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基于MATLAB的图像分割算法研究与仿真.doc
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I
摘 要
随着信息化程度的加深,图像作为包含大量信息的载体形式越来越能体现出它强大的
信息包含能力。图像分割是进行图像分析的关键步骤,也是进一步理解图像的基础。图像
分割在图像工程中位于图像处理和图像分析之间。图像分割就是把图像分割成一系列有意
义、各具特征的目标或区域的过程。虽然图像分割算法有很多种,但是到目前位置还没有
通用的图像分割算法。
论文综述了阈值分割、区域生长、分裂合并和边缘检测图像分割算法。首先介绍了图
像分割的研究意义及国内外研究现状。接着介绍了阈值分割、区域生长、分裂合并和边缘
检测图像分割算法的基本原理及其 MATLAB 仿真结果。最后介绍了 MATLAB 图形用户界
面设计。
MATLAB 仿真结果表明:各种图像分割算法各有其优缺点及其适用范围。因此,在对
一幅图像进行分割之前,首先要对图像进行判断分析,然后再选择恰当的分割算法,这样
才能得到比较令人满意的分割效果。
关键词:图像分割;阈值分割;区域生长;分裂合并;边缘检测;MATLAB
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II
Abstract
As a media containing great amount of information, image embodies its powerful ability with the
deepening of informationization. Image segmentation is not only a key step before image analysis,
but also the basis of further understanding image. Image segmentation locates between image
process and image analysis. The process of dividing an image into a series of meaningful and
characteristic objects or regions is called image segmentation. Although there are many kinds of
image segmentation algorithms, there is no general image segmentation algorithm by now.
This paper summarizes such image algorithms as threshold segmentation, region growing ,split
and merge as well as edge detection. Firstly, research meaning and state around the world of image
segmentation is introduced. Secondly, basic principle and MATLAB simulation results of threshold
segmentation, region growing, split and merge as well as edge detection image segmentation
algorithm is introduced. Finally, graphic user interface of MATLAB is introduced.
The MATLAB simulation results demonstrate that different image segmentation algorithms are
of different advantages and disadvantages as well as its application. Therefore, image should be
analyzed first and then appropriate image segmentation algorithm is selected before segmentation
so as to acquire satisfactory results.
Key words: image segmentation;threshold segmentation; region growing; split and merge ; edge
detection; MATLAB
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III
目 录
1 引 言............................................................................................................................................1
1.1 图像与数字图像处理............................................................................................................1
1.2 研究图像分割处理的意义....................................................................................................1
1.3 图像分割技术的背景和国内外研究现状............................................................................2
2 图像目标分割与提取技术的方法综述........................................................................................4
2.1 阈值分割................................................................................................................................4
2.1.1 概述...............................................................................................................................4
2.1.2 全局阈值.......................................................................................................................5
2.1.3 局部阈值.......................................................................................................................5
2.1.4 动态阈值.......................................................................................................................6
2.2 区域生长和分裂合并............................................................................................................6
2.2.1 区域生长法...................................................................................................................6
2.2.2 区域合并和分裂...........................................................................................................7
2.3 边缘检测................................................................................................................................8
2.3.1 微分算子.......................................................................................................................8
2.3.2 边界连接.....................................................................................................................11
3 MATLAB 仿真程序....................................................................................................................12
3.1 阈值算法 MATLAB 仿真结果...........................................................................................12
3.1.1 阈值算法 MATLAB 仿真结果.................................................................................12
3.1.2 小结.............................................................................................................................14
3.2 基于 MATLAB 的几种常用边缘检测代码(见附录):....................................................14
3.2.1 边缘检测 MATLAB 仿真结果.................................................................................14
3.2.2 小结............................................................................................................................15
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IV
4 MATLAB GUI 设计....................................................................................................................16
4.1 MATLAB 简介.....................................................................................................................16
4.2 图形用户界面 GUI .............................................................................................................16
4.3 GUI 设计原理及简介 ..........................................................................................................16
4.4 设计方法..............................................................................................................................17
4.4.1 图形用户界面设计工具.............................................................................................17
4.4.2 菜单设计.....................................................................................................................18
4.4.3 对话框设计.................................................................................................................18
4.4.4 句柄图形.....................................................................................................................18
4.4.5 图形对象句柄命令....................................................................................................19
4.5 总结......................................................................................................................................19
5 结论与展望..................................................................................................................................20
5.1 结论......................................................................................................................................20
5.2 展望......................................................................................................................................20
致 谢............................................................................................................................................21
参考文献............................................................................................................................................22
附 录............................................................................................................................................23
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基于 MATLAB 的图像分割算法研究与仿真
1
1 引 言
据研究,在人类所接受到的全部信息中,约有 75%~80%是通过视觉系统得到的,和语
言或文字信息相比,图像包含的信息量更大、更直观、更确切,因而具有更高的使用效率
和更广泛的适应性。当我们获得一副巨大的图像时,进行合理地分割和处理,可以获得对
图像的进一步识别、分析和理解。这些都是我们的日常工作所需要的。
1.1 图像与数字图像处理
客观世界在空间上是三维(3-D)的,但一般从客观景物得到的图像是二维(2-D)的。一幅
图像可以定义为一个二维函数 f(x,y),这里 x 和 y 表示表示 2-D 空间中一个坐标点的位置,
而幅值 f 则代表图像在坐标(x,y)上的某种性质的数值。例如常用的图像一般是灰度图,这
时 f 表示灰度值,它常对应客观景物被观察到的亮度。
日常所见图像多是连续的,即 f(x,y)的值可以任意实数。为了能用计算机对图像进行
加工,需要把连续的图像在坐标空间 x,y 和幅值 f 都离散化。这种离散化了的图像就是数
字图像,数字图像是由有限的元素组成的,每个元素都有一个特定的位置和幅值,这些元
素称为图像像素。
数字图像常用矩阵来描述。一幅 M×N 个像素的数字图像,其像素灰度值可以用 M 行、
N 列的矩阵[G]表示:
� �
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
MNMM
N
N
ggg
ggg
ggg
G
21
22221
11211
�
���
�
�
在存储图像时,一幅 M 行、N 列的数字图像(M×N 个像素),可以用一个 M×N 的二
维数组 T 来表示。图像的各个像素灰度值可按一定的顺序存放在数组 T 中。习惯上把数字
图像左上角的像素定义为第(1,1)个像素,右下角的像素定义为第(M,N)个像素。
数字图像处理,就是把数字图像经过一些特定数理模式的加工处理,以达到有利于人
眼视觉或某种接收系统所需要的图像的过程。如对被噪声污染的图像除去噪声,对信息微
弱的图像进行增强,对失真的图像进行几何校正等。随着计算机软硬件技术的突飞猛进,
以及数字处理技术的不断发展,数字图像处理在科学研究、工业生产、国防以及现代管理
决策等各行各业都得到越来越多的应用
[1]
。
1.2 研究图像分割处理的意义
数字图像目标分割与提取是数字图像处理和计算机视觉领域中一个备受关注的研究
分支。因为在目标分割与提取过程中可以利用大量的数字图像处理的方法,加上其在计算
机视觉、模式识别等领域中的广泛应用,都吸引了众多研究者的注意。相信对这一问题的
深入研究不仅会不断完善对这一问题的解决,而且必将推动模式识别、计算机视觉、人工
智能等计算机科学分支的发展。图像分割和边缘检测的问题在近二十年中得到了广泛的关
注和长足的发展,国内外很多研究人士提出了很多方法,在不同的领域取得了一定的成果。
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