有关C#提取图像RGB、黑白效果灰度值及波段、难点

有关C#提取图像RGB、黑白效果灰度值及波段、难点
有关C#提取图像RGB、黑白效果灰度值及波段、难点

难点一:

关于如何显示“打开”对话框进行图像加载选择,采用OpenFileDialog控件,图片显示于picturebox控件。

主要代码:

private void button1_Click(object sender, EventArgs e)

{

//设置文件的类型

openFileDialog1.Filter =

"*.jpg,*.jpeg,*.bmp,*.gif,*.ico,*.png,*.tif,*.wmf|*.jpg;*.jpeg;*.bmp;*.gif;*.ico;*.png;*.tif;*.wmf" ;

openFileDialog1.ShowDialog( ); //打开文件对话框

//根据文件的路径创建Image对象

Image myImage = System.Drawing.Image.FromFile(openFileDialog1.FileName);

pictureBox1.Image = myImage; //显示打开的图片

}

效果如下:

关于从图像中提取RGB值所采用的方法等,并通过相关计算使得图像产生黑白效果图片注:黑白图像灰度值有两种计算方法:1.直接对RGB值取平均值;2.考虑到人眼对绿色敏感,采取分权法:R * 0.299 + G * 0.587 + B * 0.114

主要代码:

public Image BlackandWhiteEffect(PictureBox Pict)

{

int Var_H = Pict.Image.Height; //获取图象的高

int Var_W = Pict.Image.Width; //获取图象的宽

Bitmap Var_bmp = new Bitmap(Var_W, Var_H); //根据图象的大小实

例化Bitmap类

Bitmap Var_SaveBmp = (Bitmap)Pict.Image; //根据

图象实例化Bitmap类

//遍历图象的象素

for (int i = 0; i < Var_W; i++)

for (int j = 0; j < Var_H; j++)

{

Color tem_color = Var_SaveBmp.GetPixel(i, j); //获取当前象素的颜

色值

int tem_r, tem_g, tem_b, tem_Value = 0; //定义变量

tem_r = tem_color.R; //获取R色值

tem_g = tem_color.G; //获取G色值

tem_b = tem_color.B; //获取B色值

tem_Value = ((tem_r + tem_g + tem_b) / 3); //用平均值法产生黑

白图像

Var_bmp.SetPixel(i, j, Color.FromArgb(tem_Value, tem_Value, tem_Value)); //改变当前

象素的颜色值

}

return Var_bmp;

}

private void button1_Click(object sender, EventArgs e)

{

pictureBox1.Image = BlackandWhiteEffect(pictureBox1);

}

效果如下:

随机获取鼠标点处RGB值主要代码如下:

private void pictureBox1_MouseDown(object sender, MouseEventArgs e)

{

Bitmap bmp = (Bitmap)pictureBox1.Image; //创建Bitmap对象

try

{

Color pointColor = bmp.GetPixel(e.X, e.Y); //获取当前像素的颜色值

//分别通过调用Color对象的R、G、B属性获得指定点的R、G、B值

textBox1.Text = pointColor.R.ToString( );

textBox2.Text = pointColor.G.ToString( );

textBox3.Text = pointColor.B.ToString( );

}

catch { }

}

效果如下:

难点三:

将加载的图片RGB、灰度值等以矩阵或表格的形式输出(水平有限,未使用表格,采用矩阵),考虑为0-255,故设置4个单位即可,之后可加逗号或空格,由于richTextBox默认为自动换行,故可将其WordWrap属性设置为true。

注:如果图像像素过大、分辨率过高,程序显示缓慢!

主要代码:

for (int i = 0; i < b.GetLength(0); i++)

{

for (int j = 0; j < b.GetLength(1); j++)

{

richTextBox1.AppendText(b[i, j].ToString().PadLeft(4) + ',');

}

richTextBox1.AppendText("\n");

