图像处理—赵俊顶.docVIP

4.2 系统功能模块分析与实现 系统主要包括几大功能模块：图像分割模块、模板读取模块、图像识别模块。 4.2.1 图像分割模块 首先输入一幅图片，将RGB图像转为HIS格式，代码实现：HS_I=(myI(:,:,1)+myI(:,:,2)+myI(:,:,3))/3;如下： 　　　　 图4.2.1输入的RGB原图　　　　　图4.2.2处理后的灰度图 再对其进行边缘检测，包括边缘点数量统计 与 S分量的纹理分割： BW= edge(HS_I,canny,0.8);%边缘检测，对边缘像素点作统计分析。 t2=toc tic ES=0; for i=1:x for j=1:y if (BW(j,i)==1) S(j,i)=1-min(myI(j,i,:))/HS_I(j,i); SR=round(S(j,i)*100)/100; ES=[ES SR]; end end end 图4.2.3　CANNY算子处理后的图 BW1=zeros(y,x); % 根据上述的统计直方图设定 S 的阈值 for i=1:x for j=1:y if((BW(j,i)==1)(S(j,i)=0.06)(S(j,i)=0.01)) BW1(j,i)=1; end end end 　　　　　图4.2.4根据S的阈值提取出来的边缘图 对X方向和Y方向进行边缘像素点数量统计，挑出边缘点数量大于平均值的位置，最后一列大于平均值的位置作为，最后一个区域的切分位置，下面是X方向的算法，Y方向的也类似，代码简要实现如下： ColumnX=zeros(1,x); for i=1:x if (EdgePointsX(i)=AveragePointsX) ColumnX(i)=1; end end Nx=sum(ColumnX); Posx=zeros(1,Nx); % 挑出边缘点数量大于平均值的位置 k=1; for i=1:x if (EdgePointsX(i)=AveragePointsX) Posx(k)=i; k=k+1; end end gapx=12; % 间隔小于10列的，区域合并 Partx0=zeros(1,Nx); Partx1=zeros(1,Nx); k=1; Partx0(1)=Posx(1); for i=2:Nx d=Posx(i)-Posx(i-1); if (dgapx) Partx1(k)= Posx(i-1); k=k+1; Partx0(k)=Posx(i); end end Partx1(k)= Posx(Nx); % 最后一列大于平均值的位置作为，最后一个区域的切分位置 Spanx=zeros(1,k); % 共有k个区域 for i=1:k Spanx(i)=sum(ColumnX(Partx0(i):Partx1(i))); end [mytemp nPartx]=max(Spanx); word_Xseg0=Partx0(nPartx); word_Xseg1=Partx1(nPartx); 最后得出分割的图片，代码实现如下： word=I(word_Yseg0:word_Yseg1,word_Xseg0:word_Xseg1,:); 图4.2.5　最后分割出来的图