基于局部增强的图像分割
目录
一、课题简介 (2)
二、常见的图像分割算法 (3)
1、双峰法 (3)
2、迭代法 (5)
3、最大类间方差法 (6)
4、边缘检测 (7)
4.1 梯度算子 (8)
4.2 拉普拉斯算子 (9)
4.3 Canny算子 (9)
4.4 结果分析 (10)
5全局阈值分割 (11)
三、局部增强对图像分割的影响 (12)
1、迭代法对于图像的分割 (12)
2、局部增强对图像分割 (13)
四、国内外研究现状 (15)
五、图像分割技术的研究背景及意义 (15)
六、应用前景 (16)
七、课程总结 (17)
八、参考文献 (17)
附件 (18)
基于局部增强的图像分割
一、课题简介
图像的研究和应用中，人们往往对图像中的某些部分感兴趣，这些感兴趣的部分一般对应图像中特定的、具有特殊性质的区域（可以对应单一区域，也可以对应多个区域），称之为目标或前景；而其他部分称为图像的背景。为了辨识和分析目标，需要把目标从一幅图像中孤立出来，这就是图像分割要研究的问题。
图像作为一个整体，有丰富的内容和色彩，我们所需要的目标和背景与整幅网像融为一体，不利于进行图像处理，因此，先将图像划分成若干个与物体目标相对应的区域，根据目标和背景的先验知识对图像中的目标与背景进行标识、定位，将目标从背景或其他伪目标中分离出来，这种疗法称为图象分割。
图象分割而成的区域所包含的信息包括了分区分割和对各分区的描述，利用这些区域中所包含的部分特征，例如灰度差别、局部纹理差别、彩色差别、局部统汁特征或局部区域的频谱特征的差别等，可以用来区分整幅图象种不同的目标物体，这些区域称为感兴趣区。因为我们是利用图象信息中的部分特征去进行区域分割，所以这样的分割方法并不具有通用性。
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。图像分割是把图像中有意义的特征区域或者把需要的应用的特征区域提取出来。阈值分割是一种简单有效的图像分割方法。它对物体与背景又较强对比的图像分割特别有效，所有灰度值大于或等于阈值的像素被判决属于物体。为常见的阈值分割方法有全局阈值、自适应阈值。最佳阈值的选择有直方图技术、最大类间方差法（OTSU）、迭代法。
图像分割在不同的领域也有其它的名称，如目标轮廓技术、目标检测技术、阈值化技术、目标跟踪技术等，这些技术本身或其核心实际上也就是图像分割技术。
二、常见的图像分割算法
1、双峰法
该阈值法的依据是图像的直方图，通过对直方图进行各种分析来实现对图像的分割。图像的直方图可以看作是像素灰度值概率分布密度函数的一个近似，设一幅图像仅包含目标和背景，那么它的直方图所代表的像素灰度值概率密度分布函数实际上就是对应目标和背景的两个单峰分布密度函数的和。图像二值化过程就是在直方图上寻找两个峰、一个谷来对一个图像进行分割，也可以通过两级函数来近似直方图。
若灰度图像的直方图，其灰度级范围为1-10L i ，，，
=，当灰度级为k 时的像素数为k n ，则一幅图像的总像素数N 如式4-2所示：
∑-=-+++==1
0110L i L i n n n n
N （4-2）
灰度级i 出现的概率如4-3所示：
110-++==L i
i i n n n n N n p （4-3）
当图像的灰度直方图为双峰分布的时候，图像的内容大致为两部分，分别为灰度分布的两个山峰的附近。因此直方图左侧山峰为亮度较低的部分，这部分恰好对应于画面中较暗的背景部分；直方图右侧山峰为亮度较高的部分，对应于画面中需要分割的目标。选择的阈值为两峰之间的谷底点时，即可将目标分割出来。
双峰法在当被分割图像的灰度直方图中呈现出明显、清晰的两个波峰时，使用该方法可以达到较好的分割精度。但是，阈值分割算法的交互性比较差。尽管可以通过人工参与、交互设定阈值，但设定阈值后分割效果如何，也需要通过人工观察图像分割结果来判断。此外，该方法的抗噪性较差，当被分割对象存在较强噪声时，分割效果会受到很大的影响。
MATLAB 中程序代码：
I=imread('F:/shuzi/1.jpg');
I=rgb2gray(I);
subplot(1,3,1),imhist(I);title('灰度化直方图');
实验-四-图像分割与边缘检测
实验四图像分割与边缘检测 一．实验目的及要求 1．利用MATLAB研究图像分割与边缘检测的常用算法原理； 2．掌握MATLAB图像域值分割与边缘检测函数的使用方法； 3．了解边缘检测的算法和用途，比较Sobel、Prewitt、Canny等算子边缘检测的差异。 二、实验内容 （一）研究以下程序，分析程序功能；输入执行各命令行，认真观察命令执行的结果。熟悉程序中所使用函数的调用方法，改变有关参数，观察试验结果。 1．图像阈值分割 clear all, close all; I = imread('cameraman.tif'); figure (1),imshow(I) figure(2); imhist(I) T=120/255; Ibw1 = im2bw(I,T); figure(3); subplot(1,2,1), imshow(Ibw1); T=graythresh(I); L = uint8(T*255) Ibw2 = im2bw(I,T); subplot(1,2,2), imshow(Ibw2);
