【正文】 figure。 subplot(122)。 分割后的圖像目標區(qū)域顯示為白色，跟原圖像相比，圖像頂部的紋理內過度分割，而底部的紋理則以一個整體分割出來，可以使用 bwareaopen函數(shù) 提取圖像的底部紋理，如圖 48左邊圖像所示，分割出的邊界并不光滑，并且 含有很多孔洞，這時候可以使用 imclose函數(shù)對圖像執(zhí)行形態(tài)學關操作，處理后的圖像如圖 48右邊圖像所示。%填充操作 figure。 closeBWao = imclose(BWao,nhood)。%二值圖像 使用函數(shù) mat2gray將矩陣轉化為灰度圖像，如圖 47左圖所示。 subplot(121) imshow(Eim),title(39。 imshow(I),title(39。紋理描述圖像中的區(qū)域特性，試圖直觀的定量描述諸如光滑、質地等參數(shù)。自然紋理是具有重復性排列現(xiàn)象的自然景象，如磚墻、種子、森林草地之類的照片，人工紋理往往是有規(guī)則的，而自然紋理一般是無規(guī)則的 。 values39。39。%顯示各種顏色的散點圖 hold on。}。, 39。)。 imshow(segmented_images(:,:,:,3)), %顯示綠色目標 西安石油大學 本科 畢業(yè)設計 （論文） 18 title(39。 end figure。實現(xiàn)該功能代碼如下： [value, label] = min(distance,[],3)。[%,%]39。)。 for count = 1:nColors sample_regions(:,:,count) = roipoly(fabric,... region_coordinates(:,1,count), ... region_coordinates(:,2,count))。%讀取圖像 figure。其中 R、 G、B 的取值為 0～ 100。這就意味著 RGB 等模式所能描述的色彩信息在 Lab 空間中都能得到映射。 本章主要講了 L*a*b 空間的彩色分割，紋理濾波器 ， 圖像分割檢測細胞圖 等圖像的分割算法 。 西安石油大學 本科 畢業(yè)設計 （論文） 14 4 圖像分割 仿真實驗 圖像分割是把圖像分成若干個有意義區(qū)域的處理技術。利用 GA 的全局尋優(yōu)能力及對初始位置的不敏感特性，可以改進圖像分割的性能。 近年來，人工神經網絡識別技術已經引起了廣泛的關注，并應用于圖像分割。腐蝕具有使目標縮小、目標內孔增大以及外部孤立噪聲消除的效果 。 小波變換是一種多尺度、多通道的分析工具它是空域和頻域的局域變換，因而能有效地從信號中提取信息，通過伸 縮和平移等運算功能對函數(shù)或信號進行多尺度分析，解決了傅立葉變換不能解決的許多問題。 (4)運算的開銷。 其中， K 均值、模糊 C 均值聚類 (FCM)算法是最常用的聚類算法。 西安石油大學 本科 畢業(yè)設計 （論文） 11 區(qū)域分割的實質就是把具有某種相似性質的像索連通，從而構成最終的分割區(qū)域。并行邊緣檢測方法，對圖像上每一點的處理不依賴 其他點的處理結果，算法可以并行處理，大大加快搜索檢 測的速度。 基于基于邊緣檢測的分割方法試圖通過檢測包含不同區(qū)域的邊緣來解決分割問題，它可以說是人們研究的最多的方法之一。 而實際應用中，閾值設定易受噪聲和光亮度影響 。直方圖 可以在多個幀被 同時 考慮的時候采取多種方式。 Log 算子和 Canny 算子是具有平滑功能的二階和一階微分算子， 邊緣檢測 效果較好，如圖 所示。 圖像中邊緣處像素的灰度值不連續(xù)，這種不連續(xù)性可通過求導數(shù)來檢測到。設 R 代表整個正方形圖像區(qū)域， P 代表邏輯謂詞。 區(qū)域生長法的優(yōu)點是計算簡單，對于較均勻的連通目標有較好的分割效果。具體先對每 個需要分割的區(qū)域找一個種子像素作為生長的起點，然后將種子像素周圍鄰域中與種子像素有相同或相似性質的像素 (根據(jù)某種事先確定的生長或相似準則來判定 ) 合并到種子像素所在的區(qū)域中。 在許多情況下，物體和背景的對比度在圖像中的各處不是一樣 的，這時很難用 一個統(tǒng)一的閾值將物體與背景分開。閾值確定后，將閾值與像素點的灰度值逐個進行比較，而且像素分割可對各像素并行地進行，分割的結果直接給出圖像區(qū)域。但是，實際中的圖像分析和處理 都是針對某種特定的應用，所以條 件中的各種關系也需要同實際需求相結合來設定。 (3) 對于 i=1,2,…,N, 有 P(????)=TRUE。 3 圖像分割 技術概述 西安石油大學 本科 畢業(yè)設計 （論文） 6 圖像分割是一種重要的圖像處理技術，它不僅得到人們的廣泛重視和研究，也在實際中得到大量的應用。 Matlab 程序書寫形式自由，被稱為 “草稿式 ”語言，這是因為其函數(shù)名和表達更接近我們書寫計算公式的思維表達方式，編寫 Matlab 程序猶如在草稿紙上排列公式與求解問題，因此可以快速地驗證工程技術人員的算法。 Matlab 是一個包含大量計算算法的集合。 運算符、庫函數(shù)豐富。開發(fā)性使 MATLAB廣受用戶喜愛。可以直接調用 ,用戶也可以將自己編寫的實用程序導入到 MATLAB 函數(shù)庫中方便自己以 后調用，此外許多的 MATLAB 愛好者都編寫了一些經典的程序，用戶可以直接進行下載就可以用。第四章為主要為仿真實驗部分。在已提出的這些算法中，較為經典的算法有灰度閾值分割法、邊緣檢測法和區(qū)域跟蹤以及基于分水嶺算法的分割方法。例如，可以對圖像的灰度級設置門限的方法分割。首先，視覺是人類最重要的感知手段，圖像又是視覺的基礎，因此，數(shù)字圖像成為心理學、生理學、計算機科學等諸多領域內的學者們研究視覺感知的有效工具。并應用 Matlab 進行了仿真實驗，在 基于 L*a*b的空間彩色分割 主要用到的函數(shù)是色彩空間轉換函數(shù) makecform 和 applyccform， 通過計算圖像中像素點與樣本像素點的距離來判斷這個像素點的顏色進行分割 。在圖像分析中，圖像分割的任務就是把分成互不重疊的有意義的區(qū)域，以便進一步的對圖像進行處理、分析和 應用。 