畢業(yè)論文-數(shù)字圖像處理課設程設計_基于區(qū)域生長的圖像分割-全文預覽
【正文】 課程設計總結 經過一個學期對數(shù)字圖像處理課程的學習，我能夠掌握 數(shù)字圖像處理 的基本原理 ，對圖像的 數(shù)字 處理有了進一步的認識，能夠應用數(shù)字圖像處理軟件對圖像進行 分析處理 。 在程序設計上實現(xiàn)了能夠記錄每次 種子點生長 時新增的種子點，在下次的 生長過程中以上次新增的種子點繼續(xù)生長。但經過反復的推敲，對區(qū)域生長原理的不斷理解，最終問題得以解決。 A=zeros(size(f))。jy) for m=1:1:1 for n=1:1:1 if(abs(double(f(i+m,j+n))double(f(i,j)))T) %查找 8領域里面滿足閾值條件的點 A(i+m,j+n)=1。 f=imread(39。 title(39。 seed=220。 title(39。 while 1 flag=zeros(size(f))。 end end end add=flag。)。 S=imdilate(S,B)。 C = medfilt2(S,[7 7])。 。經過中值濾波后的圖像 39。膨脹后的圖像 39。1 1 1。 件：種子不再生長； end end figure imshow(S) title(39。 %返回當前種子點的 8鄰域滿足條件的點； S=S|temp。)。 S=abs(double(f)double(seed))20。)。)。 close all。ixamp。本次課程設計收獲很大，達到課程設計目的。 在課程設計期間，遇到的 7 最主要問題是： 如何記錄當前的新增種子點以及以新增種子點進入下次的生長過程?；痉椒ㄊ且砸唤M種子點開始，將與種子性質相似的相鄰像素附加到生長 區(qū)域的每個種子上。經過中值濾波后的圖像 39。)。1 1 1]。 S=(abs(double(f)double(Svalue))10)。 title(39。 五、 測試結果與分析 讀寫原圖 f=imread(39。 能夠對每次新增的種子點進行判斷其周圍點的可行性， 用循環(huán)方法不斷將新增的種子點加入區(qū)域，并用閾值條件進行生長。 四、 功能描述 對 圖像進行種子點的選取，并進行閾值分割操作，在種子點的選取上取其對象圖像的平均值允許其灰度值值在177。) （ 5）對膨脹后的圖像進行中值濾波： C = medfilt2(S,[7 7])。1 1 1]。 %更新當前位置的 8鄰域滿足閾值條件的點；使 S中始終加入最近的種子點。 title(39。)。)。 三、 總體設計 總體設計要點概括 區(qū)域生長是一種
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