實驗六-圖像分割教學(xué)文稿

1、實驗六- 圖像分割精品文檔信息工程學(xué)院實驗報告課程名稱：數(shù)字圖像處理實驗項目名稱：實驗六圖像分割成 績：實驗時間：2016.12.16指導(dǎo)老師 ( 簽班級：姓名：學(xué)號：名) ：一、實驗?zāi)康?. 使用 MatLab 軟件進(jìn)行圖像的分割。使學(xué)生通過實驗體會一些主要的分割算子對圖像處理的效果，以及各種因素對分割效果的影響。2. 要求學(xué)生能夠自行評價各主要算子在無噪聲條件下和噪聲條件下的分割性能。能夠掌握分割條件 (閾值等 )的選擇。完成規(guī)定圖像的處理并要求正確評價處理結(jié)果，能夠從理論上作出合理的解釋。二、實驗內(nèi)容與步驟1.邊緣檢測(1)使用 Roberts 算子的圖像分割實驗調(diào)入并顯示圖像 room

2、.tif 圖像；使用 Roberts 算子對圖像進(jìn)行邊緣檢測處理；Roberts 算子為一對模板：-100-10110（a）450 方向模板（b）1350 方向模板圖 1 matlab 2010 的 Roberts 算子模板相應(yīng)的矩陣為： rh = 0 1；-1 0 ； rv = 1 0；0 -1；這里的 rh 為 45 度 Roberts 算子， rv為 135 度 Roberts 算子。分別顯示處理后的 45 度方向和 135 方向的邊界檢測結(jié)果；用“歐幾里德距離”和“街區(qū)距離”方式計算梯度的模，并顯示檢測結(jié)果；對于檢測結(jié)果進(jìn)行二值化處理，并顯示處理結(jié)果。提示：先做檢測結(jié)果的直方圖，參考直

3、方圖中灰度的分布嘗試確定閾值；應(yīng)反復(fù)調(diào)節(jié)閾值的大小，直至二值化的效果最為滿意為止。(2)使用 Prewitt 算子的圖像分割實驗收集于網(wǎng)絡(luò)，如有侵權(quán)請聯(lián)系管理員刪除精品文檔-1-1-1-101000-101111-101（ a）水平模型（ b）垂直模板圖 2. Prewitt 算子模板使用 Prewitt 算子進(jìn)行內(nèi)容 (1)中的全部步驟。(3)使用 Sobel 算子的圖像分割實驗使用 Sobel 算子進(jìn)行內(nèi)容 (1)中的全部步驟。-1-2-1-101000-202121-101（a）水平模型（b）垂直模板圖 3. Sobel 算子模板(4)使用 LoG (拉普拉斯 - 高斯 )算子的圖像分割

4、實驗使用 LoG (拉普拉斯 -高斯 )算子進(jìn)行內(nèi)容 (1)中的全部步驟。提示1：處理后可以直接顯示處理結(jié)果，無須另外計算梯度的模。提示2：注意調(diào)節(jié)噪聲的強度以及LoG (拉普拉斯 -高斯)算子的參數(shù)，觀察處理結(jié)果。(5) 打印全部結(jié)果并進(jìn)行討論。下面是使用 sobel 算子對圖像進(jìn)行分割的MATLAB 程序f=imread('room.tif');gv,t1=edge(f,'sobel','vertical');%使用 edge函數(shù)對圖像 f 提取垂直邊緣imshow(gv)gb,t2=edge(f,'sobel','h

5、orizontal');%使用 edge函數(shù)對圖像 f 提取水平邊緣figure,imshow(gb)w45=-2 -1 0;-1 0 1;0 1 2;% 指定模版使用 imfilter 計算 45 度方向的邊緣g45=imfilter(double(f),w45,'replicate');T=0.3*max(abs(g45(:); %設(shè)定閾值g45=g45>=T;%進(jìn)行閾值處理figure,imshow(g45);在函數(shù)中使用 'prewitt' 和 'roberts'的過程，類似于使用sobel 邊緣檢測器的過程。收集于網(wǎng)絡(luò)，如

6、有侵權(quán)請聯(lián)系管理員刪除精品文檔三、實驗結(jié)果及結(jié)果分析1.邊緣檢測(1)使用 Roberts 算子的圖像分割實驗實驗結(jié)果：g45g135(1)歐幾里得距離計算梯度模(1)歐幾里得距離計算梯度模二值化(2)街區(qū)距離計算梯度模(2)街區(qū)距離計算梯度模二值化圖 4. Roberts 算子的圖像分割實驗結(jié)果分析：Roberts 算子利用局部差分算子尋找邊緣，邊緣定位精度比較高，但容易丟失一部分邊緣，同時由于圖像沒經(jīng)過平滑處理，因此不具備抑制噪聲能力。該算子對具有陡峭邊緣且噪聲少的圖像效果較好。(2) 使用 Prewitt 算子的圖像分割實驗實驗結(jié)果：收集于網(wǎng)絡(luò)，如有侵權(quán)請聯(lián)系管理員刪除精品文檔g45g1

