实验五图像分割及目标检测.docx
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实验4图像分割及边缘检测.doc
实验4 图像分割及边缘检测
应电101黎杰良201036626115
一、实验目的：
理解图像分割和边缘检测的概念，利用Matlab图像处理函数实现图像的分割，并实现边缘的提取。
二、实验内容：
1、学习并应用阈值分割im2bw函数, 利用直方图来选取阈值，对已知图像进行二值化分割。
2、学习用常见的Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、Laplacian算子、Canny算子等微分算子检测图像边缘
三、实验要求：提交原图像和各种直方图曲线，以及按直方图处理后的图像。
四、实验步骤
阈值分割
阅读im2bw ，imhist的帮助文件；
help im2bw
IM2BW
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实验图像分割与边缘检测.doc
实验三 图像分割与边缘检测
上课老师:赵欢喜 实验指导:吴磊
实验地点:科技楼4楼计算机实验中心 时间:2010.12.14
一．实验目的
1. 理解图像分割的基本概念；
2. 理解图像边缘提取的基本概念；
3. 掌握进行边缘提取的基本方法；
4. 掌握用阈值法进行图像分割的基本方法。
二．实验基本原理
●图象边缘检测
图像理解是图像处理的一个重要分支，研究为完成某一任务需要从图像中提取哪些有用的信息，以及如何利用这些信息解释图像。边缘检测技术对于处理数字图像非常重要，因为边缘是所要提取目标和背景的分界线，提取出边缘才能将目标和背景区分开来。在图像中，边界表明一个特征区域的终结和
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图像处理与机器视觉 第12章 目标分类、检测与分割.ppt
**************树立利用数学、自然科学、工程基础解决复杂工程问题的意识；初步建立以问题为导向的教学方式；通过对简单专业问题的探索，使学生学会对工程问题的分析，设计满足特定需求的控制系统；并能够在设计环节中体现创新意识，考虑社会、健康、安全、法律、文化以及环境等因素。采用CDIO理念，通过项目驱动引导学生“做中学”，使学生通过具体工程项目的学习得到实践中通用的能力；进而能够解决一般工程项目整个生命周期产生的问题，掌握项目开发流程、开发技巧和文档写作规范；*2.3、单阶段目标检测算法-YOLO系列*2.5、案例：基于FasterR-CNN算法的目标检测*VOC07+12数据集（训练数据
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SAR图像分割与飞机目标检测分析的开题报告.docx
SAR图像分割与飞机目标检测分析的开题报告
标题：基于SAR图像分割与飞机目标检测的研究与应用
一、研究背景与意义
合成孔径雷达（SyntheticApertureRadar，SAR）成像技术因其长时间、全天候、全天候观测等优点被广泛应用于海洋监测、军事情报等领域。随着SAR技术发展和掌握，其应用领域也逐渐扩大，例如对于海上油污、船只轨迹、交通运输等信息的获取、应急救援等等。在诸多SAR应用领域中，广泛应用的一个领域就是目标检测和图像分割。
目标检测和图像分割在实际应用中起着至关重要的作用。SAR图像目标检测是在基本信息不存在的情况下探测目标信息，需要对目标信息进行有效的提取、计算和判别。SA
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复杂背景下的图像分割与运动目标检测的开题报告.docx
复杂背景下的图像分割与运动目标检测的开题报告
一、研究背景及意义：
随着社会的发展，图像分割技术和运动目标检测技术在计算机视觉领域中的应用越来越广泛。在现实生活中，很多场景下的图像复杂度很高，这就给图像分割和运动目标检测带来了很大的挑战。例如，在自动驾驶、智能交通等领域，车辆和行人的运动目标往往受到复杂的背景干扰和遮挡，对运动目标检测的要求越来越高。同时，在医学图像识别、地理遥感等领域中，复杂背景下的图像分割也成为一个研究热点问题。
因此，研究复杂背景下的图像分割与运动目标检测技术，对于提高计算机视觉技术的实用性、可靠性和准确性，具有重要的理论和应用价值。
二、研究内容：
本课题拟研究复杂背景
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实验六 图像分割实验.docx
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实验六图像分割实验
一、教学要求：
1.目的
(1)利用图像直方图进行图像分割,对分割结果进行数学形态学处理,区域标识和矢量化的方法和流程。
(2)利用光谱剖面确定分割阈值的方法。
(3)利用色彩信息建立分割准则的方法。2.要求
能够根据图像的特征,综合使用不同的方法分割出地物对象。熟练掌握图像直方图在图像分割中的应用。
掌握彩色图像分割的基本方法。
掌握利用波段运算进行图像分割的工作流程。熟悉数学形态学基本方法的应用。
二、实验内容：
1.灰度分割。
2.图像的形态学处理。3.基于IDL密度分割。
1.开出要求（必做）。
2.分组要求（1人一组）。
3.主要仪器
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图像分割与边缘检测.ppt
2.3其它边缘检测方法Wallis算子过零点检测（Marr-Hildreth算子）Canny边缘检测方法SUSAN（SmallestUnivalueSegmentAssimilatingNucleus）边缘检测第30页，讲稿共63页，2023年5月2日，星期三3、轮廓跟踪与提取轮廓跟踪与轮廓提取的目的都是为了获得图像的外部轮廓特征，为图像的形状分析做准备。轮廓跟踪轮廓提取第31页，讲稿共63页，2023年5月2日，星期三3.1轮廓跟踪在识别图像中的目标时，往往需要对目标边缘作跟踪处理，也叫轮廓跟踪。顾名思义，轮廓跟踪就是通过顺序找出边缘点来跟踪边界的。若图像是二值图像或图像中不同区域具有不同的
