空间一致性约束谱聚类算法用于图像分割
第29卷第1期2010年2月
红外与毫米波学报
J .I n f r a r e d M i l l i m .W a v e s
V o l .29,N o .1
F e b r u a r y ,2010
文章编号:1001-9014(2010)01-0069-06
收稿日期:2009-01-20,修回日期:2009-09-30 R e c e i v e dd a t e :2009-01-20,r e v i s e dd a t e :2009-09-30基金项目:国家“863”计划(2008A A 01Z 125,2009A A 12Z 210);高等学校科技创新工程重大项目培育资金项目(706053);国家部委科技项目资助项目(X A D Z 2008159,51307040103);国家自然科学基金(60803097);教育部重点项目(108115);教育部长江学者和创新团队支持计划(I R T 0645)作者简介:贾建华(1979-)男,江西高安人,博士生,研究方向为计算视觉、模式识别和图像处理,j j h 163y x @163.c o m .
空间一致性约束谱聚类算法用于图像分割
贾建华, 焦李成
(西安电子科技大学智能信息处理研究所和智能感知与图像理解教育部重点实验室,陕西 西安 710071)摘要:近来出现的谱聚类算法在模式识别和图像分割中得到了广泛应用.与传统的聚类算法相比,谱聚类算法能在
任意形状的样本空间上聚类且收敛于全局最优解.本研究从谱聚类和权核K -均值的等价性出发,基于图像的空间一致特性,提出了一种基于空间约束特性的谱聚类算法.该算法通过对加权核K -均值的目标函数加上空间一致约束项,利用近似逼近将目标函数最小化与谱聚类算法等价起来.仿真实验表明,此算法在图像分割中取得了比原始谱聚类算法更好的分割效果.关 键 词:谱聚类;权核K -均值;空间一致特性;图像分割中图分类号:T P 391.41 文献标识码:A
I MA G ES E G ME N T A T I O NB YS P E C T R A LC L U S T E R I N G A L G O R I T H M WI T HS P A T I A LC O H E R E N C EC O N S T R A I N T S
J I AJ i a n -H u a , J I A OL i -C h e n g
(K e yL a b o r a t o r y o f I n t e l l i g e n t P e r c e p t i o na n dI m a g e U n d e r s t a n d i n g o f M i n i s t r y o f E d u c a t i o n o f C h i n a ,I n s t i t u t e .
o f I n t e l l i g e n t I n f o r m a t i o nP r o c e s s i n g ,X i d i a nU n i v e r s i t y ,X i 'a n 710071,C h i n a )A b s t r a c t :R e c e n t l y ,s p e c t r a l c l u s t e r i n g a l g o r i t h m h a s aw i d ea p p l i c a t i o ni np a t t e r nr e c o g n i t i o na n di m a g es e g m e n t a t i o n .
C o m p a r e d w i t ht r a d i t i o n a l c l u s t e r i n g m e t h o d s ,i t c a n c l u s t e r s a m p l e s i n a n y f o r m f e a t u r e s p a c e a n dh a s a g l o b a l o p t i m a l s o -l u t i o n .B y s t a r t i n g f r o m t h e e q u i v a l e n c e b e t w e e n t h e s p e c t r a l c l u s t e r i n g a n d w e i g h t e d k e r n e l K -m e a n s ,a s p e c t r a l c l u s t e r i n g a l g o r i t h m w i t hs p a t i a l c o h e r e n c e p r o p e r t y o f i m a g e s w a s p r o p o s e d .B y a d d i n g at e r m o f s p a t i a l c o n s t r a i n t s t ot h e o b j e c t i v e f u n c t i o no f w e i g h t e d k e r n e l K -m e a n s ,t h e a l g o r i t h m m a d e t h e m i n i m i z a t i o n o f o b j e c t i v e f u n c t i o n b e e q u i v a l e n t t o t h e s p e c t r a l c l u s t e r i n g a p p r o x i m a t l y .E x p e r i m e n t a l r e s u l t s s h o wt h a t o u r p r o p o s e da l g o r i t h m o u t p e r f o r m s t h et r a d i t i o n a l s p e c t r a l c l u s t e -r i n g i ni m a g es e g m e n t a t i o n .K e yw o r d s :s p e c t r a l c l u s t e r i n g ;w e i g h t e dk e r n e l K -m e a n s ;s p a t i a l c o h e r e n c ep r o p e r t y ;i m a g e s e g m e n t a t i o n
引言
聚类分析是机器学习的经典问题
[1]
.聚类可以
分为无监督聚类和半监督聚类,无监督聚类是通过抽取数据中的“潜在”结构,将相似数据组成类或类的层次结构,不需要任何先验和假设.在现有的无监督聚类算法中,K -均值聚类
[1]
作为一种基于中心的
聚类算法,是最简单、使用最普遍的方法之一.它在
紧凑的超球形分布的数据集上有很好的性能,然而当数据结构是非凸的,或数据点彼此交叠严重时,K -均值算法往往会失效,而且算法利用迭代最优化方
法寻找最优解,因而不能保证收敛到全局最优解.
新近出现的一种无监督聚类算法—谱聚类
[2～8]
克服了K -均值算法的缺点,具有识别非凸分布聚类的能力,适合于求解实际问题,而且实现简单,不会陷入局部最优解,且能避免数据的过高维数所造成的奇异性问题.谱聚类算法已经成功地应用于语音
识别、视频分割、图像分割、文本挖掘等领域,表现出极大的潜力.