7、35(1)歐幾里得距離計算梯度模(1)歐幾里得距離計算梯度模二值化(2) 街區(qū)距離計算梯度模(2)街區(qū)距離計算梯度模二值化圖 5 .Prewitt 算子的圖像分割實驗結(jié)果分析：Prewitt 算子先對圖像做加權(quán)平滑處理，然后再做微分運算，所不同的是平滑部分的權(quán)值有些差異，因此它們對噪聲有一定的抑制能力。(3) 使用 Sobel 算子的圖像分割實驗實驗結(jié)果：g45g135(1)歐幾里得距離計算梯度模(1)歐幾里得距離計算梯度模二值化收集于網(wǎng)絡(luò)，如有侵權(quán)請聯(lián)系管理員刪除(2)街區(qū)距離計算梯度模(2)街區(qū)距離計算梯度模二值化精品文檔(1)歐幾里得距離計算梯度模(1)歐幾里得距離計算梯度模二值化(2)

8、街區(qū)距離計算梯度模(2)街區(qū)距離計算梯度模二值化圖 6. Sobel 算子的圖像分割實驗結(jié)果分析：Sobel 算子和 Prewitt 算子一樣，都是先對圖像做加權(quán)平滑處理，然后再做微分運算，因此它們對噪聲有一定的抑制能力。比較實驗結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，Sobel 算子比 Prewitt 算子在噪聲抑制方面略勝一籌，但不能排除檢測結(jié)果中出現(xiàn)的虛假邊緣。雖然這兩個算子邊緣定位效果不錯，但檢測出的邊緣容易出現(xiàn)多像素的寬度。(4)使用 LoG (拉普拉斯 - 高斯 )算子的圖像分割實驗實驗結(jié)果：gvgbg45圖 7. LoG ( 拉普拉斯 -高斯 )算子的圖像分割實驗結(jié)果分析：拉普拉斯算子，它是無方向的二階微

9、分算子，對圖像中的階躍型邊緣定位準(zhǔn)確，該算子對噪聲非常敏感，它使噪聲成分得到加強。這兩個特性使得該算子容易丟失一部分邊緣的方向信息，造成一些不連續(xù)的檢測邊緣。LoG 算子，該算子克服了拉普拉斯算子抗噪聲性能比較差的缺點，但是在抑制噪聲的同時也可能將原有的比較尖銳的邊緣平滑掉了。(5) 打印全部結(jié)果并進(jìn)行討論。收集于網(wǎng)絡(luò)，如有侵權(quán)請聯(lián)系管理員刪除精品文檔使用 sobel、prewitt 和 roberts 算子對圖像進(jìn)行分割實驗。sobel(gv)sobel(gb)sobel(g45)prewitt(gv)prewitt(gb)prewitt(g45)roberts(gv)roberts(gb)

10、roberts(g45)圖 8. 全部結(jié)果四、實驗中遇到問題及解決方法1. 評價一下 Roberts 算子、 Prewitt 算子、 Sobel 算子對于噪聲條件下邊界檢測的性能。答： Roberts 算子采用對角線方向相鄰兩像素之差近似梯度幅值檢測邊緣。檢測水平和垂直邊緣的效果好于斜向邊緣，定位精度高，對噪聲敏感。Sobel 算子根據(jù)像素點上下、左右鄰點灰度加權(quán)差，在邊緣處達(dá)到極值這一現(xiàn)象檢測邊緣。對噪聲具有平滑作用，提供較為精確的邊緣方向信息，邊緣定位精度不夠高。當(dāng)對精度要求不是很高時，是一種較為常用的邊緣檢測方法。Prewitt 算子利用像素點上下、左右鄰點灰度差，在邊緣處達(dá)到極值檢測邊

11、緣。對噪聲具有平滑作用，定位精度不夠高。2. 實驗中所使用的四種算子所得到的邊界有什么異同？答：算子的存在就是對這種導(dǎo)數(shù)分割原理進(jìn)行的實例化計算，是為了在計算過程中直接使用的一種計算單位。Roberts算子：邊緣定位準(zhǔn)，但是對噪聲敏感。適用于邊緣明顯且噪聲較少的圖像分割。Roberts邊緣檢測算子是一種利用局部差分算子尋找邊緣的算子,Robert 算子圖像處理后結(jié)果收集于網(wǎng)絡(luò)，如有侵權(quán)請聯(lián)系管理員刪除精品文檔邊緣不是很平滑。經(jīng)分析，由于 Robert 算子通常會在圖像邊緣附近的區(qū)域內(nèi)產(chǎn)生較寬的響應(yīng)，故采用上述算子檢測的邊緣圖像常需做細(xì)化處理，邊緣定位的精度不是很高。Prewitt 算子：對噪聲

