数字图像处理课设程设计-基于区域生长的图像分割

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AbstractThe 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目录第一章绪论 (1)1.1图像分割技术的现状和发展情况 (1)1.2 图像分割的简介 (1)1.3 图像分割的定义 (2)1.4 图像分割主要研究方法 (3)1.4.1 边缘检测法 (3)1.4.2 区域提取法 (3)1.4.3 阈值分割法 (4)1.4.4 结合特定理论工具的分割法 (4)1.5 论文的内容与结构安排 (5)第二章图像分割预处理 (6)2.1 图像平滑 (6)2.1.1 中值滤波原理 (6)2.1.2 平滑效果分析 (7)2.2灰度调整 (8)2.2.1 灰度调整原理 (8)2.2.2 灰度调整效果分析 (8)2.3本章小结 (9)第三章基于区域增长法的图像分割技术 (10)3.1区域生长法原理 (10)3.2 图像生长法实验方法 (11)3.2.1 图像二值化 (12)3.2.2基于区域灰度差的生长准则 (13)3.2.3 基于区域内灰度分布统计性质的生长准则 (14)3.3 算法流程设计 (14)3.4 本章小结 (16)第四章总结与展望 (17)4.1 工作总结 (17)4.2 工作展望 (17)致谢 (19)参考文献 (20)附录 (21)第一章绪论本章对论文涉及的研究领域进行了较为详细的综述。

实验七图像分割课程名称：数字图像处理技术实验日期：成绩：班级：姓名：学号： 1一、实验目的1．了解图像分割的基本操作；2. 实现图像的阈值分割、区域生长。

3．掌握图像膨胀、腐蚀、开运算、闭运算等形态学操作函数的使用方法；4. 实现二值图像的形态学应用二、实验内容1. 在GUI中，实现图像的阈值分割（交互式、迭代法）、区域生长。

2. 在GUI中，，实现二值图像的膨胀、腐蚀, 比较'结构元素类型为：square,line,diamond, disk等的区别。

3. 在GUI中，实现二值图像的开运算、闭运算。

4. 在GUI中，实现二值图像的形态学应用：边界抽取(boundary extraction)区域填充(region filling)细化(thinning)粗化(thickening)骨架(skeletons)修剪(pruning)三、实验代码function axes1_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to axes1 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles empty - handles not created until after all CreateFcns calledimshow('1.jpg')% Hint: place code in OpeningFcn to populate axes1% --- Executes on button press in pushbutton1.function pushbutton1_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton1 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) figure;A=imread('1.jpg');subplot(1,3,1);imshow(A);A1=rgb2gray(A);subplot(1,3,2);imshow(A1);Y=im2bw(A1,0.6);subplot(1,3,3);imshow(Y);% --- Executes on button press in pushbutton2.function pushbutton2_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton2 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) figure;W = imread('1.jpg');subplot(2,2,1);imshow(W);A=rgb2gray(W);subplot(2,2,2);imshow(A);h=imhist(A);t=[];t(1)=128;MAX=500;for i=1:MAXs1=0;s2=0;s3=0;s4=0;for k=1:t(i)s1=s1+h(k)*k;s2=s2+h(k);endfor k=1+t(i):256s3=s3+h(k)*k;s4=s4+h(k);endt(i+1)=floor((s1/s2+s3/s4)/2);if (abs(t(i+1)-t(i))<10^-7)break;endendtt=t(i+1);B=A;B(find(B<tt))=0;B(find(B>=tt))=255;subplot(2,2,4);imshow(B);% --- Executes on button press in pushbutton3.function pushbutton3_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton3 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)% --- Executes on button press in pushbutton4.function pushbutton4_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton4 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) figure;I=imread('1.jpg');I=im2bw(I);subplot(1,3,1);imshow(I);se1=strel('square',9);B1=imdilate(I,se1);subplot(1,3,3);imshow(B1);% --- Executes on button press in pushbutton5.function pushbutton5_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton5 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) figure;I=imread('1.jpg');I=im2bw(I);subplot(1,3,1);imshow(I);se1=strel('square',9);B1=imerode(I,se1);subplot(1,3,3);imshow(B1);% --- Executes on button press in pushbutton6.function pushbutton6_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton6 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) figure;I=imread('1.jpg');I=im2bw(I);subplot(1,3,1);imshow(I);se1=strel('square',9);B1=imopen(I,se1);subplot(1,3,3);imshow(B1);% --- Executes on button press in pushbutton7.function pushbutton7_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton7 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) figure;I=imread('1.jpg');I=im2bw(I);subplot(1,3,1);imshow(I);se1=strel('square',9);B1=imclose(I,se1);subplot(1,3,3);imshow(B1);% --- Executes on button press in pushbutton8.function pushbutton8_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton8 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) figure;I=imread('1.jpg');subplot(1,3,1),imshow(I);I1=im2bw(I);subplot(1,3,2),imshow(I1);I2=bwperim(I1);subplot(1,3,3);imshow(I2);% --- Executes on button press in pushbutton9.function pushbutton9_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton9 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA)% --- Executes on button press in pushbutton10.function pushbutton10_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton10 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) figure;A=imread('1.jpg');subplot(1,3,1),imshow(A);a=im2bw(A);subplot(1,3,2),imshow(a);b=bwmorph(a,'thin',Inf);subplot(1,3,3),imshow(b);% --- Executes on button press in pushbutton11.function pushbutton11_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton11 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) figure;A=imread('1.jpg');subplot(1,3,1),imshow(A);a=im2bw(A);subplot(1,3,2),imshow(a);b=bwmorph(a,'thicken',Inf);subplot(1,3,3),imshow(b);% --- Executes on button press in pushbutton12.function pushbutton12_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton12 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) figure;I=imread('1.jpg');subplot(2,2,1);imshow(I);I1=im2bw(I);subplot(2,2,2);imshow(I1);I2=bwmorph(I1,'skel',1);subplot(2,2,3);imshow(I2);I3=bwmorph(I1,'skel',2);subplot(2,2,4);imshow(I3);;% --- Executes on button press in pushbutton13.function pushbutton13_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton13 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) figure;RGB=imread('1.jpg');RGB1=imcrop(RGB,[60,255,400,425]); subplot(1,3,1);imshow(RGB);subplot(1,3,3);imshow(RGB1);四、实验结果截图五、实验体会实现图像的阈值分割、区域生长，基本掌握图像膨胀、腐蚀、开运算、闭运算等形态学操作函数的使用方法。