help im2bw; help graythresh; clear all, close all; I = imread('cameraman.tif'); figure (1),imshow(I) figure(2); imhist(I) T=240/255; Ibw1 = im2bw(I,T); figure(3); subplot(1,2,1), imshow(Ibw1); T=graythresh(I); L = uint8(T*255) Ibw2 = im2bw(I,T); subplot(1,2,2), imshow(Ibw2); help im2bw; help graythresh;
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
图像分割和边缘检测
岭南师范学院 课程名称数字图像处理 实验序号实验5 实验名称图像分割和边缘检测 实验地点综B207 2017年10 月14 日
四、实验过程（实验步骤、记录、数据、分析） 1.基于一阶导数的边缘算子 a=imread('y.jpg'); f=rgb2gray(a); subplot(2,2,1),imshow(f),title('原始图像'); [g1 , t1]=edge(f,'roberts',[ ], 'horizontal'); subplot(2,2,2), imshow(g1),title('Roberts'); [g2, t2]=edge(f, 'sobel',[ ], 'horizontal'); subplot(2,2,3), imshow(g2),title('Sobel'); [g3, t3]=edge(f, 'prewitt',[ ], 'horizontal'); subplot(2,2,4), imshow(g3),title('Prewitt'); 从图像结果来看，'Roberts'的边缘检测范围更加大 2、基于二阶导数的边缘算子：应用LOG算子检测边缘 a=imread('y.jpg'); f=rgb2gray(a); subplot(1,2,1),imshow(f),title('原始图像'); [g , t]=edge(f, 'log'); subplot(1,2,2),imshow(g),title('log');
3、基于约束条件的最优化检测边缘算子：应用Canny算子检测边缘a=imread('y.jpg'); f=rgb2gray(a); subplot(1,2,1),imshow(f),title('原始图像'); [g , t]=edge(f,'canny'); subplot(1,2,2),imshow(g),title('Canny');
SLIC超像素分割代码
// SLIC.cpp: implementation of the SLIC class. //=========================================================================== // This code implements the zero parameter superpixel segmentation technique // described in: // // // // "SLIC Superpixels Compared to State-of-the-art Superpixel Methods" // // Radhakrishna Achanta, Appu Shaji, Kevin Smith, Aurelien Lucchi, Pascal Fua, // and Sabine Susstrunk, // // IEEE TPAMI, Volume 34, Issue 11, Pages 2274-2282, November 2012. // // //=========================================================================== // Copyright (c) 2013 Radhakrishna Achanta. // // For commercial use please contact the author: // // Email: https://www.360docs.net/doc/8a14384247.html,stname@epfl.ch //=========================================================================== #include"stdafx.h" #include