}

图像分割方法综述

图像分割方法综述

图像分割方法综述 摘要:图像分割是计算计视觉研究中的经典难题,已成为图像理解领域关注的一个热点,本文对近年来图像分割方法的研究现状与新进展进行了系统的阐述。同时也对图像分割未来的发展趋势进行了展望。 关键词:图像分割;区域生长;活动边缘;聚类分析;遗传算法 Abstract:Image segmentation is a classic problem in computer vision,and become a hot topic in the field of image understanding. the research actuality and new progress about image segmentation in recent years are stated in this paper. And discussed the development trend about the image segmentation. Key words: image segmentation; regional growing; active contour; clustering

analysis genetic algorithm 1 引言 图像分割是图像分析的第一步,是计算机视觉的基础,是图像理解的重要组成部分,同时也是图像处理中最困难的问题之一。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。简单的说就是在一副图像中,把目标从背景中分离出来。对于灰度图像来说,区域内部的像素一般具有灰度相似性,而在区域的边界上一般具有灰度不连续性。 关于图像分割技术,由于问题本身的重要性和困难性,从20世纪70年代起图像分割问题就吸引了很多研究人员为之付出了巨大的努力。虽然到目前为止,还不存在一个通用的完美的图像分割的方法,但是对于图像分割的一般性规律则基本上已经达成的共识,已经产生了相当多的研究成果和方法。本文根据图像发展的历程,从传统的图像分割方法、结合特定工具的图像分割方

基于MATLAB的彩色图像灰度化处理

目录 第1章绪论............................................................................................................................ - 1 - 第2章设计原理.................................................................................................................... - 2 - 第3章彩色图像的灰度化处理............................................................................................ - 3 - 3.1加权平均法 .. (3) 3.2平均值法 (3) 3.3最大值法 (4) 3.4举例对比 (5) 3.5结果分析 (6) 第4章结论.......................................................................................................................... - 8 - 参考文献....................................................................................................... 错误!未定义书签。附录............................................................................................................................................ - 9 -

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

基于阈值的灰度图像分割

对以CPT算法为主的灰度阈值化方法的研究 目录: 第一章:绪论 第二章:图像的预处理 第三章:图像分割概述 第四章:灰度阈值化图像分割方法 第五章:CPT算法及其对它的改进 第六章:编程环境及用PhotoStar对改进的CPT算法和其他算法的实现 第七章:实验结果与分析 第一章:绪论 1.1数字图像处理技术的发展 人类传递信息的主要媒介是语音和图像。据统计,在人类接受的信息中,听觉信息占20%,视觉占60%,其他如味觉、触觉、嗅觉总的加起来不过占20%。所以,作为传递信息的重要媒体和手段——图像信息是十分重要的。【5】对于图像信息的处理,即图像处理当然对信息的传递产生很大影响。 数字图像处理技术起源于20世纪20年代,当时通过海底电缆从伦敦到纽约传输了一幅图片,它采用了数字压缩技术。1964年美国的喷气处理实验室处理了太空船“徘徊者七号”发回的月球照片,这标志着第三代计算机问世后数字图像处理概念得到应用。其后,数字图像处理技术发展迅速,目前已成为工程学、计算机科学、生物学、医学等领域各学科之间学习和研究的对象。 经过人们几十年的努力,数字图像处理这一学科已逐渐成熟起来。人们总是试图把各个学科应用到数字图像处理中去,并且每产生一种新方法,人们也会尝试它在数字图像处理中的应用。同时,数字图像处理也在很多学科中发挥着它越来越大的作用。 1.2图像分割概述和本论文的主要工作 图像分割的目的是把图像空间分成一些有意义的区域,是数字图像处理中的重要问题,是计算机视觉领域低层次视觉问题中的重要问题,同时它也是一个经典的难题。几十年来,很多图像分割的方法被人们提出来,但至今它尚无一个统一的理论。 图像分割的方法很多,有早先的阈值化方法、最新的基于形态学方法和基于神经网络的方法。 阈值化方法是一种古老的方法,但确是一种十分简单而有效的方法,近几十年人们对阈值化方法不断完善和探索,取得了显著的成就,使得阈值化方法在实际应用中占有很重要的地位。 本文将主要对图像分割的阈值化方法进行探讨。在对阈值化方法的研究过程中,本人首先将集中精力对效果比较好的阈值化方法进行探讨,并对其存在的不足加以改进,从而作出性能优良的计算机算法;由于目前很多方法各有其特点,所以将对具有不同特点的图像用不同的方法处理进行研究。在论文正文部分还将其应用到实践中去,并对其加以评价。 第二章:图像的预处理 2.1图像预处理的概述 由于切片染色和输入光照条件及采集过程电信号的影响,所采集的医学图

