14组实验六实验6图像分割.docx
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14组实验六实验6图像分割
实验6图像分割
实验目的:
1.熟悉区域生长法;
2.分水岭分割算法
实验内容:
1.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=255T=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,以较好的分割岀肝脏。
参考书木例答:
»f=imread(fweld.tif);
»imshow(f)
»titlefweld.tif);
»fl=regiongrow(f,255,65);
»figurejmshow(fl)
»title(,S=255,T=65,);
»f2=regiongrow(f,255,150);
»figure4mshow(f2)
»title(,S=255,T=150,);
»f3=regiongrow(f,150,65);
»figureumshow(f3)
»title('S=150,T=65‘);
weld.tif
S=255J=65
S=255.T=150
»f=imread(,liver.bmp,);
»imshow(f)
»titlefliver.bmpj;
»[g,NR,SI,TI]=regiongrow(f,175,20);
»figurejmshow(g)
»title(*区域生长S=175,T=20*);
»gf=imfill(g);
»figureUmshow(gf)
»titleC孔洞填充);
»se=strelCdisk\10);
»ge=imerode(gf,se);
»figurejmshow(ge)
»titled腐蚀);
»ir=imreconstruct(ge,gf);
»figurejmshow(ir)
»titl*重构J;
»se=strel(,disk\2);
»d=imdilate(ir,se);
»figurejmshow(d);
»title(膨胀分离出的肝脏J;
liver,bmp
S.OCm
2.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岀解决方案。
(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)。
答:
»f=imread(frice.tif);
»imshow(f)
»title('rice.tif);
»g=im2bw(f,graythresh(f));
»gc二〜g;
»D=bwdist(gc);
»L=watershed(-D);
»w=L==0;
»g2=g&〜w;
»figure,imshow(g2)
»title('用距离和分水岭变换分割J
用距离和分水岭变换分割
»f=imread('rice.tif);
»se=strel(,disk\10);
»ft=imtophat(f,se);
»h=fspecial(fsober);
»fd=double(ft);
»g=sqrt(imfilter(fd,h,'replicate').A2+imfilter(fd,h\trepllcate,)•八2);
»L=watershed(g);
»wr=L==0;
»g2=imclose(imopen(g,0068(33))^1168(33));
»L2=watershed(g2);
»wr2=L2==0;
»f2=ft;
»f2(wr2)=255;
»figure4mshow(f2)
»titleC用梯度的分水岭分割J
f=imread(frice.tif1);
se=strel(,disk,,10);
ft=imtophat(f,se);
h=fspecial(vsober);
fd=double(ft);
g=sqrt(imfilter(fd,h,,replicate,)•八2+imfiltei*(fd,h‘,'replicate')・
A2);
L=watershed(g);
t=graythresh(ft);
im=imextendedmin(ft,t*255);
Lim=watershed(bwdist(im));
em=Lim==O;
g2=imimposemin(g3mlem);
L2=watershed(g2);
f2=ft;
f2(L2==0)=255;
figure,imshow(f2)
titled控制标记符的分水岭分割J
控制标记符的分水岭分割
»f=imread(Tice.tif);
»se=strel('disk\20);
»f=imtophat(fse);
»hy=fspecial(fsober);
»hx=hy:
»fy=imfilter(double(f),hy,Yeplicate*);
»fx=imfilter(double(f),hx,Replicate1);
»g=sqrt(fx.A2+fy.A2);
»L=watershed(g);
»imshow(g,[]);title(梯度图');
»se=strel(fdisk\2);
»fe=imerode(f,se);
»figure,imshow(fe,[]);title(*腐蚀');
»ir=imreconstruct(fe,f);
»figure,imshow(ir,[]);title('基于开操作的重建J;
»fird=imdilate(ir,se);
»ir2=imreconstruct(imcomplement(fird),imcomplement(ir));
»ir2c=imcomplement(ir2);
»figure,imshow(ir2c,[]);titleC#于闭操作的重建');
»fgm=imregionalmax(ir2c);figure,imshow(fgm,[]);title(‘局部
最大值');
»se2=strel(ones(3,2));
»fgm2=imclose(fgm,se2);
»fgm3=imerode(fgm2,se2);
»fgm4=bwareaopen(fgm3,5);figure,imshow(fgm4,[]);title(‘像
素个数大于5的局部最大值区域J;
»bw=im2bw(ir2c,graythresh(ir2c));figure,imshow(bw,[]);titleCfi建图像的阈值化二值图');
»D=bwdist(bw);
»L=watershed(D);
»w=L==0;figure,imshow(w);titleC背景分水岭线');
»g2=imimposemin(g,wIfgm4);figure,imshow(g2);title(,S(写的梯度图');
»L2=watershed(g2);figure,imshow(L2);title(r改写的梯度图的分水岭结果J;
»f(L2==0)=255;figure,imshow(f);titleCg(写的梯度图的分割结
果');
3.计算图canceiO2.bmp的链码等特性,仿照例子11.3
答:
f=imread(,cancer02.bmp,);
h=fspecial(,average',9);
g=imfilter(f,h,'replicate1);
g=im2bw(g,0.5);
B=boundaries(g);%计算图像的边界
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?