实验三图像分割与边缘检测
数字图像处理实验报告 学生姓名王真颖 学生学号L0902150101 指导教师梁毅雄 专业班级计算机科学与技术1501 完成日期2017年11月06日
计算机科学与技术系信息科学与工程学院
目录 实验一.................................................................................................. 错误!未定义书签。 一、实验目的.................................................................................................... 错误!未定义书签。 二、实验基本原理 ........................................................................................... 错误!未定义书签。 三、实验内容与要求....................................................................................... 错误!未定义书签。 四、实验结果与分析....................................................................................... 错误!未定义书签。实验总结............................................................................................... 错误!未定义书签。参考资料.. (3) 实验一图像分割与边缘检测 一．实验目的 1. 理解图像分割的基本概念； 2. 理解图像边缘提取的基本概念； 3. 掌握进行边缘提取的基本方法；
水平集图像分割方法研究
生物医学图像分割方法研究 1、图像分割概述 图像是用各种观测系统以不同形式和手段观测客观世界所获得的，可以直接或间接作用于人眼并产生视觉感知的实体。在现实生活之中，大约有75%左右的信息来源于人眼（图像），也就是说人类大部分的信息是视觉信息，从图像中得到。所以，对图像的认识和理解一直是人类视觉研究中非常重要的问题。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。图像分割是计算机视觉领域中最古老也是研究最广泛的问题之一。任何图像处理系统，医学图像或是工业图像，图像分割都是一个关乎系统成败的关键问题。 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、基于边缘的分割方法、基于区域的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。 1、基于阈值的分割方法。 阈值法的基本思想是基于图像的灰度特征来计算一个或多个灰度阈值，并将图像中每个像素的灰度值与阈值相比较，最后将像素根据比较结果分到合适的类别中。因此，该类方法最为关键的一步就是按照某个准则函数来求解最佳灰度阈值。阈值分割当面比较有名的方法有最大类间方差法(OTSU)、基于直方图的阈值方法和熵方法等。 2、基于边缘的分割方法 所谓边缘是指图像中两个不同区域的边界线上连续的像素点的集合，是图像局部特征不连续性的反映，体现了灰度、颜色、纹理等图像特性的突变。通常情况下，基于边缘的分割方法指的是基于灰度值的边缘检测，它是建立在边缘灰度值会呈现出阶跃型或屋顶型变化这一观测基础上的方法。 阶跃型边缘两边像素点的灰度值存在着明显的差异，而屋顶型边缘则位于灰度值上升或下降的转折处。正是基于这一特性，可以使用微分算子进行边缘检测，即使用一阶导数的极值与二阶导数的过零点来确定边缘，具体实现时可以使用图像与模板进行卷积来完成。常用的边缘检测算子有sobel，canny和laplace等等。
一种改进超像素融合的图像分割方法
一种改进超像素融合的图像分割方法* 余洪山1,2?，张文豪1，杨振耕1,2，李松松1，万琴1，林安平1 【摘要】基于超像素的传统图像分割方法在边缘分割的一致性、计算效率和融合算法的自适应性等方面仍存在诸多问题. 文章结合国内外相关研究进展，提出了一种新型超像素融合的图像分割方法. 方法采用ERS超像素过分割算法，以强度、梯度直方图作为超像素特征，并采取EMD方法计算特征距离，通过混合Weibull模型获取融合自适应阈值，进而完成分割. 算法时间复杂度降至为O(N)，分割过程中不需要手动选取待分割区域，有效提高了算法的自适应性. 实验结果表明本方法在分割边界准确度和处理效率方面优于现有方法. 