图像处理灰度变换实验

一. 实验名称:空间图像增强(一) 一.实验目的 1.熟悉和掌握利用matlab工具进行数字图像的读、写、显示、像素处理等数字图像处理的基本步骤和流程。 2.熟练掌握各种空间域图像增强的基本原理及方法。 3.熟悉通过灰度变换方式进行图像增强的基本原理、方法和实现。 4.熟悉直方图均衡化的基本原理、方法和实现。 二.实验原理 (一)数字图像的灰度变换 灰度变换是图像增强的一种经典而有效的方法。灰度变换的原理是将图像的每一个像素的灰度值通过一个函数,对应到另一个灰度值上去从而实现灰度的变换。常见的灰度变换有线性灰度变换和非线性灰度变换,其中非线性灰度变换包括对数变换和幂律(伽马)变换等。 1、线性灰度变换 1)当图像成像过程曝光不足或过度,或由于成像设备的非线性和图像记录设备动态范围太窄等因素,都会产生对比度不足的弊病,使图像中的细节分辨不清,图像缺少层次。这时,可将灰度范围进行线性的扩展或压缩,这种处理过程被称为图像的线性灰度变换。对灰度图像进行线性灰度变换能将输入图像的灰度值的动态范围按线性关系公式拉伸扩展至指定范围或整个动态范围。 2)令原图像f(x,y)的灰度范围为[a,b],线性变换后得到图像g(x,y),其灰度范围为[c,d],则线性灰度变换公式可表示为

a y x f b y x f a b y x f c c a y x f a b c d d y x g <≤≤>?????+---=),(),(),(, ,]),([,),( (1) 由(1)式可知,对于介于原图像f (x,y )的最大和最小灰度值之间的灰度值,可通过线性变换公式,一一对应到灰度范围[c,d]之间,其斜率为(d-c)/(b-a);对于小于原图像的最小灰度值或大于原图像的最大灰度值的灰度值,令其分别恒等于变换后的最小和最大灰度值。变换示意图如图1所示。 图1 线性灰度变换示意图 当斜率大于一时,变换后的灰度值范围得到拉伸,图像对比度得到提高;当斜率小于一时,变换后的灰度值范围被压缩,最小与最大灰度值的差变小,图像对比度降低;当斜率等于一时,相当于对图像不做变换。 3)由上述性质可知,线性灰度变换能选择性地加强或降低特定灰度值范围内的对比度,故线性灰度变换同样也可做分段处理:对于有价值的灰度范围,将斜率调整为大于一,用于图像细节;对于不重要的灰度范围,将图像压缩,降低对比度,减轻无用信息的干扰。最常用的分段线性变换的方法是分三段进行线性变换。 在原图像灰度值的最大值和最小值之间设置两个拐点,在拐点处,原图像的灰度值分别为r 1,r 2,该拐点对应的变换后的图像的灰度值分别为s 1,s 2,另外,取原图像灰度的最小值为r 0,最大值为r m ,对应的变换后的灰度值分别为s 0,s m 。

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

基于灰度直方图的图像分割阈值自适应选取方法

中北大学 毕业设计(论文)任务书 学院、系: 专业: 学生姓名:车永健学号: 设计(论文)题目:基于灰度直方图的图像分割阈值自适应选取方法 起迄日期: 2015年3月9日~2015年6月20日设计(论文)地点: 指导教师:郭晨霞 系主任: 发任务书日期:2015年 2 月25 日

任务书填写要求 1.毕业设计(论文)任务书由指导教师根据各课题的具体情况填写,经学生所在系的负责人审查、系领导签字后生效。此任务书应在毕业设计(论文)开始前一周内填好并发给学生; 2.任务书内容必须用黑墨水笔工整书写或按教务处统一设计的电子文档标准格式(可从教务处网页上下载)打印,不得随便涂改或潦草书写,禁止打印在其它纸上后剪贴; 3.任务书内填写的内容,必须和学生毕业设计(论文)完成的情况相一致,若有变更,应当经过所在专业及系主管领导审批后方可重新填写; 4.任务书内有关“学院、系”、“专业”等名称的填写,应写中文全称,不能写数字代码。学生的“学号”要写全号(如020*******,为10位数),不能只写最后2位或1位数字; 5.有关年月日等日期的填写,应当按照国标GB/T 7408—94《数据元和交换格式、信息交换、日期和时间表示法》规定的要求,一律用阿拉伯数字书写。如“2004年3月15日”或“2004-03-15”。

