数字图像处理实验报告——图像分割实验.doc

实 验 报 告课程名称 数字图像处理导论 专业班级 _姓 名 _学 号 _电气与信息学院和谐 勤奋 求是 创新实验题目图像分割实验实验室 DSP室&信号室实验时间 实验类别 设计同组人数2成 绩指导教师签字：一实验目的1. 理解图像分割的基本概念；2. 理解图像边缘提取的基本概念；3. 掌握进行边缘提取的基本方法；4. 掌握用阈值法进行图像分割的基本方法。二实验内容1. 分别用Roberts,Sobel和拉普拉斯高斯算子对图像进行边缘检测。比较三种算子处理的不同之处；2. 设计一个检测图1中边缘的程序，要求结果类似图2，并附原理说明。3. 任选一种阈值法进行图像分割. 图1 图2三实验具体实现1. 分别用Roberts,Sobel和拉普拉斯高斯算子对图像进行边缘检测。比较三种算子处理的不同之处；I=imread(mri.tif);imshow(I)BW1=edge(I,roberts);figure ,imshow(BW1),title(用Roberts算子)BW2=edge(I,sobel);figure,imshow(BW2),title(用Sobel算子 )BW3=edge(I,log);figure,imshow(BW3),title(用拉普拉斯高斯算子) 比较提取边缘的效果可以看出，sober算子是一种微分算子，对边缘的定位较精确，但是会漏去一些边缘细节。而Laplacian-Gaussian算子是一种二阶边缘检测方法，它通过寻找图象灰度值中二阶过零点来检测边缘并将边缘提取出来，边缘的细节比较丰富。通过比较可以看出Laplacian-Gaussian算子比sober算子边缘更完整，效果更好。2. 设计一个检测图1中边缘的程序，要求结果类似图2，并附原理说明。i=imread(m83.tif);subplot(1,2,1);imhist(i);title(原始图像直方图);thread=130/255;subplot(1,2,2);i3=im2bw(i,thread);imshow(i3);title(分割结果); 3. 任选一种阈值法进行图像分割.i=imread(trees.tif);subplot(1,2,1);imhist(i);title(原始图像直方图);thread=100/255;subplot(1,2,2);i3=im2bw(i,thread);imshow(i3);title(分割结果)附录：可能用到的函数和参考结果*报告里不能用参考结果中的图像1.分别用Roberts,Sobel和拉普拉斯高斯算子对图像进行边缘检测。比较三种算子处理的不同之处；输入如下代码：I=imread(tire.tif);imshow(I)BW1=edge(I,roberts);figure ,imshow(BW1),title(用Roberts算子)BW2=edge(I,sobel);figure,imshow(BW2),title(用Sobel算子 )BW3=edge(I,log);figure,imshow(BW3),title(用拉普拉斯高斯算子)得到： 比较提取边缘的效果可以看出，sober算子是一种微分算子，对边缘的定位较精确，但是会漏去一些边缘细节。而Laplacian-Gaussian算子是一种二阶边缘检测方法，它通过寻找图象灰度值中二阶过零点来检测边缘并将边缘提取出来，边缘的细节比较丰富。通过比较可以看出Laplacian-Gaussian算子比sober算子边缘更完整，效果更好。 2.设计一个检测图3-2中边缘的程序，要求结果类似图3-3，并附原理说明。利用双峰法i=imread(example.tif);subplot(1,2,1);imhist(i);title(原始图像直方图);thread=130/255;subplot(1,2,2);i3=im2bw(i,thread);imshow(i3);title(分割结果); 根据原图像的直方图，发现背景和目标的分割值大约在130左右，并将灰度图像转为二值图像，分割效果比较理想。 3任选一种阈值法进行图像分割.选用双峰法对图像进行分割：i=imread(eight.tif);subplot(1,2,1);imhist(i)