基于边缘区域生长的图像分割
【摘要】图像分割是图像处理的关键步骤，图像分割就是把图像分成若干个具有独特性质的区域。图像分割的主要方法有基于阈值的图像分割、基于边缘的图像分割和基于区域生长的图像分割等。在人的视觉系统，图像边缘比其他的图像特征敏感，基于图像边缘的图像分割在区域界线间有小的间隙。基于区域生长的图像分割计算简单，对于较均匀的连通目标有较好的分割效果，但是对噪声敏感，可能导致区域内有空洞。另外，它是一种串行算法，当目标较大时，分割速度较慢，因此在设计算法时，要尽量提高效率。基于区域生长边缘的图像分割技术是边缘检测方法和区域生长方法的集成。它互补了彼此单独使用的缺点。这是本文所描述的方法首先，检测图像的边缘是通过使用canny边缘算子，然后使区域生长技术进行图像分割，非常小的区域被删除合并，噪声的影响被消除，具有较好的图像分割效果。
【关键词】Canny边缘检测；Sobel边缘检测器；图像分割
1.图像分割
图像分割是利用灰度、颜色、纹理、形状等信息按照一定标准从图像中分离出与现实世界中的物体或区域相关的有一定意义的实体，是图像理解、图像分析、模式识别、计算机视觉等领域中首要解决的关键问题之一。例如，在电子组件异常的自动检查系统中，主要分析组件图像中是否存在有缺陷的组件或断开的组件。主要是通过图像的特征对其进行图像分割，图像分割的准确性决定了计算机分析程序最终的成功或失败。
2.边缘检测技术
边缘检测是目前图像分割中最常用的方法，检测灰度级或者结构具有突变的地方，表明一个区域的终结，也是另一个区域开始的地方。这种方法主要是运用一阶和二阶导数的不连续性进行检测，但是利用导数的边缘检测对噪声敏感。以下是常用边缘检测技术：
（a）梯度算子：在图像进行分割之前，必须对图像的边缘特征进行归类。运用梯度算子找出潜在的图像边缘。梯度算子可以检测出所有方向的图像边缘，但检测出的未必是真正的边缘，所以必须选择恰当方向的梯度算子。
（b）Sobel边缘检测：在这种情况下，对输入的图像数据与3X3的卷积模板（即Soble算子）在水平和垂直四个方向进行卷积运算。结合运算所得的四个值，估计边缘强度和方向。当然加入对角线的四个方向进行卷积运算会更准确。
（c）Canny边缘检测：Canny算子是一个多阶段的检测过程。首先进行高斯滤波对图像去噪。然后由原始灰度图求出纵横2个梯度图，以及综合梯度图，
实验四图像分割与边缘检测 一．实验目的及要求 1．利用MATLAB研究图像分割与边缘检测的常用算法原理； 2．掌握MATLAB图像域值分割与边缘检测函数的使用方法； 3．了解边缘检测的算法和用途，比较Sobel、Prewitt、Canny等算子边缘检测的差异。 二、实验内容 （一）研究以下程序，分析程序功能；输入执行各命令行，认真观察命令执行的结果。熟悉程序中所使用函数的调用方法，改变有关参数，观察试验结果。 1．图像阈值分割 clear all, close all; I = imread('cameraman.tif'); figure (1),imshow(I) figure(2); imhist(I) T=120/255; Ibw1 = im2bw(I,T); figure(3); subplot(1,2,1), imshow(Ibw1); T=graythresh(I); L = uint8(T*255) Ibw2 = im2bw(I,T); subplot(1,2,2), imshow(Ibw2);
help im2bw; help graythresh; clear all, close all; I = imread('cameraman.tif'); figure (1),imshow(I) figure(2); imhist(I) T=240/255; Ibw1 = im2bw(I,T); figure(3); subplot(1,2,1), imshow(Ibw1); T=graythresh(I); L = uint8(T*255) Ibw2 = im2bw(I,T); subplot(1,2,2), imshow(Ibw2); help im2bw; help graythresh;
Matlab实现区域生长算法 （南京航空航天大学机电学院机械工程系，南京2016年11月1日） 摘要： 图像分割不仅是图像处理领域的一个经典的研究主题，也是图像处理技术的热点和焦点。随着计算机处理技术的发展，图像分割算法引起研究人员越来越多的关注。本文提出了基于传统的种子区域生长算法的基础上形成一种新的图像自动分割区域的方法。算法的实现主要基于Matlab编程实现。 关键词：图像分割，种子区域生长算法，Matlab 一、引言 区域生长是一种古老的图像分割方法，最早的区域生长图像分割方法是由Levine等人提出的。