谱聚类的思想来源于谱图的划分,它将数据聚类问题看成是一个无向图的多路划分问题.然后定义一个划分依据,最优化这一判据使得同一类内的
红外与毫米波学报29卷
点具有较高的相似性,不相同类之间的点具有较低的相似性.由于图划分判据的最优解是个N P难的问题,一个有效的求解方法就是考虑问题的连续放松形式[3],将相似性图表示为一个矩阵,矩阵的特征值和特征向量提供了关于数据结构的全局信息,这样可以将原问题转换为求解矩阵的特征值和特征向量的问题,这类算法统称为谱聚类算法.
在图像分割中,图像中的某个点和其周围邻域中的点具有相同类别属性的概率较大.这一特性称为图像的空间一致特性,以往,K均值、F C M等聚类算法采用的是B a g o f F e a t u r e s的思想,没有利用图像像素点在空间上的依赖关系.近来,基于空间一致特性的图像分割越来越受到关注[7,9,10].D h i l l o n证明了谱聚类和权核K-均值的等价性问题[11],本文从这种等价性出发,对于图像中某点的邻域像素施加某种空间约束,提出了一种基于空间约束机制的谱聚类算法用于图像分割,取得了较好的分割效果.
1 谱聚类与加权核K-均值的等价性
谱聚类将数据点看成是无向图G(V,E)中的顶点V,加权边的集合E={S i j}表示基于某一相似性度量计算的两点间的相似度.用S表示待聚类数据点之间的相似性矩阵.在图G中就把聚类问题转变为在图G上的图划分问题,即将图G(V,E)划分为k 个互不相交的子集V1,V2,…,V k,划分后保证每个子集V i内的相似程度较高,不同的集合V i和V j之间的相似程度较低.最早提出的谱图划分判据是最小切(M i n-c u t)判据,后来又出现了率切(R a t i o-c u t)判据[2],规范切(N o r m a l i z e d-c u t)判据[3,8],最大最小切(M i n-M a x-c u t)判据[5]等.许多实验表明,规范切判据相对于其它判据具有更好的性能.因此,本文中采用的是规范切谱聚类算法的一种—N J W算法[8],具体算法步骤参看文献[8].
D h i l l o n等人指出加权核K-均值和图划分准则具有等价性,它们都可以化为矩阵的迹的形式.关于各种图划分准则与加权核K-均值的等价性证明,读者可以参考文献[11],这里只给出加权核K-均值与规范切的等价形式.
令s c为类c中样本的权值和,即:s c=∑a
i∈πc
ωi,定义一个n×k的矩阵(n为样本个数,k为所分的类别数)Z:
1)
W为所有权值构成的对角阵,令Y=W1/2Z,则Y 是一个正交矩阵(Y T Y=I k),K=ΥTΥ,Υ是由(a i)构成的矩阵.最小化权核k均值目标函数等价于下式:
m i n∑
k
c=1
∑
a i∈πc
ωi‖(a i)-m c‖
2
=m a x
Y
t r a c e(Y
T
W
1/2
K W
1/2
Y) ,(2)规范切准则的目标函数最小化可以化简为
m a x
Y
～
t r a c e(Y
～T
D-1/2S D-1/2Y
～
) ,(3)其中,X
～
c
=X c/(X T c D X c)1/2,S为图节点的相似性矩阵,D是一个对角矩阵满足D i i=∑j S i j,Y～=D1/2X～是一个正交矩阵.可以验证,当式(2)中的W等于式(3)中的D,K等于D-1S D-1,Y等于式(3)中的Y
～
,就可得出权核K-均值的迹最大化问题等价于规范切的迹最大化问题,至此就得出了规范切准则与最小化权核K均值目标函数的等价性.
2 基于空间约束的谱聚类算法
图像的空间特性在图像分割中是一个很重要的信息,图像中的某个像素点和其邻域中的像素点具有相同类别属性的概率较大.由谱聚类和权核K-均值的等价性可知,谱聚类采用的也是B a g o f F e a t u r e s 的思想,没有考虑图像像素的空间特性.为此,本文提出一种基于空间约束的谱聚类算法.令a i为位置i处所提取的图像像素点的特征,πc为第c类.
