数字图像处理 实验五 图像分割实验

实习处境 windows11 matlab2022a实习有鉴戒部门，细心！！！一.实习方针：1.领略图像瓜分中的基础观点以及相干学问；2.操纵几种经典边沿检测算子的基础道理、杀青程序；3.知道阈值瓜分、区域瓜分等基础道理、杀青程序；4.知道区域发展法的基础道理、杀青方式。二.实习道理：基于界限的图像瓜分：1. 点检测g = abs(imfilter(tofloat(f), w)) = T;f 是输入图像，w 是适合点检测的模板，g 是包罗检测.

1996年，Prewitt提出了直方图双峰法，即倘若灰度级直方图呈彰彰的双峰状，则选择两峰之间的谷底所对应的灰度级行动阈值。 细心：行使灰度直方图双峰法来

中各个灰度级上有众少个象素，并不形容这些象素的任何名望新闻。 该方式不适合直方图中双峰区别很大或双峰间的谷比力广宽而平整的图

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边沿。设定阈值，并遵照阈值将边沿转化成二值数组。将二值数组中值为1的像素以原灰度值显示，值为0的像素灰度值置0显示。注：由于抉择的是白纸黑字的

区域发展法 区域发展法 区域发展法的基础思念即是将具有近似性的像素鸠合起来酿成一个区域。 完全做法即是，起首抉择一个种子点，通过比力种子点邻域的近似性，将邻域中餍足近似性法则的像素归入种子点所正在的区域，然后将这新的像素点定为种子点，反复上述流程，直到没有餍足近似性法则的新的邻域像素点爆发为止。通过区域发展，一个区域就酿成了。 有三个要害性的题目： 1.种子点的抉择题目，奈何抉择代外所需区域的种子点？ 借助完全题目的特征来举行抉择。 2.发展流程中结束发展的要求是什么？ 寻常是再没有餍足发展法则的像素

，1像素是检测到的边沿，0像素好坏边沿 用法：BW=edge(I,sobel,thresh,direct

结果及代码贴至CSDN中，供同窗们进修参考。如有亏损或形容不完美之处，敬请诸君指出，接待诸君的赐正！ 一、

化分为与个中含有确实凿全邦的物体或区域有枪相干性的构成部门。 小编整顿了python人工智能进修条记、课程视频、口试宝典一并可能无套途免费 分享给专家！扫码加V免费研究进修题目领取材料，大牛答疑、大厂内推 遵照对象可将

算法均基于灰度值的两个基础性子之一纷歧口气性和近似性。对待纷歧口气的灰度，方式是以灰度突变为根蒂

，1像素是检测到的边沿，0像素好坏边沿 用法：BW=edge(I,sobel,thresh,direction); %I为检测对象； 边沿检测算子可用sobel、roberts、prewitt、zerocross、log

吐露出彰彰的口舌功效。用I暗示原图，R暗示二值化后的图，则二值化的流程可能用以下公式暗示： thr暗示选择的阈值。二值化的过

结果的不同亲善坏主函数get8ngb函数region_grow1函数get4ngb函数剖析针对rice.jpg这幅

程序 (1). 编写步调add.m， subtract.m, immultiply.m文献折柳杀青两幅

1 简介 正在今世交战中,急速而有用的对攻击对象举行识别和跟踪对获取交战主 动权起着很要紧的效力,而要抵达这个方针,就须要从对象

算法,并已正在很众及时形势中采用.为餍足高速形势的哀求, 本文采用 Altera 公司的 Cyclone II 系列的 FPGA 杀青类间方差的估量.

内容 （一）新筑工程; （二）正在Vs2015中设备OpenCV; （三）利用OpenCV中的pyrMeanShiftFiltering函数杀青彩色

（一）点、线）线）利用函数edge的边沿检测（二）利用霍夫变换的线;s方式的最佳全部阈值管束（4）利用

腻滑纠正全部阈值管束（5）利用边沿纠正全部阈值管束（6）基于个别统计的可变阈值管束（7）利用转移均匀的

的灰度新闻，获得灰度直方图，设定初始阈值th和迭代次数itertime 程序2：初始设定第一个最顶峰的灰度值V1为0，第二个峰的灰度值V2为255 程序3：直方图中灰度值为V1的个数记P1，灰度值为V1+1时的个数记为P2，倘若P2P1,则更

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