图像分割基础算法及实现实例图像处理

最近的项目涉及到了图像处理领域，小小研究了一番，同时收集资料实现了几个基础功能。
一、图像反转

I=imread('input_image.jpg'); J=double(I); J=-J+(256-1); %图像反转线性变换 H=uint8(J); subplot(3,3,4),imshow(H); title('图像反转线性变换'); axis([50,250,50,200]); axis on;

二、灰度线性变换

I=imread('input_image.jpg'); subplot(3,3,1),imshow(I); title('原始图像'); axis([50,250,50,200]); axis on; I1 = rgb2gray(I); subplot(3,3,2),imshow(I1) title('灰度图像') axis([50,250,50,200]); grid on; axis on; K=imadjust(I1,[0.3 0.7],[]); subplot(3,3,3),imshow(K); title('线性变换图像[0.3 0.7]'); axis([50,250,20,200]); grid on; axis on;

三、非线性变换

I=imread('input_image.jpg'); I1 = rgb2gray(I); subplot(3,3,5),imshow(I1); title('灰度图像'); axis([50,250,50,200]); grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 J=double(I1); J=40*(log(J+1)); H=uint8(J); subplot(3,3,6),imshow(H); title('对数变换图像'); axis([50,250,50,200]); grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系

上述代码结果：

文章图片

四、直方图均衡化

I=imread('input_image.jpg'); figure; I=rgb2gray(I); subplot(2,2,1); imshow(I); subplot(2,2,2); imhist(I); title('直方图均衡化图像'); I1 = histeq(I); subplot(2,2,3); imshow(I1); subplot(2,2,4); imhist(I1);

上述代码结果：

文章图片

五、线性平滑滤波器

I=imread('input_image.jpg'); figure; subplot(231) imshow(I) title('原始图像') I=rgb2gray(I); I1=imnoise(I,'salt & pepper',0.02); subplot(232) imshow(I1) title('添加椒盐噪声的图像') k1=filter2(fspecial('average',3),I1)/255; %进行3*3模板平滑滤波 k2=filter2(fspecial('average',5),I1)/255; %进行5*5模板平滑滤波 k3=filter2(fspecial('average',7),I1)/255; %进行7*7模板平滑滤波 k4=filter2(fspecial('average',9),I1)/255; %进行9*9模板平滑滤波 subplot(233),imshow(k1); title('3*3模板平滑滤波'); subplot(234),imshow(k2); title('5*5模板平滑滤波'); subplot(235),imshow(k3); title('7*7模板平滑滤波'); subplot(236),imshow(k4); title('9*9模板平滑滤波');

上述代码结果：

文章图片

六、中值滤波器

figure; I=imread('input_image.jpg'); I=rgb2gray(I); subplot(231),imshow(I); title('原图像'); J=imnoise(I,'salt & pepper',0.02); subplot(232),imshow(J); title('添加椒盐噪声图像'); k1=medfilt2(J); %进行3*3模板中值滤波 k2=medfilt2(J,[5,5]); %进行5*5模板中值滤波 k3=medfilt2(J,[7,7]); %进行7*7模板中值滤波 k4=medfilt2(J,[9,9]); %进行9*9模板中值滤波 subplot(233),imshow(k1); title('3*3模板中值滤波'); subplot(234),imshow(k2); title('5*5模板中值滤波'); subplot(235),imshow(k3); title('7*7模板中值滤波'); subplot(236),imshow(k4); title('9*9模板中值滤波');

上述代码结果：

文章图片

七、用 Sobel 算子和拉普拉斯对图像锐化

figure; I=imread('input_image.jpg'); subplot(2,2,1),imshow(I); title('原始图像'); axis([50,250,50,200]); grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 I1=im2bw(I); subplot(2,2,2),imshow(I1); title('二值图像'); axis([50,250,50,200]); grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 H=fspecial('sobel'); %选择sobel算子 J=filter2(H,I1); %卷积运算 subplot(2,2,3),imshow(J); title('sobel算子锐化图像'); axis([50,250,50,200]); grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 I1 = double(I1); h=[0 1 0,1 -4 1,0 1 0]; %拉普拉斯算子 J1=conv2(I1,h,'same'); %卷积运算 subplot(2,2,4),imshow(J1); title('拉普拉斯算子锐化图像'); axis([50,250,50,200]); grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系

