Matlab數(shù)字圖像處理處理嘗試之2

Matlab數(shù)字圖像處理處理嘗試之：[1]掌紋識別|瀏覽：41|更新：2013-10-1219:48|標簽：matlab用大津法自動得到閥值T，從而得到相應的二值圖像。對圖像I，記T為前景與背景的分割閥值，前景點數(shù)占圖像比例w0，平均灰度為u0,；背景點數(shù)占圖像比例為w1，平均灰度值為u1。圖像的總平均灰度為uT=w0Xu0+w1Xu1。從最小灰度值到最大灰度值遍歷T，當T使得方差σ2=w0X（u0-uT）2+w1X（u1-uT）2最大時，T即為分割的最佳閥值。方差為灰度分布均勻性的一種度量，方差值越大，說明構成圖像的兩部分差別越大，當部分當前錯分為背景或部分背景錯分為前景都會導致兩部分差別變小，因此，是方差最大的分割以為著錯分概率最小。直接應用大津法計算量較大，因此，在現(xiàn)實時采用了等價的公式：σ2=w0Xw1X（u0-u1）2。具體程序如下：clearall;I=imread('C:\Users\zjy\Desktop\zhangwen.jpg');subplot(1,3,1),imshow(I);xlabel('a)原始圖像');level=graythresh(I);BW=im2bw(I,level);subplot(1,3,2),imshow(BW);xlabel('b)graythresh函數(shù)計算閥值');disp(strcat('graythresh函數(shù)計算灰度閥值：',num2str(uint8(level*255))));IMAX=max(max(I));IMIN=min(min(I));T=double(IMIN+IMAX)/2;ISIZE=size(I);muxSize=ISIZE(1)*ISIZE(2);fori=1;length(T)TK=T(1,i);ifground=0;ibground=0;FgroundS=0;BgroundS=0;forj=1:ISIZE(1)fork=1:ISIZE(2)tmp=I(j,k);if(tmp>=TK)ifground=ifground+1;FgroundS=FgroundS+double(tmp);elseibground=ibground+1;BgroundS=BgroundS+double(tmp);endendendw0=ifground/muxSize;w1=ibground/muxSize;u0=FgroundS/ifground;u1=BgroundS/ibground;T(2,i)=w0*w1*(u0-u1)*(u0-u1);endoMax=max(T(2,:));idx=find(T(2,:)>=oMax);T=uint8(T(1,idx));disp(strcat('簡化大律法計算灰度閥值：',num2str(T)));BW=im2bw(I,double(T)/255);subplot(1,3,3),imshow(BW);xlabel('c)簡化大律法計算灰度閥值');運行程序后得到如下結果：graythresh函數(shù)計算灰度閥值：133ans=3簡化大律法計算灰度閥值：128在測試中發(fā)現(xiàn)：大津法選取出來的閥值非常理想，對于各種情況的表現(xiàn)都較為良好。雖然它在很多情況下都不是最佳的分割，但分割質量通常都有一定的保障，可以說是最穩(wěn)定的分割。采用邊緣檢測算子（Sobel）提取手掌的邊緣；具體程序如下：[BW2,thresh]=edge(BW,'sobel');disp('Sobel算子自動選擇的閥值為：')disp(thresh)subplot(2,2,1);imshow(BW2);xlabel('b)自動閥值的Sobel算子邊緣檢測');運行程序后得到的結果如下：Sobel算子自動選擇的閥值為：0.0636對二值化后的圖像先進行膨脹運算、再進行腐蝕運算，將得到的結果與原圖像相減，圖像上所剩的點即為角點。先膨脹運算，再腐蝕運算，SE表示在進行膨脹與腐蝕時所用的結構元素。SE的確定是此次角點檢測的關鍵所在。SE=strel('disk',80);BW3=imdilate(BW2,SE);subplot(2,2,2);imshow(BW3);xlabel('b)膨脹后圖像');BW4=imerode(BW3,SE);subplot(2,2,3);imshow(BW4);xlabel('c)腐蝕后圖像');Matlab數(shù)字圖像處理處理嘗試之：[1]掌紋識別|瀏覽：41|更新：2013-10-1219:48|標簽：matlab用大津法自動得到閥值T，從而得到相應的二值圖像。對圖像I，記T為前景與背景的分割閥值，前景點數(shù)占圖像比例w0，平均灰度為u0,；背景點數(shù)占圖像比例為w1，平均灰度值為u1。圖像的總平均灰度為uT=w0Xu0+w1Xu1。從最小灰度值到最大灰度值遍歷T，當T使得方差σ2=w0X（u0-uT）2+w1X（u1-uT）2最大時，T即為分割的最佳閥值。方差為灰度分布均勻性的一種度量，方差值越大，說明構成圖像的兩部分差別越大，當部分當前錯分為背景或部分背景錯分為前景都會導致兩部分差別變小，因此，是方差最大的分割以為著錯分概率最小。直接應用大津法計算量較大，因此，在現(xiàn)實時采用了等價的公式：σ2=w0Xw1X（u0-u1）2。