两个matlab实现最大熵法图像分割程序

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如何使用Matlab进行图像识别与图像分割任务

如何使用Matlab进行图像识别与图像分割任务引言：在当今数字化时代，图像识别与图像分割任务在各个领域中扮演着重要的角色，如医学影像、自动驾驶、安防监控等。

而MATLAB作为一款强大的数值计算工具，提供了便捷且高效的方法来完成这些任务。

本文将讨论如何使用MATLAB进行图像识别与图像分割任务，并分享相关技巧和方法。

一、图像识别基础1.1 MATLAB图像处理工具箱在进行图像识别任务之前，首先需要安装和加载MATLAB图像处理工具箱。

该工具箱为我们提供了一系列用于处理和分析图像的函数和工具。

在MATLAB命令窗口中输入“ver”命令可以查看当前已经安装的工具箱列表，确保图像处理工具箱已被正确安装。

1.2 图像预处理在进行图像识别任务之前，往往需要对图像进行预处理，以提高后续处理的准确性和效率。

一般而言，图像预处理包括灰度化、平滑处理、边缘检测等步骤。

例如，可使用MATLAB中的imread函数读取图像，并使用rgb2gray函数将图像转换为灰度图像。

接着可以使用imfilter函数进行平滑处理，以去除图像中的噪声。

最后，可以使用边缘检测算法（如Canny算法）提取图像的边缘信息。

通过这些预处理步骤，我们可以得到一幅适合进行后续图像识别处理的图像。

二、图像识别任务2.1 特征提取在进行图像识别任务时，首先需要明确要识别的目标，然后提取相关特征以进行分类或匹配。

在MATLAB中，可以使用图像处理工具箱中的函数来进行特征提取。

例如，若要识别一幅图像中的人脸，可以使用Haar级联分类器来实现。

MATLAB提供了一个名为“vision.CascadeObjectDetector”的类来实现该功能。

使用此类，可以调用detect函数来检测图像中的人脸，并返回人脸位置的信息。

另外，还可以使用SURF（加速稳健特征）算法来提取图像中的关键点和描述子。

通过比较描述子的相似程度，可以实现图像的匹配和识别。

使用MATLAB中的vision套件下的vision.SURF函数，可以方便地进行SURF算法的特征提取。

MATLAB的图像处理技术：图像分割

一种SEM图像高效的图像分割技术摘要：在经过了大量的实验探索和努力后，建立了通过自动检查基准比较法来取代以往依靠人类眼睛检查的SEM图像。

这种检查方法有两种类型：直接比较法和间接比较法。

在实际中，间接比较方法使用更广泛，这种方法需要分段步骤即分裂原图像分割成两个区域：前景区域和背景区域。

尤其是SEM图像分割是不容易的，因为高噪音水平，图像偏移，变化和多样性图案。

在以往的工作中，山脊探测器已被广泛用来检测和克服具有这些特征的SEM 图像。

在本文中，我们提出了一个有效的分割方法上发展起来的分水岭分割算法，全局-局部阈值法，高斯滤波器的拉普拉斯算子和非最大值抑制。

在对各种SEM图像分割中的应用，所提出的方法对于1D图像和2D图像分别显现了94%和98%的准确性。

1引言：在以前是通过人的眼睛，用于扫描电子显微镜（SEM）图像半导体硅晶片的检查，人眼检测然而是具有一定的局限性，而且并不是对测试的所有图像都是可靠的，所以经过许多努力，最终发现了自动检测以取代人眼检查[1，4，5，8，9]。