上述代码结果：

文章图片

八、梯度算子检测边缘

figure; I=imread('input_image.jpg'); subplot(2,3,1); imshow(I); title('原始图像'); axis([50,250,50,200]); grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 I1=im2bw(I); subplot(2,3,2); imshow(I1); title('二值图像'); axis([50,250,50,200]); grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 I2=edge(I1,'roberts'); subplot(2,3,3); imshow(I2); title('roberts算子分割结果'); axis([50,250,50,200]); grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 I3=edge(I1,'sobel'); subplot(2,3,4); imshow(I3); title('sobel算子分割结果'); axis([50,250,50,200]); grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 I4=edge(I1,'Prewitt'); subplot(2,3,5); imshow(I4); title('Prewitt算子分割结果'); axis([50,250,50,200]); grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系

九、 LOG 算子检测边缘

I1=rgb2gray(I); I2=edge(I1,'log'); subplot(2,3,6); imshow(I2); title('log算子分割结果');

上述代码结果：

文章图片

十、 Canny 算子检测边缘

figure; I=imread('input_image.jpg'); subplot(2,2,1); imshow(I); title('原始图像') I1=rgb2gray(I); subplot(2,2,2); imshow(I1); title('灰度图像'); I2=edge(I1,'canny'); subplot(2,2,3); imshow(I2); title('canny算子分割结果');

上述代码结果：

文章图片

十一、边界跟踪（ bwtraceboundary 函数）

I=imread('input_image.jpg'); figure subplot(2,2,1); imshow(I); title('原始图像'); I1=rgb2gray(I); %将彩色图像转化灰度图像 threshold=graythresh(I1); %计算将灰度图像转化为二值图像所需的门限 BW=im2bw(I1, threshold); %将灰度图像转化为二值图像 subplot(2,2,2); imshow(BW); title('二值图像'); dim=size(BW); col=round(dim(2)/2)-90; %计算起始点列坐标 row=find(BW(:,col),1); %计算起始点行坐标 connectivity=8; num_points=180; contour=bwtraceboundary(BW,[row,col],'N',connectivity,num_points); %提取边界 subplot(2,2,3); imshow(I1); hold on; plot(contour(:,2),contour(:,1), 'g','LineWidth' ,2); title('边界跟踪图像');

上述代码结果：

文章图片

十二、 Hough 变换

figure; I=imread('input_image.jpg'); rotI=rgb2gray(I); subplot(2,2,1); imshow(rotI); title('灰度图像'); axis([50,250,50,200]); grid on; axis on; BW=edge(rotI,'prewitt'); subplot(2,2,2); imshow(BW); title('prewitt算子边缘检测后图像'); axis([50,250,50,200]); grid on; axis on; [H,T,R]=hough(BW); subplot(2,2,3); imshow(H,[],'XData',T,'YData',R,'InitialMagnification','fit'); title('霍夫变换图'); xlabel('\theta'),ylabel('\rho'); axis on , axis normal, hold on; P=houghpeaks(H,5,'threshold',ceil(0.3*max(H(:)))); x=T(P(:,2)); y=R(P(:,1)); plot(x,y,'s','color','white'); lines=houghlines(BW,T,R,P,'FillGap',5,'MinLength',7); subplot(2,2,4); imshow(rotI); title('霍夫变换图像检测'); axis([50,250,50,200]); grid on; axis on; hold on; max_len=0; for k=1:length(lines) xy=[lines(k).point1; lines(k).point2]; plot(xy(:,1),xy(:,2),'LineWidth',2,'Color','green'); plot(xy(1,1),xy(1,2),'x','LineWidth',2,'Color','yellow'); plot(xy(2,1),xy(2,2),'x','LineWidth',2,'Color','red'); len=norm(lines(k).point1-lines(k).point2); if(len>max_len) max_len=len; xy_long=xy; end end plot(xy_long(:,1),xy_long(:,2),'LineWidth',2,'Color','cyan');

上述代码结果：

文章图片

十三、直方图阈值法

figure; I=imread('input_image.jpg'); I1=rgb2gray(I); subplot(2,2,1); imshow(I1); title('灰度图像') axis([50,250,50,200]); grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 [m,n]=size(I1); %测量图像尺寸参数 GP=zeros(1,256); %预创建存放灰度出现概率的向量 for k=0:255 GP(k+1)=length(find(I1==k))/(m*n); %计算每级灰度出现的概率，将其存入GP中相应位置 end subplot(2,2,2),bar(0:255,GP,'g') %绘制直方图 title('灰度直方图') xlabel('灰度值') ylabel('出现概率') I2=im2bw(I,150/255); subplot(2,2,3),imshow(I2); title('阈值150的分割图像') axis([50,250,50,200]); grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 I3=im2bw(I,200/255); % subplot(2,2,4),imshow(I3); title('阈值200的分割图像') axis([50,250,50,200]); grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系

