实验五图像分割及目标检测
图像处理有关的课程设计
图像处理有关的课程设计一、教学目标本课程的学习目标主要包括知识目标、技能目标和情感态度价值观目标。
通过本课程的学习，学生将掌握图像处理的基本原理、方法和技巧，包括图像的表示、图像增强、图像滤波、边缘检测和图像分割等。
同时，学生将能够运用所学的知识解决实际问题，提高图像处理的实践能力。
此外，学生将培养对图像处理的兴趣和热情，增强创新意识和团队合作精神。
二、教学内容根据课程目标，本课程的教学内容主要包括图像处理的基本概念、图像的表示和运算、图像增强、图像滤波、边缘检测和图像分割等。
具体包括以下几个方面的内容：1.图像处理的基本概念：图像处理的目的、方法和应用领域。
2.图像的表示和运算：图像的数学模型、图像的像素运算和图像的坐标变换。
3.图像增强：图像增强的目的、方法和算法，包括直方图均衡化、对比度增强和锐化等。
4.图像滤波：图像滤波的目的、方法和算法，包括线性滤波、非线性滤波和高斯滤波等。
5.边缘检测：边缘检测的目的、方法和算法，包括Sobel算法、Canny算法和Prewitt算法等。
6.图像分割：图像分割的目的、方法和算法，包括阈值分割、区域增长和边缘追踪等。
三、教学方法为了实现课程目标，本课程将采用多种教学方法，包括讲授法、讨论法、案例分析法和实验法等。
通过这些教学方法的综合运用，将激发学生的学习兴趣和主动性，提高学生的学习效果和实践能力。
1.讲授法：通过教师的讲解和演示，向学生传授图像处理的基本原理、方法和技巧。
2.讨论法：通过小组讨论和课堂讨论，引导学生主动思考和探索图像处理的问题和解决方案。
3.案例分析法：通过分析典型的图像处理案例，让学生了解图像处理在实际应用中的作用和效果。
4.实验法：通过实验操作和数据分析，培养学生动手能力和实际解决问题的能力。
四、教学资源为了支持教学内容和教学方法的实施，丰富学生的学习体验，我们将选择和准备适当的教学资源。
教学资源包括教材、参考书、多媒体资料和实验设备等。
controlnet训练流程
ControlNet训练流程ControlNet是一种用于目标检测和图像分割的深度学习网络模型。
它具有高效的性能和准确的识别能力，因此在计算机视觉领域得到了广泛的应用。
对于想要了解ControlNet训练流程的人士来说，本文将为您详细介绍ControlNet的训练流程，希望对您有所帮助。
一、数据准备在进行ControlNet的训练之前，首先需要对训练数据进行准备。
训练数据包括输入图像和对应的标签，标签可以是目标的位置、类别、边界框等信息。
通常来说，数据准备的过程包括数据采集、数据清洗、数据标注等步骤。
需要注意的是，训练数据的质量和数量直接影响着训练模型的效果，因此在这一步需要花费较多的时间和精力。
二、模型选择在数据准备完成后，接下来需要选择合适的模型来进行训练。
ControlNet是一个已经训练好的深度学习网络模型，其基于ResNet 和FPN构建而成，具有较好的性能和通用性。
通常情况下我们会选择使用ControlNet作为训练模型。
不过，如果需要对ControlNet进行改进或者扩展，也可以选择其他的网络模型作为基础，在此基础上进行修改和优化。
三、模型初始化模型初始化是指在开始训练之前对模型的参数进行初始化。
通常情况下，我们可以选择使用预训练的模型参数作为初始化参数，这样可以加速模型的收敛速度并提高训练效果。
当然，如果对模型有特定的要求，也可以选择随机初始化参数来进行训练。
四、损失函数选择在训练过程中，我们需要选择合适的损失函数来衡量模型预测结果与真实标签之间的差异。
对于目标检测和图像分割任务来说，常用的损失函数包括交叉熵损失函数、均方差损失函数、IoU损失函数等。
在选择损失函数时，需要根据实际任务的需求和模型的特点来进行权衡和选择。
五、训练参数设置在进行模型训练之前，还需要对训练参数进行设置。
训练参数包括学习率、优化器、批大小、训练迭代次数等。
学习率决定了模型参数更新的速度，优化器决定了参数更新的方式，批大小决定了每次更新模型参数的样本数量，训练迭代次数决定了整个训练过程的时长。
ai切割线条的方法
ai切割线条的方法AI切割线条的方法人工智能（AI）在图像处理领域的应用日益广泛，其中一项重要的任务是线条切割。
