基于matlab的圖像分割技術(shù)的研究-文庫吧
2025-09-30 08:44 本頁面
【正文】 背景與物體差別大的圖像的分割效果才明顯。區(qū)域增長的基本思想是將具有相似性質(zhì)的像素集合起來構(gòu)成新區(qū)域。與此同時本文還分析了圖像分割技術(shù)研究的方向。 基 于 MATLAB 的圖像分割技術(shù)的研究 銅陵學院 4 目錄 1．引言 5 2．邊緣檢測5 Robert算子的邊緣檢測 5 Sobel算子的邊緣檢測 7 3．圖像分割實現(xiàn) 7 9 11 12 基 于 MATLAB 的圖像分割技術(shù)的研究 銅陵學院 5 基 于 MATLAB 的圖像分割技術(shù)的研究 1．引言 數(shù) 字圖像處理技術(shù)是一個跨學科的領域 。 隨著計算機科學技術(shù)的不斷發(fā)展 ， 圖像處理和 分析逐漸形成了自己的科學體系 ， 新的處理方法層出不窮 ， 盡管其發(fā)展歷史不長 ， 但卻引起 各方面人士的廣泛關(guān)注。 圖像分割是一種重要的圖像技術(shù)，在理論研究和實際應用中都得到了人們的廣泛重視。 圖像分割的方法和種類有很多 ， 有些分割運算可直接應用于任何圖像 ，而另一些只能適用于 特殊類別的圖像 。 有些算法需要先對圖像進行粗分割 ， 因為他們需要從圖像中提取出來的信 息 。 例如 ， 可 以對圖像的灰度級設置門限的方法分割 ， 沒有唯一的標準的分割方法 。 許多不 同種類 的圖像或景物都可作為待分割的圖像數(shù)據(jù) ， 不同類型的圖像 ， 已經(jīng)有相對應的分割方 法對其分割 ， 同時 ， 某些分割方法也只是適合于某些特殊類型的圖像分割 。 分割結(jié)果的好壞 需要根據(jù)具體的場合及要求衡量 。 圖像分割是從圖像處理到圖像分析的關(guān)鍵步驟 ， 因此 ， 圖 像分割結(jié)果的好壞直接影響對圖像的理解。 2．邊緣檢測 邊緣檢測 [1]是圖像處理和計算機視覺中的基本問題 ， 邊緣檢測的目的是標識數(shù)字圖像中 亮度變化明顯的點 。 圖像屬性中的顯著變化通常反映了屬性的重要事件和變化 。 這些包括深 度上的不連續(xù) 、 表面方向不連續(xù) 、 物質(zhì)屬性變化和場景照明變化 。 邊緣檢測是圖像處理和計 算機視覺中，尤其是圖像分割特征提取中的一個研究領域。 圖像邊緣檢測大幅度地減少了數(shù)據(jù)量 ， 并且剔除了可以認為不相關(guān)的信息 ， 保留了圖像 重要的結(jié)構(gòu)屬性 。 有許多方法用于邊緣檢測 ， 它們的絕大部分可以劃分為兩類 ： 基于查找一 類和基于零穿越的一類 。 基于查找的方法通過尋找圖像一階導數(shù)中的最大和最小值來檢測邊 界 ， 通常是將邊界定位在梯度最大的方向 。 基于零穿越的方法通過尋找圖像二階導數(shù)零穿越 來尋找邊界，通常是 Laplacian過零點 或者非線性差分表示的過零點。 Robert算子的 邊緣檢測 Roberts邊 緣 檢測算子是一種利用局部差分算子尋找邊緣的算子 ， Robert算子圖像處理后 結(jié)果邊緣不是很平滑 。 由于 Robert算 子通常會在圖像邊緣附近的區(qū)域內(nèi)產(chǎn)生較寬的響應 ， 故 采用 Robert算 子檢測的邊緣圖像常需做細化處理 ， 邊緣定位的精度不是很高 。 具體算法的程 序代碼如下： private void menuItem23_Click(object sender, e) {if(!=n基 于 MATLAB 的圖像分割技術(shù)的研究
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