沈陽(yáng)理工大學(xué)迭代閾值法圖像分割程序設(shè)計(jì)

1、成 績(jī) 評(píng) 定 表學(xué)生姓名高冰鈺班級(jí)學(xué)號(hào)1303030402專 業(yè)電子信息工程課程設(shè)計(jì)題目基于最大類間方差法圖像分割程序設(shè)計(jì)迭代閾值法評(píng)語(yǔ)組長(zhǎng)簽字：成績(jī)?nèi)掌?2016年7月18日課程設(shè)計(jì)任務(wù)書(shū)學(xué) 院信息科學(xué)與工程專 業(yè)電子信息工程學(xué)生姓名高冰鈺班級(jí)學(xué)號(hào) 1303030402課程設(shè)計(jì)題目基于最大類間方差法圖像分割程序設(shè)計(jì)迭代閾值法實(shí)踐教學(xué)要求與任務(wù)：本設(shè)計(jì)要求利用Matlab進(jìn)行編程及仿真，仿真內(nèi)容為基于最大類間方差法圖像分割程序設(shè)計(jì)迭代閾值法。利用所學(xué)數(shù)字圖象處理技術(shù)知識(shí)，在Matlab軟件系統(tǒng)上來(lái)實(shí)現(xiàn)圖像分割，并且對(duì)程序進(jìn)行測(cè)試。要求如下：（1）掌握課程設(shè)計(jì)的相關(guān)知識(shí)、概念、思路及目的。（2

2、）程序設(shè)計(jì)合理、能夠正確運(yùn)行且操作簡(jiǎn)單，可實(shí)施性強(qiáng)。（3）掌握?qǐng)D像分割的方法。（4）能夠利用迭代閾值法進(jìn)行圖像分割。工作計(jì)劃與進(jìn)度安排：第一階段（1-2）天：熟悉matlab編程環(huán)境，查閱相關(guān)資料；第二階段（2-3）天：算法設(shè)計(jì)；第三階段（2-3）天：編碼與調(diào)試；第四階段（1-2）天：實(shí)驗(yàn)與分析；第五階段（1-2）天：編寫(xiě)文檔。指導(dǎo)教師： 2016年7月3日專業(yè)負(fù)責(zé)人： 2016年7月4日學(xué)院教學(xué)副院長(zhǎng)： 2016年7月4日沈陽(yáng)理工大學(xué)數(shù)字圖像處理課程設(shè)計(jì)摘 要數(shù)字圖像處理的目的之一是圖像識(shí)別，而圖像分割是圖像識(shí)別工作的基礎(chǔ)。圖像分割是從圖像預(yù)處理到圖像識(shí)別和分析、理解的關(guān)鍵步驟，在數(shù)字圖像處

3、理中占據(jù)重要的位置。圖像分割的目的是將圖像分成一些有意義的區(qū)域并對(duì)這些區(qū)域進(jìn)行描述。圖像分割的方法主要有點(diǎn)相關(guān)分割、區(qū)域相關(guān)分割、閾值法、界限檢測(cè)法、匹配法、跟蹤法等。本設(shè)計(jì)主要采用閾值分割法中的迭代閾值法，利用MATLAB軟件中的圖像處理函數(shù)將圖像導(dǎo)入，然后對(duì)圖像進(jìn)行灰度變換，通過(guò)迭代法求圖像最佳分割閾值，根據(jù)該閾值對(duì)圖像進(jìn)行分割，從而產(chǎn)生二值化后的圖像。仿真結(jié)果表明，通過(guò)迭代法選取的閾值是比較準(zhǔn)確的，可以采用此閾值對(duì)圖像進(jìn)行分割。關(guān)鍵詞：圖像分割；迭代閾值法；MATLABI沈陽(yáng)理工大學(xué)數(shù)字圖像處理課程設(shè)計(jì)目錄1設(shè)計(jì)目的與要求11.1設(shè)計(jì)目的11.2設(shè)計(jì)要求12設(shè)計(jì)原理12.1圖像分割12.

