实验四图像分割及彩色图像处理
实验三图像分割
数字图像处理实验（五）--图像分割一、实验目的：1、学习边缘检测2、学习灰度阀值分割二、实验内容及结果：1、分别用sobel、Laplacian-Gaussian方法对一幅灰度图像进行边缘提取，给出对比结果。
程序如下：%f5.mclcI=imread('catoon.jpg');J=rgb2gray(I);subplot(2,2,1);imshow(I);title('原图象');subplot(2,2,2);imshow(J);title('转化为灰度图象');F1=edge(J,'sobel');F2=edge(J,'log');subplot(2,2,3);imshow(F1);title('用sobel方法进行边缘检测');subplot(2,2,4);imshow(F2);title('用laplacian方法进行边缘检测');处理结果如下：2.利用双峰法对一幅灰度图像进行灰度分割处理程序如下：%f51.mclcI=imread('catoon.jpg');J=rgb2gray(I);figure;subplot(2,2,1);imshow(I);title('原图象');subplot(2,2,2);imshow(J);title('转化为灰度图象'); subplot(2,2,3);imhist(J);title('图象的直方图');T=mean2(I);tmean=J>T;subplot(2,2,4);imshow(tmean);title('灰度分割后的图象'); 处理结果如下：。
图像处理与识别实验指导书
第一章、《图像处理与识别》课程实验大纲
课程编号：17z83060 学时：6 学时
一、课程实验教学目标
要求学生已有数学分析、向量、矩阵、概率、统计方面的基础知识和初步的计算机编程能力。通过本课 程的实验，要求学生通过改变基本图像处理算法的参数，观察图像处理结果，并能够总结出典型图像处理算 法的特点和应用场合，进一步巩固和掌握基本图像处理算法。通过综合运用典型图像处理算法，能够设计复 杂背景图像中典型几何原型的自动分割，培养和锻炼学生的创新意识和创新思维，提高动手能力和创新能力。
内容：设计复杂背景图像简单几何原型的自动分割方案，并编程实现。 编程语言：matlab、C、VC++ 设计型实验，通过所学图像处理算法，实现复杂背景圆、椭圆、四边形等简单几何原型的自动分割。
三、教学安排及方式
课堂实验分组进行，学生通过课外 VC++或者 MATLAB 编程实现实验二中的主要算法。
四、考核方式
enhancement, filters, signal-to-noise ratio, root-mean-square error, adding noise, color space conversion, image object labeling, creating and extracting bands from multi-band images, viewing phase-only images from FFT data, image statistics, halftone conversion (6 types).
提交实验设计报告，只提交实验二的设计报告，实验一的内容由任课教师课堂验收，作为平时成绩的依 据之一。
－2－
图像处理课程说明
图像处理课程说明二、课程描述《图像处理》课程是电子信息工程专业选修的专业课程。
本课程是模式识别、计算机视觉、图像通讯、多媒体技术等学科的基础，是一门多学科交叉、理论性和实践性都很强的综合性课程，是电子信息类专业学生的一门重要专业课程。
通过对本课程的学习，使学生了解图像的基本概念、图像形成的原理，掌握图像处理的理论基础和技术方法，着重掌握数字图像的增强、复原、压缩和分割的基本理论和实现方法，为将来从事相关领域工作和科研奠定基础。
主要内容：1．图像处理基础（数字图像的采样、量化过程及数字图像的表示形式；常用数字图像文件格式）2．图像增强（灰度变换、直方图增强处理、锐化处理）3．图像复原（图像退化/复原过程的模型、噪声模型）4．图像压缩编码（静止图像压缩编码标准－JPEG；运动图像压缩编码标准－MPEG；基本的图像编码方法，如无失真变长编码、位平面编码、游程编码。
