红外图像分割matlab代码

红外图像分割是一种常见的图像处理任务，可以通过使用Matlab编写代码来实现。下面是一个简单的红外图像分割的Matlab代码示例：

% 读取红外图像
image = imread('infrared_image.jpg');

% 将图像转换为灰度图像
gray_image = rgb2gray(image);

% 对灰度图像进行阈值分割
threshold = graythresh(gray_image);
binary_image = imbinarize(gray_image, threshold);

% 对二值图像进行形态学操作，去除噪声
se = strel('disk', 5);
morph_image = imopen(binary_image, se);

% 显示原始图像和分割结果
subplot(1, 2, 1);
imshow(image);
title('原始图像');
subplot(1, 2, 2);
imshow(morph_image);
title('分割结果');

这段代码首先读取红外图像，并将其转换为灰度图像。然后使用自适应阈值方法对灰度图像进行二值化处理，得到二值图像。接着使用形态学操作去除二值图像中的噪声。最后，通过subplot函数将原始图像和分割结果显示在同一窗口中。

相关问题

matlab红外语义分割

在MATLAB中，"语义分割"通常是指图像处理中的像素级分类任务，它将图像中的每个像素分配到预定义的不同类别中，每个类别代表图像中的特定对象或区域，比如行人、车辆、道路等。这一过程可以帮助我们理解和解析复杂的图像数据，常用于计算机视觉和机器学习领域。

MATLAB提供了一些工具箱和函数库，如Computer Vision Toolbox，可以利用其中的imsegkws（基于关键词的图像分割）、bwlabeln（连通组件标记）以及regionprops（区域属性分析）等功能来进行语义分割。此外，用户还可以结合深度学习技术，利用卷积神经网络（CNN）模型如FCN（全卷积网络）或者U-Net进行更高级别的分割。

高光谱图像roi分割 matlab

### Matlab 实现高光谱图像 ROI 分割

对于高光谱图像的感兴趣区域 (ROI) 分割，在 MATLAB 中可以采用多种方法，包括基于阈值的方法、聚类算法（如 K-means）、边缘检测技术以及其他更复杂的机器学习或深度学习策略。下面介绍一种较为简单的方式——通过手动选择 ROI 并应用基本的图像处理操作来进行分割。

#### 手动选取 ROI 后进行预处理

为了便于说明，这里假设已经有一个加载好的高光谱数据立方体 `hsiData` 和对应的波长向量 `wavelengths`。首先展示如何让用户交互式地定义一个矩形框作为初始 ROI：

figure;
imshow(hsiData(:,:,round(numel(wavelengths)/2))); % 显示中间波段的灰度图
title('点击并拖拽以绘制ROI');
h = imrect;  % 创建用于获取用户输入坐标的图形对象
position = wait(h);  % 获取所选矩形的位置参数[x y width height]

上述代码片段创建了一个窗口显示选定波段下的图像，并允许用户通过鼠标点击加拖曳的方式来指定想要分析的具体位置和大小。得到的结果存储于变量 `position` 中[^1]。

#### 提取 ROI 数据

一旦获得了用户的输入信息，则可以根据这些坐标提取相应的子集：

% 解析出具体的边界范围
xmin = round(position(1));
ymin = round(position(2));
xmax = xmin + round(position(3)) - 1;
ymax = ymin + round(position(4)) - 1;

% 对原始HSI矩阵做切片操作获得感兴趣的区域
roiCube = hsiData(ymin:ymax, xmin:xmax, :);

这段脚本实现了从完整的三维数组中裁剪出由用户划定的小块区域的功能，从而形成一个新的较小尺寸的数据集合 `roiCube`，它只包含了被圈定部分的信息。

#### 应用简单的分割算法

接下来可以选择合适的特征空间对截取出的 ROI 进行进一步加工。例如，如果希望依据特定波段上的强度差异来做二值化处理的话，那么就可以这样做：

selectedBandIndex = find(wavelengths >= 700 & wavelengths <= 800, 1,'first');  % 假设我们关心近红外区间的反射率变化
grayImage = squeeze(roiCube(:, :, selectedBandIndex));  % 取单个波段投影成二维平面视图
bwMask = grayImage > mean(grayImage(:))*0.9;           % 设定适当门限值构建掩码
labelledRegions = bwconncomp(bwMask);                  % 寻找连通域标记不同物体轮廓
stats = regionprops(labelledRegions, 'Area', 'Centroid');  % 计算各独立斑块属性统计量

此段程序先挑选出了某个特殊波段内的亮度分布情况，再经过设定合理的阈值得到黑白两态化的映射关系；最后借助内置工具包完成了形态学运算，识别出所有可能存在的目标实体及其几何特性描述[^2]。