數(shù)字圖像處理實(shí)驗(yàn)四(參考版)
2025-06-20 06:32本頁面
【正文】 實(shí)驗(yàn)心得：通過本次實(shí)驗(yàn)，使我更加深刻地理解和掌握圖像分割的基本理論和算法同時(shí)練習(xí)使用形態(tài)學(xué)、閥值的相關(guān)知識點(diǎn)對圖像進(jìn)行分割處理；也對MATLAB的操作和基本功能更加熟悉。在圖像分析中，對輸入圖像進(jìn)行特征抽取、分割和匹配前所進(jìn)行的處理。 心得體會（思考與創(chuàng)新、建議等）思考題：除了形態(tài)學(xué)方法用其他方法如何實(shí)現(xiàn)圖像分割？答：閾值分割：圖像分割的經(jīng)典方法是基于灰度閾值的分割方法，它通過設(shè)置閾值，把像素點(diǎn)按灰度級分若干類，從而實(shí)現(xiàn)圖像分割；區(qū)域分割：利用的是圖像的空間性質(zhì)，認(rèn)為分割出來的屬于同一區(qū)域的像素應(yīng)具有相似的性質(zhì)；運(yùn)動(dòng)分割：研究對象通常是圖像序列，圖像序列的每一幅為一幀，不同時(shí)刻采集的多幀圖像中包含了存在于相機(jī)與景物之間的相對運(yùn)動(dòng)信息。分割標(biāo)記后圖像39。subplot(236)imshow(f2)。f2=imbinarize(f1)。膨脹后圖像39。subplot(235)imshow(f1)。,8,8)。se=strel(39。Otsu方法二值化圖像39。imshow(g)。 %最大類間方差法找到圖片的一個(gè)合適的閾值g=imbinarize(f,
環(huán)評公示相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號-1