对于自动检查中两种类型的比较方法——直接和间接方法，相继出台。

直接比较方法进行比较的基准图像和检验图像，这种方法直接计算基准图像和检验图像之间的差别。

直接比较方法通常能够较快速和容易找两者之间的差别。

但是，它由于各种偏移值得不同所以很难找到合适的阈值。

更广泛使用的间接比较的方法，不对两个原图像进行直接的参考和检验的比较。

相反，它是比较两个预处理后的分割图像。

本文提出的分割方法扫描电子显微镜（SEM）图像划分为两个区域，前景和背景。

前景部分是导体，而背景部分是绝缘体。

SEM图像从半导体硅的晶圆上得到的。

为了有效的将SEM图像分割成两个区域，由于SEM图像不同于通常的光学图像，他的的某些性能应予以考虑。

首先，它看起来像一个边缘图像。

由于SEM使用电子扫描，其结果是依赖于目标的的结构。

反射的电子的量与结构的变化的量成比例的。

在结构上的边缘，因此，灰度值远高于一个平面区域。

使用MATLAB进行图像分割的关键步骤解析

使用MATLAB进行图像分割的关键步骤解析图像分割是计算机视觉领域的重要研究问题之一，其主要目标是将图像分割成具有语义或结构相关性的不同区域或对象。

这在许多应用中都是必要的，如图像识别、目标跟踪、医学图像分析等。

在本文中，将详细介绍使用MATLAB进行图像分割的关键步骤。

1. 图像预处理在进行图像分割之前，通常需要对原始图像进行一些预处理操作。

这些操作旨在消除图像噪声、增强图像对比度以及平滑图像等。

常用的预处理操作包括灰度化、直方图均衡化、滤波器应用等。

在MATLAB中，可以使用函数如imread()、rgb2gray()和imfilter()来完成这些预处理操作。

2. 特征提取图像分割的一个关键步骤是提取合适的特征以区分不同的图像区域。

常用的图像特征包括颜色、纹理、边缘等。

在MATLAB中，可以使用各种函数来计算这些特征。

例如，可以使用函数如rgb2hsv()来提取颜色特征，使用函数如graycomatrix()来提取纹理特征，使用函数如edge()来提取边缘特征。

3. 分割算法选择选择合适的分割算法对于图像分割的准确性和效率至关重要。

常用的分割算法包括阈值分割、区域生长、边缘检测、聚类分析等。

在MATLAB中，有许多内置的图像分割算法可供使用，如基于区域的分割算法regiongrowing()、基于边缘的分割算法edge()，以及基于聚类的分割算法kmeans()等。

