基于matlab的圖像處理-wenkub
2023-05-13 00:25:06 本頁面
【正文】 8，如果數(shù)據(jù)是 double，可用 uint8()函數(shù)轉換，f=uint8(f)。 ? 現(xiàn)有的圖像分割方法主要分以下幾類 ? 基于閾值的分割方法 ? 基于區(qū)域的分割方法 ? 基于邊緣的分割方法 ? 基于特定理論的分割方法 ? … 第 19頁 XUPT 專業(yè)課程設計 圖像分割的數(shù)學描述 令集合 R代表整個區(qū)域，對 R的分割可看作將 R分成若干個滿足以下 5個條件的非空子集 (子區(qū)域 )R1,R1,…R n： 是空集。 ? 單閾值分割方法實際上是輸入圖像 f到輸出圖像 g的如下變換： 第 21頁 XUPT 專業(yè)課程設計 多閾值分割 由此可見，閾值分割算法主要有兩個步驟： T； (How to find) 。 ? 圖像的灰度直方圖被歸一化后視為灰度級的概率分布： 10/ , 0 , 1Li i i iip n N p p??? ? ??第 23頁 XUPT 專業(yè)課程設計 ? 令 k 為分割閾值，它把圖像中的所有像素按灰度級分成兩類C0和 C1，即： ? 那么 C0和 C1發(fā)生的概率可由下式給出： 單閾值分割為例 ? ? ? ?010 ,1 , , 1 2 1k k k LCC? ? ? ? ?. . . , , , . . . ,000111101( ) ( )( ) 1 ( )1kr iiLr iikpkCPpkCP??????????? ? ?? ? ? ?????第 24頁 XUPT 專業(yè)課程設計 ? 兩類像素的灰度均值分別為： ? ?? ?)(1)()(1|)()(|01011111 1111111111111000 00000000kkkipipippiNnNninniCiiPkkippiNnNninniCiiPTkiiLiiLkiiLkiiLkiLkjjiLkiLkjjiLkirkiikiikikjjikikjjikir????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 式中 μT為 圖像像素灰度總體平均值 110010????? ??? ???LiiT ip0()kiik ip??? ?第 25頁 XUPT 專業(yè)課程設計 ? 兩類像素的灰度方差分別為： ? ?? ?2200001221111kiiLiiki pi p????????????????? 兩類像素的類內方差、類間方差和總體方差分別為： ? ? ? ?? ?? ?? ?2 2 20 0 1 122 220101122 2 20()( ) ( )()( ) 1 ( )( ) ( )WTB TTLT W BT iikkkkkki k kp? ? ? ? ????? ? ? ?? ? ????? ? ??????? ? ? ? ??? ? ? ??第 26頁 XUPT 專業(yè)課程設計 ? 兩類像素的類內方差、類間方差和總體方差分別為： ? ? ? ?? ?? ?? ?2 2 20 0 1 122 220101122 2 20()( ) ( )()( ) 1 ( )( ) ( )WTB TTLT W BT iikkkkkki k kp? ? ? ? ????? ? ? ?? ? ????? ? ??????? ? ? ? ??? ? ? ??第 27頁 XUPT 專業(yè)課程設計 ? 為了評估閾值 k 的優(yōu)劣， Otsu使用類內方差、類間方差和總體方差定義了兩類像素的可分性測度： ? ?? ? ? ?? ?22 22 2 2( ) , ( ) , ( )BB TW W Tkkk k k?? ?? ? ?? ? ?? ? ? Otsu通過最大化上述三個測度之一來選取最佳閾值 k，這三個可分性測度是等價的。)。 第 31頁 XUPT 專業(yè)課程設計 基于聚類的圖像分割 ? 模糊聚類算法是近年來圖像分割技術領域的研究熱點之一，模糊 C均值聚類 (FCM)算法是最常用的聚類算法。,1。 ? I = double(I)。 ? [O,U,obj_f1] = fcm(I(:), k)。 ? end ? fcm_result=reshape(fcm_label,[m n])。 ? 圖像信號在產生、傳輸過程中都可能會受到噪聲的污染，一般數(shù)字圖像系統(tǒng)中的常見噪聲主要有：高斯噪聲（主要由阻性元器件內部產生）、椒鹽噪聲（主要是圖像切割引起的黑圖像上的白點噪聲或光電轉換過程中產生的泊松噪聲）等； 第 37頁 XUPT 專業(yè)課程設計 Matlab加噪函數(shù) ?
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