实验三图像分割与边缘检测
图像分割 实验报告
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。
数字图像处理实验报告(图像边缘检测)
实验报告实验名称实验三图像边缘检测课程名称数字图像处理某成绩班级学号日期地点备注：1、实验目的（1）了解并掌握使用微分算子进行图像边缘检测的基本原理；（2）编写程序使用Laplacian 算子（二阶导数算子）实现图像锐化，进一步理解图像锐化的实质；（3）掌握使用不同梯度算子（一阶导数算子）进行图像边缘检测的原理、方法，根据实验结果分析各种算子的工作效果；（4）总结实验过程（实验报告，左侧装订）：方案、编程、调试、结果、分析、结论。
2、实验环境（1）Windows XP/7（2）Matlab 7.1/7.143、实验方法本次实验要求对256×256大小，256级灰度的数字图像lena.img进行处理。
（1）对该图像进行锐化处理，要求采用Laplacian算子进行锐化，分α=1和α=2两种情况，按如下不同情况进行处理：①g1(m,n)=f(m,n)-α∇f②g2(m,n)=4αf(m,n)-α[f(m-1,n)+f(m+1,n)+f(m,n-1)+f(m,n+1)]I、要对图像进行处理，要先读取该图像，实验代码如下：close all;clear all;fid=fopen('lena.img','r');image=fread(fid,[256,256],'uint8');fclose(fid);II、读取图像后，对该图像的每一像素（不考虑图像的边界部分）进行遍历，根据公式①（公式①相当于做差分）对每一灰度进行计算，将所得的结果存入一矩阵g1中（矩阵g1初始化为该图像的矩阵），代码如下（仅以ɑ=1为例）：g1=image;a=1;[x,y]=size(image);for i=2:(x-1)for j=2:(y-1) g1(i,j)=(1+4*a)*image(i,j)-a*(image(i+1,j)+image(i-1,j)+image(i,j+1)+image(i,j-1));endendIII、根据公式②对图像的每一个像素（不考虑图像的边界部分）进行计算，将所得之存入矩阵g2中（g2初始化值为该图像的矩阵值），具体方法与上一步类似，代码如下（仅以ɑ=1为例）：g2=image;a=1;[x,y]=size(image);for i=2:(x-1)for j=2:(y-1)g2(i,j)=4*a*image(i,j)-a*(image(i+1,j)+image(i-1,j)+image(i,j+1)+image(i,j-1));endend（2）分别利用Roberts、Prewitt 和Sobel 边缘检测算子，对原图像进行边缘检测，显示处理前、后图像。
边缘检测与图像分割精品PPT课件
例1：检测不连续性
例2：检测相似性
7.2 阈值分割
7.2.1 阈值分割原理与分类
7.2.2 阈值选取方法
7.3 边缘检测
7.3.1 边缘检测概念
7.3.2 基于一阶导数法的边缘检测
基于二阶导数法的边缘检测
7.4 区域分割
7.4.1 区域生长法
7.4.2 分裂合并法
7.5 直线检测
阈值分割法的特点：
适用于物体与背景有较强对比的情况，重要的是背景或 物体的灰度比较单一。（可通过先求背景，然后求反得 到物体）
这种方法总可以得到封闭且连通区域的边界。
显然对于阈值分割方法，确定一个最优阈值是分割的关键问题， 现有的大部分算法都是集中在阈值确定的研究上。
常用的阈值分割就是图像的二值化，选择一阈值（？），将图像
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形式，使得更高层的图像分析和理解成 为可能。
图像分割多年来一直得到人们的高度重视，至今已提出了上千种 各种类型的分割算法，而且近年来每年都有上百篇相关研究报道发表 。
3.图像分割的基本策略(P187)
分割算法基于灰度值的两个基本特性：不连续性和相似性。 首先检测图像像素灰度级的不连续性，找到点、线(宽度为1)、 边(不定宽度)。先找边，后确定区域。 或者，检测图像区域像素的灰度值的相似性，通过选择阈值， 找到灰度值相似的区域，区域的外轮廓就是对象的边。
gx,
y
1 0
f x, y T f x, y T
一副含有一个与背景明显对比的物体图像具 有包含双峰的灰度直方图，如图3一3所示。 两个尖峰对应于物体内部和外部较多数目的 点。两峰间的谷对应于物体边缘附近相对较 少数目的点，在类似这样的情况下，通常采 用直方图来确定灰度阐值的值。
实验三图像分割
