目标检测和图像分割哪个难

题 目 基于质心追踪算法的低分辨率视野运动研究 关 键 词 二值化 膨胀和腐蚀 8邻域搜索 质心追踪 链码标记

摘 要

本文针对低分辨率下视野运动方向识别的问题进行了研究。在合理假设条件下，对图像进行预处理，将图像像素点坐标化，采用膨胀和腐蚀算法、质心追踪算法，建立了物体形态提取、参考形态区域质心追踪等模型，解决了题目中的问题。

首先，利用Matlab读取视频，将其以某一时间间隔进行单帧处理；任意读取相邻时刻的2帧图像，将其灰度化；然后对灰度图像进行增强和二值化处理，得出二值化图像，然后利用8邻域搜索法，去除图像孔洞；再采用膨胀和腐蚀算法，建立物体形态提取模型，提出去图像中所有的物体形态区域,同时标记所有形态区域；接着将像素点坐标化，计算所有形态区域的灰度质心位置、面积和周长；设定阀值，筛选出参考形态区域集合，建立图像形态区域匹配模型，将前后两帧图像特征进行对比，求出最佳参考形态区域；最后计算运动前后形态区域的质心坐标差，进而判断质心运动方向，反推出了视野区的运动方向。

随机拍摄一段短视频验证模型，以0.02s为时间间隔提取图像，在图像序列中随机选取两张图像，代入模型，程序在0.5s内判断出视

实验五 图像恢复和图像分割

一、实验目的

1、熟悉并掌握MATLAB图像处理工具箱的使用； 2、理解并掌握常用的图像的恢复和分割技术。 二、实验环境

MATLAB 6.5以上版本、WIN XP或WIN2000计算机 三、相关知识

1 deconvwnr 维纳滤波，

用法：J = deconvwnr(I,PSF,NSR)

用维纳滤波算法对图片I进行图像恢复后返回图像J。 I是一个N维数组。PSF是点扩展函数的卷积。NSP是加性噪声的噪声对信号的功率比。

如：

I = im2double(imread('cameraman.tif'));

imshow(I);

title('Original Image '); %模拟运动模糊 Matlab中文论坛 LEN = 21; THETA = 11;

PSF = fspecial('motion', LEN, THETA); blurred = imfilter(I, PSF, 'conv', 'circular'); figure, imshow(blurred) %恢复图像www.iLoveMatlab.cn

实验6 图像分割

1、 阈值分割法

实验代码及结果：

#include "cv.h"

#include "highgui.h"

#include "stdio.h"

#include "stdlib.h"

#include <math.h>

int main( int argc, char** argv )

{

IplImage* pImg=0; //声明IplImage指针

int height,width,step,channels;

uchar *data;

int i,j;

//载入图像

pImg = cvLoadImage("2.jpg",0); if( !pImg )

{

printf("Image was not loaded.\n");

return -1;

}

//获取图像信息

height=pImg->height; width=pImg->width; step=pImg->widthStep; channels=pImg->nChannels; data=(uchar *)pImg->imageData; printf("Pro

《高分谱遥感图像分割》

实习报告

姓名：孟烈 班级：064131 学号：20131002235 老师：喻鑫 时间：2015/11/19

任务一：基于区域的影像分割处理

利用eCognition软件，处理高空间分辨率影像“or_196532810.tif”。尝试多种分割方 法，对每种方法设置其不同参数，得到不同参数设置下的分割结果。具体要求：

1）每种分割方法不同参数设置情况下，展示其相应的分割结果，包括：整幅影像结果、 至少2种典型地物覆盖的局部影像分割结果。

2）分析各种分割方法的参数设置对分割结果的影响，给出有关结论。

打开易康软件后，会提示两种模式，一种是【Quick Map Mode】，称之为快速制图模式，另一种是【Rule Set Mode】，称之为规则开发模式。前者主要针对于临时使用软件和基于样本影像分析的用户，能够极大地简化工作流程如一些面向对象影像分析基本步骤的限制，但是提供的功能有限，而且不能建立规则集；因此这里选择规则开发模式。

在主界面右边的【Process Tree】里，右键然后选择【Apeend New】，在弹出的【Edit Process】对话框里

1. 棋盘分割——Chessboard Segmentatio

昆明理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告

（ 201—201学年 第 学期 ）

课程名称：图形图像基础 开课实验室： 201年 月 日 年级、专业、班 实验项目名称 教师评 教师签名： 图像分割 学号 姓名 成绩 指导教师 语 年 月 日 一、实验目的及内容