线条切割是将图像中的线条与背景分离开来，以便进行进一步的分析和处理。
本文将介绍一种基于AI的线条切割方法。
一、图像预处理在进行线条切割之前，需要对图像进行预处理。
首先，对图像进行灰度化处理，将彩色图像转换为灰度图像。
然后，可以对图像进行平滑处理，以消除噪声和细节。
常用的平滑处理方法包括高斯滤波和中值滤波。
二、线条检测线条检测是线条切割的关键步骤。
常用的线条检测算法有Canny边缘检测、Sobel算子和Laplacian算子等。
这些算法可以检测出图像中的边缘信息，包括直线、曲线和边缘等。
三、线条分割线条分割是将图像中的线条与背景进行分离的过程。
一种常用的方法是基于GrabCut算法的线条分割。
GrabCut算法是一种基于图割的图像分割算法，它能够自动将图像中的前景和背景分离开来。
在线条切割中，可以将线条视为前景，将背景视为背景，然后使用GrabCut算法进行分割。
四、后处理在线条切割完成后，可以对结果进行后处理。
常用的后处理方法包括形态学操作和边缘平滑。
形态学操作可以对线条进行膨胀和腐蚀，以填充空洞和连接断裂的线条。
边缘平滑可以对线条进行平滑处理，使得线条更加连续和光滑。
五、实验结果与讨论为了验证所提出的线条切割方法的有效性，我们在多个数据集上进行了实验。
实验结果表明，所提出的方法能够有效地将线条与背景进行分割，并且能够保持线条的形状和连续性。
六、应用场景线条切割在许多领域都有广泛的应用。
例如，在医学图像处理中，线条切割可以用于血管分割和病变检测。
在工业检测中，线条切割可以用于产品缺陷检测和表面缺陷检测。
在计算机视觉中，线条切割可以用于目标检测和图像分割等任务。
七、总结本文介绍了一种基于AI的线条切割方法。
该方法通过图像预处理、线条检测、线条分割和后处理等步骤，能够有效地将图像中的线条与背景分离开来。
遥感图像的目标检测方法研究的开题报告
遥感图像的目标检测方法研究的开题报告题目：遥感图像的目标检测方法研究一、研究背景和意义遥感图像是指通过机载、卫星等远距离获取的地球表面的影像资料。
随着遥感技术的不断发展和计算机技术的进步，越来越多的遥感图像被广泛应用于农业、林业、城市规划、环境保护、资源管理等领域。
在许多应用中，目标检测是遥感图像分析的一个重要环节。
目标检测是指从图像中自动识别出具有特定形状、颜色、纹理等特征的目标物体，并且准确地定位出它们在图像中的位置。
在实际应用中，遥感图像中的目标物体通常具有以下特点：1. 目标物体数量大、种类繁多，包括建筑物、路网、河流、植被、农田等等；2. 目标物体覆盖范围广，常常难以手动检测和识别；3. 图像质量不稳定，包括云雾、阴影、拍摄角度和光照条件等因素的干扰。
因此，对于遥感图像的目标检测方法的研究对于提高遥感图像处理的自动化水平、减轻人工干预、提高图像处理的速度和精度具有重要意义。
二、研究内容本文将研究遥感图像的目标检测方法，主要包括以下内容：1. 系统地调研目前遥感图像目标检测的研究进展，总结现有研究方法的优点和不足，及其在实际应用中存在的问题。
2. 设计一种适用于遥感图像的目标检测算法。
该算法主要有以下几个方面内容：预处理（图像增强、噪声抑制、图像配准等）、特征提取和选择（颜色、纹理、形状和上下文信息等）、目标检测和定位（用分类器对图像中的目标物体进行识别，确定它们在图像中的位置）。
3. 实验验证该算法的准确性和鲁棒性。
使用不同类型的遥感图像数据进行实验，验证该算法的适用性并与其他目标检测算法进行比较分析。
三、研究方法本研究将采用以下方法：1. 通过收集文献资料和网络资源，系统分析目前遥感图像目标检测的研究现状和热点问题。
2. 设计并实现一种新的遥感图像目标检测算法。
该算法主要利用计算机视觉和机器学习技术，提取和选择合适的特征，并利用分类器进行目标检测和定位。
3. 使用广泛使用的遥感图像数据对算法进行实验和验证。
面向高光谱图像的目标检测研究
第44卷第6期航天返回与遥感2023年12月SPACECRAFT RECOVERY & REMOTE SENSING45面向高光谱图像的目标检测研究高大化贺昱董宇波*刘丹华李浩勇石光明（西安电子科技大学，西安710071）摘要现有的高光谱目标检测方法是通过逐像素分类而实现，导致了检测速度缓慢。
