实验六图像分割2.doc

实验6 图像分割 实验目的： 熟悉区域生长法； 2. 分水岭分割算法 实验内容： 区域生长法利用图像像素间的相似性进行分割，调用regiongrow函数对图像weld.tif进行处理，注意参数中S（种子值），T（阈值）的选择对分割效果的影响。S=255，T＝65和S＝255 T＝150和S＝150，T＝65三组值进行处理，理解在区域生长法的原理。同时对liver.bmp，自己选择合适的S和T，以较好的分割出肝脏。参考书本P309例10.8 （1） f=imread(weld.tif); qyszf(f); (2) f=imread(liver.bmp); qyszf2(f); 利用分水岭分割算法对图像rice.tif进行分割，并对出现过分割现象提出解决方案。(可以尝试tophat等学过的算法对图像进行预处理后再分割；使用不同的结构元素和参数；使用梯度分水岭算法与标记符控制算法等。比较得到最好的结果）。 afm=imread(rice.tif); subplot(2,4,1),imshow(afm),title(原图); se=strel(disk,15); Itop=imtophat(afm,se); % 高帽变换 subplot(2,4,2),imshow(Itop,[ ]),title(高帽变换图); Ibot=imbothat(afm,se); % 低帽变换 subplot(2,4,3),imshow(Ibot,[ ]),title(低帽变换图); Ienhance=imsubtract(imadd(Itop,afm),Ibot); subplot(2,4,4),imshow(Ienhance),title(顶帽变换图); Iec=imcomplement(Ienhance); Iemin=imextendedmin(Iec,22); % 有哪些信誉好的足球投注网站谷值 Iimpose=imimposemin(Iec,Iemin); % 置谷值为0 subplot(2,4,5),imshow(Iimpose),title(补充增强图); wat=watershed(Iimpose); % 分水岭分割 subplot(2,4,6),imshow(wat),title(分水岭分割图); 3、计算图cancer02.bmp的链码等特性，仿照例子11.3 f=imread(cancer02.bmp); subplot(2,4,1),imshow(f),title(原图); h=fspecial(average,9); g=imfilter(f,h,replicate); subplot(2,4,2),imshow(g),title(平滑处理图); g=im2bw(g,0.5); subplot(2,4,3),imshow(g),title(二值图); B=boundaries(g); d=cellfun(length,B); [max_d,k]=max(d); b=B{k}; [m,n]=size(g); g=bound2im(b,m,n,min(b(:,1)),min(b(:,2))); subplot(2,4,4),imshow(g),title(边界图1); [s,su]=bsubsamp(b,50); %g2=bound2im(s,m,n,min(s(:,1)),min(s(:,2))); cn=connectpoly(s(:,1),s(:,2)); g2=bound2im(cn,m,n,min(cn(:,1)),min(cn(:,2))); subplot(2,4,5),imshow(g2),title(边界图2); c=fchcode(su) c = x0y0: [3 1] fcc: [2 0 2 0 0 6 0 6 6 4 6 4 4 3 2] diff: [6 2 6 0 6 2 6 0 6 2 6 0 7 7 0] mm: [0 0 6 0 6 6 4 6 4 4 3 2 2 0 2] diffmm: [0 6 2 6 0 6 2 6 0 7 7 0 6 2 6] 4、提高题：利用texture_spacial函数，计算下图所示编号1-7的区域，请从liver图大致按照示意图提起25*25的区域，分别计算该区域的灰度共生矩阵的最大概率、一致性和熵，分析不同区域各个特性的特点，思考一下如果要分割出1和4区域所示的肝脏区域，应该选择那些特性，阈值为多少合适？ 实验总结： 本次实验难度较大，部分内容通过与同学讨论和网上查找代码才弄懂，基本掌握了区域生长法和分水岭分割算法。