根据具体的应用需求和图像特征，选择最适合的分割算法进行处理。

4. 分割结果评估对于图像分割结果的评估，是判断算法准确性和效果的重要指标。

常用的评估方法包括像素级评估和区域级评估。

像素级评估主要关注分割边界的精确性，如准确率、召回率和F-measure等指标。

区域级评估主要关注分割效果的一致性和完整性，如相似性指数和互信息等指标。

在MATLAB中，可以使用函数如imoverlay()和imsegm()来可视化和评估分割结果。

5. 后处理操作在进行图像分割后，通常需要对分割结果进行一些后处理操作，以进一步提高分割质量。

使用MATLAB进行图像分割的步骤

使用MATLAB进行图像分割的步骤图像分割是一种将图像划分为具有独立意义的不同区域的技术。

它在计算机视觉、模式识别、医学影像等领域具有广泛的应用。

MATLAB作为一种强大的编程语言和开发环境，为图像处理提供了丰富的功能和工具。

本文将介绍使用MATLAB进行图像分割的步骤。

一、图像预处理在进行图像分割之前，通常需要对图像进行预处理。

预处理的目的是消除图像中的噪声和无关信息，以提高分割的准确性和效果。

常见的图像预处理步骤包括：1. 图像灰度化：将彩色图像转换为灰度图像，简化处理过程。

2. 图像滤波：使用滤波器去除图像中的噪声，如中值滤波器、高斯滤波器等。

3. 图像增强：增强图像的对比度和清晰度，以便更好地分割图像。

二、阈值分割阈值分割是最常用和简单的图像分割方法之一。

它基于图像中像素灰度值与阈值之间的关系，将像素分为前景和背景。

使用MATLAB进行阈值分割的步骤如下：1. 选择合适的阈值：通过观察图像直方图和图像特性，选择一个适合的阈值。

2. 阈值分割：将图像中的像素根据阈值进行分类，得到分割后的图像。

三、基于边缘的分割边缘是图像中物体和背景之间的边界，通过检测边缘可以达到图像分割的目的。

使用MATLAB进行基于边缘的分割的步骤如下：1. 图像梯度计算：通过计算图像中每个像素的梯度值，得到图像中每个点的边缘强度。

2. 边缘检测：使用一些经典算法（如Sobel算子、Canny算子）进行边缘检测，得到图像中的边缘。

3. 边缘连接：根据边缘的连接关系，将分散的边缘点连接成连续的边缘线。

四、区域生长分割区域生长分割是一种基于相似性的分割方法，它将相似的像素点合并成具有相同属性的区域。

使用MATLAB进行区域生长分割的步骤如下：1. 种子点选择：选择适当的种子点，作为区域生长的起始点。

2. 区域生长：从种子点开始，逐渐将相邻像素合并到同一区域中，直到满足预设的停止条件。

五、基于聚类的分割聚类是一种将数据划分为不同组别的方法，也可以用于图像分割。

图像处理--采用最大熵方法进行图像分割

数字图象处理课程设计题目：采用最大熵方法进行图像分割班级：电信121学号：3120412014姓名：吴向荣指导老师：王栋起止时间：2016.1.4~2016.1.8西安理工大学源代码：clear,clcimage=imread('C:\Users\Administrator\Desktop\图像课设\3.jpg');subplot(2,2,1);imshow(image);title('原始彩图')%% %灰度图imagegray=rgb2gray(image); %彩色图转换为灰度图subplot(2,2,2);imshow(imagegray);title('灰度图')%计算灰度直方图分布counts和x分别为返回直方图数据向量和相应的彩色向量count=imhist(imagegray);subplot(2,2,3);imhist(imagegray);title('灰度直方图')[m,n]=size(imagegray);imagegray=fun_maxgray(count,imagegray,m,n);subplot(2,2,4);imshow(imagegray);title('最大熵处理后的图')%% 彩色图% r=image(:,:,1);countr=imhist(r);r=fun_maxgray(countr,r,m,n);% subplot(2,2,1);imshow(r);% g=image(:,:,2);countg=imhist(g);g=fun_maxgray(countg,g,m,n); % subplot(2,2,2);imshow(g);% b=image(:,:,3);countb=imhist(b);b=fun_maxgray(countb,b,m,n); % subplot(2,2,3);imshow(b);b=0;for z=1:3figuretitleName = strcat('第',num2str(z),'通道灰度直方图');titleName1 = strcat('第',num2str(z),'通道最大熵处理后图');a=image(:,:,z);subplot(1,2,1);imhist(a);title(titleName)countr=imhist(a);a=fun_maxgray(countr,a,m,n);subplot(1,2,2);imshow(a);title(titleName1)b=b+a;endfigure,imshow(b);title('彩色各通道处理后叠加图')最大熵方法进行图像分割的子函数：function sample=fun_maxgray(count,sample,m,n) countp=count/(m*n); %每一个像素的分布概率E=[];E1=0;E2=0;L=256;for th=2:L-1 %循环阈值pth=sum(countp(1:th+1)); %计算对应阈值概率if countp(th)==0 %当阈值概率为0跳出当前循环continue;endfor i=1:thif countp(i)==0 %当前像素概率为0，跳出当前循环continue;endE1=E1-countp(i)/pth*log(countp(i)/pth);endfor i=th-1:Lif countp(i)==0continue;endE2=E2-countp(i)/(1-pth)*log(countp(i)/(1-pth)); ende=E1+E2;E=[E e];endth=find(E==(max(E))); %找数组中最大值的阈值%[ma,index]=max(E);for i=1:m %对图像二值化for j=1:nif sample(i,j)>thsample(i,j)=255;elsesample(i,j)=0; e运行结果：其他图片比较：THANKS !!!致力为企业和个人提供合同协议，策划案计划书，学习课件等等打造全网一站式需求欢迎您的下载，资料仅供参考。