物体级目标检测的发展为高光谱图像实时目标检测带来了希望。
为了实现实时高光谱图像目标检测，文章提出了一种基于目标检测模型YOLO的卷积神经网络算法。
首先，该算法提出了用多尺度光谱注意力网络（Res2NetSE）来提取空谱特征，能够提升多尺度目标检测效果并能更有效地提取关键波段信息；其次，该算法提出了一个空间增强的特征金字塔模块（Spatial Enhanced FPN，SFPN）用于特征融合，提升了神经网络的感受野和多尺度性能；最后，该算法设计了FIOU（Fantastic IoU）损失函数，提升了预测框定位精度。
实验结果表明，所提出的算法能够有效提取空间域和光谱域信息特征，分别在平均准确率上提升了14.19%、8.01%和5.38%，与现有方法相比表现出更出色的性能。
文章的算法为高光谱图像的物体级目标检测提供了一种有效的解决方案，有望推动高光谱图像分析领域的进一步发展。
关键词光谱注意力特征金字塔高光谱目标检测物体级目标检测高光谱图像处理中图分类号: TP753文献标志码: A 文章编号: 1009-8518(2023)06-0045-12DOI: 10.3969/j.issn.1009-8518.2023.06.005Object Detection for Hyperspectral ImagesGAO Dahua HE Yu DONG Yubo*LIU Danhua LI Haoyong SHI Guangming（Xidian University, Xiʹan 710071, China）Abstract Existing hyperspectral image (HSI) target detection methods rely on pixel-wise classification, resulting in slow detection speed. The development of object detection offers hope for real-time HSI target detection. To achieve real-time HSI target detection, this paper proposes a Convolutional Neural Network (CNN) algorithm based on YOLO. Firstly, the algorithm introduces a multi-scale spectral attention network (Res2NetSE) to extract spectral features, thereby improving multi-scale target detection and effectively capturing critical spectral information. Secondly, the algorithm presents a Spatial Enhanced Feature Pyramid Module (SFPN) for feature fusion, further enhancing the neural network's receptive field and multi-scale performance.Finally, the algorithm designs a Fantastic IoU (FIOU) loss function to enhance the precision of predicted bounding boxes. Experimental results demonstrate that the proposed algorithm can effectively extract spatial and spectral features, achieving performance improvements of 14.19%, 8.01%, and 5.38% in terms of mean average precision (mAP) when compared to existing methods. The proposed algorithm offers an effective solution for real-time object detection in HSIs, with the potential to advance the analysis of HSI further.