）5．图像分割及特征提取（图像分割的概念、基于边缘检测、阈值的分割方法）6．形态学图像处理（二值形态学的基本运算，如腐蚀、膨胀、开运算和闭运算；二值图像的形态学处理，如形态滤波、边界提取、区域填充、骨架提取、物体识别；击中击不中变换。
）7．彩色与多光谱图像处理（三基色原理和CIE色度图；RGB 模型和HSI 模型；伪彩色处理、全彩色处理基础及彩色变换的常用方法。
）三、使用教材及主要参考书或资料使用教材：《数字图像处理》李俊山编，清华大学出版社。
本书较全面地介绍了数字图像处理的基本概念、基本原理、基本技术和基本方法。
全书正文有10章，内容包括绪论、数字图像处理基础、图像变换、图像增强、图像恢复、图像压缩编码、图像分割及特征提取、形态学图像处理、彩色与多光谱图像处理以及目标表示与描述等。
内容基本上覆盖了数字图像处理技术知识专题及发展动向。
本书内容新颖，语言精练，表述通俗，图文并茂，注重实践，系统性强。
本书可作为高等院校信息工程、电子工程、通信工程、信号与信息处理、模式识别与智能系统、生物医学工程、计算机科学与技术、遥感等学科硕士研究生和大学本科高年级学生的专业基础课教材。
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。
基于深度学习的医学图像分割方法研究
基于深度学习的医学图像分割方法研究一、本文概述随着深度学习技术的快速发展，其在医学图像分割领域的应用也日益广泛。
医学图像分割是医学图像处理的重要任务之一，旨在将图像中的不同组织或病变区域进行精确划分，以便于后续的医学分析、诊断和治疗。
本文旨在探讨基于深度学习的医学图像分割方法，重点分析不同算法的原理、优缺点及适用场景，以期为提高医学图像分割的准确性和效率提供理论支持和实践指导。
本文首先对医学图像分割的意义进行阐述，指出其在现代医学中的重要性。
然后，介绍深度学习在医学图像分割领域的发展历程和现状，概述不同深度学习模型在医学图像分割任务中的应用情况。
接着，重点分析几种主流的深度学习医学图像分割方法，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成对抗网络（GAN）等，详细阐述它们的原理、特点和适用条件。
本文还将探讨这些方法的优缺点，以及在实际应用中可能遇到的问题和挑战。
本文将对未来基于深度学习的医学图像分割方法的发展趋势进行展望，探讨可能的改进方向和研究热点。
通过本文的研究，我们期望能为医学图像分割领域的发展提供有益参考，为医学图像处理技术的进步贡献力量。
二、深度学习基础深度学习（Deep Learning）是机器学习的一个子领域，主要是通过学习样本数据的内在规律和表示层次，让机器能够具有类似于人类的分析学习能力。
深度学习的最终目标是让机器能够识别和解释各种数据，如文字、图像和声音等，从而实现的目标。
深度学习的核心是通过构建深度神经网络（Deep Neural Network，DNN）来实现数据的自动特征提取和分类。
深度神经网络由多个隐藏层组成，每一层都对输入数据进行非线性变换，从而提取出更高层次的特征。
随着网络层数的增加，网络可以提取到更加抽象和复杂的特征，进而实现更加精确的分类和识别。
在医学图像分割中，深度学习技术可以通过训练深度神经网络模型来自动提取图像中的特征，进而实现医学图像的自动分割。
图像与图像处理课程设计
图像与图像处理课程设计一、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。
知识目标要求学生掌握图像与图像处理的基本概念、原理和算法；技能目标要求学生能够运用所学知识进行图像处理和分析，解决实际问题；情感态度价值观目标要求学生培养对图像与图像处理技术的兴趣，增强创新意识和实践能力。
通过本课程的学习，学生将能够：1.描述图像的基本概念，包括图像的表示、特征和分类；2.解释图像处理的基本原理，包括图像增强、滤波、边缘检测等；3.应用图像处理技术解决实际问题，如图像去噪、图像分割、特征提取等；4.分析图像数据，提取有价值的信息，进行图像识别和分类；5.培养对图像与图像处理技术的兴趣，积极参与实践和探索。
二、教学内容根据课程目标，教学内容主要包括图像与图像处理的基本概念、原理和应用。
