图像分割 实验报告
数字图像处理实验报告
数字图像处理实验报告实验一数字图像处理编程基础一、实验目的1. 了解MATLAB图像处理工具箱；2. 掌握MATLAB的基本应用方法；3. 掌握MATLAB图像存储/图像数据类型/图像类型；4. 掌握图像文件的读/写/信息查询；5. 掌握图像显示--显示多幅图像、4种图像类型的显示方法；6. 编程实现图像类型间的转换。
二、实验内容1. 实现对图像文件的读/写/信息查询，图像显示--显示多幅图像、4种图像类型的显示方法、图像类型间的转换。
2. 运行图像处理程序，并保存处理结果图像。
三、源代码I=imread('cameraman.tif')imshow(I);subplot(221),title('图像1');imwrite('cameraman.tif')M=imread('pout.tif')imview(M)subplot(222),imshow(M);title('图像2');imread('pout.bmp')N=imread('eight.tif')imview(N)subplot(223),imshow(N);title('图像3');V=imread('circuit.tif')imview(V)subplot(224),imshow(V);title('图像4');N=imread('C:\Users\Administrator\Desktop\1.jpg')imshow(N);I=rgb2gary(GRB)[X.map]=gary2ind(N,2)RGB=ind2 rgb(X,map)[X.map]=gary2ind(I,2)I=ind2 gary(X,map)I=imread('C:\Users\dell\Desktop\111.jpg');subplot(231),imshow(I);title('原图');M=rgb2gray(I);subplot(232),imshow(M);[X,map]=gray2ind(M,100);subplot(233),imshow(X);RGB=ind2rgb(X,map);subplot(234),imshow(X);[X,map]=rbg2ind(I);subplot(235),imshow(X);四、实验效果实验二 图像几何变换实验一、实验目的1．学习几种常见的图像几何变换，并通过实验体会几何变换的效果；2．掌握图像平移、剪切、缩放、旋转、镜像等几何变换的算法原理及编程实现；3．掌握matlab 编程环境中基本的图像处理函数。
mean-shift图像分割
由式 (4) 获得 ：
������ = . ������+1
∑������������=1 ������������������������������(||������������������ℎ−������������������������||2)������(||������������������ℎ−������������������������||2) ∑������������=1 ������������������(||������������������ℎ−������������������������||2)������(||������������������ℎ−������������������������||2)
图4 3． 图像分割的细节图片如图 5 所示：
图5
实验小结
根据 mean-shift 算法原理，通过对聚类中心的不断迭代，从而找到相近的类，达到分割 的目的。通过这次实验，进一步理解了图像分割的含义，也充分体现了 mean-shift 算法在图 像分割中的应用。
参考文献
【1】 【2】 【3】
Mean-shift 跟踪算法中核函数窗宽的自动选取——彭宁嵩 杨杰 刘志 张凤超——软 件学报——2005，16（9） Mean-shift 算法的收敛性分析——刘志强 蔡自兴——《《软件学报》》——2007，18 （2） 基于分级 mean-shift 的图像分割算法——汤杨 潘志庚 汤敏 王平安 夏德深
计算机视觉实验三