毕业设计(论文)任务书

毕业设计(论文)任务书 3.对毕业设计(论文)课题成果的要求〔包括毕业设计(论文)、图纸、实物样品等): 1、论文一份; 2、程序代码及图像结果; 3、英文翻译一份。 4.毕业设计(论文)课题工作进度计划: 起迄日期工作内容 2015年 3月 9 日~ 3 月20日 4 月 1 日~ 4月 20 日 4 月 21 日~ 5月 10 日 5 月 11 日~ 6月 15 日 6 月 16 日~ 6月 19 日查找资料,完成开题报告; 学习有关知识,方案确定,完成中期报告;完善算法并仿真验证; 撰写、修改、评阅毕业论文; 论文答辩 学生所在系审查意见: 系主任: 年月日

图像灰度化

图像灰度化 颜色可分为黑白色和彩色。黑白色指颜色中不包含任何的色彩成分,仅由黑色和白色组成。在RGB颜色模型中,如果R=G=B,则颜色(R, G, B)表示一种黑白颜色;其中R=G=B的值叫做灰度值,所以黑白色又叫做灰度颜色。彩色和灰度之间可以互相转化,由彩色转化为灰度的过程叫做灰度化处理;由灰度化转为彩色的过程称为伪彩色处理。 相应地,数字图像可分为灰度图像和彩色图像。通过灰度化处理和伪彩色处理,可以使伪彩色图像与灰度图像相互转化。 灰度化就是使彩色的R,G,B分量值相等的过程。由于R,G,B的取值范围是0 ~ 255,所以灰度的级别只有256级,即灰度图像仅能表现256种颜色(灰度)。 灰度化的处理方法主要有如下3种[6]: (1)最大值法:使R,G,B的值等于3值中最大的一个,即 R=G=B=max(R,G,,B) (2-3 ) 最大值法会形成亮度很高的灰度图像。 (2)平均值法:使R,G,B的值求出平均值,即 R=G=B=(R+G+B)/3 (2-4 )平均值法会形成比较柔和的灰度图像。 (3)加权平均值法:根据重要性或其他指标给R,G,B赋予不同的权值,并使R,G,B的值加权平均,即 R=G=B=(W r R + W g G + W b B)/3 (2-5 )其中W r,W g,W b分别为R,G,B的权值。W r,W g,W b取不同的值,加权平均值法就形成不同的灰度图像。由于人眼对绿色的敏感度最高,红色次之,对蓝色最低,因此使W g>W r>W b将得到比较合理的灰度图像。实验和理论推导证明,但W r= 0.30,W g =0.59,W b=0.11时,即当 V gray=0.30R + 0.59G + 0.11B R=G=B= V gray(2-6 )时,能得到最合理的灰度图像。 本文采用方法(3)实现灰度转化,有比较好的效果,结果如图所示。

图像分割方法综述

图像分割方法综述 摘要:图像分割是计算计视觉研究中的经典难题,已成为图像理解领域关注的一个热点, 本文对近年来图像分割方法的研究现状与新进展进行了系统的阐述。同时也对图像分割未来的发展趋势进行了展望。 关键词:图像分割;区域生长;活动边缘;聚类分析;遗传算法 Abstract: Image segmentation is a classic problem in computer vision,and become a hot topic in the field of image understanding. the research actuality and new progress about image segmentation in recent years are stated in this paper. And discussed the development trend about the image segmentation. Key words: image segmentation; regional growing; active contour; clustering analysis genetic algorithm 1 引言 图像分割是图像分析的第一步,是计算机视觉的基础,是图像理解的重要组成部分,同时也是图像处理中最困难的问题之一。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。简单的说就是在一副图像中,把目标从背景中分离出来。对于灰度图像来说,区域内部的像素一般具有灰度相似性,而在区域的边界上一般具有灰度不连续性。 关于图像分割技术,由于问题本身的重要性和困难性,从20世纪70年代起图像分割问题就吸引了很多研究人员为之付出了巨大的努力。虽然到目前为止,还不存在一个通用的完美的图像分割的方法,但是对于图像分割的一般性规律则基本上已经达成的共识,已经产生了相当多的研究成果和方法。本文根据图像发展的历程,从传统的图像分割方法、结合特定工具的图像分割方法、基于人工智能的图像分割方法三个由低到高的阶段对图像分割进行全面的论述。 2 传统的图像分割方法 2.1 基于阀值的图像分割方法 阀值分割法是一种传统的图像分割方法,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。阀值分割法的基本原理是通过设定不同的特征阀值,把图像像素点分为具有不同灰度级的目标区域和背景区域的若干类。它特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图,目前在图像处理领域被广泛应用,其中阀值的选取是图像阀值分割中的关键技术。 灰度阀值分割方法是一种最常用的并行区域技术,是图像分割中应用数量最多的一类。图像若只用目标和背景两大类,那么只需要选取一个阀值,此分割方法称为单阀值分割。单阀值分割实际上是输入图像f到输出图像g的如下变换:

