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(zhuǎn)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(shè)計(jì) 圖像分割的數(shù)學(xué)描述 令集合 R代表整個(gè)區(qū)域，對(duì) R的分割可看作將 R分成若干個(gè)滿足以下 5個(gè)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(shí)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(shè)計(jì) 多閾值分割 由此可見，閾值分割算法主要有兩個(gè)步驟： T； (How to find) 。 ? 圖像的灰度直方圖被歸一化后視為灰度級(jí)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(shè)計(jì) ? 令 k 為分割閾值，它把圖像中的所有像素按灰度級(jí)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(shè)計(jì) ? 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(shè)計(jì) ? 兩類像素的灰度方差分別為： ? ?? ?2200001221111kiiLiiki pi p????????????????? 兩類像素的類內(nèi)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(shè)計(jì) ? 兩類像素的類內(nèi)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(shè)計(jì) ? 為了評(píng)估閾值 k 的優(yōu)劣， Otsu使用類內(nèi)方差、類間方差和總體方差定義了兩類像素的可分性測(cè)度： ? ?? ? ? ?? ?22 22 2 2( ) , ( ) , ( )BB TW W Tkkk k k?? ?? ? ?? ? ?? ? ? Otsu通過最大化上述三個(gè)測(cè)度之一來選取最佳閾值 k，這三個(gè)可分性測(cè)度是等價(jià)的。)。 第 31頁 XUPT 專業(yè)課程設(shè)計(jì) 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(shù)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)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(hào)在產(chǎn)生、傳輸過程中都可能會(huì)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(nèi)部產(chǎn)生）、椒鹽噪聲（主要是圖像切割引起的黑圖像上的白點(diǎn)噪聲或光電轉(zhuǎn)換過程中產(chǎn)生的泊松噪聲）等； 第 37頁 XUPT 專業(yè)課程設(shè)計(jì) Matlab加噪函數(shù) ?
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