没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
首页基于matlab的图像阈值分割算法
基于matlab的图像阈值分割算法
4星 · 超过85%的资源 需积分: 50 76 下载量 144 浏览量
更新于2023-03-16
评论 9
收藏 809KB DOC 举报
基于matlab的图像阈值分割算法,重点研究了最大熵法、迭代法、类间类内方差比法。并且附有源代码。
资源详情
资源评论
资源推荐
基于 MATLAB 的图像阈值分割算法
摘要
近年来,随着计算机、数学(尤其是离散数学理论的创建与完善)的快速发
展以及广泛的农业、牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面的应用需求
的增长,数字图像处理(Digital Image Processing)也更加迅猛的发展起来。
而图像分割作为一种重要的数字图像处理方式也得到了越来越多的关注和研究。
本文首先简单介绍了关于数字图像处理和 MATLAB 信号处理工具的一些相
关知识,其次介绍了图像分割方法中的边缘检测、区域提取、阈值方法、区域
分割以及基于形态学的分水岭算法。重点研究了图像分割中的阈值方法,该方
法包括人工阈值选择法和自动阈值选择法。自动阈值选择法包括 p-参数法、迭
代法、均匀性度量法、类间最大距离法、Otus 法、最大熵法、最大类间类内方
差比法、聚类方法以及局部阈值方法。针对这九类方法,本文均做出了自己的
浅显评论,并提供了 MATLAB 源代码。
关键字:数字图像处理 图像分割 阈值方法 MATLAB
Abstract
In recent years, with computer, mathematics (especially in the creation of discrete
mathematics theory and perfect) with the rapid development and extensive farming
and animal husbandry, forestry, environment, military, industrial and medical
applications of demand growth, Digital Image Processing, Digital Image Processing)
also developed more rapidly. The image segmentation as an important way of digital
image processing has been more and more attention and research.
This article first introduced about digital image processing and some related
knowledge of MATLAB software, secondly introduces the image segmentation
method of edge detection, region extraction, threshold method, region segmentation
and the watershed algorithm based on morphology. Focuses on the threshold of image
segmentation methods, the method including artificial threshold selection method and
the automatic threshold selection method. Automatic threshold selection method
including p - parameter method, iterative method, the measurement method, the
uniformity between the maximum distance method, Otus method, maximum entropy
method, the between-cluster variance ratio method within the class, clustering method
and local threshold method. For the nine class methods, this paper makes detailed
comparison, in the final and provides the MATLAB source code.
Key Words: Digital Image Processing, image segmentation, threshold method,
MATLAB
目录
第一章 绪论........................................................................................................................................4
1.1 数字图像处理...............................................................................................................................4
1.1.1 数字图像处理简介....................................................................................................................4
数字图像处理(Digital Image Processing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、
分割、提取特征等处理的方法和技术。数字图像处理经过初创期、发展期、普及期及广泛
应用几个阶段,如今已是各个学科竞相研究并在各个领域广泛应用的一门科学。随着科学
技术的进步以及人类需求的不断增长,图像处理科学无论是在理论上还是实践上, 均会取
得更大的发展。.................................................................................................................................4
数字图像处理具有再现性好 、处理精度高、适用面宽、灵活性高的优点,因此,在航天和
航空技术、生物医学工程、通信工程、工业和工程、军事公安等各方面均有广泛应用。....5
1.1.2 数字图像处理的六种处理方式................................................................................................5
图像变换:图像变换就是采用各种图像变换的方法,例如傅里叶变换、离散余弦变换等处
理技术,将空间域的处理转换为变换域处理。这样,不但可以减少没必要的计算量,而且
可以获得更有效的图像处理。.........................................................................................................5
图像编码压缩:图像编码压缩技术通过减少图像的比特数,节省了图像传输时间、处理
时间,减少了占用的存储器容量。.................................................................................................5
图像增强和复原:图像增强和复原的是为了达到提高图像的质量的目的,如提高图像的
清晰度,去除噪声等。图像增强不考虑图像降质的原因,突出图像中所感兴趣的部分。图
像复原要求对图像降质的原因有一定的了解,一般讲应根据降质过程建立“降质模型”,再
采用某种滤波方法,恢复或重建原来的图像。............................................................................5
④图像分割:图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。图像分割是将图像中有意义的
特征部分例如图像中的边缘、区域等提取出来,这是进一步进行图像识别、分析和理解的
基础。虽然目前已研究出不少边缘提取、区域分割的方法,但还没有一种普遍适用于各种
图像的有效方法。因此,图像分割是目前图像处理中研究的热点之一。本文也将在第三章
中重点介绍图像分割的九种算法。.................................................................................................5
⑤图像描述:图像描述是图像识别和图像理解的重要前提。一般图像描述采用二维形状描
述。随着图像处理研究的深入发展,已经开始进行三维物体描述的研究,提出了体积描述
表面描述、广义圆柱体描述等方法。.............................................................................................5
