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图像分割实验报告图像,实验,影像,图像分割,实验报告
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图像分割实验报告
图像分割实验报告一、 实验目的1.掌握图像分割的基本思想，了解其分割技术及其计算策略； 2. 学会从图像处理到分析的关键步骤，掌握图像分割过程； 3. 了解图像分割的意义，进一步加深对图像分析和理解； 4. 掌握基本分割方法： 迭代分割和 OTSU 图像分割， 并编程实现。二、 实验原理 （一）迭代阈值分割选取的基本思路是:首先根据图像中物体的灰度分布情况，选取一个近似阈值作为初始阈值，一个较好的方法 就是将图像的灰度均值作为初始阈值， 然后通过分割图像和修改阈值 的迭代过程获得认可的最佳阈值。迭代式阈值选取过程可描述如下： 1. 计算初始化阈值g
=( + ) ；2. 根据 ，将图像分为两部分，分别计算灰度值期望，取其平 均值为 g1； 3. 如此反复迭代，当| -?1 |足够小时，停止迭代，取 T= 即 为最终阈值。（二）OTSU 图像分割（最大类间方差法）是一种自适应的阈值确定的方法，是按图像的灰度特性,将图像分成背景和目标两部分。 背景和目标之间的类间方差越大,说明构成图像的两部分的差别越大,当部分目标错分为背景或部分背景错分为目标都会导致两部分差别 变小。因此,使类间方差最大的分割意味着错分概率最小。以最佳门 限将图像灰度直方图分割成两部分，使两部分类间方差取最大值，即 分离性最大。OTSU 阈值选取过程可描述如下： 1.记 T 为目标与背景的分割阈值， 目标点数占图像比例为 w1，平 均灰度为 u1；背景点数占图像比例为 w2，平均灰度为 u1； 2.图像的总平均灰度为：u=w1*u1+w2*u2； 3.目标和背景图象的方差： g=w1*(u1-u)*(u1-u)+w1*(u2-u)*(u2-u)=w1*w2*(u1-u2)*(u1-u2)； 4.当方差 g 最大时，可以认为此时前景和背景差异最大，此时的灰 度 T 是最佳阈值。二、实验内容1. 利用 C++编程实现迭代阈值图像分割算法； 2.利用 C++编程实现 OTSU 动态阈值图像分割算法。三、实验框图开始1.迭代分割找出图像灰度值最大值 max ,最小值 min T=(max+min)/2;iF[256]=0; iB[256]=0;F[256]=0;B[256]=0k=0NK&255 Y j=0Nj&255K++Yi=0i++ Tmp= (u1+u2)/2;i&255N j++YY iF[k]++;F[k]+x(i,j)X(i , j）？&T x(x,j)?&T N iB[k]++;B[k]++x(i,j) N T=Tmp N Yu1=F[k]/iF[k];u2=B[k]/iB[k]; Y Tmp=T x(x,j)=0 结束 x(x,j)=255开始2.OSTU找出灰度值 max ,min iF[256]=0;iB[256]=0; F[256]=0;B[256]=0;T=0k=minNK&=max Y j=0j&255K++Yi=0i&255N j++YY iF[k]++;F[k]+x(i,j) i++X(i , j）？&T x(x,j)?&T N iB[k]++;B[k]++x(i,j) N Tmp&T Y T1=TT=k N Yw1=iF[k]/(256*256);w2=iB[k]/(256*256); u1=F[k]/iF[k];u2=B[k]/iB[k]; Tmp=w1[k]*(u1[k]-u)*(u1[k]u)+w2[k]*(u2[k]-u)*(u2[k]-u);x(x,j)=0 结束 x(x,j)=255四、实验结果与分析图 1 原图图 2 迭代图像分割图 3OTSU 图像分割实验分析： 由图 2 可知：迭代所得的阈值分割的图象效果良好，能区分出图 像的目标和背景的主要区域， 但在图像的细微处还没有很好的区分度。 部分区域微小数据的变化(如机翼五角星标识下方)引起分割效果的明 显改变，目标和背景的数据只是稍有变化但分割效果却反差极大。 由图３可得： 对于直方图双峰不明显或图像目标和背景比例差异 悬殊迭代法所选取的阈值不如最大类间方差法（OTSU） （差异不是很 大，很细微） 。 但是对于直方图双峰明显谷底较深的图像迭代分割可以较快地 获得满意结果。五、实验程序段（具体见实验框架）1.