基于matlab的图像分割技术的研究的意义

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=

图像分割技术的研究背景及意义 1概述

2图像分割技术的研究背景及意义

2.1阈值分割方法

2.2基于边缘的分割方法

2.3基于区域的分割方法

2.4 结合特定理论工具的分割方法

1概述

图像的研究和应用中，人们往往对图像中的某些部分感兴趣，这些感兴趣的部分一般对应图像中特定的、具有特殊性质的区域（可以对应单一区域，也可以对应多个区域），称之为目标或前景；而其他部分称为图像的背景。为了辨识和分析目标，需要把目标从一幅图像中孤立出来，这就是图像分割要研究的问题。

2图像分割技术的研究背景及意义

图像分割是图像处理中的一项关键技术，也是一经典难题，发展至今仍没有找到一个通用的方法，也没有制定出判断分割算法好坏的标准，对近几年来出现的图像分割方法作了较为全面的综述，探讨了图像分割技术的发展方向，对从事图像处理研究的科研人员具有一定的启发作用。

图像分割是图像分析的第一步，图像分割接下来的任务，如特征提取、目标识别等的好坏，都取决于图像分割的质量如何。由于该课题的难度和深度，进展比较缓慢。图像分割技术自20世纪70年代起一直受到人们的高度重视，虽然研究人员针对各种问题提出了许多方法，但迄今为止仍然不存在一个普遍适用的理论和方法。另外，还没有制定出选择适用分割算法的标准，这

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 .......

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

第１辽宁师专学报４卷第２期Ｖｏｌ．１４Ｎｏ．２　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　年月２０１２６　　　ＪｏｕｒｎａｌｏｆＬｉａｏｎｉｎＴｅａｃｈｅｒｓＣｏｌｌｅｅＪｕｎ．２０１２　　　　　　ｇｇ　

【学术研究】

基于ＭＡＴＬＡＢ的图像预处理技术研究

胡　颖１，王　东２

（）１．营口职业技术学院，辽宁营口１１５０００；２．营口气象局，辽宁营口１１５０００

　　摘　要：介绍图像识别系统和图像预处理技术，对图像预处理技术在图像识别系统中的应用进行实例分

析，并应用ＭＡＴＬＡＢ进行关键代码编程．

关键词：图像识别；图像预处理；ＭＡＴＬＡＢ实现

（）中图分类号：ＴＰ３１７．４　　　　文献标识码：Ａ　　　　文章编号：１００８－５６８８２０１２０２－００５７－０３

图像识别技术是在计算机技术高速发展的基础上发展起来的一门科学技术，其对研究对象进行图像获取，然后根据研究对象的自身特征信息进行分类或者识别．这门技术的研究对象十分广泛，只要可以进行图像获取并对特征进行分析的便可以应用图像识别技术．例如医学上Ｘ光片的图像诊断、智能交通系统中车辆牌照的图像识别分类、卫星

第１辽宁师专学报４卷第２期Ｖｏｌ．１４Ｎｏ．２　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　年月２０１２６　　　ＪｏｕｒｎａｌｏｆＬｉａｏｎｉｎＴｅａｃｈｅｒｓＣｏｌｌｅｅＪｕｎ．２０１２　　　　　　ｇｇ　

【学术研究】

基于ＭＡＴＬＡＢ的图像预处理技术研究

胡　颖１，王　东２

（）１．营口职业技术学院，辽宁营口１１５０００；２．营口气象局，辽宁营口１１５０００

　　摘　要：介绍图像识别系统和图像预处理技术，对图像预处理技术在图像识别系统中的应用进行实例分

析，并应用ＭＡＴＬＡＢ进行关键代码编程．

关键词：图像识别；图像预处理；ＭＡＴＬＡＢ实现

（）中图分类号：ＴＰ３１７．４　　　　文献标识码：Ａ　　　　文章编号：１００８－５６８８２０１２０２－００５７－０３

图像识别技术是在计算机技术高速发展的基础上发展起来的一门科学技术，其对研究对象进行图像获取，然后根据研究对象的自身特征信息进行分类或者识别．这门技术的研究对象十分广泛，只要可以进行图像获取并对特征进行分析的便可以应用图像识别技术．例如医学上Ｘ光片的图像诊断、智能交通系统中车辆牌照的图像识别分类、卫星

图像增强算法研究与实现

摘 要:图像处理是近年来发展起来的新兴研究领域，受到越来越多学者的关注。本论文主要研究图像处理的一个重要分支——图像增强技术。由于图像在生成、传递、压缩、储存、变换等一系列过程中，会受到各种因素的影响，例如在不同的照明环境下操作，会引起图像亮度的变化；操作设备时，不可避免地会发生抖动，引起图像位移；捕捉到的图像对比度低或是位置不适当等等。在实际应用中，这些都会造成图像质量的退化，影响图像的整体视觉效果。因此，为了解决这些问题，需要对图像进行增强处理，对已获取的图像进行加工处理，有目的地对图像进行增强，比如突出图像的局部细节特征或是增强图像的整体效果，同时抑制图像中不必要的细节信息，把模糊的图像变成清晰的图像，改善图像的质量，以便在后续的图像分析时，实验者或计算机视觉系统可以对图像进行更好地分析和理解。

本文对图像增强技术的常用方法进行了介绍，其中主要介绍了空域图像增强算法的原理及方法，包括灰度变换、直方图处理(直方图均衡化和直方图规定化)等和频域图像增强算法的原理及方法，包括低通滤波、高通滤波、同态滤波，以及彩色图像增强算法的原理及实现。在此基础上，提出了两种结合空域和频域特征的图像增强算法，并在MATLAB开发平台

图像增强算法研究与实现

摘 要:图像处理是近年来发展起来的新兴研究领域，受到越来越多学者的关注。本论文主要研究图像处理的一个重要分支——图像增强技术。由于图像在生成、传递、压缩、储存、变换等一系列过程中，会受到各种因素的影响，例如在不同的照明环境下操作，会引起图像亮度的变化；操作设备时，不可避免地会发生抖动，引起图像位移；捕捉到的图像对比度低或是位置不适当等等。在实际应用中，这些都会造成图像质量的退化，影响图像的整体视觉效果。因此，为了解决这些问题，需要对图像进行增强处理，对已获取的图像进行加工处理，有目的地对图像进行增强，比如突出图像的局部细节特征或是增强图像的整体效果，同时抑制图像中不必要的细节信息，把模糊的图像变成清晰的图像，改善图像的质量，以便在后续的图像分析时，实验者或计算机视觉系统可以对图像进行更好地分析和理解。

本文对图像增强技术的常用方法进行了介绍，其中主要介绍了空域图像增强算法的原理及方法，包括灰度变换、直方图处理(直方图均衡化和直方图规定化)等和频域图像增强算法的原理及方法，包括低通滤波、高通滤波、同态滤波，以及彩色图像增强算法的原理及实现。在此基础上，提出了两种结合空域和频域特征的图像增强算法，并在MATLAB开发平台

目 录

摘 要 ..................................................................................................................... 1 Abstract ......................................................................................................................... 1 1、

绪论 ................................................................................................................. 2

1.1 课题开发背景 .............................................................................................. 2

1.1.1 图像融合的定义 ................