⑥图像分类:图像分类属于模式识别的范畴,其主要内容是图像经过某些预处理(增强、
复原、压缩)后,进行图像分割和特征提取,从而进行判决分类。........................................5
1.2 MATLAB 图像处理工具.....................................................................................................5
1.3 本文的主要流程图...............................................................................................................5
根据本文的各章节结构以及作者的大体思路,本文作者画出了以下简易流程图(图
1)。...........................................................................................................................................6
第二章 图像分割................................................................................................................................7
2.1 图像分割简介...............................................................................................................................7
2.2 图像分割的概念...................................................................................................................7
2.3 图像分割的方法...................................................................................................................7
2.3.1 边缘检测方法............................................................................................................7
2.3.2 区域分割方法............................................................................................................7
区域分割有两种:区域生长和分裂合并。这两种方法通俗一点解释,可以利用高
中所学的生物加以说明类比。区域生长就是通过一个基本的小像素点,然后不断
寻找与它相似性质或属性相似的像素点,不断进行集合,直到找不到类似的像素
点,最终形成图像区域。而分裂合并是一个完整的图像,通过不断地分裂形成各
个小图像区域。实际中就是将这个完整的图像分割成任意大小且不重叠的区域,
然后再通过分裂和合并形成满足需求的区域。............................................................7
2.3.3 阈值分割方法............................................................................................................7
2.3.4 基于小波变换的分割方法........................................................................................7
第三章 基于 MATLAB 的图像阈值分割算法.................................................................................8
3.1 人工阈值选择法...................................................................................................................8
3.2 自动阈值选择法...................................................................................................................8
3.2.1p-参数法..............................................................................................................................9
3.2.2 迭代法................................................................................................................................9
阈值也可以通过迭代计算得到。首先选取图像的灰度范围的中值作为初始值,然后按
公式 1 迭代:.............................................................................................................................9
( 公式 1)................................................................................................................................9
.....................................................................................................................................................9
图 3 原始图像...........................................................................................................................10
图 4 原始图像的灰度直方图...................................................................................................10
图 5 T = 50.................................................................................................................................11
图 6 T = 140...............................................................................................................................11
图 7 T = 200...............................................................................................................................11
由上述三幅图可以看出,分割效果都不太理想。但是可以模糊的确定 T 在 50~140 之间。
然后再根据灰度直方图,发现在当 T 在 50~100 之间的时候,有一个小的波动。貌似介
于 80~90 之间。因此,为了更加明确阈值,下面通过 MATLAB 程序得出最终阈值。而
程序思想恰恰是迭代原理。主要程序如下,如想查阅完整代码,请参考附录。..........11
...................................................................................................................................................13
图 8 T = 85.................................................................................................................................13
...................................................................................................................................................13