收稿日期：2023-06-30基金项目：国家重点研发计划项目（2019YFA0706604）；国家自然科学基金（61976169，62293483，62205260）引用格式：高大化, 贺昱, 董宇波, 等. 面向高光谱图像的目标检测研究[J]. 航天返回与遥感, 2023, 44(6): 45-56.GAO Dahua, HE Yu, DONG Yubo, et al. Object Detection for Hyperspectral Images[J]. Spacecraft Recovery &Remote Sensing, 2023, 44(6): 45-56. (in Chinese)46航天返回与遥感2023年第44卷Keywords spectral attention; feature pyramid networks; HSI target detection; object detection; HSI processing0 引言高光谱成像技术是利用成像光谱仪，在光谱覆盖范围内的数十或数百条光谱波段对目标物体连续成像。
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。
光学图像处理课程设计
光学图像处理课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解光学图像处理的基本原理，掌握图像的获取、处理和显示等关键环节。
2. 学生能掌握图像处理中常用的算法，如滤波、边缘检测、图像增强等，并理解其数学背景。
3. 学生能运用所学知识分析并解决实际光学图像处理中的问题。
技能目标：1. 学生能够运用图像处理软件（如MATLAB、OpenCV等）进行光学图像的采集、处理和分析。
2. 学生能够独立设计简单的光学图像处理实验，进行数据采集、处理和结果分析。
3. 学生能够通过小组合作，完成一个综合性的光学图像处理项目，提升实践操作和团队协作能力。
情感态度价值观目标：1. 学生通过学习光学图像处理，培养对科学研究的兴趣，增强探索精神和创新意识。
2. 学生在学习过程中，能够体会到团队协作的重要性，培养合作精神和沟通能力。
3. 学生能够认识到光学图像处理在科技发展和国民经济建设中的重要作用，增强社会责任感和使命感。
本课程针对高年级本科生，结合学生已具备的数学、物理和计算机知识，注重理论与实践相结合，提高学生的实际操作能力和解决问题的能力。
通过本课程的学习，使学生能够掌握光学图像处理的基本原理和技能，为未来从事相关领域的研究和工作打下坚实基础。
二、教学内容本课程教学内容分为五个部分，确保学生全面系统地掌握光学图像处理的知识与技能。
1. 光学图像处理基础：- 图像的基本概念、图像类型及存储方式- 光学成像系统原理与图像退化模型- 图像处理数学基础（线性代数、概率论与数理统计）2. 图像增强与滤波：- 常用图像增强方法（灰度变换、直方图均衡化等）- 图像滤波原理及常用滤波器（线性滤波、非线性滤波）3. 图像分割与边缘检测：- 图像分割方法（阈值分割、区域生长等）- 边缘检测算法（Sobel、Canny算子等）4. 图像特征提取与表示：- 基本特征提取（颜色、纹理、形状等）- 特征表示与匹配方法5. 综合应用与项目实践：- 结合实际案例，运用所学知识进行图像处理与分析- 设计综合性的图像处理项目，锻炼实践操作能力教学内容依据教材章节进行组织，结合课程目标，注重理论与实践相结合。
人工智能YOLO V2 图像识别实验报告
第一章前言部分1.1课程项目背景与意义1.1.1课程项目背景视觉是各个应用领域，如制造业、检验、文档分析、医疗诊断，和军事等领域中各种智能/自主系统中不可分割的一部分。
由于它的重要性，一些先进国家，例如美国把对计算机视觉的研究列为对经济和科学有广泛影响的科学和工程中的重大基本问题，即所谓的重大挑战。