该方法一般有两种方式，一种是先给定图像中要分割的目标物体内的一个小块或者说种子区域(seed point)，再在种子区域基础上不断将其周围的像素点以一定的规则加入其中，达到最终将代表该物体的所有像素点结合成一个区域的目的；另一种是先将图像分割成很多的一致性较强，如区域内像素灰度值相同的小区域，再按一定的规则将小区域融合成大区域，达到分割图像的目的，典型的区域生长法如T. C. Pong等人提出的基于小面（facet）模型的区域生长法，区域生长法固有的缺点是往往会造成过度分割，即将图像分割成过多的区域。 区域生长是一种串行区域分割的图像分割方法，其优点是基本思想相对简单，通常能将具有相同特征的联通区域分割出来，并能提供很好的边界信息和分割结果。在没有先验知识可以利用时，可以取得最佳的性能，可以用来分割比较复杂的图像，如自然景物。但是，区域生长法是一种迭代的方法，空间和时间开销都比较大，噪声和灰度不均匀可能会导致空洞和过分割，并在对图像中的阴影效果处理上往往不是很好。 区域生长的基本思想是将具有相似性质的像素集合起来构成区域。具体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具有相同或相似性质的像素（根据某种事先确定的生长或相似准则来判定）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，这样，一个区域就长成了。 区域生长是指从某个像素出发，按照一定的准则，逐步加入邻近像素，当满足一定的条件时，区域生长终止。区域生长的好坏决定于1.初始点（种子点）的选取。2.生长准则。3.终止条件。区域生长是从某个或者某些像素点出发，最后得到整个区域，进而实现目标的提取。 简单来说下三个法则，对出需要分割的图像： 1、选取图像中的一点为种子点（种子点的选取需要具体情况具体分析）。 2、在种子点处进行8邻域或4邻域扩展，判定准则是：如果考虑的像素与
数字图像处理实验报告 题目：图像的阈值分割及边缘检测技术 班级： 姓名： 学号：
图像的阈值分割及边缘检测技术 一、实验目的 1、了解图像的分割技术，掌握图像的全局阈值分割技术并通过MATLAB实现； 2、了解图像的边缘检测，掌握梯度算子图像边缘检测方法。 二、实验内容 1、基于直方图的全局阈值图像分割方法； 2、Edge命令（roberts,perwitt,sobel,log,canny），实现边缘检测。 三、实验原理 1、全局阈值是最简单的图像分割方法。其中，直方图法的原理如下：想做出图 像的直方图，若其直方图呈双峰且有明显的谷底，则可以讲谷底点所对应的灰度值作为阈值T，然后根据该阈值进行分割，九可以讲目标从图像中分割出来。这种方法是用于目标和背景的灰度差较大且直方图有明显谷底的情况。 2、用于边缘检测的梯度算子主要有Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子。 这三种检测算子中，Roberts算子定位精度较高，但也易丢失部分边缘，抗噪声能力差，适用于低噪声、陡峭边缘的场合。Prewitt算子、Sobel算子首先对图像做平滑处理，因此具有一定的抑制噪声的能力，但不能排除检测结果中的虚假边缘，易出现多像素宽度。
四、实验步骤 1、全局阈值分割： ①读取一张图像； ②生成该图像的直方图； ③根据直方图双峰产生的低谷估计阈值T； ④依次读取图像各个点的像素，若大于阈值，则将像素改为255，若小于 阈值，则将该像素改为0； 实验代码如下： I=imread('cameraman.tif'); %读取一张图像 subplot(221);imshow(I); %显示该图像 subplot(222);imhist(I); %生成该图像的直方图 T=60; %根据直方图估计阈值T为60 [m,n]=size(I); %取图像的大小为【m,n】 for i=1:m %依次读取图像各个点的像素，若大于阈 值，则将像素改为255，若小于阈值， 则将该像素改为0 for j=1:n if I(i,j)>=T I(i,j)=255; else I(i,j)=0; end end
岭南师范学院 课程名称数字图像处理 实验序号实验5 实验名称图像分割和边缘检测 实验地点综B207 2017年10 月14 日
四、实验过程（实验步骤、记录、数据、分析） 1.基于一阶导数的边缘算子 a=imread('y.jpg'); f=rgb2gray(a); subplot(2,2,1),imshow(f),title('原始图像'); [g1 , t1]=edge(f,'roberts',[ ], 'horizontal'); subplot(2,2,2), imshow(g1),title('Roberts'); [g2, t2]=edge(f, 'sobel',[ ], 'horizontal'); subplot(2,2,3), imshow(g2),title('Sobel'); [g3, t3]=edge(f, 'prewitt',[ ], 'horizontal'); subplot(2,2,4), imshow(g3),title('Prewitt'); 从图像结果来看，'Roberts'的边缘检测范围更加大 2、基于二阶导数的边缘算子：应用LOG算子检测边缘 a=imread('y.jpg'); f=rgb2gray(a); subplot(1,2,1),imshow(f),title('原始图像'); [g , t]=edge(f, 'log'); subplot(1,2,2),imshow(g),title('log');