教学大纲如下：1.图像的基本概念：图像的表示、特征和分类；2.图像处理的基本原理：图像增强、滤波、边缘检测等；3.图像处理技术应用：图像去噪、图像分割、特征提取等；4.图像数据分析：图像识别、分类和信息提取；5.实践项目：运用图像处理技术解决实际问题。
三、教学方法本课程采用多种教学方法，包括讲授法、讨论法、案例分析法和实验法等。
通过多样化的教学方法，激发学生的学习兴趣和主动性。
1.讲授法：教师通过讲解图像与图像处理的基本概念、原理和算法，引导学生理解知识点；2.讨论法：学生分组讨论实践项目，交流心得体会，互相学习；3.案例分析法：分析典型的图像处理应用案例，让学生了解图像处理技术的应用场景；4.实验法：学生动手进行实验，实践图像处理技术，培养实际操作能力。
四、教学资源本课程所需教学资源包括教材、参考书、多媒体资料和实验设备。
教学资源应能够支持教学内容和教学方法的实施，丰富学生的学习体验。
1.教材：选用权威、实用的教材，为学生提供系统、全面的学习资料；2.参考书：提供丰富的参考书籍，拓展学生的知识视野；3.多媒体资料：制作精美的多媒体课件，辅助讲解和演示；4.实验设备：配备齐全的实验设备，保障学生实践操作的需求。
一种快速_稳健的图像分割方法
式计算：
! 0! "! 1/ #- " " ( ,
"
! "
"
（2 ）
其中， ( 是色彩分辨率， / 是归一化系数。显然， "! 越大， *" 处越平滑。现在， 需要确定一个阈值 1" 来区分平滑与否。考虑 到平滑程度是一个相对概念， 可以基于全局来定义 1" 的数值。 在整个图像的各像素点 * " 处计算 "! ， 将 "! 归一化为 "2!
!$#
图像区域合并
采用连接算法将非平滑区量化后的各像素连接成区域， 将
面积很小的 “毛刺” 区域合并到差异最小的相邻较大区域上。 从 而完成图像的分割。
2
图像分割算法实现
传统 A)B 色度空间是非线性的。为了实现有意义的图像
* （! ） （!! ） ./0 , !!! （! ） # ! 其中， 那么， 窗口内 !" 的密度估计可以按下 . 向量的维数。
!$*
平滑和非平滑区域划分
一幅图像中像素点的色彩特征矢量可以定义为：
（$ ， （* ） !"# %， &） ’ + ， ， 是图像的相对亮度和 、 色度坐标。 其中， $ % & % & 令 () 表示空间分辨率， * " 表示 ()+() 窗口中心的像 素 点 ， !" 表示 * " 点的色彩特征矢量， , 表示该 窗 口 区 域 ， !" 表 示 窗 口 内 * " 点的特征矢量。通过估计 , 内 !" 的分布密度，可以判定 * " 点处是否平滑。核函数密度估计是最常用的密度估计方法。设 （! ） 是多元正态函数： -
3.3脑部MR图像分割
图a
图b
图c
图d
Part.2
问题分析及资料
问题分析及资料
图像分割的方法
图像分割方法也有很多种方式，我们通过查询文献和网上收集资料等多种 添加标题 方法，总结出了常用的分割方法分为四类：
1 2 基于阈值分割的分割方法 边缘检测方法 点击此处添加标题点击此处添加标题 霸象文化PPT模板，请勿盗版。
实验目标
实验目标
关于图像分割
MATLAB 语言是一种优秀的计算机语言，具有数学运算能力是它的突出优秀之一， 许多在 C 语言中很复杂的问题在 MATLAB语言编程中只需要一条专用指令就能完成。 图像分割是图像处理的一项关键技术， 在图像识别系统中起着重要的作用，至今已
经提出了很多种方法，但是每种分析方法都是针对具体问题和具体情况的，没有任何一
的图像数据 X以及图像的信息 meta data得到相应的图像 CT值。转换公式为:Hu = a .＊ X + b 。
其 中:a为meta data . Rescale Slope ; b为 meta data . Rescale Intercept。
问题分析及资料
图像的显示
目前的DICOM图像一般都是 16位, 即其显示范围可以达到65536, 然而屏幕显示范围只有 0 ～ 255, 故需要定义像素的CT值到屏幕像素 对应的灰度值 ( 0 ～ 55) 的映射。常用加窗显示的线性映射来实现 。
3
区域法
4
具有明显特征的特殊图像的分析方法