灰度图像分割算法的研究

安徽建筑工业学院 毕业设计 (论文) 课题灰度图像分割算法的研究 专业电气工程及其自动化 班级 07城建电气3班 学生姓名郑鹏 学号 指导教师栾庆磊 2011 年 04 月 16 日

摘要 边缘检测是图像处理与分析中最基础的内容之一,也是至今仍没有得到圆满解决的一类问题。图像的边缘包含了图像的位置、轮廓等特征,是图像的基本特征之一,广泛地应用于特征描述、图像分割、图像增强、模式识别等图像分析和处理中。因此,图像边缘的检测方法,一直是图像处理与分析技术中的研究热点。然而,至今发表的有关边缘检测的理论和方法尚存在许多不足之处,比如在检测精度和去噪方面很难达到令人满意的效果。本次毕业设计针对边缘检测中存在的问题,在对一些传统和新兴的边缘检测方法进行归纳的基础上,围绕灰度图像的边缘检测拟开展以下创新性和探索性工作:拟研究和分析常用的图像滤波方法,拟设计一种将改进中值滤波方法,拟研究Sobel算子和Laplacian算子在边缘检测中的特点,并根据这些特点对比分析这两类算法优缺点等,给出理论研究成果和仿真实例。 关键词:灰度图像分割算子

Abstract Edge detection is an image processing and analysis of one of the most basic,Is also still not been satisfactorily resolved a class of problems。Edges of the image that contains an image of the location, contour and other characteristics, is one of the basic characteristics of the image, widely used in description, image segmentation, image enhancement, pattern recognition, image analysis and processing。Therefore, the image edge detection methods, image processing and analysis has been the research focus in technology. However, so far published on the theory and methods of edge detection there are still many shortcomings, such as denoising in terms of detection accuracy and difficult to achieve satisfactory results。The graduation design for edge detection, problems existing in traditional and new to some in the edge detection method based on the summarized, around gray image edge detection intends to carry out the following innovative and exploratory work: intends to study and analysis of common image filtering method, which intends to design a will improve median filtering method, Sobel operator and to study the Laplacian operator in edge detection, and according to these characteristics, characteristics of the two kinds of comparison and analysis of the advantages and disadvantages, given algorithm theory research and simulation examples。 Keywords: grayscale image segmentation operator

(完整word版)图像灰度化

图像灰度化处理 彩色图像是由三个不同的分量组成,我们称之为三通道图像。对彩色图像进行处理时,我们往往需要对三个通道依次进行处理,时间开销将会很大。因此,为了达到提高整个应用系统的处理速度的目的,需要减少所需处理的数据量。在图像处理中,图像的灰度化的就是把由RGB 三通道的数据的彩色图像变为单通道的数据的灰度图像。在上述的RGB 模型中,如果R, G, B 他们的值相等,即使是三通道数据,也是表现中一种灰度颜色,灰度值就是R, G, B 的值。灰度图像中各个像素位置的灰度范围为0-255。可以发现,当R,G 和B 他们三者相等时,我们只需一个字节存放该灰度值即可,对于R, G, B 不同的三通道图像,也可以进行灰度化。 目前,最常用的是以下四种彩色图像灰度化方法: 1. 单分量法 三通道图像中R, G, B 三个分量的值可以分别作为灰度图像的灰度值。我们可 以根据实际应用的需要选择其中一个作为灰度图像即可。此时,灰度化公式如下: f ( x, y ) = R( x, y) f ( x, y ) =G ( x, y) f ( x, y )= B( x, y) 其中f ( x, y) 为灰度化后的灰度图像在位置(x, y)的像素值, R(x, y), G(x, y), B(x,y)分别表示三个分量的值。 2.最大值法:该方法首先计算各个像素位置的三个分量的最大值,然后将最大 者作为灰度化后的结果,即: f (x, y)= max ((R ( x, y ) , G ( x, y ) , B ( x, y )) 3.平均值法:对于彩色图像,该方法首先计算三个通道分量的平均值,然后将 该平均值作为图像的灰度值,即: f ( x, y ) = ( R( x, y ) +G ( x, y ) + B( x, y)) / 3 4.加权平均法 上述三种方法实现简单,都是对三个分量做同等处理,然而并没有考虑不同分 量的重要性。根据三个分量的各自的重要性或者其他需要,可以对三个分量分配 不同的权值,然后计算加权结果,并将加权后的均值作灰度化的结果。即可以按 下式对输入的图像信号进行灰度化: f (x, y)= 0.30 R ( x, y )+ 0.59G ( x, y)+ 0.11B ( x, y ) 在图像灰度化时,加权平均法是目前最常用的方法。因为其灰度化结果更为 合理,更符合实际应用的需要。图 2.1.b 为对图 2.1.a 中的彩色图像,采用上述的 加权平均法进行灰度化后的结果。 function I = rgb2gray(varargin) threeD = (ndims(X)==3); T = inv([1.0 0.956 0.621; 1.0 -0.272 -0.647; 1.0 -1.106 1.703]); coef = T(1,:); if threeD if isa(X, 'double') || isa(X, 'single') X = reshape(X(:),origSize(1)*origSize(2),3); sizeOutput = [origSize(1), origSize(2)];