3、基于约束条件的最优化检测边缘算子：应用Canny算子检测边缘a=imread('y.jpg'); f=rgb2gray(a); subplot(1,2,1),imshow(f),title('原始图像'); [g , t]=edge(f,'canny'); subplot(1,2,2),imshow(g),title('Canny');
图像分割方法综述
图像分割方法综述 摘要：图像分割是计算计视觉研究中的经典难题，已成为图像理解领域关注的一个热点，本文对近年来图像分割方法的研究现状与新进展进行了系统的阐述。同时也对图像分割未来的发展趋势进行了展望。 关键词：图像分割；区域生长；活动边缘；聚类分析；遗传算法 Abstract:Image segmentation is a classic problem in computer vision,and become a hot topic in the field of image understanding. the research actuality and new progress about image segmentation in recent years are stated in this paper. And discussed the development trend about the image segmentation. Key words: image segmentation; regional growing; active contour; clustering
analysis genetic algorithm 1 引言 图像分割是图像分析的第一步，是计算机视觉的基础，是图像理解的重要组成部分，同时也是图像处理中最困难的问题之一。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。简单的说就是在一副图像中，把目标从背景中分离出来。对于灰度图像来说，区域内部的像素一般具有灰度相似性，而在区域的边界上一般具有灰度不连续性。 关于图像分割技术，由于问题本身的重要性和困难性，从20世纪70年代起图像分割问题就吸引了很多研究人员为之付出了巨大的努力。虽然到目前为止，还不存在一个通用的完美的图像分割的方法，但是对于图像分割的一般性规律则基本上已经达成的共识，已经产生了相当多的研究成果和方法。本文根据图像发展的历程，从传统的图像分割方法、结合特定工具的图像分割方
江苏科技大学 数字图像处理 图像分割——区域生长法专题 1 图像分割简介 图像分割( image segmentation) 就是把图像分成各具特征的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程。这里特征可以是象素的灰度、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。图像分割是图像处理到图像分析的关键步骤, 在图像工程中占据重要的位置。一方面, 它是目标表达的基础, 对特征测量有重要的影响。另一方面, 因为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。 图像分割是一种重要的图像处理技术, 它不仅得到人们的广泛重视和研究, 在实际中也得到大量的应用。图像分割包括目标轮廓、阈值化、图像区分或求差、目标检测、目标识别、目标跟踪等技术。 从大的方面来说，图像分割方法可大致分为基于区域的方法、基于边缘的方法、区域与边缘相结合的方法，以及在此基础上的采用多分辨率图像处理理论的多尺度分割方法。 其中基于区域的方法采用某种准则，直接将图像划分为多个区域。而基于边缘的方法则通过检测包含不同区域的边缘，获得关于各区域的边界轮廓描述，达到图像分割的目的，而区域与边缘相结合的方法通过区域分割与边缘检测的相互作用，得到分割结果。 图像分割中基于区域的方法主要有直方图门限法、区域生长法、基于图像的随机场模型法、松弛标记区域分割法等。本文主要讨论基于区域分割的区域生长法。区域生长是一种古老的图像分割方法，最早的区域生长图像分割方法是由Levine等人提出的。该方法一般有两种方式，一种是先给定图像中要分割的目标物体内的一个小块或者说种子区域，再在种子区域基础上不断将其周围的像素点以一定的规则加入其中，达到最终将代表该物体的所有像素点结合成一个区域的目的；另一种是先将图像分割成很多的一致性较强，如区域内像素灰度值相同的小区域，再按一定的规则将小区域融合成大区域，达到分割图像的目的，典型的区域生长法如T. C. Pong等人提出的基于小面（facet）模型的区域生长法，区域生长法固有的缺点是往往会造成过度分割，即将图像分割成过多
