西华大学实验报告西华大学实验报告第组西华大学实验报告（理工类）开课学院及实验室：机械工程与自动化学院专业实验中心实验时间：2013年月日学生姓名学号成绩学生所在学院机械工程与自动化学院年级/专业/班2010机电4班课程名称数字图像处理课程代码6003619实验项目名称图像分割和目标识别项目代码指导教师蒋代君项目学分一、实验目的掌握在MATLAB中边缘检测的方法；了解图像分割的基本策略及方法；掌握用MATLAB语言进行边缘检测和目标识别的方法。二、实验原理阈值分割是对一幅图象的目标和背景进行判定，用中值滤波器去除图像中的噪声；二值形态学基本公式：设A表示一副二值图像，B为结构元素则A关于B的膨胀和腐蚀变换分别定义为：其中是B的映像。腐蚀是表示用某种形状的结构元素对一个图像进行探测，以便找出图像内部可以放下该结构元素的区域。它是一种消除边界点，使边界向内部收缩的过程。可以用来消除小且无意义的物体。三、实验设备、仪器及材料计算机MatLab软件/语言包括图像处理工具箱(ImageProcessingToolbox)实验所需要的图片四、实验步骤（按照实际操作过程）读出chrimage.bmp这幅图像，转换为灰度图像。用中值滤波器去除图像中的噪声；采用阈值分割将图像转换为二值图像；对二值图像进行形态学操作，获得分析值。实验过程记录(数据、图表、计算等)1.读出chrimage.bmp这幅图像，转换为灰度图像，用中值滤波器去除图像中的噪声：I=imread('chrimage.bmp');I2=rgb2gray(I);imshow(I)s=size(I2);I4=255*ones(s(1),s(2),'uint8');I5=imsubtract(I4,I2);figure,imshow(I5);2将图像转化为二值图像。经试验，采用门限值为0.3附近时没有染色体断开和粘连（如下左图），便于后期统计：I=imread('chrimage.bmp');I2=rgb2gray(I);imshow(I)s=size(I2);I4=255*ones(s(1),s(2),'uint8');I5=imsubtract(I4,I2);I3=medfilt2(I5,[55]);figure,imshow(I3);figure,imshow(I5);3、去除图像中面积过小的，可以肯定不是染色体的杂点，标记连通的区域，以便统计染色体数量与面积，统计被标记的染色体区域的面积分布，显示染色体总数：I=imread('chrimage.bmp');I2=rgb2gray(I);imshow(I)s=size(I2);I4=255*ones(s(1),s(2),'uint8');I5=imsubtract(I4,I2);I3=medfilt2(I5,[55]);bw=im2bw(I3,level);se=strel('disk',5);bw=imclose(bw,se);figure,imshow(I3);figure,imshow(I5);I6=medfilt2(I5);figure,imshow(I6);bw=bwareaopen(bw,10);[labeled,numObjects]=bwlabel(bw,4);chrdata=regionprops(labeled,'basic')allchrs=[chrdata.Area];num=size(allchrs)nbins=20;figure,hist(allchrs,nbins);title(num(2))六、实验结果分析及问题讨论小结一下本实验所用的分割和统计方法