皂角花分割和边缘检测算法MATLAB实现

图像处理和计算机视觉领域研究的发展，图像分割和边缘检测的问题在近二十年中得到了广泛的关注和长足的发展，国内外很多研究人士提出了很多方法，在不同的领域取得了一定的成果。本实验针对一张皂角树的彩色图像，寻找一种准确率高的皂角花分割和边缘检测算法，并在MATLAB中得以。

一、 实验步骤 2.1 图像分割预处理 步骤一、图像灰度化

实验采集的图像是通过手机拍摄获取的RGB彩色图像，由于图像中的每个像素都具有三个不同的颜色分量，图像中会出现很多与识别无关的信息，为进一步对图像的处理研究，首先将彩色图像转换为灰度图像，这个过程称图像灰度化。如图2-1所示：

图2-1 图像灰度化

步骤二、图像去噪

图像去噪是数字图像处理中的重要环节和步骤。去噪效果的好坏直接影响到后续的图像分割、边缘检测等图像处理工作。在这里使用中值滤波多图像中随机

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出现部分点进行处理。如图2-2所示：

图2-2 图像去噪

步骤三、图像二值化

二值化处理利用图像中要得到的皂角花和绿叶之间灰度上的不同来得到一个阈值或范围，此处设阈值为0.61基本上把最开始的图像划为背景和对象物体。如图2-3所示：

图2-3 图像二值化

2.2 图像形态学处理 步骤四、腐蚀膨胀

这里主要是采用数学形态学中的腐蚀与膨胀操作，因为图像中的蓝天在二值化后的图像呈现出一些零散的白点。现通过先腐蚀后膨胀的操作去除这点亮点。对腐蚀和膨胀设定相应的阈值。如图2-4所示：

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图2-4 腐蚀膨胀

2.3 图像分割

步骤五、区域生长法分割

区域生长法利用图像像素间的相似性进行分割，调用regiongrow函数对图像进行处理。这里设置阈值为0.17。如图2-5所示：

图2-5 区域生长法

步骤六、 Canny 算子边缘检测

Canny的研究思想主要是把检测像素点转换为检测单位函数极大值，他指出一个好的边缘检测算子应有三个特性：检测性噪比高，边缘定位精度高，单边响

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