实验一、图像分割与边缘检测 一、实验目的 依据边缘检测的理论，实现灰度图像一阶和二阶边缘检测方法，启发学生依据边缘特征进行图像分析与识别，提高学生图像处理与分析能力和实际动手能力。 二、实验内容 1 编程实现一阶差分边缘检测算法，包括Roberts梯度算子、Prewitt算子和Sobel算子。 2 编程实现二阶差分Laplace边缘检测算法。 3 分析与比较各种边缘检测算法的性能。 三、实验原理 1 基本原理分析（略） 2 部分源程序 1）clc all; [I,map]=imread('rice.png'); figure; subplot(3,2,1),imshow(I,map); I=double(I); [IX IY]=gradient(I); GM=sqrt(IX.*IX+IY.*IY); OUT1=GM; subplot(3,2,2);imshow(OUT1,map); OUT2=I; J=find(GM>=10); OUT2(J)=GM(J); subplot(3,2,3),imshow(OUT2,map); OUT3=I; J=find(GM>=10); OUT3(J)=255; subplot(3,2,4),imshow(OUT3,map); OUT4=I; J=find(GM<=10); OUT4(J)=255; subplot(3,2,5),imshow(OUT4,map); OUT5=I; J=find(GM>=10); OUT5(J)=255; Q=find(GM<10); OUT5(Q)=0; subplot(3,2,6),imshow(OUT5,map); 2） I = imread('coins.png'); BW1 = edge(I,'roberts'); BW2 = edge(I,'prewitt'); BW3 = edge(I,'sobel'); BW4 = edge(I,'log'); BW5 = edge(I,'canny'); figure
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；
基于区域增长法的图像分割 王春者 （信工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。图像分割的目的是将图像划分为不同的区域，基于区域生长是以直接找寻区域为基础的分割技术。 本论文首先简单介绍图像分割的主要方法，然后重点介绍一种基于区域增长法的图像分割方法,该方法是根据同一物体区域内象素的相似性质来聚集象素点的方法，从初始区域（如小邻域或甚至于每个象素）开始，将相邻的具有同样性质的象素或其它区域归并到目前的区域中从而逐步增长区域，直至没有可以归并的点或其它小区域为止。区域内象素的相似性度量可以包括平均灰度值、纹理、颜色等信息。 关键词：图像分割；区域增长法；基本算法
Abstract The image segmentation is an important technology of image processing. It is still a hot point and focus of image processing.The purpose is to image segmentation image is divided into different areas,based on region growing segmentation technique is based on the direct search for regional. This paper first briefly introduce the main method of image segmentation, and then focuses on a method of image segmentation based on region growing method, the method is based on similar properties in the same region within the object pixel to pixel aggregation method, from the initial area (as regards neighborhood of each pixel, or even), the adjacent pixel having the same nature or other areas merge into the current so as to gradually increase the area of the region can merge up until no other point or small area. Similarity measure may include a region of the pixel values of the average gray, texture, color and other information. Key words：Image segmentation; region growing method; basic algorithm