【期刊名称】湖南大学学报（自然科学版） 【年(卷),期】2018(045)010 【总页数】9 【关键词】超像素；区域融合；陆地移动距离；混合Weibull模型；图像分割基金项目：国家自然科学基金资助项目(67573135),National Natural Science Foundation of China (67573135)；深圳市科技计划项目(JCYJ20170306141557198),Science and Technology Plan Project of Shenzhen City(JCYJ20170306141557198); 湖南省科技计划重点研发项目(2018GK2021),Key Research and Development Project of Science and Technology Plan of Hunan Province(2018GK2021)；广东省科技计划重点专项项目(2013B011301014),Key Project of Science and Technology Plan of Guangdong Province(2013B011301014)；国家科技支撑计划项目(2015BAF11B01),National Science and T echnology Supported Project
基于聚类的图像分割方法综述
信息疼术2018年第6期文章编号=1009 -2552 (2018)06 -0092 -03 DOI：10.13274/https://www.360docs.net/doc/8a14384247.html,ki.hdzj.2018. 06.019 基于聚类的图像分割方法综述 赵祥宇\陈沫涵2 (1.上海理工大学光电信息与计算机学院，上海200093; 2.上海西南位育中学，上海200093) 摘要：图像分割是图像识别和机器视觉领域中关键的预处理操作。分割理论算法众多，文中 具体介绍基于聚类的分割算法的思想和原理，并将包含的典型算法的优缺点进行介绍和分析。经过比较后，归纳了在具体应用中如何对图像分割算法的抉择问题。近年来传统分割算法不断 被科研工作者优化和组合，相信会有更多的分割新算法井喷而出。 关键词：聚类算法；图像分割；分类 中图分类号：TP391.41 文献标识码：A A survey of image segmentation based on clustering ZHAO Xiang-yu1，CHEN Mo-han2 (1.School of Optical Electrical and Computer Engineering，University of Shanghai for Science and Technology，Shanghai200093，China；2.Shanghai Southwest Weiyu Middle School，Shanghai200093，China) Abstract:Image segmentation is a key preprocessing operation in image recognition and machine vision. There are many existing theoretical methods,and this paper introduces the working principle ol image segmentation algorithm based on clustering.Firstly,the advantages and disadvantages ol several typical algorithms are introduced and analyzed.Alter comparison,the paper summarizes the problem ol the selection ol image segmentation algorithm in practical work.In recent years,the traditional segmentation algorithms were improved and combined by the researchers,it believes that more new algorithms are blown out. Key words:clustering algorithm；image segmentation；classilication 0引百 近年来科学技术的不断发展，计算机视觉和图像 识别发挥着至关重要的作用。在实际应用和科学研 究中图像处理必不可少,进行图像处理必然用到图像 分割方法,根据检测图像中像素不重叠子区域，将感 兴趣目标区域分离出来。传统的图像分割方法:阈值 法[1]、区域法[2]、边缘法[3]等。