基于区域的分割原理设计
基于区域的分割原理是一种将图像分割为不同的区域的图像处理方法。

其主要原理是根据图像中不同区域的颜色、纹理、边缘等特征的差异来进行图像分割。

基于区域的分割原理的设计步骤如下：
1. 预处理：对图像进行一些预处理操作，如图像灰度化、平滑、边缘检测等，以提取图像特征。

2. 区域生长：选取一个种子点作为区域的起始点，然后使用一定的准则将邻域像素逐步添加到该区域中，直到满足停止准则为止。

区域生长的标准可以是像素灰度值的相似度、颜色相似度等。

3. 区域分裂与合并：将图像根据一定的准则进行区域的分裂与合并操作。

分裂操作将具有相近特征的区域进行划分，而合并操作将相似的区域进行合并，以减少生成的区域数量。

4. 全局优化：对分割结果进行全局优化，以获得更准确的分割结果。

常用的全局优化方法有迭代最优化算法、图割算法等。

5. 后处理：对分割结果进行一些后处理操作，如去除小区域、填充空洞等。

基于区域的分割原理可以应用于许多领域，如医学图像分割、目标检测与跟踪、场景分析等。

该方法能够有效地将图像分割为不同的区域，为后续的图像分析和处理提供了便利。

数字图像处理matlab课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解数字图像处理的基本概念，掌握图像的表示和存储方式；2. 学会使用MATLAB软件进行数字图像处理，掌握相关函数和工具箱的使用方法；3. 掌握图像增强、滤波、边缘检测等基本图像处理技术；4. 了解图像分割、特征提取等高级图像处理技术。

技能目标：1. 能够运用MATLAB进行图像读取、显示和保存操作；2. 能够独立完成图像的增强、滤波等基本处理操作；3. 能够运用边缘检测算法对图像进行处理，提取关键特征；4. 能够根据实际需求选择合适的图像处理技术，解决实际问题。

情感态度价值观目标：1. 培养学生对数字图像处理技术的兴趣，激发其学习热情；2. 培养学生的团队合作意识，使其学会在团队中分享和交流；3. 培养学生严谨的科学态度，使其注重实验数据的真实性；4. 培养学生的创新思维，鼓励其探索新方法，提高解决问题的能力。

本课程旨在通过数字图像处理MATLAB课程设计，使学生在掌握基本理论知识的基础上，运用MATLAB软件进行图像处理实践。

课程注重理论与实践相结合，培养学生具备实际操作能力，并能运用所学知识解决实际问题。

针对学生的年级特点，课程目标既注重知识技能的传授，又关注情感态度价值观的培养，为学生今后的学习和工作奠定基础。

二、教学内容1. 数字图像处理基础- 图像表示与存储（RGB、灰度、二值图像）- 图像类型转换- MATLAB图像处理工具箱介绍2. 图像增强- 直方图均衡化- 伽玛校正- 图像锐化3. 图像滤波- 均值滤波- 中值滤波- 高斯滤波- 双边滤波4. 边缘检测- 索贝尔算子- 拉普拉斯算子- Canny边缘检测5. 图像分割- 阈值分割- 区域生长- 分水岭算法6. 特征提取与描述- 霍夫变换- SIFT算法- ORB算法教学内容根据课程目标进行选择和组织，注重科学性和系统性。