图 9 命令窗口输出的阈值结果...............................................................................................13
综上所述,当阈值为 85 的时候,分割效果最理想。这就是迭代法确定阈值分割图像
的过程。虽然,猜测法比较不可靠,但是也为作者提供了一定的编程思路,因此,仍
然保留了阈值猜测法。...........................................................................................................13
3.2.3 均匀性度量法(Xxxx).................................................................................................13
3.2.4 类间最大距离法..............................................................................................................13
3.2.5Otus 法...............................................................................................................................14
3.2.6 最大熵法..........................................................................................................................15
3.2.7 最大类间、类内方差比法..............................................................................................15
3.2.8 聚类方法..........................................................................................................................16
3.2.9 局部阈值方法..........................................................................................................16
3.3 九种阈值算法的评价(xxxx).........................................................................................17
总结...................................................................................................................................................17
参考文献...........................................................................................................................................17
致谢...................................................................................................................................................17
附录(MATLAB 程序源代码).....................................................................................................18
第一章 绪论
1.1 数字图像处理
1.1.1 数字图像处理简介
数字图像处理(Digital Image Processing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增
强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。数字图像处理经过初创期、
发展期、普及期及广泛应用几个阶段,如今已是各个学科竞相研究并在各个领
域广泛应用的一门科学。随着科学技术的进步以及人类需求的不断增长,图像
处理科学无论是在理论上还是实践上, 均会取得更大的发展。
数字图像处理具有以下几个特点:数字图像处理的信息大多是二维信息,
处理信息量很大数字图像处理占用的频带较宽数字图像中各个像素是不独
立的,其相关性大 ④作合适的假定或附加新的测量⑤数字图像处理后的图像受
人的因素影响较大。
数字图像处理具有再现性好 、处理精度高、适用面宽、灵活性高的优点,
因此,在航天和航空技术、生物医学工程、通信工程、工业和工程、军事公安
等各方面均有广泛应用。
1.1.2 数字图像处理的六种处理方式
图像变换:图像变换就是采用各种图像变换的方法,例如傅里叶变换、离散
余弦变换等处理技术,将空间域的处理转换为变换域处理。这样,不但可以减
少没必要的计算量,而且可以获得更有效的图像处理。
图像编码压缩:图像编码压缩技术通过减少图像的比特数,节省了图像
传输时间、处理时间,减少了占用的存储器容量。
图像增强和复原:图像增强和复原的是为了达到提高图像的质量的目的,
如提高图像的清晰度,去除噪声等。图像增强不考虑图像降质的原因,突出图
像中所感兴趣的部分。图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解,一般讲
应根据降质过程建立“降质模型”,再采用某种滤波方法,恢复或重建原来的图
像。
④图像分割:图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。图像分割是将
图像中有意义的特征部分例如图像中的边缘、区域等提取出来,这是进一步进
行图像识别、分析和理解的基础。虽然目前已研究出不少边缘提取、区域分割
的方法,但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法。因此,图像分割是目
前图像处理中研究的热点之一。本文也将在第三章中重点介绍图像分割的九种
算法。
⑤图像描述:图像描述是图像识别和图像理解的重要前提。一般图像描述
采用二维形状描述。随着图像处理研究的深入发展,已经开始进行三维物体描
述的研究,提出了体积描述、表面描述、广义圆柱体描述等方法。
⑥图像分类:图像分类属于模式识别的范畴,其主要内容是图像经过某些
预处理(增强、复原、压缩)后,进行图像分割和特征提取,从而进行判决分
类。
1.2 MATLAB 图像处理工具
MATLAB 由矩阵语句、工作环境、句柄图形、数学函数库四部分组成。通俗
一点讲,就是 MATLAB 在 Windows 集成开发环境下,利用面向对象的矩阵语
言以及数学函数库中的函数例如矩阵求逆、矩阵特征值等一些函数,建立完整
图形界面的一个处理工具。具有数值计算、符号计算、数据分析、动态仿真等
功能。在数据分析数据计算等其他方面编程效率要远远高于 C、C++等语言。
总而言之,MATLAB 是一个功能强大、可移植性强、编程效率高、灵活方便
的一个很高大上的处理工具。如果可以掌握 MATLAB 的精髓,将会对我们自己
的编程能力和研究能力有很大的提升。
1.3 本文的主要流程图
剩余23页未读,继续阅读
qq_25587451
- 粉丝: 0
- 资源: 1
上传资源 快速赚钱
- 我的内容管理 收起
- 我的资源 快来上传第一个资源
- 我的收益 登录查看自己的收益
- 我的积分 登录查看自己的积分
- 我的C币 登录后查看C币余额
- 我的收藏
- 我的下载
- 下载帮助
会员权益专享
最新资源
- 2022年中国足球球迷营销价值报告.pdf
- 房地产培训 -营销总每天在干嘛.pptx
- 黄色简约实用介绍_汇报PPT模板.pptx
- 嵌入式系统原理及应用:第三章 ARM编程简介_3.pdf
- 多媒体应用系统.pptx
- 黄灰配色简约设计精美大气商务汇报PPT模板.pptx
- 用matlab绘制差分方程Z变换-反变换-zplane-residuez-tf2zp-zp2tf-tf2sos-sos2tf-幅相频谱等等.docx
- 网络营销策略-网络营销团队的建立.docx
- 电子商务示范企业申请报告.doc
- 淡雅灰低面风背景完整框架创业商业计划书PPT模板.pptx
- 计算模型与算法技术:10-Iterative Improvement.ppt
- 计算模型与算法技术:9-Greedy Technique.ppt
- 计算模型与算法技术:6-Transform-and-Conquer.ppt
- 云服务安全风险分析研究.pdf
- 软件工程笔记(完整版).doc
- 电子商务网项目实例规划书.doc
资源上传下载、课程学习等过程中有任何疑问或建议,欢迎提出宝贵意见哦~我们会及时处理!
点击此处反馈
安全验证
文档复制为VIP权益,开通VIP直接复制
信息提交成功
评论1