8.0Cm
答:
f=double(imread(tliver.bmp>));
imshow(uint8(f));
[yl,xl]=getpts;%取点
xl=uintl6(xl);
yl=uintl6(yl);
Fl=imcrop(f,[xl,yl,24,24]);%获取区域
dispC区域1特性:
平均亮度、平均对比度、平滑度、三阶矩、
一致性和爛
statxture(Fl)
g=f;%将选的区域标定出来g(xl:
xl+24,y1)=255;
g(xl:
xl+24,y1+24)=255;
g(xl,yl:
y1+24)=255;
g(x1+24,yl:
yl+24)=255;
imshow(uint8(g));
[y2,x2]=getpts;
x2=uintl6(x2);
y2=uintl6(y2);
F2=imcrop(g,[x2,y2,24,24]);
dispC区域2特性:
平均亮度、平均对比度、平滑度、三阶矩、
一致性和炜H;
statxture(F2)
g=g;
g(x2:
x2+24,y2)=255;
g(x2:
x2+24,y2+24)=255;
g(x2,y2:
y2+24)=255;
g(x2+24,y2:
y2+24)=255;
imshow(uint8(g));
[y3,x3]=getpts;
x3=uintl6(x3);
y3=uintl6(y3);
F3=imcrop(g,[x3,y3^4,24]);
dispC区域3特性:
平均亮度、平均对比度、平滑度、三阶矩、一致性和爛
statxture(F3)
g=g;
g(x3:
x3+24,y3)=255;
g(x3:
x3+24,y3+24)=255;
g(x3,y3:
y3+24)=255;
g(x3+24,y3:
y3+24)=255;
imshow(uint8(g));
[y4,x4]=getpts;
x4=uintl6(x4);
y4=uintl6(y4);
F4=imcrop(g,[x4,y4,24,24]);
dispC区域4特性:
平均亮度、平均对比度、平滑度、三阶矩、
一致性和爛J;
statxture(F4)
g=g;
g(x4:
x4+24,y4)=255;
g(x4:
x4+24,y4+24)=255;
g(x4,y4:
y4+24)=255;
g(x4+24,y4:
y4+24)=255;
imshow(uint8(g));
[y5,x5]=getpts;
x5=uintl6(x5);
y5=uintl6(y5);
F5=imcrop(g,[x5,y5,24,24]);
dispC区域5特性:
平均亮度、平均对比度、平滑度、三阶矩、
一致性和爛
statxture(F5)
g=g;
g(x5:
x5+24,y5)=255;
g(x5:
x5+24,y5+24)=255;
g(x5,y5:
y5+24)=255;
g(x5+24,y5:
y5+24)=255;
imshow(uint8(g));
[y6,x6]=getpts;
x6=uintl6(x6);
y6=uintl6(y6);
F6=imcrop(g,[x6,y6,24,24]);
dispC区域6特性:
平均亮度、平均对比度、平滑度、三阶矩、
一致性和爛T);
statxture(F6)g=g;
g(x6:
x6+24,y6)=255;
g(x6:
x6+24,y6+24)=255;
g(x6,y6:
y6+24)=255;
g(x6+24,y6:
y6+24)=255;
imshow(uint8(g));
[y7,x7]=getpts;
x7=uintl6(x7);
y7=uintl6(y7);
F7=imcrop(g,[x7,y7^4,24]);
dispC区域7特性:
平均亮度、平均对比度、平滑度、三阶矩、
一致性和煩T);
statxture(F7)
g=g;
g(x7:
x7+24,y7)=255;
g(x7:
x7+24,y7+24)=255;
g(x7,y7:
y7+24)=255;
g(x7+24,y7:
y7+24)=255;
imshow(uint8(g));
arts=
251.736028.66470.0125-3.13970.97470.0988
区域2特性:
平均亮度、平均对比度、平滑度、三阶矩、一致性和爛ans=
255.00000001.0000-0.0000
区域3特性;平均宴度、平均对比度、平潯度、三阶矩、一致性和爛ans=
00001.0000-0.0000
区域4特性:
平均宴度、平均对比度、平滑度'三阶矩、一致性和爛
arts=
215.832091.94400.1150-22.96760.74000.6188
区域5特性:
平均宴度、平均对比度、平脅度、三阶矩、一致性和爛arts=
255-00000001.0000-0.0000
区域6特性;平均宴度、平均对比度、平君度、三阶拒、一致性和嵋
ans=
255.00000001.0000-0.0000
区域了特性;平均冥度、平均对比度、平冒度、三翫矩、一致性和嵋ans=
198.2880106.04390.1474-24.48390.65410.7645
实验总结:
通过本次实验,组员熟悉了区域生长法,分水岭分割算法,但实验比较难,问了同学和找了资料才能做出来。
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- 14 实验 图像 分割