——利用 mean-shift 进行图像分割
算法简介
mean-shift 是一种非参数概率密度估计的方法。通过有限次的迭代过程，Parzen 窗定义 的概率密度函数能够快速找到数据分布的模式。由于具有原理简单、无需预处理、参数少等 诸多优点，mean-shift 方法在滤波、目标跟踪、图像分割等领域得到了广泛的应用。
matlab数字图像处理实验报告
《数字图像处理实验报告》实验一图像的增强一.实验目的1.熟悉图像在MATLAB下的读写、输出；2.熟悉直方图；3.熟悉图像的线性指数等；4.熟悉图像的算术运算和几何变换。
二.实验仪器计算机、MATLAB软件三.实验原理图像增强是指根据特定的需要突出图像中的重要信息，同时减弱或去除不需要的信息。
从不同的途径获取的图像，通过进行适当的增强处理，可以将原本模糊不清甚至根本无法分辨的原始图像处理成清晰的富含大量有用信息的可使用图像。
其基本原理是：对一幅图像的灰度直方图，经过一定的变换之后，使其成为均匀或基本均匀的，即使得分布在每一个灰度等级上的像素个数．f=H等或基本相等。
此方法是典刑的图像空间域技术处理，但是由于灰度直方图只是近似的概率密度函数，因此，当用离散的灰度等级做变换时，很难得到完全平坦均匀的结果。
频率域增强技术频率域增强是首先将图像从空间与变换到频域，然后进行各种各样的处理，再将所得到的结果进行反变换，从而达到图像处理的目的。
常用的变换方法有傅里叶变换、DCT变换、沃尔什-哈达玛变换、小波变换等。
假定原图像为f(x，y)，经傅立叶变换为F(u，v)。
频率域增强就是选择合适的滤波器H(u,v)对F(u,v)的频谱成分进行处理，然后经逆傅立叶变换得到增强的图像。
四.实验内容及步骤1.图像在MATLAB下的读写、输出；实验过程：>> I = imread('F:\image\');figure;imshow(I);title('Original Image');text(size(I,2),size(I,1)+15, ...'', ...'FontSize',7,'HorizontalAlignment','right');Warning: Image is too big to fit on screen; displaying at 25% > In imuitools\private\initSize at 86In imshow at 1962.给定函数的累积直方图。
用matlab数字图像处理四个实验
数字图像处理实验指导书目录实验一MATLAB数字图像处理初步实验二图像的代数运算实验三图像增强-空间滤波实验四图像分割3实验一 MATLAB数字图像处理初步一、实验目的与要求1．熟悉及掌握在MATLAB中能够处理哪些格式图像。
2．熟练掌握在MATLAB中如何读取图像。
3．掌握如何利用MATLAB来获取图像的大小、颜色、高度、宽度等等相关信息。
4．掌握如何在MATLAB中按照指定要求存储一幅图像的方法。
5．图像间如何转化。
二、实验原理及知识点1、数字图像的表示和类别一幅图像可以被定义为一个二维函数f(x,y),其中x和y是空间(平面)坐标，f 在任何坐标处(x,y)处的振幅称为图像在该点的亮度。
灰度是用来表示黑白图像亮度的一个术语，而彩色图像是由单个二维图像组合形成的。
例如，在RGB彩色系统中，一幅彩色图像是由三幅独立的分量图像(红、绿、蓝)组成的。
因此，许多为黑白图像处理开发的技术适用于彩色图像处理，方法是分别处理三副独立的分量图像即可。
图像关于x和y坐标以及振幅连续。
要将这样的一幅图像转化为数字形式，就要求数字化坐标和振幅。
将坐标值数字化成为取样；将振幅数字化成为量化。
采样和量化的过程如图1所示。
因此，当f的x、y分量和振幅都是有限且离散的量时，称该图像为数字图像。
作为MATLAB基本数据类型的数值数组本身十分适于表达图像，矩阵的元素和图像的像素之间有着十分自然的对应关系。