实验二图像分割与边缘检测 一．实验目的及要求 1．利用MATLAB研究图像分割与边缘检测的常用算法原理； 2．掌握MATLAB图像域值分割与边缘检测函数的使用方法； 3．了解边缘检测的算法和用途，比较Sobel、Prewitt、Canny等算子边缘检测的差异。 二、实验内容 （一）研究以下程序，分析程序功能；输入执行各命令行，认真观察命令执行的结果。熟悉程序中所使用函数的调用方法，改变有关参数，观察试验结果。 1．图像阈值分割 clear all, close all; I = imread('rice.tif'); figure (1),imshow(I) figure(2); imhist(I) T=120/255; Ibw1 = im2bw(I,T); %选择阈值T=120/255对图像二值化； figure(3); subplot(1,2,1), imshow(Ibw1); T=graythresh(I); %采用Otsu方法计算最优阈值T对图像二值化； L = uint8(T*255) Ibw2 = im2bw(I,T); subplot(1,2,2), imshow(Ibw2); help im2bw; help graythresh; （令Ｔ取不同值，重做上述试验，观察试验结果） 以下是程序执行结果： Comand窗口： L = 125 IM2BW Convert image to binary image by thresholding. IM2BW produces binary images from indexed, intensity, or RGB images. To do this, it converts the input image to grayscale format (if it is not already an intensity image), and then converts this grayscale image to binary by thresholding. The output binary image BW has values of 0 (black) for all pixels
安康学院 学年论文﹙设计﹚ 题目基于区域生长法的图像分割 学生姓名周东阳 2012020081 所在院(系)电子与信息工程系 专业班级电子信息工程2012级2班 指导教师余顺园 2015年6月25日
基于区域生长法的图像分割 作者：周东阳 安康学院电子与信息工程系电子信息工程专业12级，陕西安康 725000 指导教师：余顺园 【摘要】图像分割的目的是将图像划分为不同的区域，基于区域生长是以直接找寻区域为基础的分割技术。区域生长是一种根据事先定义的准则将像素或子区域聚合成为更大的区域的过程。基本方法是以一组“种子”点开始，将与种子点性质相似（诸如灰度级等）的相邻像素附加到生长区域的每个种子上。 区域生长的一个问题是用公式描述一个终止规则。基本上，在没有像素满足加入某个区域的条件时，区域生长就会停止。在此次课程设计中，在算法的设计上充分反映了这一点。在遍历图像的过程中调用函数testnei，测试i,j点处的邻域满足条件的像素。将每次新增长的种子点作为下次遍历的中心点，直到区域不再生长。 【关键词】区域生长种子点分割像素 Image segmentation based on region growing arithmetic Author：ZhouDongyang Grade three ,Class two,Major Electronic and Information Engineering ,Dept.，Ankang University，Ankang 725000，Shaanxi Directed by YuShunyuan Abstract:Image segmentation aims to divide the image into different areas, based on region growing is to find region-based segmentation techniques. Criteria defined in advance by the region growing is a pixel or sub-regional aggregate into bigger regional process. Basic method is based on a set of "seed" point, with seeds similar in nature (such as grayscale) adjacent pixels on each attach to the growth region of the seed. Region growing is one of the problems with formulas describing a termination rule. Basically, no pixels when you meet the conditions for joining a regional, regional growth will stop. In the design of this course, in algorithm design fully reflects that. Traverse the image function is called during testneitesting i,j