12、有抑制作用，抑制噪聲的原理是通過像素平均，但是像素平均相當(dāng)于對圖像的低通濾波，所以 Prewitt 算子對邊緣的定位不如 Roberts 算子。Sobel 算子： Sobel算子和 Prewitt 算子都是加權(quán)平均，但是Sobel 算子認(rèn)為，鄰域的像素對當(dāng)前像素產(chǎn)生的影響不是等價的，所以距離不同的像素具有不同的權(quán)值，對算子結(jié)果產(chǎn)生的影響也不同。一般來說，距離越遠(yuǎn)，產(chǎn)生的影響越小。Isotropic Sobel 算子：加權(quán)平均算子，權(quán)值反比于鄰點與中心點的距離，當(dāng)沿不同方向檢測邊緣時梯度幅度一致，就是通常所說的各向同性。Laplacian 算子：這是二階微分算子。其具有各向同性，即與坐標(biāo)軸方向無

13、關(guān)，坐標(biāo)軸旋轉(zhuǎn)后梯度結(jié)果不變。但是，其對噪聲比較敏感，所以，圖像一般先經(jīng)過平滑處理，因為平滑處理也是用模板進(jìn)行的，所以，通常的分割算法都是把Laplacian 算子和平滑算子結(jié)合起來生成一個新的模板。Laplacian 算子一般不以其原始形式用于邊緣檢測，因為其作為一個二階導(dǎo)數(shù)，Laplacian算子對噪聲具有無法接受的敏感性；同時其幅值產(chǎn)生算邊緣，這是復(fù)雜的分割不希望有的結(jié)果；最后 Laplacian 算子不能檢測邊緣的方向；所以 Laplacian 在分割中所起的作用包括：（1）利用它的零交叉性質(zhì)進(jìn)行邊緣定位；（ 2）確定一個像素是在一條邊緣暗的一面還是亮的一面；一般使用的是高斯型拉普拉斯

14、算子（ Laplacian of a Gaussian,LoG)，由于二階導(dǎo)數(shù)是線性運算，利用 LoG 卷積一幅圖像與首先使用高斯型平滑函數(shù)卷積改圖像，然后計算所得結(jié)果的拉普拉斯是一樣的。所以在 LoG 公式中使用高斯函數(shù)的目的就是對圖像進(jìn)行平滑處理，使用 Laplacian 算子的目的是提供一幅用零交叉確定邊緣位置的圖像；圖像的平滑處理減少了噪聲的影響并且它的主要作用還是抵消由 Laplacian 算子的二階導(dǎo)數(shù)引起的逐漸增加的噪聲影響。五、實驗心得體會通過這個實驗，我熟練學(xué)會了利用 MatLab 軟件進(jìn)行圖像的分割。在通過實驗體會到了一些主要的分割算子對圖像處理的效果，以及各種因素對分割效

15、果的影響。在評價各主要算子在無噪聲條件下和噪聲條件下的分割性能下，掌握分割條件 (閾值等 )的選擇。完成規(guī)定圖像的處理并評價處理結(jié)果。六、源程序清單%1. 使用 Roberts算子的圖像分割實驗I=imread('room.tif');rh=-1 0; 0 1;rv=0 -1; 1 0;g45=imfilter(double(I),rh,'replicate');g135=imfilter(double(I),rv,'replicate');subplot(3,2,1);收集于網(wǎng)絡(luò)，如有侵權(quán)請聯(lián)系管理員刪除精品文檔imshow(g45,);tit

16、le('g45');subplot(322);imshow(g135,);title('g135');%計算梯度模%(1) 歐幾里得距離計算梯度模OD=sqrt(g45.2+g135.2);subplot(323);imshow(OD,);title('(1)歐幾里得距離計算梯度模' );T=0.1*max(OD(:);BWOD=OD>T;subplot(324);imshow(BWOD);title('(1)歐幾里得距離計算梯度模二值化' );%(2) 街區(qū)距離計算梯度摸JD=abs(g45)+abs(g135);subp

17、lot(325);imshow(JD,);title('(2)街區(qū)距離計算梯度模' );T=0.1*max(JD(:);BWOD=OD>T;subplot(326);imshow(BWOD);title('(2)街區(qū)距離計算梯度模二值化' );%2. 使用 Prewitt算子的圖像分割實驗I=imread('room.tif');rh=-1 -1 -1;0 0 0;1 1 1;rv=-1 0 1 ;-1 0 1;-1 0 1;g45=imfilter(double(I),rh,'replicate');g135=imfilt

