沈陽理工大學(xué)迭代閾值法圖像分割程序設(shè)計

1、成 績 評 定 表學(xué)生姓名高冰鈺班級學(xué)號1303030402專 業(yè)電子信息工程課程設(shè)計題目基于最大類間方差法圖像分割程序設(shè)計迭代閾值法評語組長簽字：成績?nèi)掌?2016年7月18日課程設(shè)計任務(wù)書學(xué) 院信息科學(xué)與工程專 業(yè)電子信息工程學(xué)生姓名高冰鈺班級學(xué)號 1303030402課程設(shè)計題目基于最大類間方差法圖像分割程序設(shè)計迭代閾值法實踐教學(xué)要求與任務(wù)：本設(shè)計要求利用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)計迭代閾值法。利用所學(xué)數(shù)字圖象處理技術(shù)知識，在Matlab軟件系統(tǒng)上來實現(xiàn)圖像分割，并且對程序進(jìn)行測試。要求如下：（1）掌握課程設(shè)計的相關(guān)知識、概念、思路及目的。（2

2、）程序設(shè)計合理、能夠正確運行且操作簡單，可實施性強。（3）掌握圖像分割的方法。（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；第三階段（2-3）天：編碼與調(diào)試；第四階段（1-2）天：實驗與分析；第五階段（1-2）天：編寫文檔。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： 2016年7月4日沈陽理工大學(xué)數(shù)字圖像處理課程設(shè)計摘 要數(shù)字圖像處理的目的之一是圖像識別，而圖像分割是圖像識別工作的基礎(chǔ)。圖像分割是從圖像預(yù)處理到圖像識別和分析、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)域并對這些區(qū)域進(jìn)行描述。圖像分割的方法主要有點相關(guān)分割、區(qū)域相關(guān)分割、閾值法、界限檢測法、匹配法、跟蹤法等。本設(shè)計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，然后對圖像進(jìn)行灰度變換，通過迭代法求圖像最佳分割閾值，根據(jù)該閾值對圖像進(jìn)行分割，從而產(chǎn)生二值化后的圖像。仿真結(jié)果表明，通過迭代法選取的閾值是比較準(zhǔn)確的，可以采用此閾值對圖像進(jìn)行分割。關(guān)鍵詞：圖像分割；迭代閾值法；MATLABI沈陽理工大學(xué)數(shù)字圖像處理課程設(shè)計目錄1設(shè)計目的與要求11.1設(shè)計目的11.2設(shè)計要求12設(shè)計原理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)計方案33.1設(shè)計思想33.2設(shè)計流程34軟件實現(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沈陽理工大學(xué)數(shù)字圖像處理課程設(shè)計基于最大類間方差法圖像分割程序設(shè)計迭代閾值法1設(shè)計目的與要求1.1設(shè)計目的（1） 利用MATLAB軟件編寫程序?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，并對圖像進(jìn)行二值化。1.2設(shè)計要求（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）對所學(xué)知識仔細(xì)梳理，掌握迭代閾值法的主要思路。（4）培養(yǎng)獨立分析和解

5、決問題的能力，學(xué)會撰寫課程設(shè)計的總結(jié)報告。（5）善于總結(jié)和改進(jìn)方案，提高方案可實施性和高效性。2設(shè)計原理2.1圖像分割圖像分割是從圖像預(yù)處理到圖像識別和分析、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，使得利用計算機進(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”兩個基本概念之上【1】。所謂“相似性”是指在某個區(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。從總體上來說, 圖像分割就是把圖像分成若干個有意義區(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, 選擇一個合適的閾值, 通過判斷圖像中的每一個像素點的特征屬性是否滿足閾值的要求來確定圖像中該像素點屬

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】。它計算簡單, 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，利用程序自動搜尋出比較合適的閾值。假設(shè)有一幅圖像,是圖像上點的灰度值，是點的權(quán)重系數(shù)，取點灰度的概率【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)計方案3.1設(shè)計思想 在使用閾值法進(jìn)行分割

8、技術(shù)時, 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是很難找到合適的閾值點的，但利用閾值分割算法可以對圖像進(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)收斂于某個穩(wěn)定的閾值時，此刻的閾值即作為最終的結(jié)果并用于對圖像的分割【7】。3.2設(shè)計流程 在進(jìn)行具體的程序設(shè)計時，由于閾值的迭代運算是以圖像的灰度統(tǒng)計作為基礎(chǔ)的，因此需首先獲取

9、圖像的灰度統(tǒng)計分布情況。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)，并通過迭代的方式計算出最終閾值。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軟件實現(xiàn)圖像處理工具箱是MATLAB環(huán)境下開發(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）編寫程序通過迭代求最佳閾值，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)生成與控制多個坐標(biāo)軸，把當(dāng)前圖形窗口分隔成幾個矩形部分。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主窗口運行結(jié)果見圖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)通過灰度轉(zhuǎn)換后，得到如圖5.3所示的灰度圖像，然后經(jīng)過迭代法選擇最佳閾值，再使用im2bw( )函數(shù)對圖像進(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灰度轉(zhuǎn)換，得到灰度圖像后，經(jīng)過迭代選取最佳閾值，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，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。結(jié) 論圖像分割是由圖像處理轉(zhuǎn)到圖像分析的關(guān)鍵?；诨叶鹊拈撝捣指罘ň哂杏嬎愫唵?、實現(xiàn)容易的特點，對目標(biāo)和背景對比度反差較大的圖像進(jìn)行分割比較有效。本文所設(shè)計的迭代閾值法進(jìn)行圖像分割程序設(shè)計所取得的成果如下：（1） 圖像分割（二值化)就是設(shè)定一個閾值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，也就是將整個圖像呈現(xiàn)出明顯的只有黑和白效果的視覺效果；（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，并從中選取一個最大的灰度值和一個最小的灰度值，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)新的閾值與原來的閾值之差的絕對值小于預(yù)先設(shè)定的一個極限，此時的閾值即為最佳閾值目前，本設(shè)計所采用的迭代閾值分割方法仍存在一些不足。如對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實現(xiàn)M.重慶:重慶大學(xué)出社 .2003:34-54. 5