数字图像灰度阈值的图像分割技术matlab要点
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。
基于MATLAB的数字图像处理的设计与实现
基于MATLAB的数字图像处理的设计与实现摘要数字图像处理是一门新兴技术,随着计算机硬件的发展，数字图像的实时处理已经成可能，由于数字图像处理的各种算法的出现,使得其处理速度越来越快，能更好的为人们服务。
数字图像处理是一种通过计算机采用一定的算法对图形图像进行处理的技术。
目的:改善医学图像质量，使图像得到增强。
方法：利用Matlab工具箱函数，采用灰度直方图均衡化和高通滤波的方法对一幅X线图像进行增强处理。
结果:用直方图均衡化的算法,将原始图像密集的灰度分布变得比较稀疏，处理后的图像视觉效果得以改善。
高通滤波对于局部细节增强显著,高通滤波后使不易观察到的细节变得清晰。
结论：使用Matlab工具箱大大简化了编程工作，为医学图像处理提供了一种技术平台。
经过直方图均衡化和高通滤波处理后的医学图像，视觉效果得到改善。
关键词:MATLAB；直方图均衡化；高通滤波；图像增强AbstractDigital image processing is an emerging technology, with the development of computer hardware, real—time digital image processing has become possible due to digital image processing algorithms to appear，making it faster and faster processing speed，better for people services .Digital image processing is used by some algorithms computer graphics image pro cessing technology. Objective：To improve the quality of medical image by enhancing the details。
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。
基于MATLAB的彩色图像灰度化处理
目录第1章绪论............................................................................................................................ - 0 - 第2章设计原理.................................................................................................................... - 1 - 第3章彩色图像的灰度化处理............................................................................................ - 2 - 3.1加权平均法 .. (2)3.2平均值法 (2)3.3最大值法 (3)3.4举例对比 (4)3.5结果分析 (5)第4章结论.......................................................................................................................... - 7 - 参考文献.................................................................................................................................... - 7 - 附录............................................................................................................................................ - 8 -基于Matlab的彩色图像灰度化处理第1章绪论在计算机领域中，灰度数字图像是每个像素只有一个采样颜色的图像。
