【正文】 ........................................................ 3 MATLAB 概況 ......................................................................................................... 3 MATLAB 技術(shù) 特點 ..................................................................................................3 3 圖像分割 技術(shù)概述 .............................................................................................................6 圖像 分割的定義 ....................................................................................................... 6 圖像分割的幾種方法 ............................................................................................... 6 閾值分割 ........................................................................................................ 6 區(qū)域分割 ........................................................................................................ 7 邊緣分割 ........................................................................................................ 8 直方圖法 ........................................................................................................ 9 圖像分割算法的分析比較 .............................................................................. 9 本章小結(jié) .................................................................................................................. 13 4 圖像分割 仿真實驗 ........................................................................................................... 14 L*a *b 空間的彩色分割 .................................................................................. 14 Lab 顏色空間 .............................................................................................. 14 顏色空間轉(zhuǎn)換 ............................................................................................. 15 圖像的空間彩色分割 .................................................................................. 15 基于圖像 紋理的圖像分割 ............................................................................... 19 圖像紋理的定義 ......................................................................................... 19 圖像紋理的分類 ....................................................................................... 19 圖像紋理提取方法 ................................................................................... 19 西安石油大學(xué) 本科 畢業(yè)設(shè)計 （論文） II 使用 MATLAB 中的紋理濾波器分割圖像 ............................................. 19 其他 圖像分割算法的簡單實例 .................................................................... 23 閾值分割 ..................................................................................................... 25 最大信息熵算法 ....................................................................................... 27 門限分割 ..................................................................................................... 28 圖像分割檢測細胞圖像 ................................................................................. 30 本章小結(jié) ................................................................................................................ 35 5 總結(jié)與展望 ................................................................................................................... 