设计利用区域生长算法进行图像分割的程序 1、目的：把一幅图像划分成满足某种判据的一些区域，在这里形成一个二值图。 2、原理：首先确定每个区域中的某个已知点，加上与已知点相似的邻近点形成一个区域，在这里利用区域的均值。当邻近点与区域均值的差值的绝对值小于阈值T 时，即满足生长条件。方法是从种子点开始，在8连通方向上生长区域，当其邻近点满足生长条件，则就并入小快区域，当新的点被合并后再用新的区域重复这一过程，直到没有可接受的邻近点时该区域生成过程终止。 3、设计思路： 1）通过具体观察某幅图像的直方图，估计其确定种子点范围[S1，S2]，并确定其阈值T; 2）透过对整幅图像的扫描，找出某个区域的一个种子点：(.)f x y 3）开始利用8连通方向，以该种子点为中心进行生成区域；[(),()]s r s θ |(,)(.)|diff f i j f x y T =-<(,)ave f i j = 4）继续用8连通方向，以该区域为中心，把邻近满足生长条件的点并入，生成新的区域； 1(,)k ave f i j k =∑ |(,)|diff f i j ave T ''=-< 5）重复4）步，直到不再存在邻近满足生长条件的点为止，该区域生成过程结束； 6）继续对图像进行扫描，寻找其他区域的一个种子点，按3）~5）的步骤进行 4、程序设计 根据下面的流程图可分为
区域生长算法实现流程图
5、程序 %district.m主函数 clear clc I = imread('bacteria.tif'); subplot(1,2,1) imshow(I) title('初始图像'); subplot(1,2,2) imhist(I) title('初始图像的直方图'); %透过该直方图确定种子满足S1~S2 的值（灰度值）和判定的依据阈值T S1=8;S2=70;T=33; f=double(I); [m,n]=size(I); shed1=zeros(3,round(m*n/2)); %存储区域生长方向上的点和该区域的均值的绝对差值和 该%点的坐标 sp1=0; % sp1 相当于指针，指向shed1 中的最后放入的值和坐标 shed2=zeros(2,m); %存储符合生长条件的点的坐标 sp2=0; % sp2 指针，指向shed2 中的最后放入点的坐标 Cut=zeros(size(f)); % Cut 为区域生长后的新图像 Cut=Cut+255; % Cut 矩阵初始值设为255 vb=0; %标记值，当vb=1 时，即要求重新计算已有的栈shed1(1,:) 的大小 for i=1:m for j=1:n if (f(i,j)>S1&f(i,j) 电子科技大学 实 验 报 告 学生姓名： 学号： 指导教师：彭真明 日期： 2014 年 5 月 20 日 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。 （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 中北大学 课程设计说明书 学生姓名：学号： 学生姓名：学号： 学生姓名：学号： 学生姓名：学号： 学院：信息与通信工程学院 专业：电子信息工程 题目：信息处理综合实践: 图像分割算法的比较与分析 指导教师：陈平职称: 副教授 2014 年 12 月 29 日 中北大学 课程设计任务书 14/15 学年第一学期 学院：信息与通信工程学院 专业：电子信息工程 学生姓名：学号： 课程设计题目：信息处理综合实践: 图像分割算法的比较与分析起迄日期：2015年1月5日～2015年1月16日课程设计地点：电子信息工程专业实验室 指导教师：陈平 系主任：王浩全 下达任务书日期: 2014 年12月29 日 目录 第一章绪论 (1) 1.1 研究目的和意义 (1) 1.2 图像分割的研究进展 (1) 第二章区域生长法分割图像 (4) 2.1 区域生长法介绍 (4) 2.2 区域生长法的原理 (4) 2.3 区域生长法的实现过程 (5) 第三章程序及结果 (6) 3.1 区域生长算法及程序 (6) 3.2 图像分割结果 (7) 第四章方法比较 (8) 4.1 阈值法 (8) 4.2 区域法 (8) 4.3 分水岭法 (8) 4.4 形态学方法 (9) 第五章总结 (10) 参考文献 (11) 第一章绪论 1.1 研究目的和意义 图像分割是一种重要的图像技术，在理论研究和实际应用中都得到了人们的广泛重视。