图像分割MATLAB实现

图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。

现有的图像分割方法主要分以下几类:基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。从数学角度来看，图像分割是将数字图像划分成互不相交的区域的过程。图像分割的过程也是一个标记过程，即把属于同一区域的像素赋予相同的编号。

今日学习笔记：

1、利用roberts、prewitt、soble、log和canny等算子，对步骤一灰度图像进行边缘检测 

 代码如下：

1.  
   A=imread('666666.jpg');
2.  
   C=rgb2gray(A);
3.  
   B1=edge(C,'roberts');
4.  
   B2= edge(C,'prewitt');
5.  
   B3= edge(C,'sobel');
6.  
   B4= edge(C,'log');
7.  
   B5= edge(C,'canny');
8.  
   figure,imshow(B1),title('Reberts算子边缘检测');
9.  
   figure,imshow(B2,[]),title('Prewitt算子边缘检测');
10.  
    figure,imshow(B3,[]),title('Sobel算子边缘检测');
11.  
    figure,imshow(B4,[]),title('LoG算子边缘检测');
12.  
    figure,imshow(B5,[]),title('canny算子边缘检测');

2、自定阈值，对转换后的灰度图像进行阈值分割 

1.  
   A=imread('666666.jpg');
2.  
   C=rgb2gray(A);
3.  
   level=graythresh(C)
4.  
   b=im2bw(C,level);
5.  
   figure,imshow(b);

 3、打开Matlab内容自带的coins.png图像，显示并观察它的直方图，选定一个阈值对其进行分割

1.  
   A=imread('coins.png');
2.  
   subplot(131);imshow(A);
3.  
   subplot(132);imhist(A)
4.  
   T=110;
5.  
   S=size(A)
6.  
   [maxczn,maxP] = max(A(:,:));
7.  
   [minczn,minP] = min(A(:,:));
8.  
   for i = 1:S(1)
9.  
   for j = 1:S(2)
10.  
    if A(i,j)>= T A(i,j) = 255;
11.  
    else A(i,j) = 0;
12.  
    end
13.  
    end
14.  
    end
15.  
    subplot(133);
16.  
    imshow(A);a

 4、利用graythresh函数自动获取灰度图的阈值和上一题灰度图的阈值，并进行分割 

1.  
   A=imread('666666.jpg');
2.  
   B=imread('coins.png');
3.  
   C=rgb2gray(A);
4.  
   level = graythresh(C)
5.  
   b=im2bw(C,level);
6.  
   level = graythresh(B)
7.  
   c=im2bw(B,level);
8.  
   figure,imshow(b),title('66666');
9.  
   figure,imshow(c),title('coins');
10.  
    B1=edge(b,'roberts');
11.  
    B2= edge(c,'prewitt');
12.  
    figure,imshow(B1,[]),title('Reberts');
13.  
    figure,imshow(B2,[]),title('Prewitt');

 5、全局阈值分割

可以通过全局的信息，例如整个图像的灰度直方图。如果在整个图像中只使用一个阈值，则这种方法叫做全局阈值法，整个图像分成两个区域，即目标对象( 黑色)和背景对象(白色)。全局阈值将整个图像的灰度阈值设置为常数。

对于物体和背景对比较明显的图像，其灰度直方图为双峰形状，可以选择两峰之间的波谷对应的像素值作为全局阙值，将图像分割为目标对象和背景。

6、Otsu阈值分割

最大类间方差法，又称为Otsu算法，该算法是在灰度直方图的基础上采用最小二乘法原理推导出来的，具有统计意义上的最佳分割。它的基本原理是以最佳阈值将图像的灰度值分割成两部分，使两部分之间的方差最大，即具有最大的分离性。

7、迭代式阈值分割

(1) 设定参数T0，并选择一个初始的估计阈值T1

(2)用阈值T分割图像。将图像分成两部分: G1 是由灰度值大于T1的像素组成，G2是由灰度值小于或等于T1的像素组成。

(3)计算G1和G2中所有像素的平均灰度值u1和u2，以及新的阈值T2 =(u1 u2)/2。

(4)如果|T2-T1|<T0，则推出T2即为最优阈值；否则，将T2赋值给T1，并重复步骤(2) ~ (4) ，直到获取最优阈值。

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