图像分割评价方法

图像分割方法综述的论文

第"&卷第$期

电脑开发与应用

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文章编号!"##%&%#’(##%)###(#$

图像分割方法综述

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

杨

辽宁大学’

沈阳

晖

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

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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

浅析图像分割的原理及方法

一． 研究背景及意义

研究背景：

随着人工智能的发展，机器人技术不断地应用到各个领域。信息技术的加入是智能机器人出现的必要前提。信息技术泛指包括通信技术、电子技术、信号处理技术等相关信息化技术的一大类技术。它的应用使得人们今天的生活发生了巨大变化。从手机到高清电视等家用电器设备出现使我们的生活越来越丰富多彩。在一些军用及民用领域近几年出现了一些诸如:图像制导、无人飞机、无人巡逻车、人脸识别、指纹识别、语音识别、车辆牌照识别、汉字识别、医学图像识别等高新技术。实现它们的核心就是图像处理、机器视觉、模式识别、智能控制、及机器人学等相关知识。其中图像处理具有重要地位。而图像分割技术是图像分析环节的关键技术。

研究图像分割技术的意义：

人类感知外部世界的两大途径是听觉和视觉，尤其是视觉，同时视觉信息是人类从自然界中获得信息的主要来源，约占人类获得外部世界信息量的80%以上。图像以视觉为基础通过观测系统直接获得客观世界的状态，它直接或间接地作用于人眼，反映的信息与人眼获得的信息一致，这决定了它和客观外界都是人类最主要的信息来源，图像处理也因此成为了人们研究的热点之一。人眼获得的信息是连续的图像，在实际应用中，为便于计算机等

浅析图像分割的原理及方法

一． 研究背景及意义

研究背景：

随着人工智能的发展，机器人技术不断地应用到各个领域。信息技术的加入是智能机器人出现的必要前提。信息技术泛指包括通信技术、电子技术、信号处理技术等相关信息化技术的一大类技术。它的应用使得人们今天的生活发生了巨大变化。从手机到高清电视等家用电器设备出现使我们的生活越来越丰富多彩。在一些军用及民用领域近几年出现了一些诸如:图像制导、无人飞机、无人巡逻车、人脸识别、指纹识别、语音识别、车辆牌照识别、汉字识别、医学图像识别等高新技术。实现它们的核心就是图像处理、机器视觉、模式识别、智能控制、及机器人学等相关知识。其中图像处理具有重要地位。而图像分割技术是图像分析环节的关键技术。

研究图像分割技术的意义：

人类感知外部世界的两大途径是听觉和视觉，尤其是视觉，同时视觉信息是人类从自然界中获得信息的主要来源，约占人类获得外部世界信息量的80%以上。图像以视觉为基础通过观测系统直接获得客观世界的状态，它直接或间接地作用于人眼，反映的信息与人眼获得的信息一致，这决定了它和客观外界都是人类最主要的信息来源，图像处理也因此成为了人们研究的热点之一。人眼获得的信息是连续的图像，在实际应用中，为便于计算机等

《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

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 .......

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;

[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;