给定灰度图像,假设已知目标物在画面所占比例为18%。采用Matlab编程,采用p-参数法对其进行分割处理。在同一个窗口中同时显示原图像与分割图像,并将其在当前路径下保存为
时间: 2023-12-03 15:42:47 浏览: 23
假设原始图像为gray_img,可以按照以下步骤进行分割处理:
1. 对图像进行二值化处理,将灰度值大于一定阈值的像素点标记为目标物,其余像素标记为背景。这里可以采用Otsu算法自适应选择阈值。
```
threshold = graythresh(gray_img);
binary_img = imbinarize(gray_img, threshold);
```
2. 对目标物进行形态学操作,去除噪声和连接不完整的部分。这里可以采用开运算和闭运算相结合的方式。
```
se = strel('disk', 5);
open_img = imopen(binary_img, se);
close_img = imclose(open_img, se);
```
3. 根据目标物比例,筛选出面积最接近目标物面积的连通区域作为分割结果。
```
stats = regionprops(close_img, 'Area');
[~, idx] = min(abs([stats.Area] - 0.18*size(gray_img, 1)*size(gray_img, 2)));
segmented_img = ismember(labelmatrix(bwconncomp(close_img)), idx);
```
4. 在同一个窗口中显示原图像和分割图像,并保存为文件。
```
figure;
subplot(1, 2, 1);
imshow(gray_img);
title('原图像');
subplot(1, 2, 2);
imshow(segmented_img);
title('分割图像');
saveas(gcf, 'segmented_img.png');
```