近年来传统分割算法 不断被研究人员改进和结合，出现了基于超像素的分 割方法[4]，本文主要介绍超像素方法中基于聚类的经 典方法，如Mean Shift算法、K-m eans 算法、Fuzzy C-mean算法、Medoidshilt算法、Turbopixels算法和 SLIC 算法。简要分析各算法的基本思想和分割效果。 1聚类算法 1.1 Mean Shil't算法 1975年,Fukunaga[5]提出一种快速统计迭代算法，即Mean Shilt算法（均值漂移算法）。直到1995 年,Cheng[6]对其进行改进，定义了核函数和权值系 数，在全局优化和聚类等方面的应用，扩大了 Mean shil't算法适用范围。1997至2003年间，Co-maniciu[7-9]提出了基于核密度梯度估计的迭代式 搜索算法,并将该方法应用在图像平滑、分割和视频 跟踪等领域。均值漂移算法的基本思想是通过反复 迭代计算当前点的偏移均值，并挪动被计算点，经过 反复迭代计算和多次挪动，循环判断是否满足条件, 达到后则终止迭代过程[10]。Mean shil't的基本形 式为： 收稿日期：2017-06 -13 基金项目：国家自然科学基金资助项目（81101116) 作者简介：赵祥宇（1992-)，男，硕士研究生，研究方向为数字图像处理。 —92 —
SLIC超像素分割算法和目前超像素算法的比较代码实现
SLIC超像素分割算法和目前超像素算法的比较代码实现- 图文 Resource.h //{{NO_DEPENDENCIES}} // Microsoft Visual C++ generated include file. // Used by SLICSuperpixels.rc // #define IDD_SLICSUPERPIXELS_DIALOG 102 #define IDR_MAINFRAME 128 #define IDC_BUTTON_CREATESUPERPIXELS 1000 #define IDC_EDIT_SPCOUNT 1001 #define IDC_EDIT2 1002 #define IDC_EDIT_COMPACTNESS 1002 // Next default values for new objects // #ifdef APSTUDIO_INVOKED #ifndef APSTUDIO_READONLY_SYMBOLS #define _APS_NEXT_RESOURCE_V ALUE 129 #define _APS_NEXT_COMMAND_V ALUE 32771 #define _APS_NEXT_CONTROL_V ALUE 1003 #define _APS_NEXT_SYMED_V ALUE 101 #endif #endif Stdafx.h // stdafx.h : include file for standard system include files, // or project specific include files that are used frequently, // but are changed infrequently #pragma once #ifndef _SECURE_ATL #define _SECURE_ATL 1 #endif #ifndef VC_EXTRALEAN #define VC_EXTRALEAN // Exclude rarely-used stuff from Windows headers #endif #include \
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
图像边缘检测及提取,分水岭算法
1.几种算子图像边缘提取: 程序代码如下: 运行结果: 原图为一堆苹果(彩图),各算子处理后的边缘提取图:
分水岭算法实现: a.直接对图像进行分水岭算法处理 代码如下：（原图还是上题一堆苹果） 运行结果如右图： 很明显，属于过度分割了。下面有改进算法： b.改进算法代码如下： 实现包括下列步骤： (1)读图像。读入图像 (2)对比度最大化。注意到图像中有许多彼此连通的 不同大小的对象。为使通过watershed变换找到的低 谷数目最小，我们使感兴趣的对象的对比度达到最 大。对比度增强的一个常用的技术是综合应用top— hat和bottom—hat变换。 top—hat变换定义为原图像和它的开之差。图像的 开是一与特定结构元素匹配的图像前景部分的集合。 bottom—hat变换定义为在原图像和它的闭之间的 差。图像的闭是一与特定结构元素匹配的图像背景 的集合。 通用的结构元素是正方形，长方形，圆盘，菱 形，球和线。既然图像中我们感兴趣的目标对象看 起来像圆盘，我们用strel函数建立一个半径为15个 像素的圆盘形结构元素。这个圆盘尺度是图像中的 目标对象的平均半径的一个估计。 (3)图像相加减。为使目标对象与分隔它们的间隙之 间的对比达到最大，用“原图top—hat图像+bottom —hat图像”得到增强的结果图。 ( 4)转换感兴趣的对象。调用watershed变换找出图像 的亮度”低谷”，把imcomplement作用 增强过的图像上，将感兴趣的目标对象转换为亮度低谷，得到增强图的补图。 (5)检测亮度低谷。对所得补图运用imextendedmin函数检测低于某特别阈值的所有亮度低谷。
