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汕头服饰网站建设,关键词排名点击,企业网站报价,邢台市天气预报15天图像分割将图像划分为具有特定意义的子区域,是目标检测、医学影像分析、自动驾驶等领域的核心预处理步骤。本文讲解阈值分割、边缘检测、区域生长、聚类分割、基于图的方法等经典与前沿技术,提供MATLAB代码实现。 目录 1. 图像分割基础 2. 经典分割方…

图像分割将图像划分为具有特定意义的子区域,是目标检测、医学影像分析、自动驾驶等领域的核心预处理步骤。本文讲解阈值分割、边缘检测、区域生长、聚类分割、基于图的方法等经典与前沿技术,提供MATLAB代码实现。

目录

1. 图像分割基础

2. 经典分割方法详解

2.1 阈值分割

原理:

MATLAB实现:

2.2 边缘检测分割

原理:

2.3 区域生长与分裂合并

算法步骤:

4. 分割方法对比与选型指南


1. 图像分割基础

  • 定义:根据像素的灰度、纹理、颜色或语义特征,将图像划分为互不重叠的区域。
  • 核心目标
    • 精确分离目标与背景
    • 保留目标的几何与语义完整性

2. 经典分割方法详解

2.1 阈值分割
原理
  • 通过设定灰度阈值划分前景与背景,适用于高对比度场景。
  • OTSU算法:自动计算最大类间方差的阈值。
MATLAB实现
img = imread('coins.png');% 手动阈值分割
thresh = 0.6;                 % 阈值设为0.6(归一化后)
binary_manual = imbinarize(img, thresh);% OTSU自动阈值
thresh_otsu = graythresh(img); 
binary_otsu = imbinarize(img, thresh_otsu);figure;
subplot(131), imshow(img), title('原图');
subplot(132), imshow(binary_manual), title('手动阈值');
subplot(133), imshow(binary_otsu), title('OTSU分割');
2.2 边缘检测分割

原理
  • 基于梯度、二阶导数或零交叉检测目标轮廓(如Canny、Sobel算法)。

% Canny边缘检测
edge_canny = edge(img, 'Canny', [0.1 0.25], 1.5);% 形态学后处理连接断裂边缘
se = strel('disk', 2);
closed_edge = imclose(edge_canny, se);
filled_edge = imfill(closed_edge, 'holes');figure;
subplot(131), imshow(edge_canny), title('Canny边缘');
subplot(132), imshow(closed_edge), title('闭运算连接');
subplot(133), imshow(filled_edge), title('填充孔洞');

2.3 区域生长与分裂合并
算法步骤
  1. 区域生长:从种子点出发,按相似性准则合并相邻像素。
  2. 分裂合并:递归地将图像分裂为子块,合并相似区块。
% 初始化生长区域
segmented = false(size(img));
segmented(seed_point(1), seed_point(2)) = true;
mean_val = img(seed_point(1), seed_point(2));% 迭代生长
for iter = 1:1000neighbor_mask = imdilate(segmented, strel('disk',1)) & ~segmented;neighbors = find(neighbor_mask);if isempty(neighbors), break; endneighbor_vals = img(neighbors);valid = abs(neighbor_vals - mean_val) < threshold;segmented(neighbors(valid)) = true;mean_val = mean(img(segmented));
endfigure; 
imshowpair(img, segmented, 'blend'), title('区域生长结果');

 3. 聚类与图论分割方法

3.1 K-means聚类分割

clc;
clear;
close all;% 读取图像
originalImage = imread('苹果.png'); % 使用MATLAB自带图像
figure; 
imshow(originalImage); 
title('原始图像');%% 预处理
img = im2double(originalImage); % 转换为双精度并归一化
[rows, cols, channels] = size(img);% 转换为像素特征向量(每个像素的RGB值作为特征)
pixelFeatures = reshape(img, rows*cols, channels); % 尺寸变为[M*N, 3]%% K均值聚类
k = 2; % 设置聚类数量
[clusterIdx, centroids] = kmeans(pixelFeatures, k, ...'Distance', 'sqeuclidean', ...   % 平方欧氏距离'Replicates', 5, ...             % 重复聚类5次取最佳'MaxIter', 100);                % 最大迭代次数%% 后处理与可视化
% 将聚类结果重塑回图像尺寸
labelMap = reshape(clusterIdx, rows, cols);% 创建颜色标记的分割图像
segmentedImage = zeros(rows, cols, channels);
for i = 1:k% 为每个聚类区域赋予对应的中心颜色mask = labelMap == i;for ch = 1:channelscolorLayer = img(:,:,ch);segmentedImage(:,:,ch) = segmentedImage(:,:,ch) + ...colorLayer .* mask;end
endfigure;
imshow(segmentedImage);
title('聚类颜色增强分割结果');%% 显示每个聚类区域(二值显示)
figure;
for i = 1:ksubplot(1,k,i);imshow(labelMap == i);title(['聚类区域 ', num2str(i)]);
end%% 高级可视化:叠加边界到原图
boundaries = zeros(rows, cols);
for i = 1:kmask = labelMap == i;boundaries = boundaries + edge(mask, 'canny');
endfigure;
imshow(imoverlay(originalImage, boundaries, [1 0 0])); % 红色显示边界
title('带分割边界的原图');

 3.2 图割(Graph Cut)

rgb_img = imread('苹果.png');
lab_img = rgb2lab(rgb_img);  % 转为Lab色彩空间提升聚类效果
% 使用Image Processing Toolbox的graphcut函数
mask = false(size(rgb_img,1), size(rgb_img,2));
mask(50:end-50, 50:end-50) = true;  % 粗略定义前景区域L = superpixels(rgb_img, 500);       % 生成超像素
BW = lazysnapping(rgb_img, L, mask, ~mask);  % 图割优化figure;
imshowpair(rgb_img, BW, 'blend'), title('图割分割结果');

4. 分割方法对比与选型指南

方法优点缺点适用场景
阈值分割计算快、易于实现依赖对比度,难以处理复杂纹理文档扫描、简单目标提取
边缘检测精准边界定位易受噪声干扰,需后处理工业零件尺寸测量
区域生长适合均匀区域依赖种子点选择,速度慢医学肿瘤分割
K-means聚类无需先验知识色彩空间敏感,可能过分割自然图像颜色分割
图割全局优化,精度高计算资源消耗大交互式图像编辑
http://www.dtcms.com/wzjs/330514.html

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