数字图像处理实验 图像分割

1、实验报告实验名称实验4图像分割课程名称数字视频处理a名字成绩班级学号日期地点注意：1.实验目的(1)理解和掌握图像分割基本原理。(2)编写程序，使用Hough转换处理图像以进行线条检测。(3)使用阈值处理方法编写图像分割程序，并根据实验结果分析效果。(4)实验过程摘要(实验报告，左侧装订):方案、编程、调试、结果、分析、结论。2.实验环境(软件条件)Windws2000/XPMATLAB 7.03.实验方法按如下方式处理256灰度图像数字图像camera.bmp(参见图4.1)和car.bmp(参见图4.2):图4.1实验图像camera.bmp图4.2实验图像car.bmp(1)检测图像ca

2、mera.bmp的Hough转换行，显示处理前和处理后图像：请考虑使用Hough变换检测圆的方法。(2)对图像car.bmp使用不同的阈值处理方法，在图像中分割汽车和车牌，显示处理前后的图像。徐璐考虑不同阈值处理对算法牙齿分割效果的影响。4.实验分析实验原理Hough变换是最常用的线提取方法。基本想法是将善意的每个数据点转换为参数平面上的直线或曲线，使用与共线数据点相对应的参数曲线在参数空间中的一点相交的关系。将线提取问题转换为计数问题。Hough变换中提取直线的主要优点是直线的间距和噪音的影响较小。想：Hough转换圆检测：Hough变换的基本原则是利用点和善意对偶性将图像空间中的线更改为参

3、数空间的集合点，以检测给定图像是否存在指定特性的曲线。圆的方程是通过Hough变换将图像空间映射到参数空间。第一个问题结果图表第二个问题实验原理：基于灰度图像的分割最简单的处理思想是将一个灰度图像上的像素分成一个区域，将一个灰度图像下的像素分成另一个区域。基于牙齿灰度图像阈值的分割方法称为灰度图像语句限制法。最简单的灰度图像分割方法-基于灰度图像阈值的分割方法和基于区域的分割方法。主要将高于一个灰色级别的像素划分为一个区域，低于一个灰色级别的像素划分为另一个区域。结果图表想：直方图阈值法：理论分析和实验结果表明，分割效果好，计算速度快，实用价值高。Otsu方法：选择作为牙齿方法的阈值非常理想。

4、对所有情况都做得很好。在大多数情况下，这不是最佳分割，但分割质量通常可以说是最稳定的分割。直方图阈值方法Otsu法5.实验结论Matlab提供了与Hough变换相关的三个茄子函数：Hough函数、Houghpeaks函数和Houghlines函数。在算法实施中，考虑到噪音的影响和参数空间的离散化，求交点的问题成为累加器问题。直方图阈值方法：使用灰度直方图双峰或多峰选择两峰之间的地面作为阈值。自动阈值方法：Otsu方法。Otsu方法是通过最大化类之间的方差自动确定阈值的方法，具有简单、处理速度快的特点。在Matlab工具箱中，Graythresh函数根据Otsu算法计算灰度图像阈值。Grayth

5、resh函数语法的格式为level=fraythresh(I)。附件档案第一问题源节目Clear allRGB=im read(c : documents and settings administrator desktop camera . BMP)；I=RGB% I=RGB 2gray(RGB)；BW=边(I，canny)；使用% Canny操作符提取图像边h，t，r=Hough (bw，rho resolution，0.5，theta resolution，0.5)；Subplot(121)Imshow (t，r，h，no truesize)，axis on，axis normalXla

6、bel(T)，ylabel(R)P=houghpeaks (h，5，threshold，ceil(0.3 * max(h(:)；找到了5个更明显的Hough转换峰霍尔德温出图(t (p (:2)、r (p (:1)、s、颜色、白色)；Lines=Hough lines (bw、t、r、p、fill gap、10、minlength、10)；查找和连接%线段Figure、imshow(BW)、hold on%将这些段叠加在二进制图形上For k=1:长度(lines)Xy=行(k). point 1；lines(k). point 2；打印(xy (:1)、xy (:2)、线宽、2、颜色、绿色)

7、；终端第二问题源节目使用%直方图阈值方法I=im read(c : documents and settings administrator desktop car . BMP)；Subplot(2，2，1)；IMS how(I)；标题(原始图像)；i1=RGB 2g ray(I)；Subplot(2，2，2)；im hist(I1)；标题(直方图)；Subplot(2，2，3)；I2=im2bw(I1，165/415)；IMS how(I2)；标题(分割的图像)；算法到% OtsuI=im read(c : documents and settings administrator desktop car . BMP