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实验二 静态图像分割 一、实验目的 1、使学生通过实验体会一些主要的分割算法对图像处理的效果，以及各种因素对分割效果的 影响; 2、使用 Matlab 软件进行图像的分割; 3、能够自行评价各主要算子在有无干扰环境下的分割性能; 4、能够掌握分割条件(算法中各种参数等)的选择; 5、完成规定图像的处理并要求正确评价处理结果，能够在算法原理层面作出合理的解释。 二、实验内容 1、将图1-图5水表图像中的指示指针从背景中分离(指针部分显示为白色，其余部分显示为 黑色);(注:所有图采用统一代码) 图1 图2 图3图4图5 2、利用二值形态学对分割后的二值图像进行处理以消除分割噪声; 3、根据分割结果给出水表读数(各位置指针所对应的单位可通过人为先验确定)。 三、关键方法(此处所提及的方法只是一个提示，并不需要全部用，更不是依次用，也不是 唯一的方法) 1. 阈值分割法(也可以用其它分割算法) 基本原理是:通过设定不同的特征阈值，把图像象素点分为若干类。 常用的特征包括:直接来自原始图像的灰度或彩色特征;由原始灰度或彩色值变换得到 的特征。 设待分割图像为 f (x, y)(灰度图像或某颜色通道图像)，按照一定的准则 f (x, y)中找到 阈值 T，将图像分割为两个部分，分割后的图像为:若f(x,y)>T，则g(x,y)=0(黑色)， 若f(x,y)≤T，则g(x,y)=1 (白)，即为我们通常所说的图像二值化。 Matlab 关键代码(示例)为: I=imread(‘xl-130-16.tiff’); f=rgb2gray(I); % 选取灰度通道，也可尝试采用各彩色通道 g=zeros(size(f)); id=f t; cc =zeroes(fr_size); cc(id) = 1; figure(1),subplot(2,2,1),imshow(m) subplot(2,2,2),imshow(n) % 可将1改为其它值，观察结果的不同