实验三图像分割一、实验目的1、了解图像分割的基本概念；2、掌握阈值分割、边缘检测的基本分割方法；3、对检测的目标图像分析其目标特征二、实验内容1、实验原理阈值分割利用图像中要提取的目标物与其背景在灰度特性上的差异，把图像视为具有不同灰度级的两类区域的组合，选择一个合适的阈值，以确定图像中每个像素点应该属于目标区域还是背景区域，从而产生二值图像。
边缘检测是利用边缘灰度变化的一阶或二阶导数的特点，可以将边缘点检测出来。
常用梯度、roberts、sobel、prewitt等算子进行检测。
图1 两种边缘点附近灰度方向导数变化规律2、MATLAB实现（1）在处理图像直方图的工具箱中，核心函数为imhist，其语法为：imhist（f,n）——直接显示f为输入图像，h为其直方图，n是形成直方图的灰度级个数（默认256）。
（2）阈值分割BW=im2bw( I，level) ——将灰度图像、RGB图像转换为二值图像Level为阈值（0~1），当输入图像的亮度小于level时，输出0，大于时输出1。
或不用函数。
直接编程实现。
（3）边缘检测函数edge提供了几个导数估计器。
该函数基本语法为：[g，t]=edge（f，‘method’，parameters）f——输入图像，g——输出图像，t——阈值。
‘method’是具体用到的检测方法（sobel、prewitt、roberts、log、zerocross、canny），parameters对应不同检测方法的参数。
sobel边缘检测器[g，t] = edge(f，'sobel'，T，'dir')T：指定阈值，dir：检测边缘首选方向（horizontal、vertical、both）g：检测到的逻辑图像，边缘位置为1，其余位置为0。
t可选，输出参数edge函数所用阈值T。
（一般t和T参数可以不用，dir默认为both）prewitt边缘检测器[g，t] = edge(f，'prewitt'，T，'dir')该函数参数与sobel相同。
详细的图像分割之边缘检测实验报告
边缘检测实验报告一、实验目的通过课堂的学习，已经对图像分割的相关理论知识已经有了全面的了解，知道了许多图像分割的算法及算子，了解到不同的算子算法有着不同的优缺点，为了更好更直观地对图像分割进行深入理解，达到理论联系实际的目的，特制定如下的实验。
二、实验原理：图像处理有两大类目的：1．改善像质（增强、恢复）；2．图像分析：对图像内容作出描述；其一般的图像处理过程如下：图像分割的算法有：（1）阈值分割原理：(,)(,)(,)EBLf x y Tg x y L f x y T≥⎧=⎨<⎩（2）边缘检测：梯度对应一阶导数，对于一个连续图像函数f(x,y):梯度矢量定义:梯度的幅度:梯度的方向:a) Roberts 算子b) Sobel 算子Roberts 算子[]TTyxy f x f G G y x f ⎦⎤⎢⎣⎡∂∂∂∂==∇),(122)()),((),(y x G G y x f mag y x f +=∇=∇)arctan(),(x y G y x =φ()()()[]()()[]{}21221,,11,1,,+-++++-=j i f j i f j i f j i f j i gc) Prewitt 算子d) Kirsch 算子由K 0~K 7八个方向模板组成，将K0~K7的模板算法分别与图像中的3×3区域乘，选最大一个值，作为中央像素的边缘强度（3）区域分割1 区域生长法 算法描述先对每个需要分割的区域找一个种子像素作为生长的起点，然后将种子像素周围邻域中与种子像素有相似性质的像素合并到种子像素所在的区域中。
将这些新像素当作新的种子像素继续进行上面的过程，直到再没有满足条件的像素可被包括进来。
2 分裂合并法实际中常先把图像分成任意大小且不重叠的区域，然后再合并或分裂这些区域以满足分割的要求,即分裂合并法.一致性测度可以选择基于灰度统计特征(如同质区域中的方差),假设阈值为T ,则算法步骤为:① 对于任一Ri ，如果 ，则将其分裂成互不重叠的四等分； ② 对相邻区域Ri 和Rj ，如果 ，则将二者合并； ③ 如果进一步的分裂或合并都不可能了，则终止算法。
图像处理中的边缘检测和图像分割
图像处理中的边缘检测和图像分割在计算机视觉领域中，图像处理是一项非常重要的技术。
其中，边缘检测和图像分割是两个关键环节。
本文将从边缘检测和图像分割的基本概念入手，详细介绍它们的原理和应用。
一、边缘检测1、基本概念边缘是指图像中亮度、颜色等性质发生突然变化的地方。
边缘检测就是在图像中寻找这些突然变化的地方，并将它们标记出来。
在实际应用中，边缘检测可以用于目标跟踪、物体检测等方面。
2、常见方法常见的边缘检测算法有Canny、Sobel、Laplacian等。