本次选题为脑部MR图像的分割，运用算法对灰度图像的相邻像素值进行相减，
并设定一个阈值，将大于此阈值的像素点设为边缘点，并将其保存下来，用
plot函数将这些像素点连接起来，以达到对肿瘤的分割的目的。
医学图像分割的评价
医学图像分割的评价该内容来自《医学影像处理与分析》，如若转载，请注明出处。
分割结果的好坏，需要定性和定量评价。
特别是医学图像分割，分割的结果直接影响到临床应用。
评价的客观性：Lopez等第一提出实际评价方法，但实际的评价是通过目测观察完成的。
作为一个评价方法，它缺乏客观性，也没有一个定量的评价。
客观和定量的评价方法应该具有如下需求：1、一般性：通常它必须不局限于某个分割方法、某个分割任务或者维数（二维或三维）。
2、客观性：不能涉及人为因素。
3、定量：评价结果是定量的。
4、特殊性：评价必须用适合分割任务的数据进行测试。
评价方法：评价方法有两个关键点：一是分析分割算法的机制或者是试验算法的途径，二是用来评判算法性能的准则。
现有的评价方法可以归纳为两类：直接分析法和间接实验法。
分析法直接研究分割算法本身的原理特性，通过分析推理得到算法的性能。
实验法则是根据分割图像的质量间接地评判算法的性能，具体做法是，用待评价的算法去分割图像，然后借助一定的质量测度来判断分割结果的优劣。
实验法又进一步分为两种：一种称为优度实验法，它采用一些优度参数描述已分割图的特征，然后根据优度值来判定分割图和参考图，根据他们的差异来判定算法的性能。
而医学图像的分割结果评价一般采用的是差异实验法，即将计算机的分割结果与正确分割结果比较。
医学图像的正确分割结果（ground truth）有以下几个获取方式：专家手动分割、图像获取后低温切割物理对象，从人工制造的仿真模型获得的图像，对象和获取方法的仿真。
为使评价方法具有一般性和客观性，Erik B. D am提出了三种评价方法。
这些方法的共同点是，度量用户为得到正确的分割需要的工作量，用户的工作量用构造块修补分割结果所需动作数来度量。
第一种方法是，度量分割结果要达到正确分割结果锁需要的最小处理代价。
处理代价可定义为“选择”和“取消选择”的动作数，选择和取消选择的动作可以在固定大小的构造或像素级上进行。
MATLAB彩色图像处理
色彩平衡是调整图像中颜色分量的过程，以改善图像的色彩表现。在Matlab中，可以 使用colorbalance函数进行色彩平衡。
03
图像滤波与变换
图像滤波
均值滤波
通过将像素邻域的平均 值赋给输出图像的相应 像素，减少图像中的噪
声。
中值滤波
将像素值替换为其邻域 的中值，对去除椒盐噪
声特别有效。
高斯滤波
使用高斯函数对图像进 行平滑处理，有助于减
少图像中的细节。
双边滤波
结合了像素的空间邻近 度和灰度值相似度，能
够保留边缘信息。
图像变换
傅里叶变换
小波变换
将图像从空间域转换到频率域，用于分析 图像的频率成分。
将图像分解成不同频率和方向的小波系数 ，用于图像压缩和特征提取。
离散余弦变换（DCT）
支持向量机（SVM）
基于统计学习理论的分类器，用于图像识别。
05
Matlab应用实例
图像平滑处理
01
02
03
均值滤波
通过将像素邻域的平均值 赋给输出图像的相应像素， 减少图像中的噪声。
高斯滤波
利用高斯函数的形状对图 像进行平滑，对图像的边 缘进行平滑处理，减少噪 声的影响。
中值滤波
将像素邻域的中值赋给输 出图像的相应像素，对去 除椒盐噪声特别有效。
图像锐化处理
拉普拉斯算子
利用拉普拉斯算子对图像 进行锐化，增强图像的边 缘和细节。
梯度算子
基于图像梯度的锐化方法， 能够突出显示图像中的边 缘和其他高频部分。
Sobel算子
通过计算像素邻域内像素 的加权差分，实现图像的 锐化。
图像边缘检测
Canny边缘检测
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1
实验四 图像分割及彩色图像处理
一、实验目的
使用MatLab 软件进行图像的分割。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。
使用matlab如阿健对图像机械彩色处理，使学生通过实验熟悉彩色图像
处理的相关方法，并体会到图像彩色处理技术及其对图像处理的效果。