36 參考文獻 ......................................................................................................................... 37 致謝 ................................................................................................................................. 38 附錄 .................................................................................................................................. 39 西安石油大學(xué) 本科 畢業(yè)設(shè)計 （論文） 1 1 前 言 圖像分割概述 圖像的研究和應(yīng)用中，人們往往對圖像中的某些部分感興趣，這些感興趣的部分一般對應(yīng)圖像中特定的、具有特殊性質(zhì)的區(qū)域（可以對應(yīng)單一區(qū)域，也可以對應(yīng)多個 區(qū)域），稱之為目標或前景；而其他部分稱為圖像的背景。經(jīng)典的方法由灰度值閾值分割法、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等。不同的分割方法對同一幅圖像的分割效果是不同的，而且同一種分割方法對同一幅圖像在不同空間下的分割效果也是不同的。 論文 內(nèi)容及結(jié)構(gòu) 本文主要介紹一些常用的圖像分割算法，以及這些算法的特點。 MATLAB 可以進行 矩陣 運算、繪制函數(shù)和數(shù)據(jù)、實現(xiàn) 算法 、創(chuàng)建用戶界面、連接其他 編程語言 的程序等，主要應(yīng)用于工程計算、控制設(shè)計、信號處理與通訊、 圖像處理 、信號檢測、金融建模設(shè)計與分析等領(lǐng)域。工具包又可以分為功能性工具包和學(xué)科工具包。 Matlab 是一個高級的矩陣陣列語言，它包含控制語句、函數(shù)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、輸入輸出和面向?qū)ο缶幊烫攸c。功能性工具箱主要用來擴充其符號計算功能，圖示建模仿真功能，文字處理功能以及與硬件實時交互功能；而學(xué)科性工具箱是專業(yè)性比較強的，如 control， toolbox， signl proceessingtoolbox，mumnicationtoolbox 等。 Matlab 的這些函數(shù)集包括從最簡單最基本的函數(shù)到諸如矩陣、特征向量、快速傅立葉變換的復(fù)雜函數(shù)。 Matlab 的圖形技術(shù)包括二維和三維的可視化、圖象處理、動 畫等高層次的專業(yè)圖形的高級繪圖函數(shù)（例如圖形的光照處理、色度處理以及四維數(shù)據(jù)的表現(xiàn)等），又包括一些可以讓用戶靈活控制圖形特點的低級繪圖命令，可以利用 Matlab 的句柄圖形技術(shù)創(chuàng)建圖形用戶界面。 多年來人們對圖像分割提出了不同的解釋和闡述，借助集合的概念對圖像分割可以給出以下定義：令集合 R 代表整個圖像區(qū)域，對 R 的圖像分割可以看做是將 R 分成 N 個滿足以下條件的非空子集 ??1， ??2， ...， ???? 。 P(????)=TRUE 表 結(jié)果中，每個區(qū)域都有其獨特的特性。 圖像分割的幾種方法 閾值分割 西安石油大學(xué) 本科 畢業(yè)設(shè)計 （論文） 7 灰度 閾值分割 法是一種最常用的并行區(qū)域技術(shù)，它是圖像分割中應(yīng)用數(shù)量最多的一類。它是根據(jù)整幅圖像確定的： T=T(f)。對于給定的圖像，可以通過分析直方圖的方法確定最佳的閾值，例如當直方圖明顯呈現(xiàn)雙峰情況時，可以選擇兩個峰值的中點作為最佳閾值。選取的種子像素可以是單個像素，也可以是包含若干個像素的小區(qū)域。分裂合并的假設(shè)是對于一幅圖像，前景區(qū)域由一些相互連通的像素組成的，因此，如果把一幅圖像分裂到像素級，那么就可以判定該像素是否為前景像素。 圖 31 四叉樹分割后的圖像 邊緣分割 圖像分割的一種重要途徑是通過 邊緣檢測 ，即檢測灰度級或者結(jié)構(gòu)具有突變的地方，表明一個區(qū)域的終結(jié)，也是另一個區(qū)域開始的地方。這些算子對噪聲敏感，只 適合于噪聲較小不太復(fù)雜的圖像。 這種技術(shù)的一種改進是遞歸應(yīng)用直方圖求法的集群中的形象以分成更小的簇。 閾值分割方法作為一種常見的區(qū)域并行技術(shù)，就是用一個或幾個閾值將圖像的灰度直方圖分成幾個類，認為圖像中灰度值在同一類中的像素屬于同一物體。當圖像的灰度差異不明顯或不同目標的灰度值范圍有重疊時，應(yīng)采用局部 閾值或動態(tài)閾值分割法。 基于邊緣檢測的圖像分割方法可分成兩大類，即串行邊緣分割技術(shù)和并行邊緣分割技術(shù)。 基于邊緣的分割方法其難點就在于邊緣檢測時抗噪性和檢測精度之間的矛盾。它是先將圖像分割成很多的一致性較強的小區(qū)域，再 按一定的規(guī)則將小區(qū)域融合成大區(qū)域，達到分割圖像的目的。 聚類方法應(yīng)注意幾個問題： (1)聚類的類數(shù)如何確定。分割算法的計算饋與 西安石油大學(xué) 本科 畢業(yè)設(shè)計 （論文） 12 圖像尺寸大小呈線性變化。 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的特點是能將復(fù)雜的形狀進行分解，并將有意義的形狀分 量從無用的信息中提取出來。同時這種方法也有著自身的局限性：由于在圖像處理的前期工作中，采用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的開 ( 閉 ) 運算，進行圖像處理后，依然存在大量與目標不符的短線和孤立點 。 遺傳算法 ( GA) ，是一種模擬自然選擇和遺傳機制的搜索和優(yōu)化過程，它具有很強的全局優(yōu)化搜索能力，是一種具有廣泛適用性的自 適應(yīng)搜索方法。盡管人們在圖像分割方面做了許多研究工作。簡單的講，就是在一幅圖像中，把目標從背景中分離出來，以便進行更深層次的處理。 Lab 色彩空間是由 CIE（國際照明委員會）于 1976 年公布的一種色彩模式，基于人類對光的視覺光譜敏感度的數(shù)學(xué)色彩模式。因此，這種 西安石油大學(xué) 本科 畢業(yè)設(shè)計 （論文） 15 色彩混合后將產(chǎn)生明亮的色彩。 實現(xiàn)代碼如下： fabric = imread(39。 load regioncoordinates。 實現(xiàn)效果如圖 42 所示 圖 42 紅色區(qū)域樣本 第二步 為 轉(zhuǎn)換色彩空間 ，利用彩色空間轉(zhuǎn)換函數(shù)吧圖像從 RGB 是色彩空間轉(zhuǎn)換到 L*a*b 色彩空間