图1 图像的采样和量化根据图像数据矩阵解释方法的不同，MA TLAB把其处理为4类：➢亮度图像(Intensity images)➢二值图像(Binary images)➢索引图像(Indexed images)➢RGB图像(RGB images)(1) 亮度图像一幅亮度图像是一个数据矩阵，其归一化的取值表示亮度。
若亮度图像的像素都是uint8类或uint16类，则它们的整数值范围分别是[0，255]和[0，65536]。
若图像是double类，则像素取值就是浮点数。
实验报告模板王
《数字图像处理》实验报告班级：信计0901学号：090350126姓名：王芸芸河北工程大学理学院2012年10月8日实验一：图像的基本操作一、 实验内容1.采用imread()函数读出图像；2.利用rgb2gray()函数将RGB 图像转成灰度图像以备处理；3.显示原图像与转换后的灰度图像，并作对比。
4.将灰度图像转换成二值图像，首先自行选取阈值转换，再使用函数i m2bw()转换，将二者结果图作对比；5.将上述过程中的灰度图像与二值图像保存；6.利用数组运算将图像反转显示，并剪切出3030 大小的一块区域，显示查看。
二、 实验结果及说明 3原图像与灰度图像对比5将灰度图转换成二值图7将图像反转结果图像30*30区域三、实验代码i=imread('C:\Program Files\MATLAB71\work\zhang1.jpg')F=rgb2gray(i);imshow(i)figure,imshow(F)imwrite(F,'C:\Program Files\MATLAB71\work\zhang12.bmp');Fbw=im2bw(F);figure,imshow(Fbw)T=100;Fbw2=F>100;figure,imshow(Fbw2)imwrite(Fbw,'C:\Program Files\MATLAB71\work\zhang13.bmp');imwrite(Fbw2,'C:\Program Files\MATLAB71\work\zhang14.bmp');Fp=F(end:-1:1,end:-1:1);figure,imshow(Fp)imwrite(Fp,'C:\ProgramFiles\MATLAB71\work\zhang15.bmp');Fm=Fp(150:180,150:180);imshow(Fm)imwrite(Fm,'C:\ProgramFiles\MATLAB71\work\zhang16.bmp');实验二：直方图图像增强一、实验内容1.计算一幅灰度图像的直方图；2.对图像进行简单的灰度线性拉伸变换；3.采用直方图均衡化的方法进行图像增强；二、实验结果及说明1.原图2.直方图均衡化，图像增强后对比观察三、 实验代码i=imread('C:\Program Files\MATLAB71\work\zhang2.jpg') imshow(F) imhist(F) J=histeq(F); imshow(F)figure,imshow(J)figure,imhist(F);figure,imhist(J);实验三：图像模板运算一、实验内容1．将实验图像转成灰度图；2．构造两个邻域平均模板，一个3×3，一个9×9。
数字图像处理 实验报告(完整版)
数字图像处理实验一 MATLAB数字图像处理初步一、显示图像1．利用imread( )函数读取一幅图像，假设其名为lily.tif，存入一个数组中；2．利用whos 命令提取该读入图像flower.tif的基本信息；3．利用imshow()函数来显示这幅图像；实验结果如下图：源代码：>>I=imread('lily.tif')>> whos I>> imshow(I)二、压缩图像4．利用imfinfo函数来获取图像文件的压缩，颜色等等其他的详细信息；5．利用imwrite()函数来压缩这幅图象，将其保存为一幅压缩了像素的jpg文件,设为lily.jpg；语法：imwrite(原图像，新图像，‘quality’,q), q取0-100。
6．同样利用imwrite()函数将最初读入的tif图象另存为一幅bmp图像，设为flily.bmp。