其中，Canny算法是一种广泛使用的边缘检测算法，其基本原理是通过计算图像中每个像素点的梯度值和方向，来判断该点是否为边缘。
Sobel算法则是利用了图像卷积的思想，先对图像进行卷积操作，再计算得到每个像素点的梯度值。
Laplacian算法则是通过计算图像中每个像素点的二阶导数，来寻找亮度突变的地方。
3、应用场景边缘检测常用于在图像中寻找物体的轮廓线，或者分离图像中的前景和背景等方面。
例如在计算机视觉中的人脸识别中，边缘检测可以用于提取人脸的轮廓线，以便于后续的特征提取和匹配。
二、图像分割1、基本概念图像分割是把图像中的像素点分成不同的区域，以便于更好地理解和处理图像。
分割的结果通常是一个二值图像，其中每个像素点被标记为前景或者背景。
在实际应用中，图像分割可以用于目标检测、图像识别等方面。
2、常见方法常见的图像分割算法有阈值分割、聚类分割、边缘分割等。
其中，阈值分割是一种较为简单且常用的分割算法，其原理是为图像中每个像素点设置一个阈值，大于阈值的像素点被标记为前景，小于阈值的则为背景。
聚类分割算法则是通过对图像中像素点进行聚类操作，来划分不同的区域。
边缘分割则是利用边缘检测的结果，将图像分成前景和背景两个部分。
3、应用场景图像分割可以应用于诸如目标检测、图像识别、医学图像分析等方面。
例如在医学图像分析中，图像分割可以用于将CT或MRI图像中的组织分割成肝、肿瘤等不同的部分，以便于医生更好地进行预测和治疗决策。
图像的边缘检测实验报告
图像的边缘检测实验报告
《图像的边缘检测实验报告》
图像的边缘检测是计算机视觉领域中的重要技术之一，它可以帮助我们识别图
像中物体的边缘和轮廓，从而实现图像分割、特征提取和目标识别等应用。
在
本次实验中，我们将对几种常用的边缘检测算法进行比较和分析，以评估它们
在不同场景下的性能和适用性。
首先，我们使用了Sobel算子进行边缘检测。
Sobel算子是一种基于梯度的边缘检测方法，它通过对图像进行卷积操作来寻找像素值变化最大的地方，从而找
到图像中的边缘。
实验结果显示，Sobel算子在一些简单场景下表现良好，但
在复杂背景和噪声干扰较大的情况下效果不佳。
接着，我们尝试了Canny边缘检测算法。
Canny算法是一种多阶段的边缘检测
方法，它通过对图像进行高斯滤波、计算梯度、非极大值抑制和双阈值处理等
步骤来检测图像中的边缘。
实验结果显示，Canny算法在复杂场景下表现出色，能够有效地抑制噪声并找到图像中的真实边缘。
最后，我们还尝试了Laplacian算子和Prewitt算子等其他边缘检测算法，并对
它们的性能进行了比较和分析。
实验结果显示，不同的边缘检测算法在不同场
景下表现出各自的优势和劣势，需要根据具体的应用需求来选择合适的算法。
总的来说，本次实验对图像的边缘检测算法进行了全面的比较和分析，为我们
进一步深入理解和应用这些算法提供了重要的参考和指导。
希望通过这些实验
结果，我们能够更好地利用边缘检测技术来解决实际的图像处理问题，为计算
机视觉领域的发展做出更大的贡献。
图像处理中的图像分割与边缘检测算法
图像处理中的图像分割与边缘检测算法图像处理是计算机视觉领域的一项重要技术，它可以对图像进行各种操作和分析。
其中，图像分割和边缘检测是图像处理中的两个关键任务，它们在许多应用中起着至关重要的作用。
图像分割是将图像划分成若干个具有独立语义的区域的过程。
在图像中，不同的物体或区域通常具有不同的颜色、纹理或亮度等特征。
通过对这些特征进行分析和提取，可以将图像中的不同区域分割出来，从而实现对图像的理解和分析。
图像分割在许多领域中都有广泛的应用，比如医学影像分析、目标识别和图像检索等。
边缘检测是图像处理中常用的一种技术，它可以检测出图像中物体的边缘轮廓。
边缘是图像中颜色、亮度或纹理等发生突变的地方，通过检测这些突变的地方，可以找到图像中物体的边界。
边缘检测在图像处理中有着广泛的应用，比如图像增强、目标检测和图像分割等。
在图像分割和边缘检测中，有许多经典的算法被广泛应用。
其中，基于阈值的分割算法是最简单和常用的一种方法。
该方法通过设置一个或多个阈值，将图像中的像素分为不同的类别。
这种方法简单直观，但对于复杂的图像，效果不佳。
因此，研究者们提出了许多基于区域的分割算法，如区域增长、区域分裂合并等。
这些算法通过对图像中的像素进行聚类，将相邻像素归为同一区域，从而实现图像的分割。
边缘检测算法有很多种，其中最经典的是Canny边缘检测算法。
Canny算法通过对图像进行平滑处理，然后计算图像中像素灰度的一阶和二阶导数，从而找到图像中的边缘。
该算法具有较高的准确性和稳定性，在实际应用中得到了广泛的应用。
