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文档简介

医学图像处理实验报告 -图像分割一.实验目的：掌握基本的图像分割方法，观察图像分割的结果，加深对边缘检测、模板匹配、区域生长的理解。二.实验内容：边缘检测 、模板匹配、区域生长。三.实验方法：1.边缘检测：图象Blood边缘 检测方法Sobel打开ToolboxesImage Processing项选Edge Detection并运行 选图象Blood边缘检测方法Sobel如图1所示 按Apply键 观察检测到的边界 从上面四幅图像的对比来看，阈值逐渐变大，而满足要求的像素点也逐渐变少，使得图像的边缘提取的效果也越来越差，图像轮廓变得不清楚了。以下为采用Prewitt方法的边缘提取效果： 以下为Roberts方法边缘提取的效果： 以下为Laplacian of Gaussian方法边缘提取的效果： 以上的各种方法的理论算法有所不同，但总体效果基本一致。以下是选其他图像重做上面的实验（适当简化） 2.模板匹配：在Photoshop中打开一黑白灰度图象文件在滤镜菜单其他子菜单中选自定项 在自定界面中输入点模板 按好键 观察处理后图象 。原始图像： 点模板滤镜后的图像：0 0 00 1 00 0 0点模板：-1 -1 -1 -1 8 -1-1 -1 -1线模板：-1 -1 -12 2 2-1 -1 -1线模板：-1 2 -1-1 2 -1-1 2 -1线模板：2 -1 -1-1 2 -1-1 -1 2线模板：-1 -1 2-1 2 -1 2 -1 -1从上面的四种线模板得比较中可以发现：第一种对检测横向图像更为有效，第二种为竖向，后两种为135和45度。这是与模板的构成有关的。方向模板：-1 1 1-1 -2 1-1 1 1可以看出这个方向模板较多地体现出东方向的像素。方向模板：1 1 -11 -2 -11 1 -1可以看出这个模板较多地体现出西方向的情况。方向模板：-1 -1 -11 -2 11 1 1这个模板较多地体现了南向的情况。方向模板：1 1 11 -2 1-1 -1 -1这个模板较多地体现了北向的情况。方向模板：1 1 1-1 -2 1-1 -1 1这个模板较多地体现出东北方向的信息。方向模板：1 -1 -11 -2 -11 1 1这个模板则较多地体现出西南方向的信息。综上，可以发现各种模板有其独特的特性。点模板突出了中心或某一个点的图像信息；线模板突出了某一条线上的信息；方向模板则突出了某一特定方向的信息。这就是模板匹配。四。实验小节：通过本次实验我基
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