图像分割

文章目录

• 一、图像分割
• 二、分割方法
• 总结

 

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一、图像分割

图像中各区域由于不同的需求按照不同的原则要分为各区域进行局部处理，图像分割的方法有很多种，比如:阈值分割、边缘检测、区域生长、霍夫变换等；

二、分割方法

1.阈值分割

该法的分割依据是灰度等级，通过设置灰度阈值的方法分割区域的边界；

代码如下（示例）：

read_image (Test, 'D:/Pycharm/test.jpg')
threshold(Test,Regions,170,255)
dev_display(Test)
dev_display(Regions)

结果如下：

图1. Test.png(自己狗狗的照片)

图2.区域分割图

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2.边缘检测

边缘检测的基本步骤有：平滑滤波，锐化滤波，边缘判定、边缘检测等；

边缘检测的方法有：基于一阶导数的检测和基于二阶导数的检测；

read_image (Test, 'D:/Pycharm/test.jpg')
*Roberts滤波器提取边缘
roberts(Test,TestRoberts,'roberts_max')
*区域分割
threshold(TestRoberts,Region,18,200)
*进行区域骨骼化
skeleton(Region,Skeleton)
dev_display(Test)
dev_set_color('green')
dev_display(Skeleton)

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运行结果如下所示：

图1.Test.png

 

图2.Region.png

 

 

图3.Skeleton.png

 

 

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read_image (Test, 'D:/Pycharm/test.jpg')
*Sobel滤波
sobel_amp(Test,EdgeAmplitude,'sum_abs',9)
*阈值分割得到边缘
threshold(EdgeAmplitude,Region,18,200)
*边缘骨骼化
skeleton(Region,Skeleton)
dev_display(Test)
dev_set_color('yellow')
dev_display(Skeleton)

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运行结果如下图所示：

图4.Sobel滤波后图像

 

图5.Skeleton.png

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总结

除了本文的Roberts算子、Sobels算子，还有Prewitt算子、Kirsh算子、高斯拉普拉斯算子、Canny算子等，实际运算中，根据实际情况合理选择算子即可。