发布时间 : 星期日 文章基于MATLAB的图像分割方法及应用- 更新完毕开始阅读6df0695b647d27284b7351e9
三江学院2014届本科生毕业设计（论文）
图4.5 CMY模型分割图
4.2 MATLAB语言：边缘检测法实现图像分割 4.2.1 设计流程
读入图像Roberts算子检测Sobel算子检测Prewitt算子检测LOG算子检测canny算子检测效果图图4.6 边缘检测法设计流程图
如图4.6所示，为边缘检测法的设计流程图。对于彩色图像分割来说，边缘检测技术可以直接应用于彩色图像上。具体流程：（1）读取图像；（2）直接加上算子检测，便可以得到分割后的效果图。
4.2.2 MATLAB程序
边缘检测法分割代码如下:
f=imread('C:\\Users\\dj\\Desktop\\MATLAB\\xibao.JPG');f=rgb2gray(f); f2=imnoise(f,'salt & pepper',0.3); figure
subplot(2,3,1);imshow(f);title('灰白原图');
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[g,t]=edge(f,'roberts',[],'both'); subplot(2,3,2);
subimage(f);title(' Roberts算子对图像分割的结果 '); [g,t]=edge(f,'sobel',[],'both'); subplot(2,3,3);
subimage(g);title(' Sobel算子对图像分割的结果 '); [g,t]=edge(f,'prewitt',[],'both'); subplot(2,3,4);
subimage(g);title('Prewitt算子对图像分割的结果 '); [g,t]=edge(f,'log'); subplot(2,3,5);
subimage(g);title('LOG算子对图像分割的结果 '); [g,t]=edge(f,'canny'); subplot(2,3,6);
subimage(g);title('canny算子对图像分割的结果 '); 运行程序后，得出如图4.7示：
4.7 边缘分割后的图像
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4.3 MATLAB语言：区域生长法实现图像分割 4.3.1 设计流程
确定种子像素读入图像N扫描是否与种子像素相似Y合并入区域
图4.8 区域生长法设计流程图
如图4.8所示，为区域生长法的设计流程图。区域生长法流程如下：（1）首先要选择生长点，确定种子像素；（2）读取图像；（3）通过扫描图像中每一个像素点的特征属性是否与种子像素相似；（4）若与种子像素则合并入生长区域内，反之，则不选入生长区域内。
4.3.2 MATLAB程序
区域生长法分割代码如下:
image=imread('xibao.JPG');f=rgb2gray(image); f=rgb2gray(image); subplot(1,2,1);
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subimage(f);%选择三个种子点 seedx=[63,10,85];%xibao图的生长点 seedy=[30,56,60]; hold on
plot(seedx,seedy,'gs','linewidth',1); title('原始图像及种子点位置'); f=double(f);
markerim=f==f(seedy(1),seedx(1)); for i=2:length(seedx)
markerim=markerim|(f==f(seedy(i),seedx(i))); end%3个种子点区域的阈值 thresh=[12,6,12]; maskim=zeros(size(f)); for i=1:length(seedx)
g=abs(f-f(seedy(i),seedx(i)))<=thresh(i); maskim=maskim|g; end
[g,nr]=bwlabel(imreconstruct(markerim,maskim),8); subplot(1,2,2); subimage(g);
title('三个种子点区域生长分割结果'); 运行程序后，得出如图4.9所示：
图4.9 区域生长法分割后的图像
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