数字图像阈值自动分割的实现
数字图像阈值自动分割的实现针对不同图像实现图像二值化的自动分割一、摘要本文主要讨论了数字图像阈值自动分割的实现和针对不同图像实现图像二值化的自动分割的课题。
其中包括直方图阈值分割技术、类间方差阈值分割、迭代法阈值分割三种图像阈值分割的原理和基本内容，提出几种常用的图像阈值分割方法和比较几种方法的优缺点，更好地完成课题要求，并且从中获得一定的专业知识和技能。
关键词：阈值分割、二值化、直方图阈值分割技术、类间方差阈值分割、迭代法阈值分割二、前言本课题的主要目的是实现数字图像阈值自动分割，我们主要介绍三种有效的阈值分割方法：(1) 直方图阈值分割技术(2)类间方差阈值分割(3)迭代法阈值分割。
我们分别介绍三种方法的原理、程序和运行结果，并结合结果进行优缺点的比较。
我们经过广泛的查取资料，注意到以下几个问题（1）编译的程序原理能够实现不同图像的自动阈值分割（2）对于彩色图像的阈值分割，要把彩色图像转化成灰度图像。
三、正文3.1定义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。
它是由图像处理到图像分析的关键步骤。
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、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。
1998年以来，研究人员不断改进原有的图像分割方法并把其它学科的一些新理论和新方法用于图像分割，提出了不少新的分割方法。
图像分割后提取出的目标可以用于图像语义识别，图像搜索等等领域。
图像阈值分割是一种广泛应用的分割技术，阈值分割法的特点是：适用于目标与背景灰度有较强对比的情况，重要的是背景或物体的灰度比较单一，而且总可以得到封闭且连通区域的边界。
阈值分割法基本原理是：通过设定不同的特征阈值，把图像像素点分为若干类．常用的特征包括：直接来自原始图像的灰度或彩色特征；由原始灰度或彩色值变换得到的特征．设原始图像为f(x，y)，按照一定的准则在f(x，y)中找到特征值T，将图像分割为两个部分，分割后的图像为 :若取： b0=0（黑）,b1=1（白），即为我们通常所说的图像二值化。
matlab中imbinarize用法
matlab中imbinarize用法
在 MATLAB 中，imbinarize 函数用于将图像转换为二值图像。
它将图像的像素值转换为 0 或 1，通常用于图像分割和特征提取。
下面是imbinarize 函数的基本用法：
matlab复制代码
BW = imbinarize(I, level);
其中：
I 是输入的灰度图像。
level 是阈值，用于将灰度图像转换为二值图像。
像素值大于或等于该阈值的像素将被设置为 1，小于阈值的像素将被设置为 0。
例如，假设我们有一个名为image.jpg 的灰度图像，我们可以使用以下代码将其转换为二值图像：
matlab复制代码
% 读取灰度图像
I = imread('image.jpg');
% 将灰度图像转换为二值图像，使用阈值为128
BW = imbinarize(I, 128);
% 显示二值图像
imshow(BW);
如果要对彩色图像进行二值化，可以先将其转换为灰度图像，然后再应用imbinarize 函数。
例如：
matlab复制代码
% 读取彩色图像
I = imread('image.jpg');
% 将彩色图像转换为灰度图像
I_gray = rgb2gray(I);
% 将灰度图像转换为二值图像，使用阈值为128
BW = imbinarize(I_gray, 128);
% 显示二值图像
imshow(BW);
请注意，选择合适的阈值对于二值化效果至关重要。
可以使用 MATLAB 中的自适应阈值方法（例如adaptthresh）来自动计算阈值。
matlab阈值函数
matlab阈值函数MATLAB中的阈值函数是一种重要的数学工具，它可以帮助我们分析和处理各种数据。
阈值函数的主要作用是将输入数据与一个或多个阈值进行比较，并根据比较结果输出相应的值。
这种函数在信号处理、图像处理、模式识别等领域中广泛应用，下面我们将详细介绍MATLAB中的阈值函数及其应用。