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
实验二 图像分割与边缘检测
实验二图像分割与边缘检测 一．实验目的及要求 1．利用MATLAB研究图像分割与边缘检测的常用算法原理； 2．掌握MATLAB图像域值分割与边缘检测函数的使用方法； 3．了解边缘检测的算法和用途，比较Sobel、Prewitt、Canny等算子边缘检测的差异。 二、实验内容 （一）研究以下程序，分析程序功能；输入执行各命令行，认真观察命令执行的结果。熟悉程序中所使用函数的调用方法，改变有关参数，观察试验结果。 1．图像阈值分割 clear all, close all; I = imread('rice.tif'); figure (1),imshow(I) figure(2); imhist(I) T=120/255; Ibw1 = im2bw(I,T); %选择阈值T=120/255对图像二值化； figure(3); subplot(1,2,1), imshow(Ibw1); T=graythresh(I); %采用Otsu方法计算最优阈值T对图像二值化； L = uint8(T*255) Ibw2 = im2bw(I,T); subplot(1,2,2), imshow(Ibw2); help im2bw; help graythresh; （令Ｔ取不同值，重做上述试验，观察试验结果） 以下是程序执行结果： Comand窗口： L = 125 IM2BW Convert image to binary image by thresholding. IM2BW produces binary images from indexed, intensity, or RGB images. To do this, it converts the input image to grayscale format (if it is not already an intensity image), and then converts this grayscale image to binary by thresholding. The output binary image BW has values of 0 (black) for all pixels
图像处理边缘提取与分割实验报告附源码
边缘提取与图像分割 理论、算法、源码与实例 1）理论 一、边缘检测的基本方法： 各种差分算子，主要有： 差分边缘检测方法 Roberts梯度模算子 前两种对垂直，水平，对角检测好。 Prewitt算子，Robinson算子（算八个方向的梯度最大值） Sobel算子（利用上下左右加权，可平滑噪声）； Kirsch算子 Rosenfeld算子 Laplace算子（二阶导数算子，一般不用于检测，用于之后判别暗区与明区。） LOG算子，（高斯平滑后求导提取边界。） 主要思路用高斯函数对图像平滑滤波，然后再对图像进行拉普拉斯运算，算得的值等于零的点认为是边界点。 该算法高斯函数方差取值很重要，过大会导至精度不高。还容易产生虚假边界。但可以用一些准备去除虚假边界。对于灰度渐变图的效果也不太好。但大部份图片边缘提取效果还好。Canny边界检测算子 二、拟合曲面求导提取边界。 主要思路为在点的邻域各点拟合一个曲面，由曲面的求导代替离散点求差分，这种方法对于噪声比较不敏感。 三、统计判决法提取边界 以误判概率最小化设置门限，对边界检测算子作用后的每个像点判别/。统计判决法依赖于先验知识。 四、分裂—合并算法 按一定的均一化标准，将图片分成子图。合并满足均一性准则的子图。
五、跟踪技术 1）区域跟踪，基于区域的图像分割方法。 应用于直接提取区域。检测满足跟踪准则的点，找到这样的点，检测其所有邻点，把满足跟踪准则的任合邻点合并再重复。直到没有邻点满足检测准则。 2）曲线跟踪，基于边界的图像分割方法。 对整幅图扫描，对所有“现在点”的邻点检测，周围没有满足跟踪条件的点时，返回到上一个最近的分支处，取出另一个满足跟踪原则的现在点。重复根踪。 六、模型化与统计检验法检测边界 开始步骤为对图像划分成多块子图，每块子图进行曲面拟合。并应用误差的分析，构造F 统计量，判断此区域是否有边界的存在。 七、匹配检测技术 基于区域的一种分割方法。 1）归一化互相关测度匹配 类似于求相关系数。但是这种方法实用时不太理想，因为匹配模板的尺寸跟图上的尺寸差异，造成操作很难。 2）匹配滤波器 基于最大信噪比准则。 用一个滤波器对图像子图作卷积，当滤波器为子图旋转180度后的K倍时，功能与相关系数一样。