上述代码结果：

文章图片

十四、自动阈值法： Otsu 法

clc clear all figure; I=imread('input_image.jpg'); subplot(1,2,1),imshow(I); title('原始图像') axis([50,250,50,200]); grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 level=graythresh(I); %确定灰度阈值 BW=im2bw(I,level); subplot(1,2,2),imshow(BW); title('Otsu法阈值分割图像') axis([50,250,50,200]); grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系

上述代码结果：

文章图片

十五、膨胀操作

figure; I=imread('input_image.jpg'); I1=rgb2gray(I); subplot(1,2,1); imshow(I1); title('灰度图像') axis([50,250,50,200]); grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 se=strel('disk',1); %生成圆形结构元素 I2=imdilate(I1,se); %用生成的结构元素对图像进行膨胀 subplot(1,2,2); imshow(I2); title('膨胀后图像'); axis([50,250,50,200]); grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系

上述代码结果：

文章图片

十六、腐蚀操作

figure; I=imread('input_image.jpg'); I1=rgb2gray(I); subplot(1,2,1); imshow(I1); title('灰度图像') axis([50,250,50,200]); grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 se=strel('disk',1); %生成圆形结构元素 I2=imerode(I1,se); %用生成的结构元素对图像进行腐蚀 subplot(1,2,2); imshow(I2); title('腐蚀后图像'); axis([50,250,50,200]); grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系

上述代码结果：

文章图片

十七、开启和闭合操作

figure; I=imread('input_image.jpg'); subplot(2,2,1),imshow(I); title('原始图像'); axis([50,250,50,200]); axis on; %显示坐标系 I1=rgb2gray(I); subplot(2,2,2),imshow(I1); title('灰度图像'); axis([50,250,50,200]); axis on; %显示坐标系 se=strel('disk',1); %采用半径为1的圆作为结构元素 I2=imopen(I1,se); %开启操作 I3=imclose(I1,se); %闭合操作 subplot(2,2,3),imshow(I2); title('开启运算后图像'); axis([50,250,50,200]); axis on; %显示坐标系 subplot(2,2,4),imshow(I3); title('闭合运算后图像'); axis([50,250,50,200]); axis on; %显示坐标系

上述代码结果：

文章图片

十八、开启和闭合组合操作

figure; I=imread('input_image.jpg'); subplot(3,2,1),imshow(I); title('原始图像'); axis([50,250,50,200]); axis on; %显示坐标系 I1=rgb2gray(I); subplot(3,2,2),imshow(I1); title('灰度图像'); axis([50,250,50,200]); axis on; %显示坐标系 se=strel('disk',1); I2=imopen(I1,se); %开启操作 I3=imclose(I1,se); %闭合操作 subplot(3,2,3),imshow(I2); title('开启运算后图像'); axis([50,250,50,200]); axis on; %显示坐标系 subplot(3,2,4),imshow(I3); title('闭合运算后图像'); axis([50,250,50,200]); axis on; %显示坐标系 se=strel('disk',1); I4=imopen(I1,se); I5=imclose(I4,se); subplot(3,2,5),imshow(I5); %开—闭运算图像 title('开—闭运算图像'); axis([50,250,50,200]); axis on; %显示坐标系 I6=imclose(I1,se); I7=imopen(I6,se); subplot(3,2,6),imshow(I7); %闭—开运算图像 title('闭—开运算图像'); axis([50,250,50,200]); axis on; %显示坐标系

上述代码结果：

文章图片

十九、形态学边界提取

figure; I=imread('input_image.jpg'); subplot(2,3,1),imshow(I); title('原始图像'); axis([50,250,50,200]); grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 I1=im2bw(I); subplot(2,3,2),imshow(I1); title('二值化图像'); axis([50,250,50,200]); grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 I2=bwperim(I1); %获取区域的周长 subplot(2,3,3),imshow(I2); title('边界周长的二值图像'); axis([50,250,50,200]); grid on; axis on; I3=bwmorph(I1,'skel',1); subplot(2,3,4),imshow(I3); title('1次骨架提取'); axis([50,250,50,200]); axis on; I4=bwmorph(I1,'skel',2); subplot(2,3,5),imshow(I4); title('2次骨架提取'); axis([50,250,50,200]); axis on;

上述代码结果：