matlab代码实现数字图像分割

资 源 简 介

matlab代码实现数字图像分割

详 情 说 明

数字图像分割是计算机视觉中的基础任务，MATLAB提供了丰富的工具实现从图像中分离感兴趣目标并计算几何特征。以下是典型实现思路：

预处理阶段 通常先对原始图像进行灰度化和去噪处理。高斯滤波或中值滤波可消除噪声干扰，直方图均衡化能增强目标与背景的对比度。

图像分割算法选择 阈值法：适用于目标与背景灰度差异明显的场景，通过`imquantize`或全局阈值`imbinarize`实现 边缘检测：用`edge`函数配合Canny/Sobel算子提取轮廓 区域生长：对种子点周边相似像素进行聚合

形态学后处理 分割后的二值图像可能存在孔洞或毛刺，通过以下操作优化： `imfill`填充内部空洞 `bwareaopen`移除小面积噪声 开运算(`imopen`)平滑边界

特征测量 面积：直接统计目标像素数量(`regionprops`中的'Area'属性) 周长：提取边界后计算像素点距离总和(`perimeter`函数) 长宽比：通过最小外接矩形('BoundingBox')的宽高比推导

该方法可扩展到医学影像分析、工业零件检测等场景，通过调整分割算法参数适应不同图像特性。