matlab图像分割算法源码

ゞ浴缸里的玫瑰 2024-03-17 10:39 95阅读 0赞

**matlab** **图像分割算法源码**

1.图像反转  
MATLAB程序实现如下：  
I=imread('xian.bmp');  
J=double(I);  
J=-J+(256-1); %图像反转线性变换  
H=uint8(J);  
subplot(1,2,1),imshow(I);  
subplot(1,2,2),imshow(H);

2.灰度线性变换  
MATLAB程序实现如下：  
I=imread('xian.bmp');  
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  
J=imadjust(I1,\[0.1 0.5\],\[\]); %局部拉伸，把\[0.1 0.5\]内的灰度拉伸为\[0 1\]  
subplot(2,2,3),imshow(J);  
title('线性变换图像\[0.1 0.5\]');  
axis(\[50,250,50,200\]);  
grid on; %显示网格线  
axis on; %显示坐标系  
K=imadjust(I1,\[0.3 0.7\],\[\]); %局部拉伸，把\[0.3 0.7\]内的灰度拉伸为\[0 1\]  
subplot(2,2,4),imshow(K);  
title('线性变换图像\[0.3 0.7\]');  
axis(\[50,250,50,200\]);  
grid on; %显示网格线  
axis on; %显示坐标系

3.非线性变换  
MATLAB程序实现如下：  
I=imread('xian.bmp');  
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  
J=double(I1);  
J=40\*(log(J+1));  
H=uint8(J);  
subplot(1,2,2),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

4.直方图均衡化  
MATLAB程序实现如下：  
I=imread('xian.bmp');  
I=rgb2gray(I);  
figure;  
subplot(2,2,1);  
imshow(I);  
subplot(2,2,2);  
imhist(I);  
I1=histeq(I);  
figure;  
subplot(2,2,1);  
imshow(I1);  
subplot(2,2,2);  
imhist(I1);

5.线性平滑滤波器  
用MATLAB实现领域平均法抑制噪声程序：  
I=imread('xian.bmp');  
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');

6.中值滤波器  
用MATLAB实现中值滤波程序如下：  
I=imread('xian.bmp');  
I=rgb2gray(I);  
J=imnoise(I,'salt&pepper',0.02);  
subplot(231),imshow(I);title('原图像');  
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');

7.用Sobel算子和拉普拉斯对图像锐化：  
I=imread('xian.bmp');  
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  
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

8.梯度算子检测边缘  
用MATLAB实现如下：  
I=imread('xian.bmp');  
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');  
figure;  
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

9.LOG算子检测边缘  
用MATLAB程序实现如下：  
I=imread('xian.bmp');  
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,'log');  
subplot(2,2,3);  
imshow(I2);  
title('log算子分割结果');

10.Canny算子检测边缘  
用MATLAB程序实现如下：  
I=imread('xian.bmp');  
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');

11.边界跟踪（bwtraceboundary函数）  
clc  
clear all  
I=imread('xian.bmp');  
figure  
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  
figure  
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  
figure  
imshow(I1);  
hold on;  
plot(contour(:,2),contour(:,1), 'g','LineWidth' ,2);  
title('边界跟踪图像');

12.Hough变换  
I= imread('xian.bmp');  
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');

13.直方图阈值法  
用MATLAB实现直方图阈值法：  
I=imread('xian.bmp');  
I1=rgb2gray(I);  
figure;  
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

14. 自动阈值法：Otsu法  
用MATLAB实现Otsu算法：  
clc  
clear all  
I=imread('xian.bmp');  
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

15.膨胀操作  
I=imread('xian.bmp'); %载入图像  
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

16.腐蚀操作  
MATLAB实现腐蚀操作  
I=imread('xian.bmp'); %载入图像  
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

17.开启和闭合操作  
用MATLAB实现开启和闭合操作  
I=imread('xian.bmp'); %载入图像  
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

18.开启和闭合组合操作  
I=imread('xian.bmp'); %载入图像  
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

19.形态学边界提取  
利用MATLAB实现如下：  
I=imread('xian.bmp'); %载入图像  
subplot(1,3,1),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(1,3,2),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(1,3,3),imshow(I2);  
title('边界周长的二值图像');  
axis(\[50,250,50,200\]);  
grid on;  
axis on;

20.形态学骨架提取  
利用MATLAB实现如下：  
I=imread('xian.bmp');  
subplot(2,2,1),imshow(I);  
title('原始图像');  
axis(\[50,250,50,200\]);  
axis on;  
I1=im2bw(I);  
subplot(2,2,2),imshow(I1);  
title('二值图像');  
axis(\[50,250,50,200\]);  
axis on;  
I2=bwmorph(I1,'skel',1);  
subplot(2,2,3),imshow(I2);  
title('1次骨架提取');  
axis(\[50,250,50,200\]);  
axis on;  
I3=bwmorph(I1,'skel',2);  
subplot(2,2,4),imshow(I3);  
title('2次骨架提取');  
axis(\[50,250,50,200\]);  
axis on;

21.直接提取四个顶点坐标  
I = imread('xian.bmp');  
I = I(:,:,1);  
BW=im2bw(I);  
figure  
imshow(~BW)  
\[x,y\]=getpts