计算机视觉的挑战是要为计算机和机器人开发具有与人类水平相当的视觉能力。
机器视觉需要图象信号，纹理和颜色建模，几何处理和推理，以及物体建模。
一个有能力的视觉系统应该把所有这些处理都紧密地集成在一起。
作为一门学科，计算机视觉开始于60年代初，但在计算机视觉的基本研究中的许多重要进展是在80年代取得的。
计算机视觉与人类视觉密切相关，对人类视觉有一个正确的认识将对计算机视觉的研究非常有益。
计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。
作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统。
这里所指的信息指Shannon定义的，可以用来帮助做一个“决定”的信息。
因为感知可以看作是从感官信号中提取信息，所以计算机视觉也可以看作是研究如何使人工系统从图像或多维数据中“感知”的科学。
科学技术的发展是推动人类社会进步的主要原因之一,未来社会进一步地朝着科技化、信息化、智能化的方向前进。
在信息大爆炸的今天,充分利用这些信息将有助于社会的现代化建设,这其中图像信息是目前人们生活中最常见的信息。
利用这些图像信息的一种重要方法就是图像目标定位识别技术。
不管是视频监控领域还是虚拟现实技术等都对图像的识别有着极大的需求。
一般的图像目标定位识别系统包括图像分割、目标关键特征提取、目标类别分类三个步骤。
深度学习的概念源于人工神经网络的研究。
多相图像分割的Split-Bregman方法及对偶方法
多相图像分割的Split-Bregman方法及对偶方法第一章：引言1.1 研究背景和意义1.2 国内外研究现状和发展趋势1.3 本文的研究内容和贡献第二章：多相图像分割的相关理论与方法2.1 图像分割的基本概念和方法2.2 基于能量函数的多相分割方法2.3 Split-Bregman方法及其优化策略2.4 基于对偶算法的多相分割方法第三章：Split-Bregman方法在多相图像分割中的应用3.1 Split-Bregman方法在二相分割中的应用3.2 Split-Bregman方法在三相分割中的应用3.3 Split-Bregman方法在更高相数分割中的应用3.4 分割结果的定量评价第四章：对偶方法在多相图像分割中的应用4.1 对偶方法在二相分割中的应用4.2 对偶方法在三相分割中的应用4.3 对偶方法在更高相数分割中的应用4.4 分割结果的定量评价第五章：实验与分析5.1 实验数据和环境5.2 对比实验及结果分析5.3 讨论与总结参考文献第一章：引言1.1 研究背景和意义图像分割是计算机视觉和图像处理领域中的一个重要研究方向，其主要目的是将一个数字图像分成若干块或区域，使每一块或区域能够准确地表示出图像中的一个物体或一种特定的结构。
图像分割在医学影像、航空影像、遥感影像等众多领域具有广泛的应用，比如医学影像中的肿瘤分割、航空影像中的建筑物识别、遥感影像中的土地利用分类等。
因此，图像分割的算法研究和应用具有重要的理论和实际意义。
近年来，多相图像分割成为了研究的重点之一。
传统的图像分割方法通常将图像分成两类，即前景和背景，然而在实际应用中，我们更希望将图像分成多个部分，因为往往一个图像可能包含多个物体或结构，这时就需要使用多相分割。
多相分割的思想是将图像中每个区域看成一个物体或结构，如何划分出这些区域成为关键。
而多相图像分割的难点是如何使各个区域之间的边界准确地分割出来。
1.2 国内外研究现状和发展趋势目前，图像分割的研究涉及到众多领域，包括数学、物理、计算机科学等等。
实训报告总结人工智能(3篇)
第1篇一、实训背景随着信息技术的飞速发展，人工智能（Artificial Intelligence，AI）已成为当今世界科技领域的热点。
为了紧跟时代步伐，提高自身在人工智能领域的实践能力，我们参加了为期一个月的人工智能应用实训。
本次实训旨在通过实际操作，深入了解人工智能的基本原理、应用场景和发展趋势，培养我们的创新思维和实际操作能力。
二、实训内容本次实训主要围绕以下几个方面展开：1. 人工智能基础知识学习：包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等基本概念和原理。