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图像分割与边缘检测(新,第4章).ppt
第4章 图像分割与边缘检测 4.1 概述 在对图像的研究和应用中，人们往往仅对图像中的某些部分感兴趣。这些部分常称为目标或对象，它们一般对应图像中特定的、具有独特性质的区域。 图像处理的重要任务就是对图像中的对象进行分析和理解。前面介绍的图像处理着重强调在图像之间进行变换以改善图像的视觉效果；图像分析则主要是对图像中感兴趣的目标进行检测和测量，以获得它们的客观信息从而建立对图像的描述；图像理解的重点是在图像分析的基础上，进一步研究图像中各目标的性质和它们之间的相互联系，并得出对原始客观场景的解释，从而指导和规划行动。 图像分析的大致步骤为： ①把图像分割成不同的区域或把不同的对象分开； ②
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第6章图像分割与边缘检测.ppt
步骤2： 按逆时针方向搜索当前像素的3×3邻域， 其起始搜索方向设定如下： (1) 对4连通区域取(dir + 3)mod 4， 如图5-13(a)所示； (2) 对8连通区域， 若dir为奇数取(dir + 7)mod 8， 如图5-13(b)所示； 若dir为偶数取(dir + 6) mod 8， 如图5-13(c)所示。 图6-13 3×3邻域起始搜索方向 在3×3邻域中搜索到的第一个与当前像素值相同的像素便为新的边界点An，同时更新变量dir为新的方向值。 步骤3：如果An等于第二个边界
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第6章图像分割与边缘检测.ppt
第六章 图像分割与边缘检测 ;6.1 图 像 分 割 ;图6-1 4连通和8连通 ; 4连通指从区域上一点出发，可通过4个方向到达区域内的任意像素； 8连通指的是从区域上一点出发，可通过8个方向的移动组合来到达区域内的任意像素。
图像分割有三种不同的途径：
将各像素划归到相应物体或区域的像素聚类方法, 即区域法；
通过直接确定区域间的边界来实现分割的边界方法；
先检测边缘像素，再将边缘像素连接起来构成边界形成分割。最常用的是利用阈值化处理进行的图像分割。 ;6.1.2 灰度阈值法分割
常用的图像分割方法是把图像灰度分成不同的等级， 然后用设置灰
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详细的图像分割边缘检测实验报告.doc
边缘检测实验报告
一、实验目的
通过课堂的学习，已经对图像分割的相关理论知识已经有了全面的了解，知道了许多图像分割的算法及算子，了解到不同的算子算法有着不同的优缺点，为了更好更直观地对图像分割进行深入理解，达到理论联系实际的目的，特制定如下的实验。
二、实验原理：
图像处理有两大类目的：1．改善像质（增强、恢复）；2．图像分析：对图像内容作出描述；其一般的图像处理过程如下：
图像分割的算法有：
（1）阈值分割原理：
（2）边缘检测：
梯度对应一阶导数，对于一个连续图像函数f(x,y):
梯度矢量定义:
梯度的幅度:
梯度的方向:
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实验五 图像恢复和图像分割.doc
实验 图像一、实验目的
? 1、熟悉并掌握MATLAB图像处理工具箱的使用；
2、理解并掌握常用的图像的技术。
二、实验环境
MATLAB 6.5以上版本、WIN XP或WIN2000计算机
三、相关知识
1 ，：J = deconvwnr(I,PSF,NSR) 用维纳滤波算法对图片I进行返回图像J I是一个N维数组。PSF是点扩展函数的卷积。NSP是加性噪声的噪声对信号的功率比。I = im2double(imread(cameraman.tif)); imshow(I); title(Original Image );
%模拟运动模糊 Matlab中文论坛
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图像实验名称图像分割.docx
实验名称图像分割同组人专业班级通信 学号 姓名 成绩一、实验目的 1. 了解图像分割的基本方法，掌握阈值分割与边缘检测的区别 2. 掌握利用最大类间方差法计算阈值的原理及实现方法
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实验六 图像分割.doc
信息工程学院实验报告
成 绩： 指导老师(签名)： 课程名称：数字图像处理
实验项目名称：实验六 图像分割 实验时间：2016.12.16
班级： 姓名： 学号：
一、实验目
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实验：图像分割.doc
实验三：图像分割
实验目的
掌握边缘检测的Matlab实现方法
了解用四叉数分解函数进行区域分割的方法
了解Matlab区域操作函数的使用方法
了解图像分析和理解的基本方法
二、实验内容
1. 边缘检测
使用edge函数对图像‘rice.tif’进行边缘检测。
I=imread(rice.tif);
imshow(I)
bw1=edge(I,roberts);
bw2=edge(I,sobel);
bw3=edge(I,prewitt);
bw4=edge(I,canny);
bw5=edge(I,log);
figure,imshow(bw1)
figure,imshow(bw2)