18、er(double(I),rv,'replicate');subplot(3,2,1);imshow(g45,);title('g45');subplot(322);imshow(g135,);title('g135');%計算梯度模%（ 1 ）歐幾里得距離計算梯度模OD=sqrt(g45.2+g135.2);subplot(323);imshow(OD,);收集于網(wǎng)絡(luò)，如有侵權(quán)請聯(lián)系管理員刪除精品文檔title('(1)歐幾里得距離計算梯度模' );T=0.1*max(OD(:);BWOD=OD>T;subplot(324

19、);imshow(BWOD);title('(1)歐幾里得距離計算梯度模二值化' );%(2)街區(qū)距離計算梯度模JD=abs(g45)+abs(g135);subplot(325);imshow(JD,);title('(2)街區(qū)距離計算梯度模 ');T=0.1*max(JD(:);BWOD=OD>T;subplot(326);imshow(BWOD);title('(2)街區(qū)距離計算梯度模二值化' );%3. 使用 Sobel算子的圖像分割實驗I=imread('room.tif');rh=-1 -2 -1;0 0 0;1

20、 2 1;rv=-1 0 1 ;-2 0 2;-1 0 1;g45=imfilter(double(I),rh,'replicate');g135=imfilter(double(I),rv,'replicate');subplot(3,2,1);imshow(g45,);title('g45');subplot(322);imshow(g135,);title('g135');%計算梯度模%(1) 歐幾里得距離計算梯度模OD=sqrt(g45.2+g135.2);subplot(323);imshow(OD,);title(&#

21、39;(1)歐幾里得距離計算梯度模' );T=0.1*max(OD(:);BWOD=OD>T;subplot(324);imshow(BWOD);title('(1)歐幾里得距離計算梯度模二值化' );%(2) 街區(qū)距離計算梯度摸JD=abs(g45)+abs(g135);subplot(325);imshow(JD,);title('(2)街區(qū)距離計算梯度模' );收集于網(wǎng)絡(luò)，如有侵權(quán)請聯(lián)系管理員刪除精品文檔T=0.1*max(JD(:);BWOD=OD>T;subplot(326);imshow(BWOD);title('(2)街

22、區(qū)距離計算梯度模二值化' );%4. 使用 LoG (拉普拉斯 - 高斯 ) 算子的圖像分割實驗f=imread('room.tif');gv,t1=edge(f,'log', 'vertical'); %使用 edge 函數(shù)對圖像 f提取垂直邊緣subplot(1,3,1);imshow(gv);title('gv');gb,t2=edge(f,'log', 'horizontal');%使用 edge函數(shù)對圖像f 提取水平邊緣subplot(1,3,2);imshow(gb);title

23、('gb');w45=-2 -1 0;-1 0 1;0 1 2;%指定模版使用imfilter計算 45度方向的邊緣g45=imfilter(double(f),w45,'replicate');T=0.3*max(abs(g45(:);%設(shè)定閾值g45=g45>=T;%進(jìn)行閾值處理subplot(1,3,3);imshow(g45);title('g45');%5 打印全部結(jié)果并進(jìn)行討論。%使用 sobel、 prewitt和 roberts算子對圖像進(jìn)行分割實驗。f=imread('room.tif');gv,t1=ed

24、ge(f,'sobel', 'vertical'); %使用 edge函數(shù)對圖像f 提取垂直邊緣subplot(1,3,1);imshow(gv);title('sobel(gv)');gb,t2=edge(f,'sobel', 'horizontal');%使用 edge函數(shù)對圖像 f提取水平邊緣subplot(1,3,2);imshow(gb);title('sobel(gb)');w45=-2 -1 0;-1 0 1;0 1 2;%指定模版使用imfilter計算 45度方向的邊緣g45=im

25、filter(double(f),w45,'replicate');T=0.3*max(abs(g45(:);%設(shè)定閾值g45=g45>=T;%進(jìn)行閾值處理subplot(1,3,3);imshow(g45);title('sobel(g45)');%使用 prewitt算子對圖像進(jìn)行分割實驗。f=imread('room.tif');gv2,t3=edge(f,'prewitt', 'vertical');%使用 edge函數(shù)對圖像 f提取垂直邊緣subplot(1,3,1);imshow(gv2);tit

26、le('prewitt(gv)');gb2,t4=edge(f,'prewitt', 'horizontal'); %使用 edge 函數(shù)對圖像f 提取水平邊緣subplot(1,3,2);imshow(gb2);title('prewitt(gb)');w45=-2 -1 0;-1 0 1;0 1 2;%指定模版使用imfilter計算 45度方向的邊緣g45=imfilter(double(f),w45,'replicate');T=0.3*max(abs(g45(:);%設(shè)定閾值g45=g45>=T;%進(jìn)行閾值