二、实验要求
要求学生能够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。能够掌握分割条件(阈值等)的选择。完成规定图像的处理并要求正
确评价处理结果，能够从理论上作出合理的解释。
三、实验内容与步骤
第一部分
(1)使用Roberts 算子的图像分割实验
调入并显示图像5.1.13.tiff中图像；使用Roberts 算子对图像进行边
缘检测处理； Roberts 算子为一对模板：
相应的矩阵为：rh = [0 1；-1 0]； rv = [1 0；0 -1]；这里的
rh 为水平Roberts 算子，rv为垂直Roberts 算子。分别显示处理后的水
平边界和垂直边界检测结果；用“欧几里德距离”和“街区距离”方式计算
梯度的模，并显示检测结果；对于检测结果进行二值化处理，并显示处理结
果；
提示：先做检测结果的直方图，参考直方图中灰度的分布尝试确定阈
值；应反复调节阈值的大小，直至二值化的效果最为满意为止。分别显示处
2
理后的水平边界和垂直边界检测结果；将处理结果转化为“白底黑线条”的
方式；给图像加上零均值的高斯噪声；对于噪声图像重复步骤b~f。
(2)使用Prewitt 算子的图像分割实验
使用Prewitt 算子进行内容(1)中的全部步骤。
(3)使用Sobel 算子的图像分割实验
使用Sobel 算子进行内容(1)中的全部步骤。
(4)使用LoG (拉普拉斯-高斯)算子的图像分割实验
使用LoG (拉普拉斯-高斯)算子进行内容(1)中的全部步骤。提示1：
处理后可以直接显示处理结果，无须另外计算梯度的模。提示2：注意调节
噪声的强度以及LoG (拉普拉斯-高斯)算子的参数，观察处理结果。
(5) 打印全部结果并进行讨论。
下面是使用sobel监测器对图像进行分割的MATLAB程序
f=imread('E:\数字图像处理实验指导书\misc\5.1.13.tiff');
[gv,t1]=edge(f,'sobel','vertical');%使用edge函数对图像f提取垂直的边缘
[gb,t2]=edge(f,'sobel','horizontal');%使用edge函数对图像f提取垂直的边缘
w45=[-2 -1 0;-1 0 1;0 1 2];%指定模版使用imfilter计算45度方向的边缘
g45=imfilter(double(f),w45,'replicate');
T=0.3*max(abs(g45(:))); %设定阈值
g45=g45>=T; %进行阈值处理
subplot(221), imshow(gv);
subplot(222),imshow(gb);
subplot(223),imshow(g45);
在函数中使用'prewitt'和'roberts'的过程，类
似于使用sobel边缘检测器的过程。
第二部分
1红绿蓝三原色按照比例混合可以得到各种颜色，其配色方程为：
C=aR+bG+cB
(9.2)
2 RGB模型
RGB模型是目前常用的一种彩色信息表达方式，它使用红、绿、蓝三原色
的亮度来定量表示颜色。
该模型也称为加色混色模型，是以RGB三色光相互叠加来实现混色的方
法，因而适合于显示器等发光体的显示。
3
如：生成一幅128*128的RGB图像，该图像左上角为红色，左下角为蓝
色，右上角为绿色，右下角为黑色。
程序：
clear
rgb_R=zeros(128,128);
rgb_R(1:64,1:64)=1;
rgb_G=zeros(128,128);
rgb_G(1:64,65:128)=1;
rgb_B=zeros(128,128);
rgb_B(65:128,1:64)=1;
rgb=cat(3,rgb_R,rgb_G,rgb_B);
figure, imshow(rgb), title('RGB彩色图像');
4
四、实验设备及软件
1．计算机；
2．MATLAB程序；
3．移动式存储器（软盘、U盘等）。
4．记录用的笔、纸。
五、实验报告要求
1．叙述实验过程；
2．提交实验的原始图像和结果图像。
报告要求：
1．使用各种算子对图像进行分割
2.自己编程实现如下所示的128*128的图像
红色 黄色 黑色 蓝色
青 绿色 深红 白色