首先,考虑下面的目标函数:
J m=∑
k
c=1
∑
a i∈πc
ωi‖a i-v c‖2+
α
N R
∑k
c=1
∑
a
i
∈π
c
ωi∑
r∈N
k
‖a r-v c‖2 ,(4)
其中,α为常数项,也称为惩罚因子,N k以a i为中心窗口大小为(2k2+1)×(2k2+1)的邻域,v c为第c 类的聚类中心,N R为邻域中像素点的个数,对于式(4)中的第二项,可以等价地写成:
α
N R
∑r∈N
k
‖a r-v c‖2
=
α
N R
∑r∈N
k
‖a r-a i‖2+α‖a i-v c‖2 ,(5)其中,a i为邻域像素的平均特征,式(5)中等号后的第一项为常数项,这样可以将式(4)改写为
J m=∑
k
c=1
∑
a i∈πc
ωi‖a i-v c‖
2
+∑
k
c=1
∑
a i∈πc
ωi‖a i-v c‖
2
.(6)采用基于核诱导的距离度量可以提高分割的鲁
70
1期贾建华等:空间一致性约束谱聚类算法的图像分割
棒性和准确率[10]
,对式(6)核化(文中采用的是高
斯核)可得到下式
D ({πc }k
c =1)=
∑k
c =1∑
a i
∈πc ωi ‖ (a i )-m c
‖2
+α
∑k
c =1∑
a i
∈π
c
ωi ‖ (a i )-m c
‖2
,
(7)
其中,m c = (v c ),上式对m c 求导:
D m c
=
∑k
c =1∑a i
∈πc [2ωi
( (a i
)-m c
)+2αωi
( (a i
)-m c
)] ,
(8)
令上式等于0,解得:
m c =
∑a i
∈πc ωi
[
(a i
)+α (a i
)](1+α)∑a i
∈πc ω
i .(9)
由空间一致性假设可知,当邻域中的像素具有相同属性时,有下面这个近似关系:
(a i )≈ (a i ) ,(10)
由此近似关系可得到下式
m c =
∑a i
∈πc ωi
[
(a i
)+α (a i
)](1+α)∑a i
∈π
c
ω
i ≈
∑a i
∈πc ωi
[
(a i
)]∑a i ∈πc ω
i
≈
∑a i
∈πc ωi
[
(a i
)]∑a i
∈πc ω
i ,(11)
由此可得一个目标函数的近似最小值为
m i n D ({πc }k
c =1)
≈∑k
c =1∑
a i
∈π
c
ωi
(a i )- (a i
)∑a i
∈π
c
ω
i
+α
∑k
c =1∑
a i
∈πc ωi
(a i )- (a i
)∑
a i
∈πc ωi
,(12)
式(12)等价于下式
m a x (t r a c e (Y T
W 1/2
(K+αK )W 1/2
Y )) ,(13)
其中,K =ΥT
Υ,Υ是由 (a i )构成的矩阵.由谱聚类和权核K -均值的等价性令W =D ′,(K+αK )=D ′-1(S +αS )D ′-1,最小化的目标函数(7)近似等价于最大化下式
m a x (t r a c e (Y T D ′-1/2(S+αS )D ′-1/2
Y )) ,
(14)
其中,D ′为S+αS 的每一行的和所构成的对角阵.
由以上可以得到基于空间约束的谱聚类的算法步骤.
步骤1:对图像中的每一个像素选取(2k 1+1)×(2k 1+
1)的窗口提取像素点的特征,如小波能量、灰度共生矩阵等;
步骤2:以每个像素点为中心,计算窗口大小为(2k 2+1)×(2k 2+
1)邻域内的像素点的平均特征.步骤3:以像素点的特征和像素点的平均特征
通过高斯函数e -∑‖x i -x j
‖2/2σ2构造相似性矩阵S 和S .
步骤4:以新的相似性矩阵S +αS 来进行谱聚类,得到图像的最后分割结果.
从以上分析和算法步骤可以看出,和传统谱聚类算法相比,空间约束谱聚类算法只是增加了一个邻域平均特征相似性矩阵的求解,并没有增加很大
的计算量.
3 实验结果与分析
为了验证空间约束谱聚类算法的性能,对于合成纹理图像,S A R 图像进行了分割,并与F C M 算法、文献[10]中的空间约束模糊C 均值算法(F C M
S 2)、空间约束核模糊C 均值算法(K F C M S 2)以及原始谱聚类算法进行了比较.在本文中F C M S 2和K F C M S 2参数为:隶属度指数m=2;迭代停止条件为ε=0.0001,像素邻域大小为同空间约束谱聚类算法,惩罚系数α=4;高斯核尺度参数σ=20.详细参数的意义可以参看文献[10].
3.1 合成纹理分割实验
首先对一幅人工合成的多类纹理图像进行分割,图1(a )是一幅256×256的人工合成的二类纹理图像,采用非下采样小波变换的子带能量作为像素点的特征,将D B 3小波分解三层,得到10维的纹理特征,特征提取窗口大小:k 1=7,即窗口大小为15×15.使用N J W 谱聚类算法[8]
对其分类.实验参数为:计算相似性矩阵的尺度参数σ=20,邻域窗口大小k 2=
5,即窗口大小为11×11;惩罚因子α=4.计算相似性矩阵时需巨大的运算代价,如256×256的图像其相似性矩阵大小为(256×256)×(256×256),计算量和存储量都不可接受.针对该问题,利用F o w l k e s 提出的N y s t r ?m 逼近谱聚类方法
[11]
.该方
法首先从所有样本中随机选择一小部分样本作为代
表点,求解特征向量,然后再将其特征向量扩展为整个样本集合相似性矩阵的特征向量.作者指出,随机选择100个样本点就足以捕捉到典型图像的显著划分.在本文的所有实验中均采用N y s t r ?m 逼近来进行谱聚类,采样100个样本,得到的结果如图1.
我们再对一幅4类合成纹理图像进行分割,分割结果如图2所示.由图2可以看出,和二类合成纹
71
红外与毫米波学报29卷
理分割结果类似,F C M 算法和原始谱聚类算法在纹理图像内部区域存在一些错分,特别是在-45°方向的两个纹理,而加入空间约束以后区域内部的错分明显减少.K F C M S 2算法采用核诱导的距离度量分割结果要优于采用欧氏距离度量的F C M S 2,空间约束谱聚类算法的分割结果要优于K F C M S 2的分割结果
.