4、2基于閾值的分割22.3迭代閾值法23設(shè)計(jì)方案33.1設(shè)計(jì)思想33.2設(shè)計(jì)流程34軟件實(shí)現(xiàn)45仿真與結(jié)果分析55.1仿真55.2結(jié)果分析7結(jié)論8參考文獻(xiàn)9II沈陽(yáng)理工大學(xué)數(shù)字圖像處理課程設(shè)計(jì)基于最大類間方差法圖像分割程序設(shè)計(jì)迭代閾值法1設(shè)計(jì)目的與要求1.1設(shè)計(jì)目的（1） 利用MATLAB軟件編寫(xiě)程序?qū)崿F(xiàn)圖像分割。（2） 查閱相關(guān)資料并整理分析，掌握迭代閾值法的主要原理。（3） 利用迭代閾值法選擇最優(yōu)閾值，并對(duì)圖像進(jìn)行二值化。1.2設(shè)計(jì)要求（1）熟練掌握 MATLAB軟件的基本操作。（2）了解 MATLAB軟件的程序編程。（3）對(duì)所學(xué)知識(shí)仔細(xì)梳理，掌握迭代閾值法的主要思路。（4）培養(yǎng)獨(dú)立分析和解

5、決問(wèn)題的能力，學(xué)會(huì)撰寫(xiě)課程設(shè)計(jì)的總結(jié)報(bào)告。（5）善于總結(jié)和改進(jìn)方案，提高方案可實(shí)施性和高效性。2設(shè)計(jì)原理2.1圖像分割圖像分割是從圖像預(yù)處理到圖像識(shí)別和分析、理解的關(guān)鍵步驟，圖像分割和分割的目標(biāo)表達(dá)、特征提取和參數(shù)測(cè)量等將原始圖像轉(zhuǎn)化為數(shù)學(xué)表達(dá)形式，使得利用計(jì)算機(jī)進(jìn)行圖像分析和理解成為可能，在圖像處理中占據(jù)重要的位置。圖像分割的目的是將圖像分成一些有意義的區(qū)域, 然后對(duì)這些區(qū)域進(jìn)行描述, 相當(dāng)于提取出某些目標(biāo)區(qū)域圖像的特征, 判斷圖像中是否有感興趣的目標(biāo)。圖像分割的依據(jù)建立在圖像上像素間的“相似性”和“不連續(xù)性”兩個(gè)基本概念之上【1】。所謂“相似性”是指在某個(gè)區(qū)域內(nèi)像素具有某種相似的特性, 如

6、灰度、紋理相同;所謂“不連續(xù)性”是指特性不連續(xù), 如灰度值發(fā)生突變。從總體上來(lái)說(shuō), 圖像分割就是把圖像分成若干個(gè)有意義區(qū)域的處理技術(shù)【2】。這些區(qū)域互不交疊, 每一個(gè)區(qū)域內(nèi)部的某種特性或特征相同或接近, 而不同區(qū)域間的圖像特征則有明顯差別。2.2基于閾值的分割閾值分割法是一種基于圖像的分割技術(shù)。其基本原理是通過(guò)設(shè)定不同的特征閾值，把圖像像素分為若干類。常用的特征包括直接來(lái)自原始圖像的灰度或彩色特征、由原始圖像或彩色值變換得到的特征【3】。它主要是利用圖像中要提取的目標(biāo)物體和背景在灰度上的差異, 選擇一個(gè)合適的閾值, 通過(guò)判斷圖像中的每一個(gè)像素點(diǎn)的特征屬性是否滿足閾值的要求來(lái)確定圖像中該像素點(diǎn)屬

7、于目標(biāo)區(qū)還是應(yīng)該屬于背景區(qū)域, 從而產(chǎn)生二值圖像【4】。它計(jì)算簡(jiǎn)單, 而且總能用封閉而且連通的邊界定義不交疊的區(qū)域。2.3迭代閾值法迭代法是采用基于逼近的思想，利用程序自動(dòng)搜尋出比較合適的閾值。假設(shè)有一幅圖像,是圖像上點(diǎn)的灰度值，是點(diǎn)的權(quán)重系數(shù)，取點(diǎn)灰度的概率【5】。迭代算法步驟如下：步驟1：求出圖像中的最小和最大灰度值和的閾值初值。 (2.1) 步驟2：根據(jù)閾值將圖像分割成目標(biāo)和背景兩部分，求出兩部分的平均灰度值和。 (2.2) (2.3)步驟3：求出新閾值。 (2.4)步驟4：若=，則結(jié)束；否則,，轉(zhuǎn)到步驟2。步驟5：第4步結(jié)束后,為最佳閾值。3設(shè)計(jì)方案3.1設(shè)計(jì)思想 在使用閾值法進(jìn)行分割

