基于距离变换和分水岭算法的图像分割

最新推荐文章于 2024-02-01 18:09:19 发布

秋叶博士

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文章标签：大数据

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qiuyeboshi/article/details/125748654

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本文探讨了在复杂生产环境下，如何利用对比度受限的自适应直方图均衡化（CLAHE）进行图像预处理，然后通过基于距离变换的分水岭算法和局部自适应阈值方法进行图像分割，以实现钢球的精确检测。实验结果显示，局部自适应阈值分割方法在钢球计数中表现出较小误差，能有效处理光照不均匀问题。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1 原始代码【matlab】

i=handles.noise_img;

if isrgb(i)

a=handles.noise_img(:,:,1);

b=handles.noise_img(:,:,2);

c=handles.noise_img(:,:,3);

k(:,:,1)=wiener2(a,[5,5]);

k(:,:,2)=wiener2(b,[5,5]);

k(:,:,3)=wiener2(c,[5,5]);

imshow(k);

2.1 图像增强
　　针对现场生产环境复杂、生产车间内存在各种干扰的问题，在分析图像前，必须对获取的图像进行预处理，截取ROI区域，提高图像的质量，使其更适于后续算法的分析和处理。本文首先截取图像的ROI区域，针对图片明暗分布不均、图像细微处对比度低的问题，采用对比度受限的自适应直方图均衡化方法（CLAHE）[5]对图像进行增强。传统直方图均衡化是在图像全局增强对比度，它对数据的处理不加选择，由于本系统采集的图像常会出现部分区域对比度较好，部分较差，CLAHE算法更适用于对比度不均的情况，CLAHE在增强对比度的同时能抑制图像的噪声，可以更好地突出图像的细节，以下为算法具体流程：
　　（1）图像分割：将ROI区域分成M行N列的图块，分割数量根据图像特点而定，假设每个图块区域大小为（a，b）。
　　（2）计算灰度阈值：计算每个图块的直方图，将直方图的灰度级标记为r，可能出现的灰度级个数为K，每个图块直方图函数为Hm，n（r），0≤r≤K-1。通过以下方法得到灰度阈值β。