图1 二类合成纹理分割(a )原始图像(b )F C M 聚类分割结果(c )F C M S 2聚类分割结果(d )K F C M S 2聚类分割结果(e )原始谱聚类算法(N C U T )分割结果(f )空间约束谱聚类分割结果F i g .1 S e g m e n t a t i o no f s y n t h e s i s t e x t u r e (2-c l a s s )(a )o r i g i n a l i m a g e (b )F C M (c )F C M S 2(d )K F C M S 2(e )o r i g i n a l s p e c -
t r a l c l u s t e r i n g (N c u t )(f )p r o p o s e d a l g o r i t h m
对于参数选择,尺度参数σ的选择是一个公开问题,有待下一步的研究.文中采用的是经验值,利用分割正确率来考察惩罚参数α和邻域大小参数k 2对分割结果的影响.图3(a )所示的变化曲线为空间约束邻域大小为k 2=
5时(窗口大小为11×11)惩罚因子和分割准确率的变化曲线.从实验可以看出,算法对于惩罚参数不敏感,当惩罚因子大于3时,分割的正确率基本不发生变化.图3(b )所示的变化曲线为惩罚因子α=4时空间约束的邻域窗口大小和分割正确率的变化曲线.从实验可以看出其经过了一个使分割准确率逐渐增大(k 2≤7时)然后下降(k 2>7时)的过程,其原因是:在开始窗口增大的过程,空间约束使得中心像素附近更易被分成一类,正确率提高,但当空间约束的窗口选得太大时,太多不属于同一类的像素被包含进去,并且近似关系 (a i )≈ (a i )不再成立,因而使得分割正确率下降.3.2 S A R 图像分割实验
选取一幅S A R 图像进一步验证算法的性能,图
图2 四类合成纹理分割(a )原始图像(b )理想分割结
果(c )F C M 聚类分割结果(分割准确率88.214%)(d )F C M S 2聚类分割结果(分割准确率91.876%)(e )K F -C M S 2聚类分割结果(分割准确率95.432%)(f )原始谱聚类(N c u t )分割结果(分割准确率为93.805%)(g )空间约束谱聚类分割结果(分割准确率为:96.400%)F i g .2 S e g m e n t a t i o no f s y n t h e s i s t e x t u r e(4-c l a s s )(a )o -r i g i n a l i m a g e(b )r e a l s e g m e n t a t i o n(c )F C M(a c c u r a c y :88.214%)(d )F C M S 2(a c c u r a c y :91.876%)(e )K F C M S 2(a c c u r a c y :95.432%)(f )o r i g i n a l s p e c t r a l c l u s t e r i n g (N c u t )(a c c u r a c y :93.805%)(g )s p e c t r a l c l u s t e r i n g w i t h s p a t i a l c o n s t r a i n t s (a c c u r a c y :96.400%)
像中有三类地物目标分别为:居民区,田野和河流.对每个像素点,以像素点为中心取大小为15×15的窗,同样采用非下采样小波变换提取子带能量的特征提取方法,采用D B 3小波分解3层得到10维的特征.S A R 图像的大小为256×256,参数设置为:计算相似性矩阵的尺度参数σ=20,邻域窗口大小k 2=5,即窗口大小为11×11;惩罚因子α=4;图像分割结果如图4所示.
由图4可以看出,F C M 算法,F C M S 2算法和K F C M S 2算法在田野和居民区之间出现了严重的错分,原始的谱聚类算法在居民区区域内部存在错
分,与原始的谱聚类算法相比,空间约束谱聚类算法能较好地去除区域内部的错分,具有更好的性能,区
域分割结果更加准确.
再选取一幅含有严重斑点噪声的S A R 图像(图5(a )所示),其中包含三类地物:建筑物,机场
72
1期贾建华等:
空间一致性约束谱聚类算法的图像分割
图3 参数敏感性分析(S C 表示谱聚类,S C S
表示空间约束谱聚类)(a )分割正确率和惩罚因子关系变化曲线(b )分割正确率和空间邻域窗口大小关系变化曲线F i g .3 T h e s e n s i t i v i t ya n a l y s i s o f p a r a m e t e r s (S C r e p r e s e n t s s p e c t r a l c l u s t e r i n g a n dS C Sr e p r e s e n t s s p e c t r a l c l u s t e r i n g w i t h s p a t i a l c o n s t r a i n t s )(a )a c -c u r a c y o f s e g m e n t a t i o nv s .p e n a l t yf a c t o r (b )a c -c u r a c y o f s e g m e n t a t i o nv s .s i z e o f n e i g h b o r h o o d
跑道和其它区域.同样提取10维非下采样的小波能量特征,窗口大小为9×9.S A R 图像大小为223×300,参数设置为,计算相似性矩阵的方差σ=10,邻域窗口大小k 2=3,即窗口大小为7×7;惩罚因子α=4;图像分割结果如图5所示.从图5的分割结果可以看出,未考虑空间约束时,F C M 算法和原始谱聚类算法在建筑物区域的内部出现了一些误分点.考虑空间一致约束条件后,同类区域内部呈现较好的一致性.从整个分割的视觉效果来看,空间约束谱聚类算法要优于F C M S 2和K F C M 2算法.上述实验得到同样的结论,基于空间约束的聚类算法在噪声环境下比原始聚类算法具有更好鲁棒性.针对以上算法,以运算时间作为计算复杂度的度量.实验中计算机的配置如下:双核1.86G H z P e n t i u m I V 处理器,2G B 内存,w i n d o w s X P 操作系
统,使用M a t l a b 7.01编程得到各个算法运行时间如
表1,表中S C 表示谱聚类算法,S C S 表示空间约束
73
红外与毫米波学报29卷
谱聚类算法.增加的计算时间主要消耗在对像素邻
域范围内平均特征的计算上.