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 方法原理: T y x f T y x f y x g ≥<),(),(10){,(

数字图像灰度图像二值化实验报告matlab实现

数字图像处理 实验报告 实验二灰度图像的二值化处理 学号 姓名 日期

实验二灰度图像的二值化处理 一、实验目的 图像二值化是数字图像处理技术中的一项基本技术,二值化图像的显示与打印十分方便,存储与传输也非常容易,在目标识别、图像分析、文本增强、字符识别等领域得到广泛应用。图像二值化是将灰度图像转化为只有黑白两类像素的图像,大多采用阈值化算法处理。在不同的应用中,阈值的选取决定着图像特征信息的保留。因此,图像二值化技术的关键在于如何选取阈值。 二、实验内容 1、编程绘制数字图像的直方图。 2、灰度图像二值化处理。 三、实验要求 1、自己选择灰度图像。 2、选择多种阈值分割算法,并比较和分析图像二值化处理的结果。 3、使用VC++编程序。 四、设计思想(阈值选取算法) 灰度图像是指只含亮度信息,不含色彩信息的图像,将彩色图像转化成为灰度图像的过程称为图像的灰度化处理。图像的二值化处理就是将图像上的点的灰度置为0或255,也就是使整个图像呈现出明显的黑白效果。即将256个亮度等级的灰度图像通过适当的阀值选取而获得仍然可以反映图像整体和局部特征的二值化图像。阀值分割选取算法有:典型的全局阀值算法的Otsu 算法、局部阀值方法中的Bersen算法、灰度拉伸法、直方图方法等等。 1.Otsu算法的设计思想:设阀值将图像分割成两组,一组灰度对应目标, 另一组灰度对应背景,则这两组灰度值的类内方差最小,两组的类间方差最大。对图像设阈值将图像分割成两组,一组灰度对应目标,另一组灰度对应背景,则这两组灰度值的类内方差最小,两组的类间方差最大。 2.Bersen算法的设计思想:把灰度阈值选取为随像素位置变化而变化的 函数,它是一种动态选择阈值的自适应方法。 3.灰度拉伸算法设计思想:灰度拉伸又叫对比度拉伸,它是最基本的一 种灰度变换,使用的是最简单的分段线性变换函数,它的主要思想是提高图像处理时灰度级的动态范围。 4.直方图算法的设计思想:把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个 灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布。 五、源程序(附上注释) 1. OTSU算法代码: I=imread('2.jpg'); th=graythresh(I); J=im2bw(I,th); subplot(121) imshow(I); subplot(122) imshow(J);