此时称为匹配滤波器。 3）线检测 用匹配滤波器可以设计一些线检测器。对直线检测效果好。 八、利用模式识别某些技术进行图像分割 对每个像素提取特征，提取一个n维特征，如果特效果好，那么在特征空间里，像素点会表现出类聚。一般来说，特征是区域性的，一般是征对邻域或图像的各个子图提取特征。通常特征包含，灰度，空间关系（梯度，像素小块邻域平均灰度，纹理参数，颜色）等。 九、基于活动轮廓模型的边界提取算法 不同于经典的基于求导自下而上过程，而是一种基于总体和局部的自上而下和自下而上的处理过程。借助一些物理概念构造一个描述轮廓状态指标，将图像灰度分布，灰度梯度及轮廓形状约束等信息作为“外能”和“内能”构造活运轮廓的能量函数。将一个初始轮廓放在感兴趣的图像区域中，轮廓在外力和内力作用下变形，外力推动活动轮廓向着物体的边缘运动，而内力要使活动轮廓趋于光滑和保持其拓朴性。在达到平衡时，对应的能量最小，此时的活动轮廓即为要检测的边界。 十、基于视觉特性的边界提取方法 ——线性加权函数（LWF）在边界检测中的应用 视觉系统对亮度对比度的感知可以转化为数学中的微分算子的特征值问题，视觉的感觉响应类似于高斯函数与其拉普拉斯变换之和。基于生理学和数学导出的线性加权函数（LWF）是高斯函数与它的二阶导数的线性组合. 视觉处理过程是图像与一系列不同方差的高斯函数及其二阶导数的卷积过程。
实验-图像增强和图像分割实验
实验一图像增强和图像分割实验 （1）分别用图中给出的直线和曲线作为增强函数进行增强，比较它们的效果并讨论其特点。 线性变换对指数变换 图片1 图片 2 实验步骤： 1.在MATLAB中编写灰度图像的线性变换点运算程序 图片1处理程序 I=imread('图片1.png'); %读入原图像 I=im2double(I); %转换数据类型为double [M,N]=size(I); figure(1); imshow(I);%显示原图像 title('原图像'); figure(2); I=rgb2gray(I); L-1
%转化为灰度图像 [H,x]=imhist(I,64); stem(x,(H/M/N),'.'); title('原图像'); %tan=30` a=sqrt(3)/3;b=0; y=a.*I+b; figure(3); imshow(y); title('tan=30'); figure(4); [H,x]=imhist(y,64); stem(x,(H/M/N),'.'); title('tan=30'); %tan=45` a=1;b=0; y=a.*I+b; figure(5); imshow(y); title('tan=45'); figure(6); [H,x]=imhist(y,64); stem(x,(H/M/N),'.'); title('tan=45'); %tan=60` a=sqrt(3);b=0; y=a.*I+b; figure(7); imshow(y); title('tan=60'); figure(8); [H,x]=imhist(y,64); stem(x,(H/M/N),'.'); title('tan=60'); 实验结果如下图所示： 原图像 图片1的原图像
SLIC超像素分割算法和目前超像素算法的比较.
SLIC超像素分割算法和目前超像素算法的比较 Radhakrishna Achanta, IEEE专业会员, Appu Shaji, Kevin Smith, IEEE专业会员, Aurelien Lucchi, Pascal Fua, IEEE会士, and Sabine Susstrunk, IEEE高级会员 摘要近年来计算机视觉应用已经越来越依赖于 超像素处理，但它并不总是很清楚什么是一个好的超像素的算法。为了了解目前算法的优点和缺点，我们验证比较了5种目前使用的超像素算法与图像边缘吻合的能力，速度，内存使用率和它们对于分割效果的影响。我们引入了一种基于应用k-means 聚类算法的简单线性迭代聚类（SLIC）的新的超像素算法以有效生成超像素。尽管它很简单，SLIC 对于边界的吻合度与之前的算法相比不分上下甚 至更好。同时，它速度更快，占用内存更小，分割性能更优，并直接扩展了超体素生成。 索引词汇超像素，分割，聚类， k-means 1 简介 超像素算法组像素在感知上有意义的原子 区域中可以取代像素网格的刚性结构（图1）。他们捕捉图像冗余，提供了一种便捷的计算图像特征，并大幅降低后续图像处理任务的复杂度的原始方法。他们已经成为很多计算机视觉算法的关键构建模块，比如在PASCAL VOC挑战赛中得分最高的多类对象分割[ 9 ]，[ 29 ]，[ 11 ]，深度估计[ 30 ]，分割[ 16 ]，人体模型估计[ 22 ]，以及目标定位[ 9 ]。 有许多方法来生成超像素，每一个都有自己的优点和缺点，可能更适合特定的应用程序。例如，如果图像边界吻合度是非常重要的，那么基于图的方法会是一个理想的选择。