1、数字图像处理实验报告图像分割实验 GE GROUP system office room 【GEIHUA16H-GEIHUA GEIHUA8Q8-GEIHUA1688】数字图像处理实验报告图像分割实验实 验 报 告课程名称 数字图像处理导论 专业班级 _姓 名 _学 号 _电气与信息学院和谐 勤奋 求是 创新实验题目图像分割实验实验室 DSP室&信号室实验时间实验类别 设计同组人数2成 绩指导教师签字:一实验目的1.理解图像分割的基本概念;2.理解图像边缘提取的基本概念;3.掌握进行边缘提取的基本方法;4.掌握用阈值法进行图像分割的基本方法。二实验内容1.分别用Roberts,Sobel和拉普
2、拉斯高斯算子对图像进行边缘检测。比较三种算子处理的不同之处;2.设计一个检测图1中边缘的程序,要求结果类似图2,并附原理说明。3.任选一种阈值法进行图像分割.图1 图2三实验具体实现4.分别用Roberts,Sobel和拉普拉斯高斯算子对图像进行边缘检测。比较三种算子处理的不同之处;I=imread(mri.tif);imshow(I)BW1=edge(I,roberts);figure ,imshow(BW1),title(用Roberts算子)BW2=edge(I,sobel);figure,imshow(BW2),title(用Sobel算子 )BW3=edge(I,log);figur
3、e,imshow(BW3),title(用拉普拉斯高斯算子)比较提取边缘的效果可以看出,sober算子是一种微分算子,对边缘的定位较精确,但是会漏去一些边缘细节。而Laplacian-Gaussian算子是一种二阶边缘检测方法,它通过寻找图象灰度值中二阶过零点来检测边缘并将边缘提取出来,边缘的细节比较丰富。通过比较可以看出Laplacian-Gaussian算子比sober算子边缘更完整,效果更好。5.设计一个检测图1中边缘的程序,要求结果类似图2,并附原理说明。i=imread(m83.tif);subplot(1,2,1);imhist(i);title(原始图像直方图);thread=1
4、30/255;subplot(1,2,2);i3=im2bw(i,thread);imshow(i3);title(分割结果);6.任选一种阈值法进行图像分割.i=imread(trees.tif);subplot(1,2,1);imhist(i);title(原始图像直方图);thread=100/255;subplot(1,2,2);i3=im2bw(i,thread);imshow(i3);title(分割结果)附录:可能用到的函数和参考结果*报告里不能用参考结果中的图像1.分别用Roberts,Sobel和拉普拉斯高斯算子对图像进行边缘检测。比较三种算子处理的不同之处;输入如下代码:I
5、=imread(tire.tif);imshow(I)BW1=edge(I,roberts);figure ,imshow(BW1),title(用Roberts算子)BW2=edge(I,sobel);figure,imshow(BW2),title(用Sobel算子 )BW3=edge(I,log);figure,imshow(BW3),title(用拉普拉斯高斯算子)得到:比较提取边缘的效果可以看出,sober算子是一种微分算子,对边缘的定位较精确,但是会漏去一些边缘细节。而Laplacian-Gaussian算子是一种二阶边缘检测方法,它通过寻找图象灰度值中二阶过零点来检测边缘并将边缘
6、提取出来,边缘的细节比较丰富。通过比较可以看出Laplacian-Gaussian算子比sober算子边缘更完整,效果更好。2.设计一个检测图3-2中边缘的程序,要求结果类似图3-3,并附原理说明。利用双峰法i=imread(example.tif);subplot(1,2,1);imhist(i);title(原始图像直方图);thread=130/255;subplot(1,2,2);i3=im2bw(i,thread);imshow(i3);title(分割结果);根据原图像的直方图,发现背景和目标的分割值大约在130左右,并将灰度图像转为二值图像,分割效果比较理想。3任选一种阈值法进行图像分割.选用双峰法对图像进行分割:i=imread(eight.tif);subplot(1,2,1);imhist(i);title(原始图像直方图);thread=100/255;subplot(1,2,2);i3=im2bw(i,thread);imshow(i3);title(分割结果);结果:
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