从算法流程可以知道,所增加的计算代价主要
是计算像素点的平均特征,对于一幅256×256的图
像,提取10维特征,邻域大小为11×11时,像素平
均特征的计算时间大约为100s左右,对于图像分割
而言,所增加的运算量是能够忍受的.
表1 不同算法的运行时间(单位:s)
T a b l e1 T h e C P Ut i me o f t h e d i f f e r e n t a l g o r i t h ms(s)
图像
聚类算法
F C M F C M S2K F C M S2S C S C S
两类6.820108.657116.41423.572119.510
四类10.797123.922136.59424.032120.313
S A R19.500124.437135.06230.860121.525
S A R28.820126.541136.69520.04788.468
4 结论
本文利用图像中某像素和其邻域像素具有相同类别属性的概率较大这一空间一致特性,提出了一种新的谱聚类算法———基于空间一致性约束的谱聚类算法.该算法通过添加一个空间约束项修改权核K-均值的目标函数,利用谱聚类与权核K-均值的等价性,通过近似逼近将修改后的目标函数和谱聚类等价起来.仿真实验表明,与传统谱聚类算法相比,本文算法考虑了图像的内在特性,得到较好的分割效果.
R E F E R E N C E S
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225.
74
基于谱聚类的图像分割
本科生毕业设计 姓名：学号： 学院：计算机科学与技术学院 专业：计算机科学与技术 设计题目：基于谱聚类的图像分割 专题：图像分割的设计与实现 指导教师：职称：副教授
大学毕业设计任务书 学院计算机专业年级学生姓名 任务下达日期： 毕业设计日期： 毕业设计题目： 毕业设计专题题目 毕业设计主要内容和要求： 院长签章：指导教师签字：
中国矿业大学毕业设计指导教师评阅书 指导教师评语（①基础理论及基本技能的掌握；②独立解决实际问题的能力；③研究内容的理论依据和技术方法；④取得的主要成果及创新点；⑤工作态度及工作量；⑥总体评价及建议成绩；⑦存在问题；⑧是否同意答辩等）： 成绩：指导教师签字： 年月日
中国矿业大学毕业设计评阅教师评阅书 评阅教师评语（①选题的意义；②基础理论及基本技能的掌握；③综合运用所学知识解决实际问题的能力；③工作量的大小；④取得的主要成果及创新点；⑤写作的规范程度；⑥总体评价及建议成绩；⑦存在问题；⑧是否同意答辩等）： 成绩：评阅教师签字： 年月日
中国矿业大学毕业设计答辩及综合成绩
需求分析 一、利用前台，得到一张原始JPG图片； 二、把这张图片传到后台，JAVA通过JRI调用R； 三、利用R调用K-Means的改进算法，实现对这张图片的处理，由于一张图片的 像素值是一个矩阵，可以得到一组关于像素值的数据； 四、把这组像素值进行分类，对各类赋予不同的颜色进行标记，从而区分出需要的 图片信息； 五、把得到的新图片传到前台； 六、前台对进行处理后的图片进行显示，从图像中得到需要的信息，从而实现图像 的分割。
部分图像分割的方法(matlab)
大津法： function y1=OTSU(image,th_set) image=imread('color1.bmp'); gray=rgb2gray(image);%原图像的灰度图 low_high=stretchlim(gray);%增强图像，似乎也不是一定需要gray=imadjust(gray,low_high,[]); % subplot(224);imshow(gray);title('after adjust'); count=imhist(gray); [r,t]=size(gray); n=r*t; l=256; count=count/n;%各级灰度出现的概率 for i=2:l if count(i)~=0 st=i-1; break end end %以上循环语句实现寻找出现概率不为0的最小灰度值 for i=l:-1:1 if count(i)~=0; nd=i-1; break end end %实现找出出现概率不为0的最大灰度值 f=count(st+1:nd+1); p=st;q=nd-st;%p和分别是灰度的起始和结束值 u=0; for i=1:q; u=u+f(i)*(p+i-1); ua(i)=u; end
%计算图像的平均灰度值 for i=1:q; w(i)=sum(f(1:i)); end %计算出选择不同k的时候，A区域的概率 d=(u*w-ua).^2./(w.*(1-w));%求出不同k值时类间方差[y,tp]=max(d);%求出最大方差对应的灰度级 th=tp+p; if th
基于MATLAB的图像分割方法及应用
安徽财经大学 （《图像处理》课程论文） 题目：图像分割算法研究——基于分水岭分割法的彩色图像分割学院：管理科学与工程学院 专业：电子信息工程 姓名：万多荃 学号：20123712 电话： 任课教师：许晓丽 论文成绩： 2015年10月
目录 摘要 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；MATLAB 1.前言 1.1图像分割技术 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。 图像数据的模糊和噪声的干扰是分割问题的两大难题。到目前为止，还没有一个完美的图像分割方法，可以根据人的意愿精确地分割任何一种图像。现实图像中景物情况各种不同，具体问题需具体分析，按照实际情况选择得当的方法。分割成果的好坏或正确与否，到现在为止，尚无一个统一的评价和判断标准，分割的好坏务必从分割的效果和现实应用的场合来判断。然而，在人类研究图像的历史长河中，仍然积累了许多经典的图像分割方法。固然这些分割方法不可以适应全部种类的图像分割，可是这些方法却是图像分割方法进一步发展的根基。实际上，当代一些分割算法恰巧是从经典的图像分割方法中产生出来的。图像分割法大致可以分为三个种：边缘检测法，阈值分割法和基于区域的图像分割法。 2研究目的 视觉是人类最高级的感知器官，所以图像在人类感知中承担着非常重要的角色，这是毋庸置疑的。 本文的主要研究目的是对图像的分割方法进行研究，选择适合本论文的设计方法，然后通过对图像的分割，以达到人眼的最佳视觉效果。 本课题主要是通过对人眼的视觉系统研究，然后选择与人眼视觉系统密切相关的颜色模型进行颜色空间模型之间的相互转换，再对图像分割方法进行比较选择合适的分割方法，通过MATLAB平台实现彩色图像分割，最后对分割后的图像进行比较来获得到最佳的视觉效果。