8、技術(shù)時(shí), 閾值的選取成為能否正確分割的關(guān)鍵。給定一幅圖像，僅憑人眼主觀上的感覺(jué)是很難找到合適的閾值點(diǎn)的，但利用閾值分割算法可以對(duì)圖像進(jìn)行準(zhǔn)確、有效的分割。迭代法是目前應(yīng)用比較多的閾值選取方法【6】。迭代閾值選取方法首先選取圖像的灰度范圍的中值作為初始值，把圖像中的全部像素分成前景、背景兩大類，然后分別對(duì)其進(jìn)行積分并將結(jié)果取平均以獲取一新的閾值，并按此閾值將圖像分成前景、背景。如此反復(fù)迭代下去，當(dāng)閾值不再變化，即迭代已經(jīng)收斂于某個(gè)穩(wěn)定的閾值時(shí)，此刻的閾值即作為最終的結(jié)果并用于對(duì)圖像的分割【7】。3.2設(shè)計(jì)流程 在進(jìn)行具體的程序設(shè)計(jì)時(shí)，由于閾值的迭代運(yùn)算是以圖像的灰度統(tǒng)計(jì)作為基礎(chǔ)的，因此需首先獲取

9、圖像的灰度統(tǒng)計(jì)分布情況。該情況執(zhí)行完后將存放有灰度分布的數(shù)組作為參數(shù)傳遞給迭代閾值函數(shù)，并通過(guò)迭代的方式計(jì)算出最終閾值。函數(shù)的后半部分利用此閾值進(jìn)行圖像分割，并最終顯示分割結(jié)果。迭代閾值法進(jìn)行圖像分割流程如圖3.1所示。圖3.1迭代法進(jìn)行圖像分割流程圖4軟件實(shí)現(xiàn)圖像處理工具箱是MATLAB環(huán)境下開(kāi)發(fā)的許多工具箱之一，它以數(shù)字圖像處理理論為基礎(chǔ)，用MATLAB語(yǔ)言構(gòu)造出一系列用于圖像數(shù)據(jù)顯示與處理的M函數(shù)【8】。應(yīng)用迭代閾值法進(jìn)行圖像分割時(shí)用到的主要函數(shù)如下：（1）使用imread（）函數(shù)讀入圖像,并用rgb2gray（）函數(shù)轉(zhuǎn)換成灰度圖像，其核心代碼如下：A=imread('filen

10、ame.jpg');B=rgb2gray(A);（2）對(duì)閾值進(jìn)行初始化,初始值設(shè)置為false，其核心代碼如下：T=0.5*(double(min(B(:)+double(max(B(:);d=false;（3）編寫(xiě)程序通過(guò)迭代求最佳閾值，并顯示在MATLAB主窗口，其核心代碼如下：whiled g=B>=T; Tn=0.5*(mean(B(g)+mean(B(g); d=abs(T-Tn)<0.5; T=Tn;enddisp(strcat('迭代后的最佳閾值為:',num2str(T);（4）使用im2bw（）函數(shù)【9】設(shè)定閾值將灰度圖像轉(zhuǎn)換為二值圖像，其

11、核心代碼如下：level=Tn/255;BW=im2bw(B,level);（5）使用subplot（）函數(shù)生成與控制多個(gè)坐標(biāo)軸，把當(dāng)前圖形窗口分隔成幾個(gè)矩形部分。第一部分用于顯示原始圖像；第二部分用于顯示灰度圖像；第三部分用于顯示二值圖像。同時(shí)使用imshow函數(shù)【10】顯示圖像分割結(jié)果。其核心代碼如下：subplot(131),imshow(A);title('原始圖像');subplot(132),imshow(B);title('灰度圖像');subplot(133),imshow(BW);title('迭代閾值法分割圖像');5仿真與結(jié)

12、果分析5.1仿真（1）將程序文件名保存為main.m,MATLAB主窗口運(yùn)行結(jié)果見(jiàn)圖5.1所示。圖5.1迭代后的閾值結(jié)果由圖5.1可知，經(jīng)過(guò)迭代后選取的最佳閾值是119.4468。（2）將輸入的如圖5.2所示的原始百合花圖像使用rgb2gray( )灰度轉(zhuǎn)換函數(shù)通過(guò)灰度轉(zhuǎn)換后，得到如圖5.3所示的灰度圖像，然后經(jīng)過(guò)迭代法選擇最佳閾值，再使用im2bw( )函數(shù)對(duì)圖像進(jìn)行二值化，得到了如圖5.4所示的二值化后的圖像。圖5.2輸入的原始圖像圖5.3灰度圖像圖5.4迭代閾值分割圖像結(jié)果圖由圖5.3可知，將輸入的如圖5.1所示的帶有鮮明色彩的百合花圖像經(jīng)過(guò)灰度變換后，圖像中只有黑、白、灰三種顏色。由圖