一、MATLAB中的阈值函数在MATLAB中，有多种实现阈值操作的函数，如threshold、im2bw等。
这些函数通常接受两个输入参数：待处理的数据和阈值。
当输入数据大于或等于阈值时，阈值函数输出一个预定义的值（如1），否则输出另一个值（如0）。
二、阈值函数的应用1.信号处理：在信号处理中，阈值函数常用于去除噪声。
例如，我们可以设置一个阈值，将信号中低于该阈值的分量视为噪声并去除。
2.图像处理：在图像处理中，阈值函数常用于图像二值化。
通过选择一个合适的阈值，我们可以将图像中的像素分为两类：大于或等于阈值的像素被赋值为1（白色），小于阈值的像素被赋值为0（黑色）。
这样，我们可以将原始图像转换为二值图像，便于后续处理和分析。
3.模式识别：在模式识别中，阈值函数常用于分类问题。
例如，我们可以根据某个特征设置一个或多个阈值，将数据分为不同的类别。
这种方法在人脸识别、语音识别等领域中有广泛应用。
三、MATLAB中实现阈值操作的示例代码% 读取灰度图像I = imread('gray_image.jpg');% 将图像转换为双精度浮点数格式I = im2double(I);% 设置阈值T = 0.5;% 对图像进行阈值操作BW = I > T;% 显示二值图像imshow(BW);这段代码首先读取一张灰度图像，并将其转换为双精度浮点数格式。
然后，我们设置一个阈值T=0.5，对图像进行阈值操作。
最后，我们使用imshow函数显示得到的二值图像。
通过调整阈值T，我们可以得到不同的二值化效果。
总之，MATLAB中的阈值函数是一种强大的数学工具，可以帮助我们分析和处理各种数据。
Matlab中的形态学图像分析与形态学运算技术详解
Matlab中的形态学图像分析与形态学运算技术详解形态学图像处理是一种基于形状和结构的图像分析方法，而形态学运算则是其核心技术之一。
在Matlab中，形态学图像分析和形态学运算技术被广泛应用于图像处理、模式识别、计算机视觉等领域。
本文将对Matlab中的形态学图像分析与形态学运算技术进行详细解析。
一、灰度图像的形态学运算在Matlab中，形态学运算主要应用于灰度图像。
灰度图像是一种不同像素强度对应于不同灰度级别的图像，通过形态学运算可以对图像进行形状和结构的分析。
1. 腐蚀操作腐蚀操作是形态学图像分析中最基本的操作之一。
在Matlab中，通过imerode函数可以实现腐蚀操作。
腐蚀操作可以用于图像的边缘提取、形态学梯度计算等。
2. 膨胀操作膨胀操作是形态学图像分析中另一个基本操作。
在Matlab中，通过imdilate函数可以实现膨胀操作。
膨胀操作可以用于图像的形态学重建、填充孔洞等。
3. 开运算和闭运算开运算和闭运算是形态学图像处理中常用的操作组合。
在Matlab中，通过imopen函数可以实现开运算，通过imclose函数可以实现闭运算。
开运算可以用于图像的噪声去除、边缘平滑等，闭运算可以用于图像的孔洞填充、连通区域连接等。
4. 形态学梯度和顶帽运算形态学梯度是图像膨胀和腐蚀操作之间的差异图像。
在Matlab中，通过imgradient函数可以实现形态学梯度计算。
形态学梯度可以用于图像的边缘检测、形态学运算结果的增强等。
顶帽运算是图像和其开运算之间的差异图像，在Matlab中，通过imtophat函数可以实现顶帽运算。
二、二值图像的形态学运算在Matlab中，形态学运算也常应用于二值图像。
二值图像只有两种像素值，通常为0和1，通过形态学运算可以实现图像的区域提取、连通区域分析等。
1. 腐蚀操作在二值图像中，腐蚀操作将1像素的区域边界向内部腐蚀。
在Matlab中，通过bwareaopen函数可以实现腐蚀操作。
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-- -- 1． 课程设计的目的 (1) 使学生通过实验体会一些主要的分割算子对图像处理的效果,以及各种因素对分割效果的影响
(2) 使用Ｍatlab软件进行图像的分割
(3) 能够进行自行评价各主要算子在无噪声条件下和噪声条件下的分割性能 (4) 能够掌握分割条件(阈值等)的选择
(5) 完成规定图像的处理并要求正确评价处理结果,能够从理论上做出合理的解释
2． 课程设计的要求 （1） 能对图像文件(bmp，ｊｐg,ｔifｆ,giｆ）进行打开，保存，退出等功能操作
（2） 包含功能模块：图像的边缘检测(使用不同梯度算子和拉普拉斯算子）