MATLAB技术图像分割方法

MATLAB技术图像分割方法MATLAB技术在图像分割方法中的应用图像处理在现代科学技术中占据着重要的地位，图像分割作为图像处理的一项关键技术，被广泛应用于医学影像、计算机视觉等领域。

其中，MATLAB作为一种强大的数学软件工具，提供了丰富的图像处理函数和库，为图像分割方法的研究和应用提供了很多方便和支持。

一、介绍图像分割的概念和意义图像分割是将一幅图像划分为若干个具有独立特征的区域的过程，目的是从复杂的图像中提取出目标区域，为后续的图像识别、分析等任务提供基础。

图像分割在医学影像领域中尤为重要，可以帮助医生准确定位和分析病灶，提高疾病诊断和治疗效果。

此外，在计算机视觉、目标检测等领域，图像分割也扮演着重要的角色。

二、基于阈值的图像分割方法阈值法是最简单且最常用的图像分割方法之一，它根据图像灰度值的不同，将图像分为多个分割区域。

在MATLAB中，可以通过编写简单的代码实现基于阈值的图像分割。

首先，使用imread函数读入图像，然后将图像转换为灰度图。

接着，使用imhist函数计算图像的灰度直方图，并选择合适的阈值将图像分割为目标区域和背景区域。

最后，使用imshow函数显示分割结果。

三、基于边缘检测的图像分割方法边缘检测是一种常用的图像分割技术，它通过检测图像中的边缘信息来实现分割。

MATLAB中提供了多种边缘检测算法的函数，如Sobel、Canny等。

可以通过调用这些函数实现图像的边缘检测。

首先，使用imread函数读入图像，并将图像转换为灰度图。

然后，使用边缘检测函数对图像进行处理，提取出边缘信息。

最后，使用imshow函数显示分割结果。

四、基于聚类的图像分割方法聚类是一种常用的图像分割技术，它通过将图像中的像素按照某种相似度准则划分为不同的簇来实现分割。

在MATLAB中，可以利用聚类算法进行图像分割，如K均值聚类、谱聚类等。

首先，使用imread函数读入图像，并将图像转换为待处理的特征矩阵。

(完整版)matlab图像分割毕业设计

数字图像的多分辨率分析处理方法研究—基于小波变换的医学图像分割的研究电信学院电子信息工程专业摘要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。

医学图像分割是图像分割的一个重要应用领域，也是一个经典难题,至今已有上千种分割方法，既有经典的方法也有结合新兴理论的方法.本论文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The image segmentation is an important technology of image processing. It is still a hot point and focus of image processing。

Medical image segmentation is an important application in the field of image segmentation, and it is also a classical difficult problem for researchers。

Thousands of methods have been put forward to medical image segmentation. Some use classical methods and others use new methods.In this paper , first introduced the petronas method and maximum between class variance 。

