MATLAB实现静态图像分割

MATLAB实现静态图像分割

待处理图像是一张药板图，我们的处理目标有以下几个：
1. 将药板从黑色背景中分离（药板部分显示为白色，背景显示为黑色）；
2. 根据分割结果将药板旋转至水平；
3. 提取药板中的药丸的信息；

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• 首先将药板从黑色背景中分离出来，用otsu对图像进行分割，很简单，代码是王道。

clc;clear all;  H=imread('C:\Users\Administrator\Desktop\1\1.tiff');       I=rgb2gray(H);  T=graythresh(I);    %采用Otsu方法计算最优阈值T对图像二值化；  Ibw1 = im2bw(I,T);figure, imshow(Ibw1);title('Otsu-图1')；

只贴一个 结果：

接着将孔洞填充：

clear,clc,close all;I=imread('C:\Users\Administrator\Desktop\1\1.tiff');bw=rgb2gray(I);bw=im2bw(I,graythresh(bw));%采用Otsu方法BW1 = imfill(bw, 'holes');%孔洞填充figure;imshow(BW1);title('分离出的药板')

• 将药板旋转至水平
  将药板二值化之后，取出边缘，Hough变换求出线段斜率，得到角度，然后通过imrotate()函数进行自动旋转。这一步重点在于标出直线，求得斜率。
  霍夫变换传送门

废话不多说，代码：

clear,clc,close all;I=imread('C:\Users\Administrator\Desktop\1\1.tiff');bw=rgb2gray(I);bw=im2bw(I,graythresh(bw));%采用Otsu方法bw=double(bw);BW=edge(bw,'canny');%霍夫变换[H,T,R]=hough(BW);P=houghpeaks(H,4,'threshold',ceil(0.3*max(H(:))));lines=houghlines(BW,T,R,P,'FillGap',50,'MinLength',7);max_len = 0;%figure,imshow(BW),title('直线标识产物');%hold on;for k=1:length(lines)xy=[lines(k).point1;lines(k).point2];%plot(xy(:,1),xy(:,2),'LineWidth',2,'Color','green');% 标出线段的起始和终端点%plot(xy(1,1),xy(1,2),'x','LineWidth',2,'Color','yellow');%plot(xy(2,1),xy(2,2),'x','LineWidth',2,'Color','red');    len=norm(lines(k).point1-lines(k).point2);    Len(k)=len;    if (len>max_len)        max_len=len;        xy_long=xy;    endend[L1 Index1]=max(Len(:));% 求得最长线段的斜率K1=-(lines(Index1).point1(2)-lines(Index1).point2(2))/...    (lines(Index1).point1(1)-lines(Index1).point2(1))angle=atan(K1)*180/piA = imrotate(I,-angle,'bilinear','crop');% imrorate 是逆时针的所以取负figure; imshow(A);title('旋转后的药板')

现在老规矩就是贴上结果：



当然你可以用眼睛看着调，除了有点low之外。。

• 提取药板中药丸的位置信息
  简单点说就是把药丸框起来。用到regionprops函数。

%在二值图中确定出标记位置信息B=rgb2gray(A);B=im2bw(A,graythresh(A));L = bwlabel(~B);stats = regionprops(L, 'BoundingBox');%在旋转后的图像中标记figure; imshow(A);title('旋转后的药板（标记药丸位置）')hold on;for i = 1 : length(stats)    if stats(i).BoundingBox(1)>10    rectangle('Position', stats(i).BoundingBox, 'edgecolor', 'r','LineWidth',3);    endend

运行结果：

可能有人说了，你咋标成这个样子？？这我也不想啊，otsu分割完只能弄成这样。

• 基于颜色特征的区域分割
  “早干嘛去了，一开始就应该用这个东西。。”我不服啊，什么东西刚开始弄就很十全十美。代码有个重构的过程，人类更有个从猿人进化到智人的阶段。
  首先看张图：
  
  你有什么发现？是不是感觉两个图就像一个夫妻，一阴一阳，一上一下。没错，这是原始图片分别在y颜色空间和cb颜色空间图像。

ycbcr=rgb2ycbcr(A);y=ycbcr(:,:,1);cb=ycbcr(:,:,2);cr=ycbcr(:,:,3);thr_y=graythresh(y);bw_y=im2bw(y,thr_y);thr_cb=graythresh(cb);bw_cb=im2bw(cb, thr_cb);

将两个颜色空间的图像取反，相加，即B=~bw_y+~bw_cb，结果如下：

剩下的我想你们也知道该怎么办——做一下形态学运算，再框起来
结果：

附代码，亲测

clear,clc,close all;I=imread('C:\Users\Administrator\Desktop\1\1.tiff');bw=rgb2gray(I);bw=im2bw(I,graythresh(bw));%采用Otsu%将药板从黑色背景中分离BW1 = imfill(bw, 'holes');figure;imshow(BW1);title('分离出的药板')bw=double(bw);BW=edge(bw,'canny');%哈佛变换[H,T,R]=hough(BW);%H是霍夫变换矩阵，T、R是p和θ值向量，在这些值上产生霍夫变换BW是二值图像P=houghpeaks(H,4,'threshold',ceil(0.3*max(H(:))));lines=houghlines(BW,T,R,P,'FillGap',50,'MinLength',7);%%lines为结构数组，长度等于找到的线段数max_len = 0;for k=1:length(lines)    xy=[lines(k).point1;lines(k).point2];    len=norm(lines(k).point1-lines(k).point2);    Len(k)=len;    if (len>max_len)        max_len=len;        xy_long=xy;    endend[L1 Index1]=max(Len(:));% 求得线段的斜率K1=-(lines(Index1).point1(2)-lines(Index1).point2(2))/...    (lines(Index1).point1(1)-lines(Index1).point2(1))angle=atan(K1)*180/piA = imrotate(I,-angle,'bilinear','crop');% imrate 是逆时针的所以取负%颜色特征的区域分割ycbcr=rgb2ycbcr(A);y=ycbcr(:,:,1);cb=ycbcr(:,:,2);cr=ycbcr(:,:,3);thr_y=graythresh(y);bw_y=im2bw(y,thr_y);thr_cb=graythresh(cb);bw_cb=im2bw(cb, thr_cb);B=~(~bw_y+~bw_cb);se=strel('disk',5);B=imclose(B,se);B=imopen(B,se);%确定出标记位置L = bwlabel(~B);stats = regionprops(L, 'BoundingBox');%在旋转后的图像中标记figure; imshow(A);title('旋转后的药板1（标记药丸位置）')hold on;for i = 1 : length(stats)    if stats(i).BoundingBox(1)>10    rectangle('Position', stats(i).BoundingBox, 'edgecolor', 'r','LineWidth',3);    endend