数字图像处理大作业-昆明理工大学-尚振宏(3)

4、试验对比

4.1迭代法试验对比

4.2类间最大距离法试验对比

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4.3最大熵法试验对比

4.4最大类内类间方差比法试验对比

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4.5局部阈值法试验对比

4.6均匀性度量法试验对比

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5、总结体会

在这次试验中我通过查阅很多资料才解决了这个课题研究所遇到的问题，通

过这次试验我对数字图像处理的很多知识有了进一步的了解和熟悉。把课堂上学到的知识运用于这次试验。

阈值法分为全局阈值法和局部阈值法两种。全局阈值法指利用全局信息(例如整幅图像的灰度直方图)对整幅图像求出最优分割阈值 ,可以是单阈值 ,也可以是多阈值;局部阈值法是把原始的整幅图像分为几个小的子图像 ,再对每个子图像应用全局阈值法分别求出最优分割阈值。其中全局阈值法又可分为基于点的阈值法和基于区域的阈值法。阈值分割法的结果很大程度上依赖于对阈值的选择 ,因此该方法的关键是如何选择合适的阈值。

图像分割是图像处理中的重要问题 ,也是计算机视觉研究中的一个经典难题。阈值法是一种简单有效的图像分割方法 ,它用一个或几个阈值将图像的灰度级分为几个部分 ,认为属于同一个部分的像素是同一个物体。阈值法的最大特点是计算简单 ,在重视运算效率的应用场合,它得到了广泛的应用。

通过这次的课程报告，我对数字图象处理有了更深层次的认识，对数字图象处理这门课程也越来越感兴趣了，在做报告的过程中我也遇到了很多困难，但是在同学和老师的帮助下一一解决，对我今后学习数字图象处理肯定会有很大的帮助作业。同时通过这次试验我还得到了很多学习的方法。比如要多和同学老师讨论，在讨论中学习能加深记忆。遇到困难是我们还可以查阅资料和阅读前辈的论文。通过这些途径才可以提高学习的效率。总之要多学习、多思考、学用结合。

6、参考文献

[1]阮秋琦 等译.数字图像处理 电子工业出版社，2009

[2]岳海萍.利用Matlab进行数字图像的边缘检测[J].辽阳石油化工高等专科学校报，2002

[3]赵荣椿，迟耀斌，朱重光.图像分割技术进展[J].中国体视学与图像分析. 1998 [4]邹益民.MATLAB与C语言的混合编程.计算机应用，2000

[5]朱虹.数字图像处理基础[M].北京：科学出版社，2009.125～146.

[6]秦襄培.MATLAB图像处理与界面编程宝典[M].北京：电子工业出版社，2009.441～477.

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7、附录 7.1迭代法代码

%迭代法 clc;

clear all;

f=imread('dcs01.jpg');

f=rgb2gray(f); f=im2double(f); T=0.5*(min(f(:))+max(f(:))); done=false; while ~done g=f>=T;

Tn=0.5*(mean(f(g))+mean(f(~g))); done=abs(T-Tn)<0.1 T=Tn; end T

r=im2bw(f,T); figure,imshow(f),title('原图'); figure,imshow(r),title('迭代法');

7.2类间最大距离法代码

%类间最大距离法 clc;

clear all;

I=imread('dcs01.jpg'); %I=rgb2gray(I); I=double(I); [m,n]=size(I); Smax=0;

for T=0:255

sum1=0; num1=0; sum2=0; num2=0; for i=1:m for j=1:n

if I(i,j)>=T

sum2=sum2+I(i,j);

num2=num2+1; else

sum1=sum1+I(i,j);

num1=num1+1;

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