2. 编程语言与工具掌握：学习Python编程语言，熟悉TensorFlow、PyTorch等深度学习框架。
3. 项目实践：通过实际项目，如手写数字识别、图像分类、情感分析等，将所学知识应用于实际问题解决。
4. 人工智能伦理与法规学习：了解人工智能在伦理、法律等方面的规范和挑战。
三、实训过程1. 理论学习：通过查阅资料、观看视频等方式，系统学习人工智能相关知识。
我们重点学习了机器学习的基本算法，如线性回归、决策树、支持向量机等，以及深度学习的基本原理和常用模型。
2. 编程实践：在理论学习的基础上，我们开始学习Python编程语言，并利用TensorFlow、PyTorch等框架进行深度学习实践。
通过编写代码，我们实现了手写数字识别、图像分类等基本功能。
3. 项目实践：在项目实践中，我们选择了情感分析作为实训项目。
我们首先收集了大量的文本数据，然后利用自然语言处理技术对数据进行预处理，接着使用深度学习模型进行情感分类。
通过不断调试和优化，我们的模型在测试集上的准确率达到了较高水平。
4. 交流与讨论：在实训过程中，我们积极参与小组讨论，分享自己的学习心得和项目经验。
通过交流，我们不仅加深了对人工智能的理解，还拓展了视野。
四、实训成果1. 知识掌握：通过本次实训，我们对人工智能的基本原理、应用场景和发展趋势有了更深入的了解，掌握了Python编程语言和深度学习框架的使用方法。
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建筑
电子科技大学
学生姓名：
学 号：
指导教师： 彭真明
日 期： 2014 年 5 月 20 日
实
验
报
告
建筑
一、 实验名称：图像分割及目标检测
二、 实验目的：
1、了解图像边缘检测及图像区域分割的目的、意义和手段。
2、熟悉各种经典的边缘检测算子、图像分割方法及其基本原理。
3、熟悉各种图像特征表示与描述的方法及基本原理。
4、熟练掌握利用matlab 工具实现各种边缘检测的代码实现。
5、熟练掌握利用matlab 工具实现基本阈值分割的代码实现。
6、通过编程和仿真实验，进一步理解图像边缘检测、图像分割及其在目标检测、目标识别
及跟踪测量应用中的重要性。
三、 实验原理及步骤：
1、 利用Soble算子进行图像的边缘检测
（1）原理与步骤
数字图像的边缘一般利用一阶/二阶差分算子进行检测。常用的差分算子包括：Roberts
算子（交叉对角算子），Prewitt 算子（一阶），Sobel 算子（一阶），Laplacian 算子（二
阶），LoG 算子（二阶）及Canny 边缘检测算法等。其中，Soble 算子为常见的一类梯
度算子（一阶梯度算子）。其x, y 方向的梯度算子分别为：
一幅数字图像I（如图1）与Sx 和Sy 分别做卷积运算后（可采用多种方式，如conv2，
filter2 及imfilter），可以求得x,y 两个方向的梯度图像Dx,Dy，然后，可以计算得到原
图像的梯度幅度，即
或：
（2）进一步执行梯度图像D 的二值化处理（建议采用Otsu 阈值，也可考虑其他阈值分割），
检测图像的二值化边缘。
（3）对于与步骤同样的输入图像I，利用matlab 工具的edge(I,’soble’)函数进行处理。试
比较处理结果与步骤（2）的得到的结果的差异，并分析存在差异的原因。
（4）画出原图像、原图像的Dx, Dy 图，幅度图（D）及最后的二值化边缘检测结果图。
2、 数字图像中目标区域的形心计算
（1）按如下公式计算原图像（图 2）的质心。
建筑
（2）对图 2 中的黑色形状目标进行阈值分割，得到二值化的图像；
图2 原始图像（240*240）
（3）计算目标形状的面积（以像素表示）；
（4）计算图中黑色形状目标的形心位置，并在原图上进行位置标记（可用红色小圆圈）。
其中，M，N 为图像尺寸。x,y 为像素图像平面上的坐标。
（5） 画出原图像、原图上叠加质心标记图；分割后的二值化图及分割图上叠加形心标记
图。
四、程序框图
建筑
五、 程序源代码：
1、 利用Soble算子进行图像的边缘检测
clc;clf;clear all;
I=imread('C:\Users\Cancer_5kai\Desktop\lena.jpg');