13、5.4可知，迭代閾值分割后的圖像中只有黑、白兩種色彩，其中明亮的花瓣部分就是目標(biāo)區(qū)域，灰暗的部分就是背景區(qū)域。二值化后的圖像更加明顯地反映出圖像中場(chǎng)景之間的聯(lián)系。5.2結(jié)果分析基于仿真的結(jié)果分析如下：（1）迭代法是基于逼近的思想，迭代運(yùn)算是將每次基于閾值獲得的兩部分灰度值的均值之差是否小于預(yù)先設(shè)定的極限，若不小于，則繼續(xù)迭代；否則迭代停止，輸出最佳閾值。（2）將輸入的原始圖像通過(guò)灰度轉(zhuǎn)換，得到灰度圖像后，經(jīng)過(guò)迭代選取最佳閾值，用此閾值分割圖像得到二值化圖像。也就是將原圖像分為了前景和背景，并用兩種黑白顏色顯現(xiàn)出來(lái)，其中亮的部分就是前景，暗的部分就是背景，用這種迭代閾值分割圖像可以將圖像中感興趣

14、的部分提取出來(lái)。結(jié) 論圖像分割是由圖像處理轉(zhuǎn)到圖像分析的關(guān)鍵。基于灰度的閾值分割法具有計(jì)算簡(jiǎn)單、實(shí)現(xiàn)容易的特點(diǎn)，對(duì)目標(biāo)和背景對(duì)比度反差較大的圖像進(jìn)行分割比較有效。本文所設(shè)計(jì)的迭代閾值法進(jìn)行圖像分割程序設(shè)計(jì)所取得的成果如下：（1） 圖像分割（二值化)就是設(shè)定一個(gè)閾值T,用T經(jīng)圖像的數(shù)據(jù)分成兩大部分：大于T的像素群和小于T的像素群。將圖像上的灰度值設(shè)置為0或255，也就是將整個(gè)圖像呈現(xiàn)出明顯的只有黑和白效果的視覺(jué)效果；（2） 迭代法進(jìn)行閾值選取就是先將輸入的原始圖像使用rgb2gray函數(shù)將轉(zhuǎn)換成灰度圖像，并從中選取一個(gè)最大的灰度值和一個(gè)最小的灰度值，進(jìn)行取中值處理，并將此閾值設(shè)置為初值。用此閾值

15、把圖像中的全部像素分成前景、背景兩大類，然后分別對(duì)兩部分取平均以獲取一新的閾值，并按此閾值將圖像分成前景、背景。如此反復(fù)迭代下去，當(dāng)新的閾值與原來(lái)的閾值之差的絕對(duì)值小于預(yù)先設(shè)定的一個(gè)極限，此時(shí)的閾值即為最佳閾值目前，本設(shè)計(jì)所采用的迭代閾值分割方法仍存在一些不足。如對(duì)于直方圖雙峰不明顯，或圖像目標(biāo)和背景比列差異懸殊，迭代法所選取的閾值并不理想，此時(shí)可以使用灰度直方圖法進(jìn)行閾值選取。閾值分割法中閾值的確定主要依賴灰度直方圖，而很少考慮圖像中像素的空間位置關(guān)系，因此當(dāng)背景復(fù)雜，容易喪失邊界信息，此時(shí)可用基于區(qū)域的分割方法進(jìn)行閾值選取。參考文獻(xiàn)1 劉剛. MATLAB數(shù)字圖像處理M.北京:機(jī)械工業(yè)出版社.2010:34-45.2 王家文.MATLAB 6.5 圖形圖像處理M.上海:國(guó)防工業(yè)出版社.2009:6-14.3 王曉丹.MATLAB系統(tǒng)分析M.西安:西安電子科技大學(xué)出版2000:168-220. 4 余成波. MATLAB實(shí)現(xiàn)M.重慶:重慶大學(xué)出社 .2003:34-54. 5