關鍵詞 ： Matlab 圖像分割 分割 算法 西安石油大學 本科 畢業(yè)設計 （論文） Image Segmentation Based on MATLAB and Its Application Abstract: In recent years, the rapid development of science and technology, puter performance is getting better, declining prices image processing system, image processing is widely utilized in many fields of science and engineering fields. The transition from image processing to image analysis, image segmentation is the key step,so that the image segmentation occupies an important position in the image project. In the image analysis, image segmentation task is to put into meaningful nonoverlapping region, in order to further the image processing, analysis and application. Image segmentation is the basis of the image feature extraction and recognition, image understanding, image segmentation research has been the digital image processing technology research hot spots and focus. This paper focuses on image segmentation algorithms are analyzed, classified and summarized. Application of Matlab simulation and experiments, based on L * a * b color space is divided main functions used color space conversion functions makecform and applyccform, by calculating the distance between the image pixels and pixel sample to determine the pixel color segmentation. Image segmentation based on texture filter mainly use entropyfilt function to create a texture image using bwareaopen function displays an image texture bottom texture. Because of the plexity of the texture features of each algorithm when processing analysis of texture features will have its flaws and limitations. Using edge detection method for cell image segmentation experimental results pared with the traditional method, contour extraction more accurate, and the greatest degree of retention of the internal contours of the nucleus. Also pointed out that the thresholdbased segmentation method, based on the edge of the segmentation method, based on the characteristics of various types of region segmentation method method, choose different segmentation algorithms for the different applications and different conditions of image data provides some basis. Keywords: Matlab Image segmentation Segmentation algorithm 西安石油大學 本科 畢業(yè)設計 （論文） 西安石油大學 本科 畢業(yè)設計 （論文） I 目錄 目錄 1 前 言 ...................................................................................................................................1 圖像分割概述 .......................................................................................................... 1 研究背景及目的 ...................................................................................................... 1 論文 內容及結構 .......................................................................................................2 2 MATLAB 簡介 ..................................................................................................................3 MATLAB 軟件介紹 .........................................