图像分割的英文

一种在线图像编码识别系统的设计

摘要：本文介绍了在线图像编码字符识别系统的设计与实现过程，对其中

重点环节进行了分析与研究，给出了主要环节问题的解决方法，在识别算法上，结合模板匹配与特征识别，提出了基于特征加权的模板匹配算法，该算法对提高字符识别率提到了较好的作用。 关键词：图像处理;模式识别;特征加权;软件设计

0引言

图像编码字符识别的研究目前仍是国内外一个重点研究课题，它具有广泛的应用背景，比如车牌号码自动识别、邮政编码的自动识别、试卷自动阅读、报表自动处理等，由于这种在线图像编码字符的识别都具有一些共性，本文结合在线轮胎编码字符识别系统的设计，对一般图像编码字符识别系统进行了阐述，对关键环节进行了研究与分析，该方法对其它在线图像编码字符系统的开发具有一定指导意义。

1在线图像编码识别系统流程

在线图像编码字符识别系统主要包括数字图像的采集、存储、图像预处理、编码图像提取、编码特征提取、编码识别和后续处理等一些环节，其流程图如图1所示。

编码图像的采集与存储 编码特征提取与识别 后续处理 图像预处理 图1 在线图像编码字符识别系统流程图 在线轮胎图像编码字符识别系统要求对通过生产流

一种在线图像编码识别系统的设计

摘要：本文介绍了在线图像编码字符识别系统的设计与实现过程，对其中

重点环节进行了分析与研究，给出了主要环节问题的解决方法，在识别算法上，结合模板匹配与特征识别，提出了基于特征加权的模板匹配算法，该算法对提高字符识别率提到了较好的作用。 关键词：图像处理;模式识别;特征加权;软件设计

0引言

图像编码字符识别的研究目前仍是国内外一个重点研究课题，它具有广泛的应用背景，比如车牌号码自动识别、邮政编码的自动识别、试卷自动阅读、报表自动处理等，由于这种在线图像编码字符的识别都具有一些共性，本文结合在线轮胎编码字符识别系统的设计，对一般图像编码字符识别系统进行了阐述，对关键环节进行了研究与分析，该方法对其它在线图像编码字符系统的开发具有一定指导意义。

1在线图像编码识别系统流程

在线图像编码字符识别系统主要包括数字图像的采集、存储、图像预处理、编码图像提取、编码特征提取、编码识别和后续处理等一些环节，其流程图如图1所示。

编码图像的采集与存储 编码特征提取与识别 后续处理 图像预处理 图1 在线图像编码字符识别系统流程图 在线轮胎图像编码字符识别系统要求对通过生产流

《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

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

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

生物图像分割的卷积网络U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image SegmentationOlaf Ronneberger, Philipp Fischer, and Thomas Brox Computer Science Department and BIOSS Centre for Biological Signalling Studies,University of Freiburg, Germany

周东浩

浩

论文的优势深度网络的成功训练需要大量的样本 本论文中使用数据增长策略来提高数据的利用率 包含一个收缩路径来捕捉内容 包含一个扩张路径来实现精准定位 两个路径是对称的，形成一个u形，我们称这种方法 是u-net

优点：使用的样本少，速度快，效果更好 (对比滑窗卷积网络)

Company Logo

滑窗法的原理：滑窗法是将一个像素的局部区域作为 输入来预测像素的类标签 优点：①能够定位 ②局部区域法输入的训练数据比训练图像数目 大得多 缺点：①很慢，因为网络要为每个块运行，重叠的块 导致冗余信息很多 ②定位和获得图像信息不能兼得

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u-net

Com

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

[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;