（3） 封闭轮廓边界 （4） 区域分割算法：阈值分割，区域生长等 -- -- 3． 前言
3.1图像阈值分割技术基本原理 所谓图像分割是指根据灰度、彩色、空间纹理、几何形状等特征把图像划分成若干个互不相交的区域,使得这些特征在同一区域内,表现出一致性或相似性,而在不同区域间表现出明显的不同。简单的讲,就是在一幅图像中，把目标从背景中分离出来,以便于进一步处理。图像分割是图像处理与计算机视觉领域低层次视觉中最为基础和重要的领域之一,它是对图像进行视觉分析和模式识别的基本前提。同时它也是一个经典难题,到目前为止既不存在一种通用的图像分割方法,也不存在一种判断是否分割成功的客观标准]5[。
在对图像的研究和应用中，人们往往仅对图像中的某些部分感兴趣,这些部分称为目标或前景(其他部分称为背景)，他们一般对应图像中特定的、具有独特性质的区域。为了辨识和分析目标，需要将他们分离提取出来，在此基础上才有可能对目标进一步利用。图像分割就是指把图像分成格局特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程。这里特性可以是象素的灰度、颜色、纹理等,预先定义的目标可以对应单个区域，也可以对应多个区域。现有的图像分割算法有:阈值分割、边缘检测和区域提取法。本文着重研究基于阈值法的图像分割技术。
若图像中目标和背景具有不同的灰度集合:目标灰度集合与背景灰度集合,且两个灰度集合可用一个灰度级阈值Ｔ进行分割。这样就可以用阈值分割灰度级的方法在图像中分割出目标区域与背景区域,这种方法称为灰度阈值分割方法。 在物体与背景有较强的对比度的图像中,此种方法应用特别有效。比如说物体内部灰度分布均匀一致,背景在另一个灰度级上也分布均匀,这时利用阈值可以将目标与背景分割得很好。如果目标和背景的差别是某些其他特征而不是灰度特征时，那么先将这些特征差别转化为灰度差别,然后再应用阈值分割方法进行处理,这样使用阈值分割技术也可能是有效的
设图像为f(ｘ,ｙ),其灰度集范围是[0,L］，在0和Ｌ之间选择一个合适的灰度-- -- 阈值Ｔ，则图像分割方法可由式(2.1)描述
(２．1) 这样得到的g(x,y）是一幅二值图像。
3．2图像阈值分割技术研究现状和实际应用 阈值法是一种传统的图像分割方法,因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛的分割技术。已被应用于很多的领域,例如，在红外技术应用中，红外无损检测中红外热图像的分割,红外成像跟踪系统中目标的分割;在遥感应用中,合成孔径雷达图像中目标的分割等;在医学应用中,血液细胞图像的分割,磁共振图像的分割；在农业工程应用中，水果品质无损检测过程中水果图像与背景的分割]11[。在工业生产中,机器视觉运用于产品质量检测等等。在这些应用中，分割是对图像进一步分析、识别的前提，分割的准确性将直接影响后续任务的有效性，其中阈值的选取是图像阈值分割方法中的关键技术。
3.3图像阈值分割技术研究背景意义 阈值分割的优点是计算简单,运算效率较高，速度快。全局阈值对于灰度相差很大的不同目标和背景能进行有效的分割。当图像的灰度差异不明显或不同目标的灰度值范围有重叠时，应采用局部阈值或动态阈值分割法。另一方面，这种方法只考虑像素本身的灰度值,一般不考虑空间特征,因而对噪声很敏感。在实际应用中,阈值法通常与其他方法结合使用]4[。法也叫变化阈值法，或自适应阈值法。这类算法的时间复杂性和空间复杂性比较大,但是抗噪能力强,对一些用全局阈值不易分割的图像有较好的效果。
TyxfTyxfyxg),(),(1
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-- 4． 图像阈值分割理论知识叙述及设计方案
4．1阈值分割的基本概念 图像阈值化分割是一种最常用，同时也是最简单的图像分割方法,它特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图像[1]。它不仅可以极大的压缩数据量，而且也大大简化了分析和处理步骤，因此在很多情况下,是进行图像分析、特征提取与模式识别之前的必要的图像预处理过程。图像阈值化的目的是要按照灰度级，对像素集合进行一个划分，得到的每个子集形成一个与现实景物相对应的区域，各个区域内部具有一致的属性，而相邻区域布局有这种一致属性。这样的划分可以通过从灰度级出发选取一个或多个阈值来实现]2[。 阈值分割法是一种基于区域的图像分割技术，其基本原理是:通过设定不同的特征阈值，把图像像素点分为若干类.常用的特征包括:直接来自原始图像的灰度或彩色特征;由原始灰度或彩色值变换得到的特征．设原始图像为f(x,y),按照一定的准则在f(x，y)中找到特征值T,将图像分割为两个部分,分割后的图像为