具體程序如下：clearall;I=imread('C:\Users\zjy\Desktop\zhangwen.jpg');subplot(1,3,1),imshow(I);xlabel('a)原始圖像');level=graythresh(I);BW=im2bw(I,level);subplot(1,3,2),imshow(BW);xlabel('b)graythresh函數(shù)計算閥值');disp(strcat('graythresh函數(shù)計算灰度閥值：',num2str(uint8(level*255))));IMAX=max(max(I));IMIN=min(min(I));T=double(IMIN+IMAX)/2;ISIZE=size(I);muxSize=ISIZE(1)*ISIZE(2);fori=1;length(T)TK=T(1,i);ifground=0;ibground=0;FgroundS=0;BgroundS=0;forj=1:ISIZE(1)fork=1:ISIZE(2)tmp=I(j,k);if(tmp>=TK)ifground=ifground+1;FgroundS=FgroundS+double(tmp);elseibground=ibground+1;BgroundS=BgroundS+double(tmp);endendendw0=ifground/muxSize;w1=ibground/muxSize;u0=FgroundS/ifground;u1=BgroundS/ibground;T(2,i)=w0*w1*(u0-u1)*(u0-u1);endoMax=max(T(2,:));idx=find(T(2,:)>=oMax);T=uint8(T(1,idx));disp(strcat('簡化大律法計算灰度閥值：',num2str(T)));BW=im2bw(I,double(T)/255);subplot(1,3,3),imshow(BW);xlabel('c)簡化大律法計算灰度閥值');運行程序后得到如下結果：graythresh函數(shù)計算灰度閥值：133ans=3簡化大律法計算灰度閥值：128在測試中發(fā)現(xiàn)：大津法選取出來的閥值非常理想，對于各種情況的表現(xiàn)都較為良好。雖然它在很多情況下都不是最佳的分割，但分割質量通常都有一定的保障，可以說是最穩(wěn)定的分割。采用邊緣檢測算子（Sobel）提取手掌的邊緣；具體程序如下：[BW2,thresh]=edge(BW,'sobel');disp('Sobel算子自動選擇的閥值為：')disp(thresh)subplot(2,2,1);imshow(BW2);xlabel('b)自動閥值的Sobel算子邊緣檢測');運行程序后得到的結果如下：Sobel算子自動選擇的閥值為：0.0636對二值化后的圖像先進行膨脹運算、再進行腐蝕運算，將得到的結果與原圖像相減，圖像上所剩的點即為角點。先膨脹運算，再腐蝕運算，SE表示在進行膨脹與腐蝕時所用的結構元素。SE的確定是此次角點檢測的關鍵所在。SE=strel('disk',80);BW3=imdilate(BW2,SE);subplot(2,2,2);imshow(BW3);xlabel('b)膨脹后圖像');BW4=imerode(BW3,SE);subplot(2,2,3);imshow(BW4);xlabel('c)腐蝕后圖像');a)二進制圖像的顯示BW1=zeros(20,20);%創(chuàng)建僅包含0/1的雙精度圖像BW1(2:2:18,2:2:18)=1;imshow(BW1,'notruesize');whosBW2=uint8(BW1);figure,imshow(BW2,'notruesize')BW3=BW2~=0;%邏輯標志置為onfigure,imshow(BW3,'notruesize')whosBW=imread('circles.tif');imshow(BW);figure,imshow(~BW);figure,imshow(BW,[100;001]);b)灰度圖像的顯示I=imread('testpat1.tif');J=filter2([12;-1-2],I);imshow(I)figure,imshow(J,[])c)索引圖像的顯示loadclown%裝載一幅圖像imwrite(X,map,'clown.bmp');%保存為bmp文件imshow(X)imshow(X,map)d)RGB圖像的顯示I=imread('flowers.tif');imshow(I)RGB=imread('ngc6543a.jpg');figure,imshow(RGB)imshow(I(:,:,3))%顯示第3個顏色分量e)多幀圖像的顯示mri=uint8(zeros(128,128,1,27));%27幀文件mri.tif初始化forframe=1:27[mri(:,:,:,frame),map]=imread('mri.tif',frame);%讀入每一幀endimshow(mri(:,:,:,3),map);%顯示第3幀figure,imshow(mri(:,:,:,6),map);%顯示第6幀figure,imshow(mri(:,:,:,10),map);%顯示第10幀figure