Matlab图像处理学习笔记(二):基于颜色的图像分割
在实际处理图像时,经常需要对图像进行分割,然后提取ROI,本学习笔记记录怎么用Matlab实现基于颜色的图像分割。
基于颜色的图像分割实现简单,算法简洁,具有很好的实时性。
实现代码的过程中,我参考了Kyle Hounslow的objectTrackingTutorial.cpp,链接:https://www.youtube.com/watch?v=bSeFrPrqZ2A点击打开链接。颜色分割的数据范围及寻找最大连通区域的思想由师兄提供。
转载请注明出处:http://blog.csdn.net/u010278305。
本文涉及到的知识点如下:
1、RGB到YCBCR的色彩空间转换。
2、用各个通道的阈值对图像进行二值化。
3、形态学处理:腐蚀、膨胀、孔洞填充。
4、连通区域提取。
主要涉及到的Matla图形处理函数如下:rgb2ycbcr(色彩空间转换),roicolor(ROI二值化),imerode(腐蚀),imdilate(膨胀),imfill(孔洞填充),regionprops(区域属性)。这些函数的具体实现还是参考冈萨雷斯的《数字图像处理》,及matlab帮助文档,及论文引用。
不多说了,具体看代码,每一步都有注释.
%function: % 基于颜色的图像分割 % 定位图片中的脸部区域 %referrence: % 思路借鉴Kyle Hounslow写的objectTrackingTutorial.cpp。 % Kyle Hounslow的原版代码链接:https://www.youtube.com/watch?v=bSeFrPrqZ2A % Y_MIN ,Y_MAX ,Cb_MIN , Cb_MAX ,Cr_MIN , Cr_MAX 的取值及寻找最大区域的想法由课题组师兄提供 %date:2015-1-8 %author:chenyanan %转载请注明出处:http://blog.csdn.net/u010278305 %清空变量,读取图像 clear;close all RGB = imread('images/girl.jpg'); figure('name','process'), subplot(2,2,1),imshow(RGB),title('原始RGB'), %convert frame from RGB to YCBCR colorspace(转换到YCBCR空间) YCBCR = rgb2ycbcr(RGB); whos, subplot(2,2,2),imshow(YCBCR),title('YCBCR'), %filter YCBCR image between values and store filtered image to threshold %matrix(用各个通道的阈值对其进行二值化处理) Y_MIN = 0; Y_MAX = 256; Cb_MIN = 100; Cb_MAX = 127; Cr_MIN = 138; Cr_MAX = 170; threshold=roicolor(YCBCR(:,:,1),Y_MIN,Y_MAX)&roicolor(YCBCR(:,:,2),Cb_MIN,Cb_MAX)&roicolor(YCBCR(:,:,3),Cr_MIN,Cr_MAX); subplot(2,2,3),imshow(threshold),title('YCBCR二值化'), %perform morphological operations on thresholded image to eliminate noise %and emphasize the filtered object(s)(进行形态学处理:腐蚀、膨胀、孔洞填充) erodeElement = strel('square', 3) ; dilateElement=strel('square', 8) ; threshold = imerode(threshold,erodeElement); threshold = imerode(threshold,erodeElement); threshold=imdilate(threshold, dilateElement); threshold=imdilate(threshold, dilateElement); threshold=imfill(threshold,'holes'); subplot(2,2,4),imshow(threshold),title('形态学处理'), %获取区域的'basic'属性, 'Area', 'Centroid', and 'BoundingBox' figure('name','处理结果'), stats = regionprops(threshold, 'basic'); [C,area_index]=max([stats.Area]); %定位脸部区域 face_locate=[stats(area_index).Centroid(1),stats(area_index).Centroid(2)]; imshow(RGB);title('after'),hold on text(face_locate(1),face_locate(2)-40, 'face','color','red'); plot(face_locate(1),face_locate(2), 'b*'); rectangle('Position',[stats(area_index).BoundingBox],'LineWidth',2,'LineStyle','--','EdgeColor','r'), hold off
运行之后的效果如下图:
原始图片已上传。
posted on 2015-01-08 13:32 chenyn2014 阅读(23910) 评论(2) 编辑 收藏 举报