基于Matlab的彩色图像分割
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。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:nColors color = I_rgb; color(rgb_label ~= k) = 0; segmented_images{k} = color;
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 Abstract This 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
基于MATLAB的图像阈值分割技术
基于MATLAB 的图像阈值分割技术 摘要：本文主要针对图像阈值分割做一个基于MATLAB 的分析。通过双峰法，迭代法以及OUTS 法三种算法来实现图像阈值分割，并且就这三种算法做了一定的分析和比较，在加椒盐的图片上同时进行三种实验，做出比较，最终得出实践结论。 关键词：图像分割 MATLAB 阈值分割 算法 引言：图像分割是图像处理与计算机视觉领域低层次视觉中最为基础和重要的领域之一，它是对图像进行视觉分析和模式识别的基本前提．同时它也是一个经典难题，到目前为止既不存在一种通用的图像分割方法，也不存在一种判断是否分割成功的客观标准，图像阈值分割即是其中的一种方法。 阈值分割技术因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛的分割技术，已被应用于很多的领域，在很多图像处理系统中都是必不可少的一个环节。 1、阈值分割思想和原理 若图像中目标和背景具有不同的灰度集合：目标灰度集合与背景灰度集合，且两个灰度集合可用一个灰度级阈值T 进行分割。这样就可以用阈值分割灰度级的方法在图像中分割出目标区域与背景区域，这种方法称为灰度阈值分割方法。 在物体与背景有较强的对比度的图像中，此种方法应用特别有效。比如说物体内部灰度分布均匀一致，背景在另一个灰度级上也分布均匀，这时利用阈值可以将目标与背景分割得很好。如果目标和背景的差别是某些其他特征而不是灰度特征时，那么先将这些特征差别转化为灰度差别，然后再应用阈值分割方法进行处理，这样使用阈值分割技术也可能是有效的 设图像为f(x,y)，其灰度集范围是[0,L]，在0和L 之间选择一个合适的灰度阈值T ，则图像分割方法可由下式描述： 这样得到的g(x,y)是一幅二值图像。 （一）原理研究 图像阈值分割的方法有很多，在这里就其中三种方法进行研究，双峰法，迭代法，以及OUTS 法。 方法一：双峰法 T y x f T y x f y x g ≥<),(),(10){,(
数字图像灰度阈值的图像分割技术matlab
1．课程设计的目的 (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)能够进行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，能够从理论上做出合 理的解释 2．课程设计的要求 （1）能对图像文件（bmp,jpg,tiff,gif）进行打开，保存，退出等功能操作 （2）包含功能模块：图像的边缘检测（使用不同梯度算子和拉普拉斯算子）（3）封闭轮廓边界 （4）区域分割算法：阈值分割，区域生长等
3．前言 3.1图像阈值分割技术基本原理 所谓图像分割是指根据灰度、彩色、空间纹理、几何形状等特征把图像划分成若干个互不相交的区域，使得这些特征在同一区域内，表现出一致性或相似性，而在不同区域间表现出明显的不同。简单的讲，就是在一幅图像中，把目标从背景中分离出来，以便于进一步处理。图像分割是图像处理与计算机视觉领域低层次视觉中最为基础和重要的领域之一，它是对图像进行视觉分析和模式识别的基本前提。同时它也是一个经典难题，到目前为止既不存在一种通用的图像分割方法，也不存在一种判断是否分割成功的客观标准]5[。 在对图像的研究和应用中，人们往往仅对图像中的某些部分感兴趣，这些部分称为目标或前景(其他部分称为背景)，他们一般对应图像中特定的、具有独特性质的区域。为了辨识和分析目标，需要将他们分离提取出来，在此基础上才有可能对目标进一步利用。图像分割就是指把图像分成格局特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程。这里特性可以是象素的灰度、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。现有的图像分割算法有：阈值分割、边缘检测和区域提取法。本文着重研究基于阈值法的图像分割技术。 若图像中目标和背景具有不同的灰度集合：目标灰度集合与背景灰度集合，且两个灰度集合可用一个灰度级阈值T进行分割。这样就可以用阈值分割灰度级的方法在图像中分割出目标区域与背景区域，这种方法称为灰度阈值分割方法。 在物体与背景有较强的对比度的图像中，此种方法应用特别有效。比如说物体内部灰度分布均匀一致，背景在另一个灰度级上也分布均匀，这时利用阈值可以将目标与背景分割得很好。如果目标和背景的差别是某些其他特征而不是灰度特征时，那么先将这些特征差别转化为灰度差别，然后再应用阈值分割方法进行处理，这样使用阈值分割技术也可能是有效的
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:nColors
部分图像分割的方法(matlab)
部分图像分割的方法(matlab)
大津法： function y1=OTSU(image,th_set) image=imread('color1.bmp'); gray=rgb2gray(image);%原图像的灰度图 low_high=stretchlim(gray);%增强图像，似乎也不是一定需要gray=imadjust(gray,low_high,[]); % subplot(224);imshow(gray);title('after adjust'); count=imhist(gray); [r,t]=size(gray); n=r*t; l=256; count=count/n;%各级灰度出现的概率 for i=2:l if count(i)~=0 st=i-1; break end end %以上循环语句实现寻找出现概率不为0的最小灰度值 for i=l:-1:1 if count(i)~=0; nd=i-1; break end end %实现找出出现概率不为0的最大灰度值 f=count(st+1:nd+1); p=st;q=nd-st;%p和分别是灰度的起始和结束值 u=0; for i=1:q; u=u+f(i)*(p+i-1); ua(i)=u; end