图像分割的方法和种类有很多，有些分割运算可直接应用于任何图像，而另一些只能适用于特殊类别的图像。许多不同种类的图像或景物都可作为待分割的图像数据，不同类型的图像，已经有相对应的分割方法对其分割;但某些分割方法只是适合于某些特殊类型的图像分割，所以分割结果的好坏需要根据具体的场合及要求衡量。图像分割是从图像处理到图像分析的关键步骤，可以说，图像分割结果的好坏直接影响对图像的理解。 图像分割是由图像处理到图像分析的关键步骤，在图像工程中占有重要位置。一方面，它是目标表达的基础，对特征测量有重要的影响。另一方面，因为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、更紧凑的表达形式，使得更高层的图像分析和理解成为可能。因此在实际应用中，图像分割不仅仅要把一幅图像分成满足上面五个条件的各具特性的区域，而且要把其中感兴趣的目标区域提取出来。只有这样才算真正完成了图像分割的任务，为下一步的图像分析做好准备，使更高层的图像分析和理解成为可能。 图像分割在很多方面，如医学图像分析，交通监控等，都有着非常广泛的应用，具有重要的意义。(1)分割的结果常用于图像分析，如不同形式图像的配准与融合，结构的测量，图像重建以及运动跟踪等。(2)在系统仿真，效果评估，图像的3D重建以及三维定位等可视化系统中，图像分割都是预处理的重要步骤。 (3)图像分割可在不丢失有用信息的前提下进行数据压缩，这就降低了传输的带宽，对提高图像在因特网上的传输速度至关重要。(4)分割后的图像与噪声的关系减弱，具有降噪功能，便于图像的理解。 1.2 图像分割的研究进展 图像分割是图像处理中的一项关键技术，至今已提出上千种分割算法。但因尚无通用的分割理论，现提出的分割算法大都是针对具体问题的，并没有一种适合所有图像的通用分割算法。前人的方法主要有三大类：阈值分割方法、边缘检 学号14102500892 光电图像处理实验报告 实验三：静态图像分割与边缘检测 作者肖剑洪专业电子科学与技术学院物理与电子学院指导老师王晓明 完成时间2013.12.2 实验三静态图像分割与边缘检测 一、实验目的 1．学习常用的图像分割与边缘检测方法，并通过实验使学生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．观察图像分割的结果，产生对所讲述理论知识的直观认识，加深对图像分割与边缘检测相关理论知识的理解。 3．掌握常用图象分割及边缘检测方法的算法设计及编程实现； 4．学会使用MATLAB软件中关于图像分割与边缘检测的函数； 二、实验设备 联想图像处理工作站 三、实验内容及要求 1．自己编写M-function实现图像阈值分割算法，要求该程序能对256级灰度图像进行处理，显示处理前、后图像； 2．自己编写M-function实现利用Sobel算子进行图像边缘检测的算法，并对图像进行检测，显示原图像、处理后的图像。 3．调用Matlab自带的图像处理函数，用不同的算子对图像进行分割、边缘检测，比较结果。 4．结合以上实验内容，使用ICETECK-DM642-IDK-M实验系统进行相应的动态视频图像分割及边缘检测，观察结果。 四、实验原理 1．图像分割 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。图像分割有三种不同的途径：区域法、边界法、边缘法。最常用的是灰度阈值化处理进行的图像分割： (,)(,)255 (,)f x y T g x y f x y T ?=T)和G2（ 成绩 南京工程学院 课程设计说明书(论文) 题目基于区域生长的图像分割 课程名称数字图像处理 院（系、部、中心）通信工程学院 专业 班级 学生姓名 学号 设计地点 指导教师 设计起止时间：2010 年6月28日至2010年7月2日 录 【摘要】 (1) 一、课程设计名称 (1) 二、课程设计目标 (1) 三、总体设计 (1) 3.1 总体设计要点概括 (1) 3.2算法流程设计 (2) 四、功能描述 (3) 五、测试结果与分析 (3) 六、课程设计总结 (6) 七、参考文献: (7) 八、源程序： (7) 1 【摘要】 图像分割的目的是将图像划分为不同的区域，基于区域生长是以直接找寻区域为基础的分割技术。区域生长是一种根据事先定义的准则将像素或子区域聚合成为更大的区域的过程。基本方法是以一组“种子”点开始，将与种子点性质相似（诸如灰度级或衍射的特定范围）的相邻像素附加到生长区域的每个种子上。 区域生长的一个问题是用公式描述一个终止规则。基本上，在没有像素满足加入某个区域的条件时，区域生长就会停止。在此次课程设计中，在算法的设计上充分反映了这一点。在遍历图像的过程中调用函数testnei，测试i,j点处的邻域满足条件的像素。将每次新增长的种子点作为下次遍历的中心点，直到区域不再生长。 关键字：区域生长种子点分割 一、课程设计名称 基于区域生长的图像分割 二、课程设计目标 1、通过本次数字图像处理课程设计，加深我对数字图像处理的基本原理与方法的认 识，提高了我应用数字图像处理的方法解决实际问题的能力，达到理论与实际应用的结合。 