7．用imread()读入图像Sunset.jpg和Winter.jpg；8．用imfinfo()获取图像Sunset.jpg和Winter.jpg的大小；9．用figure,imshow()分别将Sunset.jpg和Winter.jpg显示出来，观察两幅图像的质量。
其中9的实验结果如下图：源代码：4~6(接上面两个) >>I=imread('lily.tif')>> imfinfo 'lily.tif'；>> imwrite(I,'lily.jpg','quality',20);>> imwrite(I,'lily.bmp');7~9 >>I=imread('Sunset.jpg');>>J=imread('Winter.jpg')>>imfinfo 'Sunset.jpg'>> imfinfo 'Winter.jpg'>>figure(1),imshow('Sunset.jpg')>>figure(2),imshow('Winter.jpg')三、二值化图像10．用im2bw将一幅灰度图像转化为二值图像，并且用imshow显示出来观察图像的特征。
图像分割算法的研究的开题报告
图像分割算法的研究的开题报告一、选题背景图像分割是计算机视觉领域中的一个重要分支，它的目标是将图像分成若干个部分或区域，每个部分或区域可以代表图像中的不同对象或区域。
目前，图像分割已经被广泛应用于机器视觉、自然语言处理、医学图像分析、智能交通等领域。
然而，由于图像的复杂性和多样性，有效的图像分割算法一直是计算机视觉领域的一个重要研究课题。
因此，本文将探讨图像分割算法的研究，并对其进行深入分析和研究。
二、选题目的和意义图像分割算法是计算机视觉领域的一个核心问题，它不仅可以用于目标检测和识别，还可以用于图像处理、图像识别等相关领域。
因此，本文的目的是探索图像分割算法的研究，深入分析算法的优缺点，并提出一种改进的算法。
本文研究的结果可以为计算机视觉领域的相关研究和开发提供参考，同时也可以为未来的医疗、智能交通等领域带来越来越多的创新和应用。
因此，本文具有重要的理论和实践意义。
三、研究内容和方法本文将从以下几个方面对图像分割算法进行研究：1. 了解和分析目前常用的图像分割算法，并比较它们的优缺点；2. 探讨图像分割算法的基本原理和数学模型；3. 提出一种改进的图像分割算法，并对其进行测试和评估；4. 分析和总结算法改进的效果和局限性。
在研究方法方面，本文将采用文献调查、实验和数学建模等方法。
通过对已有研究成果的分析和总结，我们可以提出一种改进的算法，并通过实验验证其可行性和优越性。
四、论文预期成果本文预期的成果包括：1. 对目前常用的图像分割算法进行分析和比较，并总结其优缺点；2. 对图像分割算法的基本原理和数学模型进行探讨和分析；3. 提出一种改进的图像分割算法，并对其进行测试和评估；4. 分析和总结算法改进的效果和局限性，并提出未来的研究方向。
五、研究进度安排1. 第一周：对图像分割算法的历史和现状进行调研，并撰写相关调研报告。
2. 第二周：研究和分析常用的图像分割算法，并撰写比较和总结报告。
3. 第三周：探讨图像分割算法的基本原理和数学模型，并撰写研究报告。
遥感影像处理实验报告(3篇)
第1篇一、实验背景与目的随着遥感技术的不断发展，遥感影像已成为获取地球表面信息的重要手段。
遥感影像处理是对遥感影像进行一系列技术操作，以提高影像质量、提取有用信息的过程。
本实验旨在通过实践操作，让学生掌握遥感影像处理的基本原理和常用方法，提高学生对遥感影像数据的应用能力。
二、实验内容与步骤本次实验主要包括以下内容：1. 数据准备：获取实验所需的遥感影像数据，包括光学影像、红外影像等。
2. 影像预处理：对原始遥感影像进行辐射校正、几何校正、图像增强等处理。
3. 影像分割：对预处理后的影像进行分割，提取感兴趣的目标区域。
4. 影像分类：对分割后的影像进行分类，识别不同的地物类型。
5. 结果分析：对分类结果进行分析，评估分类精度。
三、实验步骤1. 数据准备- 获取实验所需的遥感影像数据，包括光学影像、红外影像等。
- 确保影像数据具有较好的质量和分辨率。
2. 影像预处理- 辐射校正：对原始遥感影像进行辐射校正，消除大气、传感器等因素对影像辐射强度的影响。
