实验三 图像分析实验-图像分割、形态学及边缘与轮廓分析 (2).pdf

【图像分析实验】主要涉及了图像处理的几个关键领域，包括图像分割、形态学操作以及边缘与轮廓分析。实验的目的在于让学习者熟悉这些基本原理并观察不同处理方法的效果。 在【图像形态学分析】中，主要涉及了五个基本操作：图像膨胀、腐蚀、开运算、闭运算和细化。这些操作常用于二值图像处理，例如去除噪点、连接分离的物体、减小物体尺寸等。膨胀使得图像中的亮区扩大，腐蚀则相反，缩小亮区。开运算先腐蚀后膨胀，常用于消除小颗粒噪声；闭运算先膨胀后腐蚀，用于填补小孔或连接断开的边界。细化操作则用于得到物体的骨架，降低图像的复杂度。 【图像分割】部分包括阈值分割、区域生长、投影检测、差影检测和模板匹配。阈值分割是基于像素灰度值的分割方法，通过设定一个阈值将图像分为两部分。区域生长根据相邻像素的相似性逐渐扩展区域。投影检测用于获取图像在特定方向上的强度分布，常用于检测物体位置。差影检测通过图像相减找出两个图像之间的差异。模板匹配则是寻找图像中与模板图像相似的部分。 【边缘与轮廓分析】包含边缘检测、Hough平行直线检测、轮廓提取和轮廓跟踪。边缘检测使用不同的算子如Robert、Sobel、Prewitt、Kirsch、Gauss-Laplace和Canny，以发现图像中的边界。Hough变换用于检测直线，即使在存在噪声的情况下也能有效识别。轮廓提取和跟踪则关注对象的边界，跟踪则能捕获边界的变化。 实验强调了8位BMP灰度图像或二值图像的处理，并特别指出图像形态学分析、阈值分割和边缘检测是实验的重点。实验步骤通常包括打开软件、加载图像、查看图像信息、进行各种处理并对比原图，最后保存和重载图像以观察处理效果。 思考题可能要求学生理解形态学处理如何消除噪声，探讨不同分割方法的优缺点，以及边缘检测算子的敏感性和准确性等。通过这样的实验，学生能够深入理解图像处理的基本概念和技术，并能应用到实际图像分析中。