I=double(I);
Sx=[-1 0 1
-2 0 2
-1 0 1];
Sy=[-1 -2 -1
0 0 0
1 2 1];
Dx=conv2(I,double(Sx),'same');
Dy=conv2(I,double(Sy),'same');
建筑
[m,n]=size(I);
D=sqrt(Dx.^2+Dy.^2);
T=graythresh(D);
T=T*255;
for i=1:m
for j=1:n
if D(i,j)>T
D1(i,j)=1;
else
D1(i,j)=0;
end
end
end
BW2=edge(I,'sobel');
subplot(231),imshow(I,[]);title('原图像')
subplot(232),imshow(Dx,[]);title('Dx图')
subplot(233),imshow(Dy,[]);title('Dy图')
subplot(234),imshow(D,[]);title('幅度图')
subplot(235),imshow(D1,[]);title('二值化边缘检测结果图')
subplot(236),imshow(BW2,[]);title('sobel边缘检测结果图')
2、 数字图像中目标区域的形心计算
clc,clf,clear all;
A=imread('C:\Users\Cancer_5kai\Desktop\arrow.jpg');
subplot(221),imshow(A);title('原图像');
A=double(A);
[m,n]=size(A);
for j=1:n
for i=1:m
Xc(i,j)=i*A(i,j);
Yc(i,j)=j*A(i,j);
end
end
Xc=sum(sum(Xc))/sum(sum(A));
Yc=sum(sum(Yc))/sum(sum(A));
subplot(222),imshow(A,[]);hold on;
plot(Yc,Xc,'or');title('原图上叠加质心标记图');
T=graythresh(A)*255;
S=0
for i=1:m
for j=1:n
if A(i,j)>T
A1(i,j)=1;
else
建筑
A1(i,j)=0;
S=S+1;
end
end
end
S
subplot(223),imshow(A1,[]);title('分割后的二值化图');
A2=1-A1;
for i=1:m
for j=1:n
x1(i,j)=i*A2(i,j);
y1(i,j)=j*A2(i,j);
end
end
xc=sum(sum(x1))/sum(sum(A2));
yc=sum(sum(y1))/sum(sum(A2));
subplot(224),imshow(A1,[]);hold on;
plot(yc,xc,'or');title('分割图上叠加形心标记图');
六、 实验结果：
1、 利用Soble算子进行图像的边缘检测
如图可看出：二值化边缘检测比soble边缘检测 图像轮廓更清晰些
2、数字图像中目标区域的形心计算
建筑
目标形状的面积为：7850个像素
七、 思考题
1、利用梯度算子与图像进行卷积运算后，为什么还需要给定阈值进行二值化处理?
答：利用梯度算子与图像进行卷积运算后得到的只是图像像素灰度变化的梯度图，经过
二值化处理后才能提取出有用的图像边界。
2、Laplacian 算子检测边缘为什么会产生双边效果？为什么不能检测出边的方向。
答：Laplacian 算子实际是对图像求二阶导数，二阶导数在灰度斜坡和灰度台阶过渡处
产生双边效应。
3、相对其他边缘检测算子，Canny 边缘检测算法的主要优势体现在哪里？
答：（1）低失误概率、（2）高位置精度、（3）对每个边缘有唯一的响应。
八、总结及心得体会
通过学习实践，了解了图像边缘检测及图像区域分割的目的、意义和手段，熟悉了各种经典
的边缘检测算子、图像分割方法及其基本原理，熟悉了各种图像特征表示与描述的方法及基
本原理，掌握了利用matlab 工具实现各种边缘检测和基本阈值分割的的代码实现，通过编
程和仿真实验，进一步理解了图像边缘检测、图像分割及其在目标检测、目标识别及跟踪测
量应用中的重要性。