中在纹理分析领域，主要是包括纹理分类，纹理分割，纹理合成，纹理塑造等。图象纹理处理的任务是将给定的图像转换成均匀纹理区域。这个纹理分割问题是一般图像分割问题的一个分支，是许多计算机视觉任务的重要一步。关于全局化的灰度值或平均值超过一些邻阈的灰度值，是由于大多数情况下没有足够的正确的分割。 提出的问题是相当模糊的，因为长期对于纹理没有明确的界定，并没有表征纹理的局部灰度值变化的数学表征作为人类观察员，出于这个重要原因采取了不同的纹理分割方法。由于局部纹理统计特性的表征和局部几何构造块已被使用，在纹理分割另一个分支研究的是，基于局部空间频率为特征的纹理。Gabor滤波器在局部频率分析中发挥特殊作用，一方面基于Gabor滤波器纹理分析方法是通过心理研究的动机，一方面因为二维Gabor滤波器已被证明是纹理的接受域配置文件，另一方面好的模型的物理学研究动机是Gabor滤波器纹理分析的方法，他们支持全领域的纹理引起了定期的灰度值结构的观察[1]。 在本文中，我们制定了Gabor滤波器为基础的方法和介绍以四元数Gabor滤波器为基础的彩色纹理分割，实验结果已经证明该方法的作用。本文的其余部分如下，第2节简要讨论了主要的相关工作，第3节介绍了四元数，第4节讨论

labview图像分割

基于LabVIEW的图像分割程序设计 [摘要] 现在图像处理技术已经应用于多个领域当中，其中，纸币识别，车牌识别，文字识别和指纹识别已为大家所熟悉。图像分割是一种重要的图像技术,它不仅得到了人们的广泛重视和研究,也在实际中得到了大量的应用。 它是处理图像的基本问题之一，是图像处理图像分析的关键步骤。图像识别的基础是图像分割，其作用是把反映物体真实情况的，占据不同区域的，具有不同性质的目标区分开来，并形成数字特性。关于图像分割的方法已有上千种，本文将介绍几种主流的方法，并分析各自的特性，利用LabVIEW 平台实现两种阈值方法分割图像，展现实验现象，比较两种方法的处理结果。 [关键词]图像分割阈值法大津法双峰法LabVIEW

The programdesigning of imagesegmentation based on LabVIEW [Abstract]Image processing technology hasbeenused in many fields, the banknote recognition, license plate recognition, character recognitionandfingerprint recognitionhas beenfamiliar to everyone.Image segmentation is an importantimagetechnology,people not only attach importance to it and research it，but also use it in many place. It isoneofthebasic problemsoftheimage processing, and it isa key stepoftheimage processingimage analysis. The image recognitionbased onimage segmentation, the function of which is making a distinction between the area of object's real situation,the area in different places and the area with different characteristic and forming a digital characteristic. There are thousands ofmethodsofimage segmentation, this article will introduce severalmainstreammethod,andanalyze their respectivecharacteristics,use this two ways to make image segmentation with LabVIEW，and show the phenomenon of experiment，campare the treatment result of the two methods. [Keyword] Image segmentationThresholdOTSUbimodaLabVIEW