此外，还有其他一些边缘检测算法，如Sobel算法、Laplacian算法等，它们也都有各自的特点和适用范围。
除了传统的图像分割和边缘检测算法，近年来深度学习技术在图像处理中也取得了重要的突破。
深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，它通过多层次的神经网络模型来学习图像的特征表示。
在图像分割和边缘检测任务中，深度学习方法可以通过大量的训练数据来学习图像的特征，从而实现更准确和鲁棒的分割和检测结果。
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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；4. 掌握用阈值法进行图像分割的基本方法。
二．实验基本原理●图象边缘检测图像理解是图像处理的一个重要分支，研究为完成某一任务需要从图像中提取哪些有用的信息，以及如何利用这些信息解释图像。
边缘检测技术对于处理数字图像非常重要，因为边缘是所要提取目标和背景的分界线，提取出边缘才能将目标和背景区分开来。
在图像中，边界表明一个特征区域的终结和另一个特征区域的开始，边界所分开区域的内部特征或属性是一致的，而不同的区域内部的特征或属性是不同的，边缘检测正是利用物体和背景在某种图像特性上的差异来实现的，这些差异包括灰度，颜色或者纹理特征。
边缘检测实际上就是检测图像特征发生变化的位置。
图象边缘检测必须满足两个条件：一能有效地抑制噪声；二必须尽量精确确定边缘的位置由于噪声和模糊的存在，检测到的边界可能会变宽或在某些点处发生间断，因此，边界检测包括两个基本内容：首先抽取出反映灰度变化的边缘点，然后剔除某些边界点或填补边界间断点，并将这些边缘连接成完整的线。
边缘检测的方法大多数是基于方向导数掩模求卷积的方法。
导数算子具有突出灰度变化的作用，对图像运用导数算子，灰度变化较大的点处算得的值比较高，因此可将这些导数值作为相应点的边界强度，通过设置门限的方法，提取边界点集。
一阶导数与是最简单的导数算子，它们分别求出了灰度在x 和y 方向上的变化率，而方向α上的灰度变化率可以用相应公式进行计算;对于数字图像，应该采用差分运算代替求导。
一幅数字图像的一阶导数是基于各种二维梯度的近似值。
图像f(x,y)在位置(x,y)的梯度定义为下列向量：⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡∂∂∂∂=y f x f y x f G )],([ (3-4)在边缘检测中，一般用这个向量的大小，用f ∇表示2/122][Gy Gx f +=∇ (3-5)函数f 在某点的方向导数取得最大值的方向是，方向导数的最大值是称为梯度模。
利用梯度模算子来检测边缘是一种很好的方法，它不仅具有位移不变性，还具有各向同性。
为了运算简便，实际中采用梯度模的近似形式。
∇≈f Gx Gyf Gx Gy||||∇≈+或者max(||,||)传统的边缘检测算法通过梯度算子来实现的，在求边缘的梯度时，需要对每个象素位置计算。
在实际中常用小区域模板卷积来近似快速计算，简单有效，即梯度算子一般采用滤波算子的形式来完成，因此应用很广泛。
模板是N*N的权值方阵，经典的梯度算子模板有：Sobel 模板、Prewitt模板、Roberts模板、Laplacian模板等。
具体模板请见书。
拉普拉斯高斯（LoG）算法是一种二阶边缘检测方法。
它通过寻找图像灰度值中二阶微分中的过零点（Zero Crossing）来检测边缘点。
其原理为，灰度级变形成的边缘经过微风算子形成一个单峰函数，峰值位置对应边缘点；对单峰函数进行微分，则峰值处的微分值为0，峰值两侧符号相反，而原先的极值点对应二阶微分中的过零点，通过检测过零点即可将图像的边缘提取出来。
(a)原图(b)边缘检测后的图(c) 阈值处理后的图图3-1 检测具有-45度边缘的图例●图象分割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，小区域是某种意义下具有共同属性的像素的连通集合。
如不同目标物体所占的图像区域、前景所占的图像区域等。
连通是指集合中任意两个点之间都存在着完全属于该集合的连通路径。
1.双峰法先给出原图的直方图，再定出阈值(门限)T，一般取两个峰值间的谷值。
2.P参数法这种方法用于目标所占图像面积已知的情况。
设目标在最简单图像f(i , j) 中所占的面积s0与图像面积s之比为P = s0/ s，则背景所占面积比为1-P = (s - s0) / s。
一般来说，低灰度值为背景，高灰度值为目标。
如果统计图像f(i , j)灰度值不大于某一灰度t的像元数和图像总像元数之比为1-p 时，则以t 为阈值。