目的：掌握和熟悉Matlab编程环境及语言；掌握数学形态学和图像分割的基本原理及应用。

内容：

1. 通过数学形态学实现边界提取。

2. 通过全局阈值及局部阈值实现灰度图像二值化；

3. 分别用Sobel算子和Canny算子对图像进行边缘检测；通过Hough检测图像中的直线。

二、要求

1. 描述腐蚀、膨胀、开运算、闭运算的原理。 2. 编写程序，使用数学形态学方法实现边界提取。 3. 描述全局阈值、局部阈值对图像进行二值化的原理。 4. 描述Canny边缘检测算法原理及Hough变换直线检测原理。

5. 使用Matlab中的edge函

1 clear

I=imread('rice.tif') figure imshow(I) imshow(I)

I=imread('rice.png') I=imread('rice.tif') imshow(I)

I2=im2bw(I,91/255); I3=im2bw(I,140/255); I4=im2bw(I,120/255); I5=im2bw(I,56/255); figure imshow(I2) figure,imshow(I2) figure,imshow(I3) figure,imshow(I4) figure,imshow(I5)

2 clear all;

I=imread('coins.png'); subplot(1,3,1),imshow(I); xlabel('(a) 原始图像'); %下面使用MATLAB函数计算阈值 level=graythresh(I);

%大津法计算全局图像I的阈值

BW=im2bw(I,level); %阈值分割

subplot(132),imshow(BW);

xl

[matlab图像处理] 阈值分割

%迭代式阈值分割 otsu阈值分割 二值化 close all;%关闭所有窗口 clear;%清除变量的状态数据 clc;%清除命令行 I=imread('rice.png'); subplot(2,2,1); imshow(I);

title('1 rice的原图'); %迭代式阈值分割

zmax=max(max(I));%取出最大灰度值 zmin=min(min(I));%取出最小灰度值 tk=(zmax+zmin)/2; bcal=1; [m,n]=size(I); while(bcal)

%定义前景和背景数 iforeground=0; ibackground=0;

%定义前景和背景灰度总和 foregroundsum=0; backgroundsum=0; for i=1:m

for j=1:n

tmp=I(i,j); if(tmp>=tk)

%前景灰度值

iforeground=iforeground+1;

图像分割方法综述的论文

第"&卷第$期

电脑开发与应用

总"’%C)l("l

文章编号!"##%&%#’(##%)###(#$

图像分割方法综述

*+,-./012345.*.53.67478069.7:0;

杨

辽宁大学’

沈阳

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曲秀杰

北京

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北京理工大学""##$%)’

摘要=图像分割是图像处理与计算机视觉的基本问题之一>是图像处理图像分析的关键步骤?对传统的图像<

分割方法和近年来出现的一些新方法进行了综述?具体介绍了基于区域的分割方法@基于边界的分割方法>基于区域和边界技术相结合的分割方法及基于特定理论的分割方法?关键词=<

图像分割>图像处理>边缘检测>区域分割

文献标识码!D

中图分类号!A$C"B

>EF*GHEIGJKLMNONMKNPQLQRSPROSPNSTULORVWXSUYNKORPRKLMNWXSVNOORPMLPZVSKW[QNX\RORSPLPZROL]N^OQNWRPRKLMNWXS_

‘‘VNOORPMLPZRKLMNLPLY^OROAaNQXLZRQRSPLYRKLMN

图像分割方法研究 宋锦萍 ,职占江 (河南大学 数学与信息科学学院 河南 开封 475001) 摘 要 :图像分割是图像处理与计算机视觉的基本问题之一 ,是图像处理到图像分析的关键步骤。目前 ,图像分割已有 上千种方法 ,既有经典的方法也有结合新兴理论的方法。从分割所应用特定理

《现代电子技术》2006年第6期总第221期　 嵌入式与单片机

图像分割方法研究

宋锦萍,职占江

(河南大学数学与信息科学学院　河南开封　475001)

摘　要:图像分割是图像处理与计算机视觉的基本问题之一,目前,图像分割已有上千种方法,既有经典的方法也有结合新兴理论的方法,方法或改进算法进行综述,关键词:图像分割;数学形态学;;中图分类号:TP751:1004373X(2006)0605903

SurveyontheImageSegmentation

SONGJinping,ZHIZhanjiang

(CollegeofMathematicsandInformationScience,He

[matlab图像处理] 阈值分割

%迭代式阈值分割 otsu阈值分割 二值化 close all;%关闭所有窗口 clear;%清除变量的状态数据 clc;%清除命令行 I=imread('rice.png'); subplot(2,2,1); imshow(I);

title('1 rice的原图'); %迭代式阈值分割

zmax=max(max(I));%取出最大灰度值 zmin=min(min(I));%取出最小灰度值 tk=(zmax+zmin)/2; bcal=1; [m,n]=size(I); while(bcal)

%定义前景和背景数 iforeground=0; ibackground=0;

%定义前景和背景灰度总和 foregroundsum=0; backgroundsum=0; for i=1:m

for j=1:n

tmp=I(i,j); if(tmp>=tk)

%前景灰度值

iforeground=iforeground+1;