然而，如果是用超像素来构建一幅图像，那么如[ 23 ]这种产生一个更为常规的晶格的方法可能是更好的选择。虽然很难界定什么是对所有应用都理想的方法，我们相信以下性能通常是可取的： 1. 超像素应该有好的图像边界吻合度。 2. 当用于减少计算的复杂性时，作为一个预处理步骤，超像素应该可被快速计算，占据较小的内存，和简单的使用。 3. 当用于分割的目的时，超像素分割既要能够提高处理速度又要提高搜索结果的质量。 我们验证比较了5种目前使用的超像素算法[ 8 ]，[ 23 ]，[ 26 ]，[ 25 ]，[ 15 ]的速度，图像边界 吻合度以及分割性能的影响。我们也提供对这几种超像素分割法的定性评估。我们的结论是，没有一种现有的方法完全满足上述所有性能。 为了解决这个问题，我们提出了一种新的超像素的算法：简单线性迭代聚类（SLIC），它应用k-means聚类算法以相似的方法生成超像素[ 30 ]。显而易见的是，在伯克利基准中证实SLIC在图像边界的吻合度方面不如现有的几种算法[20]，在Pascal [ 7 ]和MSRC [ 24 ]数据集分割时优于现有算法。此外，它比起现有方法处理速度更快，占有内存更小。除了这些可量化的优点，SLIC便于使用，生成大量超像素时简洁灵活，可扩展到更大规模并且易于获得。1 2 现有的超像素算法 超像素生成算法大致可以分为基于图或梯 度上升的算法。下面，我们回顾几种较为流行的超像素算法，包括一些原本不是专门为生成超像素而设计的算法。表1提供了一个检查方法的定性定量的总结，包括它们的相对性能。
图像分割和图像边缘检测
图像分割和图像边缘检测 边缘检测和图像分割的联系：边缘检测是通过图像的梯度变化将图像中梯度变化明显的地方检测出来，针对的是边缘信息。图像分割是将目标分割出来，针对的是目标对象，边缘检测是空间域图像分割的一种方法，属于包含关系 边缘检测后的图像是二值图像，对二值图像可以运用形态学操作来分割目标，所以边缘检测是图像分割的一个前提。但分割不一定非要用边缘检测。 图像分割：概念： 图像分割是将图像划分成若干个互不相交的小区域的过程，所谓小区域是某种意义下具有共同属性的像素的连通集合。 从集合的观点看：它应该是具有如下性质的一种点集，集合R代表整个区域，对R的分割可看作将R分成N个满足以下五个条件的非空子集R1，R2，，RN： 目的： 无论是图像处理、分析、理解与识别，其基础工作一般都建立在图像分割的基础上； 将图像中有意义的特征或者应用所需要的特征信息提取出来； 图像分割的最终结果是将图像分解成一些具有某种特征的单元，称为图像的基元； 相对于整幅图像来说，这种图像基元更容易被快速处理。 图像分割原理图像分割的研究多年来一直受到人们的高度重视，至今提出了各种类型的分割算法。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。但是，该方法中，各个类别的内容是有重叠的。为了涵盖不断涌现的新方法，有的研究者将图像分割算法分为以下六类：并行边界分割技术、串行边界分割技术、并行区域分割技术、串行区域分割技术、结合特定理论工具的分割技术和特殊图像分割技术。 图像分割的特征：分割出来的各区域对某种性质例如灰度，纹理而言具有相似性，区域内部是连通的的且没有过多小孔。 区域边界是明确的
基于超像素的图像分割方法研究
目录 摘要...................................................................... I ABSTRACT.................................................................III 第一章绪论 (1) 1.1研究背景及意义 (1) 1.2图像分割 (1) 1.2.1 传统图像分割方法 (2) 1.2.2 聚类分割方法 (5) 1.2.3 结合特定理论的分割方法 (5) 1.2.4 超像素分割方法 (6) 1.3 论文主要章节安排 (7) 第二章超像素分割算法介绍 (9) 2.1基于图论的算法 (9) 2.1.1 基于图的算法 (9) 2.1.2归一化割算法 (10) 2.1.3基于能量驱动的算法 (10) 2.1.4基于熵率的算法 (11) 2.1.5 GCa & GCb算法 (13) 2.2基于梯度上升的算法 (14) 2.2.1分水岭算法 (14) 2.2.2 TurboPixels算法 (15) 2.2.3简单线性迭代聚类算法 (17) 2.3超像素分割评价 (18) 2.3.1分割质量评价 (18) 2.3.2紧密度评价 (18) 2.3.3算法可控性评价 (18) 2.4实验结果及分析 (19) 2.5本章小结 (21) 第三章基于SLIC超像素与区域生长的图像分割算法 (23) 3.1 SLIC初始分割 (23) 3.1.1 颜色空间转换 (24) 3.1.2超像素分割实验 (24) 3.2 超像素块区域生长 (26) 3.2.1 种子区域选取 (26) V