程序二： clc; clear; cd 'D:\My Documents\MATLAB' time = now; I = imread('qr4.bmp'); figure(1),imshow(I),title('p1_1.bmp'); % show the picture I2 = rgb2gray(I); figure(2),imshow(I2),title('I2.bmp'); %?D?μ??2¨ J = medfilt2(I2); figure(3),imshow(J); imwrite(J,'J.bmp'); [M N] = size(J); J1 = J(1:M/2,1:fix(N/2)); J2 = J(1:M/2,fix(N/2)+1:N); J3 = J(M/2+1:M, 1:fix( N/2)); J4 = J(M/2+1:M, fix(N/2)+1:N); % figure(4), img = J1; T1 = test_gray2bw( img ); % figure(5), img = J2; T2 = test_gray2bw( img ); % figure(6), img = J3; T3 = test_gray2bw( img ); % figure(7), img = J4; T4 = test_gray2bw( img ); T = [T1,T2;T3,T4]; figure,imshow(T) % T1 = edge(T,'sobel'); % figure,imshow(T1); % BW = edge(T,'sobel'); % f igure,imshow(BW); function [bw_img] = test_gray2bw( img ) %大津法 [row_img col_img ] = size( img ) all_pix = row_img * col_img % get probability of each pixel(????). count_pix = zeros(1,256) % pro_pix = [] for i = 1 : 1 : row_img for j = 1 : 1 : col_img count_pix(1,img(i,j)+1) = count_pix(1,img(i,j)+1) + 1 %í3??′?êy end en d pro_pix = count_pix / all_pix % choose k value; max_kesi = -1 T = 0 for k = 1 : 1 : while( i <= k ) wa = wa + pro_pix(1,i+1) %?°k??i￡?????????μ??ò?è???ê￡????êoí ua = ua + i * pro_pix(1,i+1) i = i + 1 end
kmeans聚类图像分割 matlab
function [mu,mask]=kmeans(ima,k) %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%% % % kmeans image segmentation % % Input: % ima: grey color image % k: Number of classes % Output: % mu: vector of class means % mask: clasification image mask % % Author: Jose Vicente Manjon Herrera % Email: jmanjon@fis.upv.es % Date: 27-08-2005 % %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%% % check image ima=double(ima); copy=ima; % make a copy ima=ima(:); % vectorize ima mi=min(ima); % deal with negative ima=ima-mi+1; % and zero values s=length(ima); % create image histogram m=max(ima)+1; h=zeros(1,m); hc=zeros(1,m); for i=1:s if(ima(i)>0) h(ima(i))=h(ima(i))+1;end; end ind=find(h); hl=length(ind); % initiate centroids mu=(1:k)*m/(k+1);
基于MATLAB的图像分割算法研究毕业设计
基于MA TLAB的图像分割算法研究 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 Abstract This 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
图像分割技术与MATLAB仿真知识讲解
图像分割技术与M A T L A B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 0 Abstract 0 引言 (2) 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 (6) 2.3 区域分割法 (8) 2.4 基于水平集的分割方法 (9) 2.5 分割算法对比表格 (9) 3基于水平集的图像分割 (11) 3.1 水平集方法简介 (11) 3.2 水平集方法在图像分割上的应用 (12) 3.3 仿真算法介绍 (13) 3.4 实验仿真及其结果 (14) 结论 (22) 致谢 (23) 参考文献 (23)
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，MATLAB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
谱聚类Clustering -
聚类分析 1.聚类分析定义： 2.聚类方法： 3.谱聚类： 3.1 常见矩阵变换 3.2 谱聚类流程 3.3 谱聚类理论前提、证明 3.4 图像分割实例结果 4.总结：