图像分割技术的原理及方法

浅析图像分割的原理及方法 一.研究背景及意义 研究背景: 随着人工智能的发展,机器人技术不断地应用到各个领域。信息技术的加入是智能机器人出现的必要前提。信息技术泛指包括通信技术、电子技术、信号处理技术等相关信息化技术的一大类技术。它的应用使得人们今天的生活发生了巨大变化。从手机到高清电视等家用电器设备出现使我们的生活越来越丰富多彩。在一些军用及民用领域近几年出现了一些诸如:图像制导、无人飞机、无人巡逻车、人脸识别、指纹识别、语音识别、车辆牌照识别、汉字识别、医学图像识别等高新技术。实现它们的核心就是图像处理、机器视觉、模式识别、智能控制、及机器人学等相关知识。其中图像处理具有重要地位。而图像分割技术是图像分析环节的关键技术。 研究图像分割技术的意义: 人类感知外部世界的两大途径是听觉和视觉,尤其是视觉,同时视觉信息是人类从自然界中获得信息的主要来源,约占人类获得外部世界信息量的80%以上。图像以视觉为基础通过观测系统直接获得客观世界的状态,它直接或间接地作用于人眼,反映的信息与人眼获得的信息一致,这决定了它和客观外界都是人类最主要的信息来源,图像处理也因此成为了人们研究的热点之一。人眼获得的信息是连续的图像,在实际应用中,为便于计算机等对图像进行处理,人们对连续图像进行采样和量化等处理,得到了计算机能够识别的数字图像。数字图像具有信息量大、精度高、内容丰富、可进行复杂的非线性处理等优点,成为计算机视觉和图像处理的重要研究对象。在一幅图像中,人们往往只对其中的某些区域感兴趣,称之为前景,这些区域内的某些空间信息特性(如灰度、颜色、轮廓、纹理等)通常与周围背景之间存在差别。图像分割就是根据这些差异把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提取感兴趣目标的技术和过程。在数字图像处理中,图像分割作为早期处理是一个非常重要的步骤。为便于研究图像分割,使其在实

灰度图像

灰度图像 一幅完整的图像,是由红色、绿色、蓝色三个通道组成的。红色、绿色、蓝色三个通道的缩览图都是以灰度显示的。用不同的灰度色阶来表示“ 红,绿,蓝”在图像中的比重。通道中的纯白,代表了该色光在此处为最高亮度,亮度级别是255。 通道是整个Photoshop显示图像的基础。色彩的变动,实际上就是间接在对通道灰度图进行调整。通道是Photoshop处理图像的核心部分,所有的色彩调整工具都是围绕在这个核心周围使用的。 灰度图像是一种具有从黑到白256级灰度色域或等级的单色图像。该图像中的每个像素用8位数据表示,因此像素点值介于黑白间的256种灰度中的一种。该图像只有灰度等级,而没有颜色的变化。在Photoshop中,将灰度图像作为一种颜色通道的数字图像。 在计算机领域中,灰度数字图像是每个像素只有一个采样颜色的图像。这类图像通常显示为从最暗黑色到最亮的白色的灰度,尽管理论上这个采样可以任何颜色的不同深浅,甚至可以是不同亮度上的不同颜色。灰度图像与黑白图像不同,在计算机图像领域中黑白图像只有黑色与白色两种颜色;灰度图像在黑色与白色之间还有许多级的颜色深度。但是,在数字图像领域之外,“黑白图像”也表示“灰度图像”,例如灰度的照片通常叫做“黑白照片”。在一些关于数字图像的文章中单色图像等同于灰度图像,在另外一些文章中又等同于黑白图像。 灰度与灰度图像 灰度也可以认为是亮度,简单说就是色彩的深浅程度。 实际上在我们的日常生活中,通过三原色色彩深浅的组合,可以组成各种不同的颜色。产品能够展现的灰度数量越多,也就意味着这款产品的色彩表现力更加丰富,能够实现更强的色彩层次。例如三原色16级灰度,能显示的颜色就是16×16×16=4096色。不过目前的产品256级灰度已经非常地普遍了。 所谓颜色或灰度级指黑白显示器中显示像素点的亮暗差别,在彩色显示器中表现为颜色的不同,灰度级越多,图像层次越清楚逼真。灰度级取决于每个像素对应的刷新存储单元的位数和显示器本身的性能。如每个象素的颜色用16位二进制数表示,我们就叫它16位图,它可以表达2的16次方即65536种颜色。如每一个象素采用24位二进制数表示,我们就叫它24位图,它可以表达2的24次方即16777216种颜色。 灰度就是没有色彩,RGB色彩分量全部相等。 如果是一个二值灰度图象,它的象素值只能为0或1,我们说它的灰度级为2。用个例子来说明吧:一个256级灰度的图象,RGB(100,100,100)就代表灰度为100,RGB(50,50,50)代表灰度为50。 灰度是指黑白图像中点的颜色深度,范围一般从0到255,白色为255 ,黑色为0,故黑白图片也称灰度图像,在医学、图像识别领域有很广泛的用途

