数字图像灰度阈值的图像分割技术matlab资料.doc

课程设计的目的 使学生通过实验体会一些主要的分割算子对图像处理的效果，以及各种因素对分割效果的影响 使用Matlab软件进行图像的分割 能够进行自行评价各主要算子在无噪声条件下和噪声条件下的分割性能 能够掌握分割条件（阈值等）的选择 完成规定图像的处理并要求正确评价处理结果，能够从理论上做出合理的解释 课程设计的要求 能对图像文件（bmp,jpg,tiff,gif）。 在对图像的研究和应用中，人们往往仅对图像中的某些部分感兴趣，这些部分称为目标或前景(其他部分称为背景)，他们一般对应图像中特定的、具有独特性质的区域。为了辨识和分析目标，需要将他们分离提取出来，在此基础上才有可能对目标进一步利用。图像分割就是指把图像分成格局特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程。这里特性可以是象素的灰度、颜色、纹理等，预先定义的目标可以对应单个区域，也可以对应多个区域。现有的图像分割算法有：阈值分割、边缘检测和区域提取法。本文着重研究基于阈值法的图像分割技术。 若图像中目标和背景具有不同的灰度集合：目标灰度集合与背景灰度集合，且两个灰度集合可用一个灰度级阈值T进行分割。这样就可以用阈值分割灰度级的方法在图像中分割出目标区域与背景区域，这种方法称为灰度阈值分割方法。 在物体与背景有较强的对比度的图像中，此种方法应用特别有效。比如说物体内部灰度分布均匀一致，背景在另一个灰度级上也分布均匀，这时利用阈值可以将目标与背景分割得很好。如果目标和背景的差别是某些其他特征而不是灰度特征时，那么先将这些特征差别转化为灰度差别，然后再应用阈值分割方法进行处理，这样使用阈值分割技术也可能是有效的 设图像为f(x,y)，其灰度集范围是[0,L]，在0和L之间选择一个合适的灰度阈值T，则图像分割方法可由式（2.1）描述 （2.1） 这样得到的g(x,y)是一幅二值图像。 3.2图像阈值分割技术研究现状和实际应用 阈值法是一种传统的图像分割方法，因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛的分割技术。已被应用于很多的领域，例如，在红外技术应用中，红外无损检测中红外热图像的分割，红外成像跟踪系统中目标的分割；在遥感应用中，合成孔径雷达图像中目标的分割等；在医学应用中，血液细胞图像的分割，磁共振图像的分割；在农业工程应用中，水果品质无损检测过程中水果图像与背景的分割。在工业生产中，机器视觉运用于产品质量检测等等。在这些应用中，分割是对图像进一步分析、识别的前提，分割的准确性将直接影响后续任务的有效性，其中阈值的选取是图像阈值分割方法中的关键技术。 3.3图像阈值分割技术研究背景意义 阈值分割的优点是计算简单，运算效率较高，速度快。全局阈值对于灰度相差很大的不同目标和背景能进行有效的分割。当图像的灰度差异不明显或不同目标的灰度值范围有重叠时，应采用局部阈值或动态阈值分割法。另一方面，这种方法只考虑像素本身的灰度值，一般不考虑空间特征，因而对噪声很敏感。在实际应用中，阈值法通常与其他方法结合使用。法也叫变化阈值法，或自适应阈值法。这类算法的时间复杂性和空间复杂性比较大，但是抗噪能力强，对一些用全局阈值不易分割的图像有较好的效果。 。 阈值分割法是一种基于区域的图像分割技术，其基本原理是：通过设定不同的特征阈值，把图像像素点分为若干类．常用的特征包括：直接来自原始图像的灰度或彩色特征；由原始灰度或彩色值变换得到的特征．设原始图像为f(x，y)，按照一定的准则在f(x，y)中找到特征值T，将图像分割为两个部分，分割后的图像为 若取 ：b0=0（黑）,b1=1（白），即为我们通常所说的图像二值化。 一般意义下，阈值运算可以看作是对图像中某点的灰度、该点的某种局部特性以及该点在图像中的位置的一种函数，这种阈值函数可记作 T(x，y，N(x，y)，f(x，y)) 式中，f(x，y)是点(x，y)的灰度值；N(x，y)是点(x，y)的局部邻域特性．根据对T的不同约束，可以得到3种不同类型的阈值，即 （1）点相关的全局阈值T＝T(f(x，y)) (只与点的灰度值有关) （2）区域相关的全局阈值T＝T(N(x，y)，f(x，y)) (与点的灰度值和该点的局部邻域特征有关) （3）局部阈值或动态阈值T＝T(x，y，N(x，y)，f(x，y)) (与点的位置、该点的灰度值和该点邻域特征有关) 所有这些阈值化方法，根据使用的是图像的局部信息还是整体信息，可以分为上下文无关(non-contextual)方法(也叫做基于点(point-dependent)的方法)和上下文相关(contextual)方法(也叫做基于区域(region-