基于opencv的图像分割实验

基于FCM的图像分割

摘要：

本次试验是根据Stelios Krinidis 和 Vassilios Chatzis在IEEE上发表的论文：A Robust Fuzzy Local Information C-Means Clustering Algorithm 进行的。可以说，是一个验证性实验。

论文提出了一种改进的模糊C -均值的聚类算法（FLICM），用于图像分割。FLICM结合局部空间信息和灰度级信息，定义了一种新型的模糊因子，可以克服经典FCM算法的缺点，同时，提高集群性能。此外，FLICM算法处理原始图像，也不使用任何参数。用合成的和真实图像进行的各种实验表明，FLICM算法是有效的和高效率，也提高了噪声图像的鲁棒性。

根据论文内容，实验进行了如下验证：

（1） Dunn首次提出，后来由Bezdek引申的经典模糊C -均值（FCM）聚类算法，是一个迭代算法，只考虑了像素点的灰度。

（2） Ahmed等人通过引入直接相邻像素的分类提出了一种FCM标准的修改方法，称为FCM_S。陈和张等人有在此基础上提出了其变体算法FCM_S1和FCM_S2，减少了运算量，也提高了鲁棒性。

（3）Szilagyi等人提出的EnFCM算法，通过

基于FCM的图像分割

摘要：

本次试验是根据Stelios Krinidis 和 Vassilios Chatzis在IEEE上发表的论文：A Robust Fuzzy Local Information C-Means Clustering Algorithm 进行的。可以说，是一个验证性实验。

论文提出了一种改进的模糊C -均值的聚类算法（FLICM），用于图像分割。FLICM结合局部空间信息和灰度级信息，定义了一种新型的模糊因子，可以克服经典FCM算法的缺点，同时，提高集群性能。此外，FLICM算法处理原始图像，也不使用任何参数。用合成的和真实图像进行的各种实验表明，FLICM算法是有效的和高效率，也提高了噪声图像的鲁棒性。

根据论文内容，实验进行了如下验证：

（1） Dunn首次提出，后来由Bezdek引申的经典模糊C -均值（FCM）聚类算法，是一个迭代算法，只考虑了像素点的灰度。

（2） Ahmed等人通过引入直接相邻像素的分类提出了一种FCM标准的修改方法，称为FCM_S。陈和张等人有在此基础上提出了其变体算法FCM_S1和FCM_S2，减少了运算量，也提高了鲁棒性。

（3）Szilagyi等人提出的EnFCM算法，通过

利用阀值法对图像进行分割： >> f=imread('peppers.png'); >> f=rgb2gray(f); >> f=im2double(f);

>> t=0.5*(min(f(:))+max(f(:))); >> done=false; >> while ~done g=f>=t;

tn=0.5*(mean(f(g))+mean(f(~g))); done=abs(t-tn)<0.1; t=tn; end;

>> display('Threshold(t)-Iterative'); Threshold(t)-Iterative >> t t =

0.4691

>> r=im2bw(f,t);

>> subplot(2,2,1);imshow(f); >> subplot(2,2,2);imshow(r);

>> xlabel('迭代法全局阀值分割'); >> th=graythresh(f); >> th th =

0.3961

>> s=im2bw(f,th);

>> subplot(2,2,3);imshow(s); >> xlabel('全局阀值Otsu分割'); >> se=

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

实验六 图像分割

一、实验目的

使用MatLab 软件进行图像的分割。使学生通过实验体会一些主要的分割算子对图像处理的效果，以及各种因素对分割效果的影响。

1．熟悉matlab图像处理工具箱及图像边缘检测函数的使用；

2．理解和掌握图像边缘检测（Sobel、Prewitt、LoG边缘算子）的方法和应用； 3.掌握用阈值法进行图像分割的基本方法。 二、实验要求

要求学生能够自行评价各主要算子在无噪声条件下和噪声条件下的分割性能。能够掌握分割条件(阈值等)的选择。完成规定图像的处理并要求正确评价处理结果，能够从理论上作出合理的解释。 三、实验内容与步骤

（ 1）使用Roberts 算子的图像分割实验

调入并显示图像room.tif中图像；使用Roberts 算子对图像进行边缘检测处理； Roberts 算子为一对模板： 相应的矩阵为：

rh = [0 1；-1 0]； rv = [1 0；0 -1]；

这里的rh 为水平Roberts 算子，rv为垂直Roberts 算子。分别显示处理后的水平边界和垂直边界检测结果；用“欧几里德距离”和“街区距离”方式计算梯度的模，并显示检测结果。对于检测结果进行二值化处理，并显示处理结果。使

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

实验三 图像分割

一、实验目的

1、了解图像分割的基本概念；

2、掌握阈值分割、边缘检测的基本分割方法； 3、对检测的目标图像分析其目标特征

二、实验内容

1、实验原理

阈值分割利用图像中要提取的目标物与其背景在灰度特性上的差异，把图像视为具有不同灰度级的两类区域的组合，选择一个合适的阈值，以确定图像中每个像素点应该属于目标区域还是背景区域，从而产生二值图像。

边缘检测是利用边缘灰度变化的一阶或二阶导数的特点，可以将边缘点检测出来。常用梯度、roberts、sobel、prewitt等算子进行检测。

图1 两种边缘点附近灰度方向导数变化规律

2、MATLAB实现

（1）在处理图像直方图的工具箱中，核心函数为imhist，其语法为： imhist（f,n） （2）阈值分割 BW=im2bw( I，level)

——直接显示

f为输入图像，h为其直方图，n是形成直方图的灰度级个数（默认256）。

——将灰度图像、RGB图像转换为二值图像

1

Level为阈值（0~1），当输入图像的亮度小于level时，输出0，大于时输出1。 或不用函数。 直接编程实现。 （3）边缘检测

函数edge提供了几个导数估计

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

计算机技术应用 《机电技术》2010年第5期

基于OpenCV的图像处理程序开发方法的研究

刘丽梅 郑新武 陈永明 王磊

(厦门大学 机电工程系，福建 厦门 361005)

摘 要：OpenCV是一个开放源代码的机器视觉库，可在应用VC++进行程序开发的过程中，直接调用OpenCV视觉库的特定函数，开发出自己的图像处理程序。文章通过示例程序——“Canny边缘检测”，论述了将VC与OpenCV相结合进行图像处理程序开发的具体方法。

关键词：OpenCV；VC++；图像处理；边缘检测

中图分类号：TP391 TN911.73 文献标识码：A 文章编号：1672－4801(2010)05－021－04

机器视觉和图像处理技术已经广泛应用于工业技术、医疗、航空航天、军事等各个领域。由于视频图像处理程序的开发工作量庞大，如果研发人员自主开发程序必定耗费大量时间和精力。应用OpenCV作为图像处理基础类库，在VC环境下进行程序开发，可以大大缩短开发周期，提高工作效率。

于数字图像处理的函数库，能够在Windows、

Linux、Mac平台中运行。它由一系列C函数和少量C++类构成

图像处理期末论文

安徽财经大学

（《图像处理》课程论文）

题目：图像分割算法研究

——基于分水岭分割法的彩色图像分割

学 院：管理科学与工程学院

专 业：电子信息工程

姓 名：万多荃

学 号：20123712

电 话：18326920603

任课教师：许晓丽

论文成绩：

2015年10月

图像处理期末论文

目录

摘 要 ....................................................................................................................... 2

1.前言 ........................................................................................................................ 2

1.1图像分割技术 .............................................................................................. 2

2研究目的 .......