1图像分割实验.pdf

【图像分割实验——MATLAB实现】 图像分割是计算机视觉领域中的基础且关键的步骤，它旨在将图像划分为多个具有特定特征的区域。在本实验中，我们将使用MATLAB进行图像处理，通过实验来理解图像分割的基本原理和方法。 实验的目的在于使学生熟悉MATLAB图像处理的基本操作，通过编写和调试代码，加深对图像处理理论知识的理解。实验环境为Windows 7操作系统，主要硬件包括CPU、内存和显示器，实验平台为MATLAB。 实验步骤首先涉及读入图像，使用`imread`函数读取名为'Fig1004(a)(wirebond_mask).tif'的图像，并用`imshow`函数显示。接着，通过线检测方法进行图像处理，使用自定义的滤波器模板（如3x3的权重矩阵`w`）对图像进行滤波。滤波器`w`的调整可以改变边缘检测的方向，例如，通过修改权重，可以实现-45度和45度的边缘检测。 实验结果分析部分，我们关注的是模板匹配和边缘检测。通过比较不同模板中心像素值（R1, R2, R3, R4），可以判断图像中像素点与特定模板方向的接近程度。哈弗变换（Hough Transform）是一种常用于边缘检测的技术，尤其适用于寻找图像中的直线。它的核心思想是利用点-线的对偶性，在图像空间与参数空间（ρ, θ）之间进行转换。 哈弗变换的性质包括： 1. 图像空间的一点对应参数空间的一条正弦曲线。 2. 参数空间的一点对应图像空间的一条直线。 3. 图像空间的一条直线上多个点对应参数空间中经过公共点的多条曲线。 在具体实施时，我们会创建一个二维累加数组A(p, q)来统计参数空间中可能的直线。通过对图像中每个边缘点进行处理，累加对应的参数值，可以找到共线点的个数，进而确定直线的参数。 图像分割的目标是将图像分解为具有共同属性的区域，这些区域称为基元。在离散图像中，区域的连通性通常分为4连通和8连通。4连通意味着中心像素与其上、下、左、右的像素相连；而8连通还包括对角线上的像素。图像分割的应用广泛，包括目标识别、医学图像分析、自动驾驶等场景。 通过本实验，学生不仅可以掌握MATLAB图像处理的实践技能，还能深入理解图像分割的理论基础，为后续的图像处理和计算机视觉研究奠定坚实的基础。