实验三：数字图像分割处理的工程实现实验目的运用matlab进行图像分割处理了解图像分割处理工程实现的方法熟悉图像分割处理的原理和程序功能实验原理水域分割水域分割是一种借鉴了形态学理论的分割方法，本质上式用图像的区域特性来分割图像的，他将边缘检测和区域生长的优点结合起来，能够得到单相素的，连通的，封闭的，且位置准确的轮廓。水域分割的基本思想是基于局部极小值和积水盆的概念。Roberts算子Roberts算子就是一个图像梯度处理，是一种交叉差分法，近似计算公式为：([f(x,y)])={[f(x,y)-f(x+1,y+1)]+[f(x+1,y)-f(x,y+1)]}Sobel算子该算子包含两组3x3的矩阵，分别为横向及纵向，将之与图像作平面卷积，即可分别得出横向及纵向的亮度差分近似值。如果以A代表原始图像，Gx及Gy分别代表经横向及纵向边缘检测的图像，其公式如下:HYPERLINK"http://baike.baidu.com/albums/676368/676368/0/0.html#0$dbf554ed7b962dedb21cb104"Sobel算子图像的每一个像素的横向及纵向梯度近似值可用以下的公式结合，来计算梯度的大小。HYPERLINK"http://baike.baidu.com/albums/676368/676368/0/0.html#0$718e25c7978d5cfed0006077"然后可用以下公式计算梯度方向。HYPERLINK"http://baike.baidu.com/albums/676368/676368/0/0.html#0$969cbf441985fda0b3b7dc71"在以上例子中，如果以上的角度Θ等于零，即代表图像该处拥有纵向边缘，左方较右方暗。Canny算子Canny使用了滞后阈值,滞后阈值需要两个阈值——高阈值与低阈值。假设图像中的重要边缘都是连续的曲线，这样我们就可以跟踪给定曲线中模糊的部分，并且避免将没有组成曲线的噪声像素当成边缘。所以我们从一个较大的阈值开始，这将标识出我们比较确信的真实边缘，使用前面导出的方向信息，我们从这些真正的边缘开始在图像中跟踪整个的边缘。阈值分割阈值分割法分为全局阈值法和局部阈值分割法。所谓局部阈值分割法是将原始图像划分成较小的图像，并对每个子图像选取相应的阈值。在阈值分割后，相邻子图像之间的边界处可能产生灰度级的不连续性，因此需用平滑技术进行排除。局部阈值法常用的方法有灰度差直方图法、微分直方图法。实验结果水域分割如上图所示：右图为水域分割结果，图片里只有一些像水滴状的东西！分不清目标和背景！左图可以看清目标的轮廓，水域分割不适合这幅图的图像分割处理.Roberts算子如上图所示：左图为灰度加噪图像，经过roberts算子后！目标区域为全黑色，背景区域为黑色加白点，这样可以分清目标和背景。3.Sobel算子如上所示：右图为经过sobel算子后的图像！可以分清目标和背景！背景为黑色加白点，目标区域为全黑色，而且可以看出对这幅图，sobel算子比roberts算子效果更好！Canny算子如上图所示：经过canny算子后，目标和背景可以明显的分开！且较为清晰。在roberts算子，sobel算子，canny算子中canny算子效果最好。阈值分割如上图所示：阈值分割对这幅图的处理效果很好，可以清晰的分辨出目标，背景都被黑色覆盖。实验心得在进行图像分割时了解到了各个算子对图像的处理效果，在程序编写上都比较简单，引用函数就可以了！但是我用的MATLAB版本过低导致title（“”）括号内的汉字注释会变成乱码。耽误了很多时间！最后所有模块完成后再注释就没问题了。