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若取 ：ｂ0=0(黑）,b1=１（白）,即为我们通常所说的图像二值化。 一般意义下，阈值运算可以看作是对图像中某点的灰度、该点的某种局部特性以及该点在图像中的位置的一种函数,这种阈值函数可记作 T(x，y,Ｎ(x,ｙ),f（x,y))
式中,f(x，ｙ)是点（x,y)的灰度值；N（x,ｙ)是点(ｘ,y)的局部邻域特性.根据对T的不同约束，可以得到３种不同类型的阈值,即 （1)点相关的全局阈值T＝T(ｆ（x,y)) (只与点的灰度值有关) (2)区域相关的全局阈值Ｔ＝T(N(x，y）,f(x,ｙ)) (与点的灰度值和该点的局部邻域特征有关)
(3）局部阈值或动态阈值T＝T（x,y,N（x，ｙ)，f（ｘ，y)) -- -- (与点的位置、该点的灰度值和该点邻域特征有关） 所有这些阈值化方法]3[,根据使用的是图像的局部信息还是整体信息,可以分为上下文无关（ｎｏn-coｎｔｅｘtuａｌ)方法(也叫做基于点(point-dependｅnt)的方法)和上下文相关（contｅｘtｕaｌ）方法(也叫做基于区域(ｒeｇｉｏn-ｄepｅndeｎｔ)的方法）；根据对全图使用统一阈值还是对不同区域使用不同阈值,可以分为全局阈值方法（globaｌ threshｏlding)和局部阈值方法(locａl thresｈolding，也叫做自适应阈值方法ａdaptive thｒｅｓholding)；另外，还可以分为双阈值方法(bilever thrｅshｏldｉng)和多阈值方法(mulｔitｈｒesｈoｌdiｎｇ)。
４．2阈值分割方法的分类 全局阈值法指利用全局信息对整幅图像求出最优分割阈值，可以是单阈值,也可以是多阈值；局部阈值法是把原始的整幅图像分为几个小的子图像，再对每个子图像应用全局阈值法分别求出最优分割阈值。其中全局阈值法又可分为基于点的阈值法和基于区域的阈值法。阈值分割法的结果很大程度上依赖于阈值的选择,因此该方法的关键是如何选择合适的阈值。由于局部阈值法中仍要用到全局阈值法，因此本文主要对全局阈值法中基于点的阈值法和基于区域的阈值法分别进行了研究。根据阈值法的原理可以将阈值选取技术分为三大类]9[：
(1）基于点的全局阈值方法 基于点的全局阈值算法与其他几大类方法相比，算法时间复杂度较低,易于实现，适合应用于在线实时图像处理系统。 （2）基于区域的全局阈值方法
对一幅图像而言，不同的区域，比如说目标区域或背景区域，同一区域内的象素，在位置和灰度级上同时具有较强的一致性和相关性。 -- -- （3)局部阈值法和多阈值法
局部阈值(动态阈值） 当图像中有如下一些情况:有阴影,照度不均匀，各处的对比度不同,突发噪声,背景灰度变化等,如果只用一个固定的全局阈值对整幅图像进行分割，则由于不能兼顾图像各处的情况而使分割效果受到影响。有一种解决办法就是用与象索位置相关的一组阈值(即阈值使坐标的函数)来对图像各部分分别进行分割。这种与坐标相关的阈值也叫动态阈值,此方法也叫变化 阈值法,或自适应阈值法。这类算法的时间复杂性和空间复杂性比较大，但是抗噪能力强,对一些用全局阈值不易分割的图像有较好的效果]10[。
本文对基于对图像阈值分割技术的理解，介绍以下三种算法的使用及实现：基于灰度直方图的阈值选取图像分割、基于最大熵的阈值分割和基本全局门限算法实现阈值分割。
４.３阈值分割的处理算法 4．3.１基于灰度直方图的阈值选取图像分割(MＡTLAB实现）
直方图给出了图像中各个灰度级再图像中所占的比例。图像分割的目的在于将图像中的前景从背景中提取出来，而前景与背景的灰度值有差距，这个差距在直方图中表现出来就是：直方图上会出现一个谷底值，如果我们将这个谷底所对应的灰度值作为阈值,那么就可以将前景从背景中提取出来,可惜往往这个谷底不是很明显，不过这是阈值选取的最基本的方法。
４.３.２基于灰度直方图的阈值选取方法描述
对灰度图像的阈值分割就是先确定一个处干图像灰度取值范围之中的灰度阈值, 然后将图像中各个象素的灰度值都与这个阈值相比较， 并根据比较结果将对应的象素分为两类这两类象素一般分属图像的两类区域， 从而达到分割的