基于计算机视觉的图像分割算法的研究与实现

根据图像分割原理及人眼视觉的基本理论，研究图像分割的常用方法，包括基于边缘检测和基于区域生长的两种分割算法，比较各方法的特点，并选择合适的方法对图像进行分割。本文采用MATLAB软件对图像分割算法进行研究和实现，计算简单，具有较高的运行效率，分割的结果是使图像更符合人眼的视觉特性，获得比较好的效果。

clc;
clear all;
close all;
f=imread（‘pic2.png‘）;
mysize=size（f）;
if numel（mysize）>2
  gray_image=rgb2gray（f）; %将彩色图像转换为灰度图像
else
  gray_image=f;
end
f=gray_image;
f2=imnoise（f‘salt & pepper‘0.3）;
figure
h1=subplot（231）;
imshow（f）;
title（‘灰白原图‘）;
[gt]=edge（f‘roberts‘[]‘both‘）;
h2=subplot（232）;
subimage（g）;
saveas（h2‘C:\Users\pc\Desktop\98769417improve-canny\‘‘.jpg‘）;
title（‘ Roberts算子对图像分割的结果 ‘）;
[gt]=edge（f‘sobel‘[]‘both‘）;
h3=subplot（233）;
subimage（g）;
title（‘ Sobel算子对图像分割的结果 ‘）;
[gt]=edge（f‘prewitt‘[]‘both‘）;
h4=subplot（234）;
subimage（g）;
title（‘Prewitt算子对图像分割的结果 ‘）;
[gt]=edge（f‘log‘）;
subplot（235）;
subimage（g）;
title（‘LOG算子对图像分割的结果 ‘）;
[gt]=edge（f‘canny‘）;
subplot（236）;
subimage（g）;
title（‘canny算子对图像分割的结果 ‘）;

 属性            大小     日期    时间   名称
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