3．自适应全局阈值（单阈值）算法步骤如下：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：G 1 和G 2，其中G 1包含所有灰度值小于T 的像素，G 2包含所有灰度值大于T 的像素。
3、 计算G 1中像素的平均值m 1及G 2中像素的平均值m 2。
4、 计算新的阈值：T ＝ （m 1＋m 2）/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。
全局单阈值分割只适用于很少的图像。
对一般图像采用局部阈值法或多阈值法会得到更好的效果4. 最大类间方差法 (OTSU)设有M-1个阈值：0≤k1＜k2＜…＜KM-1≤L-1。
将图像分割成M 个灰度值的类Cj ， （Cj ∈［kj-1+1, …, kj ］；j=1, 2, …, M ; k0=0, kM=L ），则各类Cj 的发生概率ωj 和平均值μj 为)()(1--=j j j k k ωωω (3-1) )()()()(11----=j j j j j k k k k ωωμμμ (3-2) 式中, ω(0)=0，μ(0)=0。
由此可得各类的类间方差为∑=--*Mj r j j M k k k 121212)(),,,(μμωσ (3-3) 将使上式的σ2值为最大的阈值组(k1, k2， …, kM －1)， 作为M 值化的最佳阈值组。
若取M 为2，即分割成2类，则可用上述方法求出二值化的阈值。
三．三．实验内容与要求1.分别用Roberts,Sobel和拉普拉斯高斯算子对图像进行边缘检测。
比较三种算子处理的不同之处；2.设计一个检测图3-2中边缘的程序，要求结果类似图3-3，并附原理说明。
3．任选一种阈值法进行图像分割.4．检测出3.3图像的线条，要求完成的结果为二值图像；四．实验结果与分析1.分别用Roberts,Sobel和拉普拉斯高斯算子对图像进行边缘检测。
比较三种算子处理的不同之处；代码：I=imread('eight.tif');imshow(I)BW1=edge(I,'roberts');figure ,imshow(BW1),title('用Roberts算子')BW2=edge(I,'sobel');figure,imshow(BW2),title('用Sobel算子')BW3=edge(I,'log');figure,imshow(BW3),title('用拉普拉斯高斯算子')比较提取边缘的效果可以看出，sober算子是一种微分算子，对边缘的定位比较精确，但是会漏去一些边缘细节，而拉普拉斯算子是一种二阶边缘检测算法，他通过寻找图像灰度值中二阶过零点来检测边缘并将边缘提取出来，边缘的细节比较丰富。
通过比较可以看出，拉普拉斯算子比sober算子边缘更完整，效果更好。
2.设计一个检测图3-2中边缘的程序，要求结果类似图3-3，并附原理说明。
代码：I=imread('lines.png');F=rgb2gray(I); subplot(2,2,1); imshow(I);title('原始图像'); thread=130/255; subplot(2,2,2); imhist(F);title('直方图'); subplot(2,2,3);J2=im2bw(F,thread); imshow(J2);title('分割结果');实验结果:(3)原理说明：根据图像的直方图，发现背景和目标的分割值在135左右，将此作为分割值，将图像转换为二值图像。
3．任选一种阈值法进行图像分割.(1)选取阈值为180进行分割：I=imread('lines.png');F=rgb2gray(I);subplot(2,2,1);imshow(I);title('原始图像');thread=180/255; %阈值为180进行分割subplot(2,2,2);imhist(F);subplot(2,2,3);J2=im2bw(F,thread);imshow(J2);title('分割结果');实验结果：将阈值调节到180，明显的看到线条的边缘变得模糊，而背景的线条被消除。
4.检测出3.3图像的线条，要求完成的结果为二值图像：代码：I=imread('line2.png');F=rgb2gray(I);subplot(2,2,1);imshow(I);thread=120/255; subplot(2,2,2); imhist(F);title('直方图'); subplot(2,2,3);J2=im2bw(F,thread); imshow(J2);title('分割结果');实验结果：。