- 几何校正：对原始遥感影像进行几何校正，消除地形起伏、地球曲率等因素对影像几何形状的影响。
- 图像增强：对预处理后的影像进行图像增强，提高影像对比度、清晰度等。
3. 影像分割- 选择合适的分割方法，如基于阈值分割、基于区域生长分割、基于边缘检测分割等。
- 对预处理后的影像进行分割，提取感兴趣的目标区域。
4. 影像分类- 选择合适的分类方法，如监督分类、非监督分类等。
- 对分割后的影像进行分类，识别不同的地物类型。
5. 结果分析- 对分类结果进行分析，评估分类精度。
- 分析分类结果中存在的问题，并提出改进措施。
四、实验结果与分析1. 影像预处理结果- 经过辐射校正、几何校正和图像增强处理后，遥感影像的质量得到显著提高，对比度、清晰度等指标明显改善。
2. 影像分割结果- 根据实验所采用的分割方法，成功提取了感兴趣的目标区域，分割效果较好。
3. 影像分类结果- 通过选择合适的分类方法，对分割后的影像进行分类，成功识别了不同的地物类型。
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图像分割实验报告
图像分割实验报告
一、引言
图像分割是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，它旨在将一幅图像分割成具有语义意义的不同区域。
图像分割在许多应用中发挥着关键作用，如目标检测、场景理解和医学图像处理等。
本实验旨在探索不同的图像分割方法，并对其进行比较和评估。
二、实验方法
本实验选择了两种常用的图像分割方法：基于阈值的分割和基于边缘的分割。
首先，我们使用Python编程语言和OpenCV库加载图像，并对图像进行预处理，如灰度化和平滑处理。
接下来，我们将详细介绍这两种分割方法的实现步骤。
1. 基于阈值的分割
基于阈值的分割是一种简单而常用的分割方法。
它通过将图像像素的灰度值与预先设定的阈值进行比较，将像素分为前景和背景两类。
具体步骤如下：（1）将彩色图像转换为灰度图像。
（2）选择一个适当的阈值，将图像中的像素分为两类。
（3）根据阈值将图像分割，并得到分割结果。
2. 基于边缘的分割
基于边缘的分割方法是通过检测图像中的边缘来实现分割的。
边缘是图像中灰度变化剧烈的区域，通常表示物体的边界。
具体步骤如下：
（1）将彩色图像转换为灰度图像。
（2）使用边缘检测算法（如Canny算法）检测图像中的边缘。
（3）根据边缘信息将图像分割，并得到分割结果。
三、实验结果与讨论
我们选择了一张包含多个物体的彩色图像进行实验。
首先，我们使用基于阈值
的分割方法对图像进行分割，选择了适当的阈值进行实验。
实验结果显示，基
于阈值的分割方法能够将图像中的物体与背景分离，并得到较好的分割效果。
接下来，我们使用基于边缘的分割方法对同一张图像进行分割。
实验结果显示，基于边缘的分割方法能够准确地检测出图像中的边缘，并将图像分割成多个具
有边界的区域。
与基于阈值的分割方法相比，基于边缘的分割方法能够更好地
捕捉到物体的形状和边界信息。
通过对比两种分割方法的实验结果，我们发现基于边缘的分割方法相对于基于
阈值的分割方法具有更好的效果。
基于边缘的分割方法能够提供更准确的物体
边界信息，但也更加复杂和耗时。
而基于阈值的分割方法简单快速，适用于一
些简单的分割任务。
四、结论
本实验通过实现和比较基于阈值的分割和基于边缘的分割方法，探索了图像分
割的基本原理和方法。
实验结果表明，基于边缘的分割方法相对于基于阈值的
分割方法具有更好的效果。
然而，选择适当的分割方法应根据具体的应用场景
和需求进行权衡和选择。
图像分割作为计算机视觉领域的一个重要研究方向，仍然存在许多挑战和问题。
未来的研究可以进一步探索更高级的分割方法，如基于深度学习的分割方法，
以提高分割的准确性和鲁棒性。
同时，结合其他计算机视觉任务，如目标检测
和语义分割，可以进一步提升图像分割的应用效果。
总之，图像分割是一项具有挑战性和潜力的研究方向，本实验为进一步研究和应用图像分割提供了基础和参考。