MATLAB(五) 图像处理--图像分割 | 社區大學終身學習網
![MATLAB(五) 图像处理--图像分割](https://i.imgur.com/1IaoGs0.jpg)
2018年4月7日—图像分割一、基于边界的图像分割1.点检测2.线检测3.边缘检测二、基于区域的图像分割1.区域生长2.区域分离和聚合3.分水岭分割三、阈值分割1.
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图像分割
一、基于边界的图像分割 1. 点检测 g = abs(imfilter(tofloat(f), w)) >= T;f 是输入图像,w 是适合点检测的模板: ,g 是包含检测点的图像。imfilter 把输出转换为输入所属的类,如果输入是整数类,并且 abs 操作不接受整数数据,那么在滤波操作中用 tofloat(f)来防止对数值的过早截取。输出图像 g 是 logical 类;值是 0 和 1。如果 T 值没有给出,那么通常基于滤波结果来选取。在那种情况下,先前的一串指令分成三个基本步骤:1) 计算滤波后的图像 abs(imfilter(tofloat(f),w));2) 从滤波后的图像的数据中找出 T 的值;3) 把滤波后的图像与T做比较。
点检测的另一种方法是在大小为 m×n 的所有邻点中寻找一些点,最大值和最小值的差超出了 T 的值,使用而二维顺序统计滤波器可以完成这个目的:
g = ordfilt2(f, m*n, ones(m, n)) − ordfilt2(f, 1, ones(m, n)); g = g >= T; 2.线检测 g = imfilter(tofloat(f), w);其中w为线检测模板: 如果图中的第一个模板在图像上移动,就会对水平线(一个像素宽)的响应更强烈。对于恒定的背景,当线通过模板的中间一行时可能产生更大的响应。同样,图 中的第 2 个模板对+45°线响应最好,第 3 个模板对垂直线响应最好,第 4 个模板对 –45°线响应最好。注意,每个模板的优先方向都用比其他可能方向要大的系数加权。每个模板的系数之和为 0,这表明在恒定亮度区域中,模板的响应为 0。若每方向模板都应用于同一图像,其中一方向模板在图像中心点响应比其他模板在图像中心点响应都大,我们就说那个点与模板 i 方向的线更相关。
3.边缘检测 [g,t]=edge(f, method, para...matlab关于图像切割的一些总结:imcrop,getrect,ndgrid,函数 | 社區大學終身學習網
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