2、通过课程设计，能够熟练运用Matlab完成图像处理任务。 三、总体设计 3.1 总体设计要点概括 区域生长是一种根据事先定义的准则将像素或子区域聚合成更大区域的过程。基本方法是以一组种子点开始，将与种子性质相似的相邻像素附加到生长区域的每个种子上。 区域生长算法的重点是： 图像分割和图像边缘检测 边缘检测和图像分割的联系：边缘检测是通过图像的梯度变化将图像中梯度变化明显的地方检测出来，针对的是边缘信息。图像分割是将目标分割出来，针对的是目标对象，边缘检测是空间域图像分割的一种方法，属于包含关系 边缘检测后的图像是二值图像，对二值图像可以运用形态学操作来分割目标，所以边缘检测是图像分割的一个前提。但分割不一定非要用边缘检测。 图像分割：概念： 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，所谓小区域是某种意义下具有共同属性的像素的连通集合。 从集合的观点看：它应该是具有如下性质的一种点集，集合R代表整个区域，对R的分割可看作将R分成N个满足以下五个条件的非空子集R1，R2，，RN： 目的： 无论是图像处理、分析、理解与识别，其基础工作一般都建立在图像分割的基础上； 将图像中有意义的特征或者应用所需要的特征信息提取出来； 图像分割的最终结果是将图像分解成一些具有某种特征的单元，称为图像的基元； 相对于整幅图像来说，这种图像基元更容易被快速处理。 图像分割原理图像分割的研究多年来一直受到人们的高度重视，至今提出了各种类型的分割算法。Pal把图像分割算法分成了6类：阈值分割，像素分割、深度图像分割、彩色图像分割，边缘检测和基于模糊集的方法。但是，该方法中，各个类别的内容是有重叠的。为了涵盖不断涌现的新方法，有的研究者将图像分割算法分为以下六类：并行边界分割技术、串行边界分割技术、并行区域分割技术、串行区域分割技术、结合特定理论工具的分割技术和特殊图像分割技术。 图像分割的特征：分割出来的各区域对某种性质例如灰度，纹理而言具有相似性，区域内部是连通的的且没有过多小孔。 区域边界是明确的 目录 摘要 (1) 引言 (2) 第一章绪论 (3) 1.1 课程设计选题的背景及意义 (3) 1.2 图像边缘检测的发展现状 (4) 第二章边缘检测的基本原理 (5) 2.1 基于一阶导数的边缘检测 (8) 2.2 基于二阶导的边缘检测 (9) 第三章边缘检测算子 (10) 3.1 Canny算子 (10) 3.2 Roberts梯度算子 (11) 3.3 Prewitt算子 (12) 3.4 Sobel算子 (13) 3.5 Log算子 (14) 第四章MATLAB简介 (15) 4.1 基本功能 (15) 4.2 应用领域 (16) 第五章编程和调试 (17) 5.1 edge函数 (17) 5.2 边缘检测的编程实现 (17) 第六章总结与体会 (20) 参考文献 (21) 摘要 边缘是图像最基本的特征，包含图像中用于识别的有用信息，边缘检测是数字图像处理中基础而又重要的内容。该课程设计具体考察了5种经典常用的边缘检测算子,并运用Matlab进行图像处理结果比较。梯度算子简单有效，LOG 算法和Canny 边缘检测器能产生较细的边缘。 边缘检测的目的是标识数字图像中灰度变化明显的点，而导函数正好能反映图像灰度变化的显著程度，因而许多方法利用导数来检测边缘。在分析其算法思想和流程的基础上，利用MATLAB对这5种算法进行了仿真实验，分析了各自的性能和算法特点，比较边缘检测效果并给出了各自的适用范围。 关键词：边缘检测；图像处理；MATLAB仿真 引言 边缘检测在图像处理系统中占有重要的作用，其效果直接影响着后续图像处理效果的好坏。许多数字图像处理直接或间接地依靠边缘检测算法的性能，并且在模式识别、机器人视觉、图像分割、特征提取、图像压缩等方面都把边缘检测作为最基本的工具。但实际图像中的边缘往往是各种类型的边缘以及它们模糊化后结果的组合，并且在实际图像中存在着不同程度的噪声，各种类型的图像边缘检测算法不断涌现。早在1965 年就有人提出边缘检测算子，边缘检测的传统方法包括Kirsch，Prewitt，Sobel，Roberts，Robins，Mar-Hildreth 边缘检测方法以及Laplacian-Gaussian（LOG）算子方法和Canny 最优算子方法等。 本设计主要讨论其中5种边缘检测算法。在图像处理的过程需要大量的计算工作,我们利用MATLAB各种丰富的工具箱以及其强大的计算功能可以更加方便有效的完成图像边缘的检测。并对这些方法进行比较实验五图像分割及目标检测
图像分割算法的比较与分析概要
matlab静态图像分割与边缘检测与图像压缩与编码
数字图像处理课设程设计-基于区域生长的图像分割
图像分割和图像边缘检测
基于Matlab的图像边缘检测算法的实现及应用
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