迭代图像分割：void CImageProcessingDoc::Onimagediedaifenge() {// TODO: Add your command handler code here int m_Width, m_Height, m_SaveW int i,j,k,T,T double ForegroundSum=0,BackgroundSum=0,u1,u2,min=255,max=0; m_Width = m_pDibInit-&GetWidth(); m_Height = m_pDibInit-&GetHeight(); m_SaveWidth = m_pDibInit-&GetSaveWidth(); int m,iForeground=0,iBackground=0; for(j=0;j&m_Hj++) for(i=0;i&m_Wi++) { if ((m_pDibInit-&m_pDibBits[j*m_SaveWidth + i])&=max) max=m_pDibInit-&m_pDibBits[j*m_SaveWidth + i];//求最大灰度值 if ((m_pDibInit-&m_pDibBits[j*m_SaveWidth + i])&=min) min=m_pDibInit-&m_pDibBits[j*m_SaveWidth + i];//求最小灰度值 } T=int((max+min)/2);//T 为迭代初始阈值 for(k=0;k&255;k++) { for(j=0;j&m_Hj++) { for(i=0;i&m_Wi++) { m=m_pDibInit-&m_pDibBits[j*m_SaveWidth + i]; if(m&=T) { iForeground=iForeground+1; ForegroundSum=ForegroundSum+double(m); } else { iBackground=iBackground+1; BackgroundSum=BackgroundSum+double(m); } }//根据阈值对图像目标和背景分类} u1=ForegroundSum/iFu2=BackgroundSum/iB Tmp=int((u1+u2)/2); //新的迭代阈值 if(Tmp==T) //迭代结束，分割阈值为 Tmp else T=T } CS msg.Format(&分割阈值 T=%d&,T); AfxMessageBox(msg); for(j=0;j&m_Hj++) { for(i=0;i&m_Wi++) { if (m_pDibInit-&m_pDibBits[j*m_SaveWidth + i]&=T) m_pDibInit-&m_pDibBits[j*m_SaveWidth + i]=255; else m_pDibInit-&m_pDibBits[j*m_SaveWidth + i]=0; } } UpdateAllViews(NULL); }2.OTSU 图像分割：void CImageProcessingDoc::OnimageOTSU() { // TODO: Add your command handler code here int m_Width, m_Height, m_SaveW m_Width = m_pDibInit-&GetWidth(); m_Height = m_pDibInit-&GetHeight(); m_SaveWidth = m_pDibInit-&GetSaveWidth(); int i,j,k; double ForegroundSum[256]={0},BackgroundSum[256]={0},u1[256]={0},u2[256]={0}; double w1[256]={0},w2[256]={0},iForeground[256]={0},iBackground[256]={0}; double Tmp=0.0,u,T1=0.0,sum=0; int m,min=255,max=0,T=0; for(j=0;j&m_Hj++) { for(i=0;i&m_Wi++){ if ((m_pDibInit-&m_pDibBits[j*m_SaveWidth + i])&=max) max=m_pDibInit-&m_pDibBits[j*m_SaveWidth + i];//求最大灰度值 if ((m_pDibInit-&m_pDibBits[j*m_SaveWidth + i])&=min) min=m_pDibInit-&m_pDibBits[j*m_SaveWidth + i];//求最小灰度值 } } for(k=k&=k++)//遍历图像中所有灰度值 { for(j=0;j&m_Hj++) { for(i=0;i&m_Wi++) { m=m_pDibInit-&m_pDibBits[j*m_SaveWidth + i]; if(m&k) { iForeground[k]=iForeground[k]+1; //目标点数 ForegroundSum[k]=ForegroundSum[k]+m; //目标区域灰度值之和 } else { iBackground[k]=iBackground[k]+1; //背景点数 BackgroundSum[k]=BackgroundSum[k]+m;//背景区域灰度值之和 } } } w1[k]=double(iForeground[k]/(m_Width*m_Height));//目标点数占图像比例 w2[k]=double(iBackground[k]/(m_Width*m_Height));//背景点数占图像比例 u1[k]=double(ForegroundSum[k]/iForeground[k]); //目标区域平均灰度 u2[k]=double(BackgroundSum[k]/iBackground[k]); //背景区域平均灰度 u=w1[k]*u1[k]+w2[k]*u2[k];//图像总平均灰度 Tmp=w1[k]*(u1[k]-u)*(u1[k]-u)+w2[k]*(u2[k]-u)*(u2[k]-u); if(Tmp&=T1) { T1=TT=k;//求出最大 Tmp，找出最佳阈值 T } } CSmsg.Format(&最佳阈值 T=%d&,T); AfxMessageBox(msg); for(j=0;j&m_Hj++) { for(i=0;i&m_Wi++) { if (m_pDibInit-&m_pDibBits[j*m_SaveWidth + i]&=T) m_pDibInit-&m_pDibBits[j*m_SaveWidth + i]=255; else m_pDibInit-&m_pDibBits[j*m_SaveWidth + i]=0; } } UpdateAllViews(NULL); }
图像分割实验报告_工学_高等教育_教育专区 暂无评价|0人阅读|0次下载|举报文档 图像分割实验报告_工学_高等教育_教育专区。图像分割设计实验包括边缘检测和区域增长...法阈值分割的二值化处理 2.进行直方图均衡化处理 三、实验具体代码以及结果 1.实验代码 %clc clear src_path='D:\histogram matching.bmp'; %原始图片路径 dst...图像分割实验报告 - 阈值分割、OSTU动态分割... 图像分割实验报告_数学_自然科学_专业资料。阈值分割、OSTU动态分割 图像分割实验报告一、 实验目的 1.掌握图像分割的...图像分割实验报告 - 图像分割实验报告 一、 实验目的 1.掌握图像分割的基本思想,了解其分割技术及其计算策略; 2. 学会从图像处理到分析的关键步骤,掌握图像分割...数字图像处理| 图像| 数字图像处理实验报告――图像分割实验_电脑基础知识_IT/计算机_专业资料。实 验 报 告 课程名称 专业班级 姓学名号 数字图像处理导论 __...图像分割实验报告_工学_高等教育_教育专区。实验报告 课程名称: 课程名称:数字图像处理技术 实验名称――实验五 实验名称――实验五 图像分割技术 ――实验 实验...详细的图像分割之边缘检测实验报告 - 边缘检测实验报告 一、实验目的 通过课堂的学习, 已经对图像分割的相关理论知识已经有了全面的了解, 知道了许多图 像分割的...模糊聚类的图像分割实验报告 - 实验一 基于模糊聚类的图像分割 一,实验目的 通过模糊 c-均值(FCM)聚类实现图像的分割。 二,算法描述 动态聚类方法的目的是把 n ...数字图像处理实验报告_表格类模板_表格/模板_实用文档。学生实验报告书 实验课程...反变换重构的图像,看上去有点模糊,失真明显 实验三图像分割实验一、实验目的 1...实验报告 实验四 图像分割 实验名称 课程名称 数字图像处理 A 姓名 成绩 班级 学号 日期 地点 备注: 1.实验目的(1)了解并掌握图像分割的基本原理; (2)编写...
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