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%两个程序，亲测可用
clear all
a=imread('moon.tif');
figure,imshow(a)
count=imhist(a);
[m,n]=size(a);
N=m*n;
L=256;
count=count/N;%%每一个像素的分布概率
count
for i=1:L
if count(i)~=0
st=i-1;
break;
end
end
st
for i=L:-1:1
if count(i)~=0
nd=i-1;
break;
end
end
nd
f=count(st+1:nd+1); %f是每个灰度出现的概率
size(f)
E=[];
for Th=st:nd-1 %%%设定初始分割阈值为Th
av1=0;
av2=0;
Pth=sum(count(1:Th+1));
%%%第一类的平均相对熵为
for i=0:Th
av1=av1-count(i+1)/Pth*log(count(i+1)/Pth+0.00001);
end
%%%第二类的平均相对熵为
for i=Th+1:L-1
av2=av2-count(i+1)/(1-Pth)*log(count(i+1)/(1-Pth)+0.00001); end
E(Th-st+1)=av1+av2;
end
position=find(E==(max(E)));
th=st+position-1
for i=1:m
for j=1:n
if a(i,j)>th
a(i,j)=255;
else
a(i,j)=0;
end
end
end
figure,imshow(a);
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%2-d 最大熵法(递推方法) %%%%%%%%%%% clear all;
clc;
tic
a=imread('trial2_2.tiff');
figure,imshow(a);
a0=double(a);
[m,n]=size(a);
h=1;
a1=zeros(m,n);
% 计算平均领域灰度的一维灰度直方图
for i=1:m
for j=1:n
for k=-h:h
for w=-h:h;
p=i+k;
q=j+w;
if (p<=0)|( p>m)
p=i;
end
if (q<=0)|(q>n)
q=j;
end
a1(i,j)=a0(p,q)+a1(i,j);
end
end
a2(i,j)=uint8(1/9*a1(i,j));
end
end
fxy=zeros(256,256);
% 计算二维直方图
for i=1:m
for j=1:n
c1=a0(i,j);
d=double(a2(i,j));
fxy(c1+1,d+1)=fxy(c1+1,d+1)+1;
end
end
Pxy=fxy/m/n;
% figure,
% mesh(Pxy);
% title('二维灰度直方图');
%计算Hl
Hl=0;
for i=1:256
for j=1:256
if Pxy(i,j)>0.00001
Hl=Hl-Pxy(i,j)*log(Pxy(i,j));
else
Hl=Hl;
end
end
end
%计算PA,HA
PA=zeros(256,256);
HA=zeros(256,256);
PB=zeros(256,256);
PA(1,1)=Pxy(1,1);
if PA(1,1)<1e-4
HA(1,1)=0;
else
HA(1,1)=-PA(1,1)*log(PA(1,1));
end
for i=2:256
PA(i,1)=PA(i-1,1)+Pxy(i,1);
if Pxy(i,1)>0.00001
HA(i,1)=HA(i-1,1)-Pxy(i,1)*log(Pxy(i,1));
else
HA(i,1)=HA(i-1,1);
end
end
for j=2:256
PA(1,j)=PA(1,j-1)+Pxy(1,j);
if Pxy(1,j)>0.00001
HA(1,j)=HA(1,j-1)-Pxy(1,j)*log(Pxy(1,j));
else
HA(1,j)=HA(1,j-1);
end
end
for i=2:256
for j=2:256
PA(i,j)=PA(i-1,j)+PA(i,j-1)-PA(i-1,j-1)+Pxy(i,j);
if Pxy(i,j)>0.00001
HA(i,j)=HA(i-1,j)+HA(i,j-1)-HA(i-1,j-1)-Pxy(i,j)*log(Pxy(i,j));
else
HA(i,j)=HA(i-1,j)+HA(i,j-1)-HA(i-1,j-1);
end
end
end
%计算最大熵
PB=1-PA;
h=zeros(256,256);
hmax=0;
for i=1:256
for j=1:256
if abs(PA(i,j))>0.00001&abs(PB(i,j))>0.00001
h(i,j)=log(PA(i,j)*PB(i,j))+HA(i,j)/PA(i,j)+(Hl-HA(i,j))/PB(i,j);
else
h(i,j)=0;
end
if h(i,j)>hmax
hmax=h(i,j);
s=i-1;
t=j-1;
end
end
end
z=ones(m,n);
for i=1:m
for j=1:n
if a0(i,j)<=s&a2(i,j)<=t
%if double(a(i,j))+double(a2(i,j))+a3(i,j)<=s+t+q
z(i,j)=0;
else
z(i,j)=255;
end
end
end
hmax
s
t
figure,imshow(z);
toc。