聚类分析： ?聚类分析（Cluster analysis，亦称为群集分析）是对于静态数据分析的一门技术，在许多领域受到广泛应用，包括机器学习，数据挖掘，模式识别，图像分析以及生物信息。
算法分类： ?数据聚类算法可以分为结构性或者分散性。 ?结构性算法以前成功使用过的聚类器进行分类。结构性算法可以从上至下或者从下至上双向进行计算。从下至上算法从每个对象作为单独分类开始，不断融合其中相近的对象。而从上至下算法则是把所有对象作为一个整体分类，然后逐渐分小。 ?分散型算法是一次确定所有分类。K-均值法及衍生算法。 ?谱聚类（spectral clustering）
结构型：层次聚类的一个例子：
分散型：K-均值算法：
分散型k-means 及其衍生算法的比较：K-means K-Medoids K-Means算法： 1. 将数据分为k个非空子集 2. 计算每个类中心点（k-means
基于MATLAB的图像分割处理
学号：2011 —2012学年第 1 学期 专业综合课程设计报告 课题：基于MATLAB的图像分割处理 专业：通信工程 班级： 姓名： 指导教师： 成绩： 电气工程系 2011年11月16日
课程设计任务书 学生班级学生姓名：学号： 设计课题：基于MATLAB的图像分割处理 起止日期：2011.11.06—2011.11.16 指导教师： 设计要求： 本设计对图像分割中的小波变换进行了较为详细的综述。简要介绍医学图像分割的研究目的和意义，给出医学图像分割的基本方法及步骤。在对医学图像分割问题的起源、发展和研究现状进行简要综述的基础上，介绍该领域当前的研究热点及论文的主要研究内容。
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
数字图像去噪典型算法及matlab实现
图像去噪是数字图像处理中的重要环节和步骤。去噪效果的好坏直接影响到后续的图像处理工作如图像分割、边缘检测等。图像信号在产生、传输过程中都可能会受到噪声的污染，一般数字图像系统中的常见噪声主要有：高斯噪声（主要由阻性元器件内部产生）、椒盐噪声（主要是图像切割引起的黑图像上的白点噪声或光电转换过程中产生的泊松噪声）等； 目前比较经典的图像去噪算法主要有以下三种： 均值滤波算法：也称线性滤波，主要思想为邻域平均法，即用几个像素灰度的平均值来代替每个像素的灰度。有效抑制加性噪声，但容易引起图像模糊，可以对其进行改进，主要避开对景物边缘的平滑处理。 中值滤波：基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性平滑滤波信号处理技术。中值滤波的特点即是首先确定一个以某个像素为中心点的邻域，一般为方形邻域，也可以为圆形、十字形等等，然后将邻域中各像素的灰度值排序，取其中间值作为中心像素灰度的新值，这里领域被称为窗口，当窗口移动时，利用中值滤波可以对图像进行平滑处理。其算法简单，时间复杂度低，但其对点、线和尖顶多的图像不宜采用中值滤波。很容易自适应化。 Wiener维纳滤波：使原始图像和其恢复图像之间的均方误差最小的复原方法，是一种自适应滤波器，根据局部方差来调整滤波器效果。对于去除高斯噪声效果明显。 实验一：均值滤波对高斯噪声的效果 代码 I=imread('C:\Documents and Settings\Administrator\桌面\1.gif');%读取图像 J=imnoise(I,'gaussian',0,0.005);%加入均值为0，方差为0.005的高斯噪声 subplot(2,3,1);imshow(I); title('原始图像'); subplot(2,3,2); imshow(J); title('加入高斯噪声之后的图像'); %采用MATLAB中的函数filter2对受噪声干扰的图像进行均值滤波 K1=filter2(fspecial('average',3),J)/255; %模板尺寸为3 K2=filter2(fspecial('average',5),J)/255;% 模板尺寸为5
车牌图像分割matlab代码
图像分割matlab代码 作者:佚名发布时间：2010-1-1 阅读次数：498 字体大小: 【小】【中】【大】 % This is a program for extracting objects from an image. Written for vehicle number plate segmentation and extraction % Authors : Jeny Rajan, Chandrashekar P S % U can use attached test image for testing % input - give the image file name as input. eg :- car3.jpg clc; clear all; k=input('Enter the file name','s'); % input image; color image im=imread(k); im1=rgb2gray(im); im1=medfilt2(im1,[3 3]); %Median filtering the image to remove noise% BW = edge(im1,'sobel'); %finding edges [imx,imy]=size(BW); msk=[0 0 0 0 0; 0 1 1 1 0; 0 1 1 1 0; 0 1 1 1 0; 0 0 0 0 0;]; B=conv2(double(BW),double(msk)); %Smoothing image to reduce the number of connected components L = bwlabel(B,8);% Calculating connected components mx=max(max(L)) % There will be mx connected components.Here U can give a value between 1 and mx for L or in a loop you can extract all connected components % If you are using the attached car image, by giving 17,18,19,22,27,28 to L you can extract the number plate completely. [r,c] = find(L==17); rc = [r c]; [sx sy]=size(rc);
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