教学大纲明确分为六个部分，分别对应数字图像处理的基础知识、图像增强、滤波、边缘检测、图像分割和特征提取与描述。

数字图像处理的课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解数字图像处理的基本概念，掌握图像的数字化表示方法；2. 掌握图像处理的基本操作，如图像变换、滤波、增强和复原；3. 了解常见的图像分割和特征提取方法，并应用于实际问题；4. 掌握图像压缩的基本原理及常用算法。

技能目标：1. 能够运用图像处理软件进行基本的图像编辑和操作；2. 能够编写简单的数字图像处理程序，实现对图像的基本处理功能；3. 能够运用所学的图像处理方法解决实际问题，如图像去噪、图像增强等；4. 能够对图像进行有效的压缩，以适应不同的应用场景。

情感态度价值观目标：1. 培养学生对数字图像处理技术的兴趣和热情，激发其探索精神；2. 培养学生的团队合作意识，学会与他人共同解决问题；3. 增强学生的实际操作能力，使其认识到理论与实践相结合的重要性；4. 引导学生关注图像处理技术在日常生活和各领域的应用，提高其科技素养。

课程性质：本课程为高年级选修课程，旨在使学生掌握数字图像处理的基本原理和方法，培养其实际应用能力。

学生特点：学生具备一定的数学基础和编程能力，对图像处理有一定了解，但尚未深入学习。

教学要求：结合学生特点和课程性质，注重理论与实践相结合，以实际应用为导向，提高学生的动手能力和创新能力。

通过本课程的学习，使学生能够达到上述课程目标，为未来进一步学习和研究打下坚实基础。

二、教学内容1. 数字图像基础：包括图像的数字化表示、图像质量评价、颜色模型等基本概念；- 教材章节：第1章 数字图像处理基础2. 图像增强：介绍直方图均衡化、图像平滑、锐化等增强方法；- 教材章节：第3章 图像增强3. 图像复原：涉及图像退化模型、逆滤波、维纳滤波等复原方法；- 教材章节：第4章 图像复原4. 图像分割与特征提取：包括阈值分割、边缘检测、区域生长等分割方法，以及特征点的提取和描述；- 教材章节：第5章 图像分割与特征提取5. 图像压缩：介绍图像压缩的基本原理，如JPEG、JPEG2000等压缩算法；- 教材章节：第6章 图像压缩6. 数字图像处理应用：分析图像处理在医学、遥感、计算机视觉等领域的应用案例；- 教材章节：第7章 数字图像处理应用教学进度安排：1. 数字图像基础（2学时）2. 图像增强（4学时）3. 图像复原（4学时）4. 图像分割与特征提取（6学时）5. 图像压缩（4学时）6. 数字图像处理应用（2学时）三、教学方法为提高教学效果，本课程将采用以下多样化的教学方法：1. 讲授法：教师通过系统的讲解，使学生掌握数字图像处理的基本概念、原理和方法。

基于区域生长算法的三维图像分割研究三维图像处理是现代科学技术中的重要领域之一。

而在这个领域中，图像分割是一个很重要的核心问题。

对于三维图像分割而言，区域生长算法是一种比较常见的方法，它可以帮助我们将三维图像中的不同部位进行分割，以达到提取使用信息等目的。

下面我们就来详细了解一下基于区域生长算法的三维图像分割研究。

1. 区域生长算法的基本原理区域生长算法是一种基于像素点的自动图像分割方法。

该方法的基本原理是从待分割的图像中选定一个种子点，然后从该点开始，按照某种设定的生长规则不断向周围连接像素点，直到所有满足条件的像素点都被连通形成一个区域。

当然，该区域的生长规则需要参考不同的应用场景来进行设置。

2. 区域生长算法在三维图像分割中的应用区域生长算法能够很好地应用在三维图像分割上。

通过建立三维图像中各像素点之间的链接关系，区域生长算法可以在较短时间内，对三维图像进行有效的分割。

这种分割方法广泛应用于医学图像、自然图像等领域。

3. 区域生长算法在医学图像处理中的应用在医学图像处理中，区域生长算法被广泛应用于肺部肺结节的分割、磨玻璃影分割等场景。

在肺部肺结节分割中，区域生长算法可以根据肺部肺结节的某些特征指标（如大小、形状等），较准确地进行分割。

而在磨玻璃影分割中，区域生长算法可以通过认定磨玻璃片的灰度值，并以此为基准点来进行区域生长，从而提高分割的精确性。

4. 区域生长算法在自然图像分割中的应用除了医学图像处理外，区域生长算法也广泛应用于自然图像分割。

在对自然图像进行分割时，区域生长算法可以结合不同的特征（如颜色、纹理等）来进行区域生长，从而有效地提高分割的准确性和精度。

5. 区域生长算法的优缺点尽管区域生长算法有着在三维图像分割中应用广泛的优点，但是它也存在一些明显的缺点。

其中最主要的一个缺点是生长过程中需要不断地遍历像素点，因此对算法的计算量提出了较高要求。

此外，该算法需要合理设置种子点，才能够得到在整个三维图像中最为有效的分割结果。