灰度图像二值化方法matlab代码

OTSU算法代码: I=imread('****'); th=graythresh(I); J=im2bw(I,th); subplot(121) imshow(I); subplot(122) imshow(J); Bernsen算法代码: clc; clear all close all I=imread('****'); [m,n] = size(I); I_gray=double(I); T=zeros(m,n); M=3; N=3; for i=M+1:m-M for j=N+1:n-N max=1;min=255; for k=i-M:i+M for l=j-N:j+N if I_gray(k,l)>max max=I_gray(k,l); end if I_gray(k,l)

for i=1:m for j=1:n if I_gray(i,j)>T(i,j) I_bw(i,j)=255; else I_bw(i,j)=0; end end end subplot(121),imshow(I); subplot(122),imshow(I_bw); 改进的Bernsen算法代码:clc; clear all close all I=imread('****'); I_gray=double(I); [m,n] = size(I); a=0.3; A=0;T1=0;S=0; for i=1:m for j=1:n A=A+I_gray(i,j) ; end end A=A*0.9; while(S

数字图像处理论文---基于灰度图像的阈值分割改进方法.

基于灰度图像的阈值分割改进方法 摘要 通常人们只对图像的某个部位感兴趣,为了能够把感兴趣的部分提取出来,就得对图像进行分割。图像分割就是把图像分成一些具有不同特征而有意义的区域,以便进一步的图像分析和理解。图像增强就是突出人们感兴趣有用的部分,或者是改善图像的质量,使它尽可能的逼近原图像。本论文分析了传统的灰度阈值图像分割,即双峰法、迭代法和最大类间方差法在细节部分分割上的缺点,然后,结合图像增强中的微分梯度,对原有图像的细节进行锐化增强,然后再使用这三种方法进行分割,得到的分割结果和传统的分割方法得到的结果进行比较,该方法确实达到了改善分割后图像细节的效果。 该方法在matlab环境下进行了实现,实验结果表明,与传统的阈值分割方法相比,本文的方法不仅克服了传统阈值分割方法的不足,而且还对复杂灰度图像的细节部分具有较好的分割效果,为图像分割方法的改进提供了技术支持。 关键词:图像分割;图像增强;阈值;梯度;matlab

目录 1.引言 .................................................................................................. 错误!未定义书签。 1.1图像分割概述?错误!未定义书签。 1.2图像分割的特征 ...................................................................... 错误!未定义书签。 1.3图像分割的发展及现状?1 1.4研究背景与意义 .................................................................... 错误!未定义书签。 2.1数字图像处理常用的方法 .................................................. 错误!未定义书签。 2.2数字图像处理的目的 ............................................................... 错误!未定义书签。 2.3数字图像处理的主要内容 ....................................................... 错误!未定义书签。 2.4数字图像处理应用的工具 .................................................... 错误!未定义书签。3.图像分割的主要方法?错误!未定义书签。 3.1基于区域的分割方法 ............................................................. 错误!未定义书签。 3.2基于边缘的分割方法 ............................................................ 错误!未定义书签。 3.3基于聚类分析的图像分割方法?错误!未定义书签。 3.4基于小波变换的分割方法 ....................................................... 错误!未定义书签。 3.5基于神经网络的分割方法 ....................................................... 错误!未定义书签。 3.6基于模糊集理论的分割方法 ................................................ 错误!未定义书签。 4.基于灰度图像的阈值分割方法?错误!未定义书签。 4.1.设计流程图 ....................................................................... 错误!未定义书签。 4.2双峰法图像分割 ....................................................................... 错误!未定义书签。 4.3 迭代法?错误!未定义书签。 4.4最大类间方差法图像分割 .................................................... 错误!未定义书签。 4.5小结 ........................................................................................ 错误!未定义书签。5.基于图像增强的分割改进算法.................................................... 错误!未定义书签。 5.1具体算法 .................................................................................. 错误!未定义书签。 5.2 双峰法分割?错误!未定义书签。 5.3 迭代法分割 ............................................................................ 错误!未定义书签。 5.4最大类间方差法分割?错误!未定义书签。 5.5 重复实验步骤 .......................................................................... 错误!未定义书签。 5.6小结?错误!未定义书签。 结论?错误!未定义书签。

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