对图像分块处理 图像分块处理出现块效应

本文目录一览：

• 1、PS怎么做图片变成方块分离的效果/或者哪有教程?
• 2、图像分割与边缘处理有什么区别?请大侠回答,谢谢了。
• 3、用MATLAB给图像分块处理
• 4、图像分割算法总结
• 5、怎样利用matlab对一幅图像进行分块以及重组?
• 6、图像分割技术论文

PS怎么做图片变成方块分离的效果/或者哪有教程?

1、选择“工具”箱中的“渐变工具”，再点击“渐变工具”属性中的编辑渐变即可调整你需要的渐变颜色。 然后在素材图片的中间从上往下拉，即可在“图层1”填充渐变效果，如图所示。

2、PS将图片变成块状纹理效果操作方法：用ps打开一张图片，然后按下【CTRL+J】把图片复制一份出来。我们选中图层1，在上方点击【滤镜】-【模糊】选择【高斯模糊】。我们把高斯模糊的参数设置为【13】像素，点击【确定】。接着，我们继续点击【滤镜】选择【滤镜库】。

3、下面通过简单的图层变化做示例。新建一个图层画个矩形。复制一个。自由变换（CTRL+T）。按住CTRL拖动红圈处节点至下图位置，回车确认。复制一份原始方块。自由变换，按住CTRL拖动红圈处节点至下图位置。给图层添加渐变叠加图形样式。三个图层分别添加之后的效果。这三个面可以用任意图形代替，如下图。

图像分割与边缘处理有什么区别?请大侠回答,谢谢了。

图像分割是指将特定的影像分割成区域内部属性一致而区域间不一致的技术。一般图像分割方法分为基于阈值的方法，基于边缘的方法，基于区域的方法和基于特定理论的方法，基于边缘的方法就是首先进行边缘提取，认为边缘内的区域就是同一属性的，然后进行边缘连接把边缘闭合起来形成区域。

这个还是比较好区分的。首先说边缘检测，边缘检测是通过图像的梯度变化将图像中梯度变化明显的地方检测出来，针对的是边缘信息。

就是将目标特征从背景中分割出来。医学图像分割，可以查看感兴趣的区域，从而忽略不需要的区域的干扰。如看骨折，只需要将骨头所表示的特征图像（一般是一定会度值的一块区域）从背景（如肌肉，另一种灰度值）分割出来，而其它的肌肉等则不显示（为黑色）。可以更有利于医生分析病情而减少误判。

图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来，其有意义的特征有图像中的边缘、区域等，这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。虽然目前已研究出不少边缘提取、区域分割的方法，但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法。

用MATLAB给图像分块处理

用col2im函数就行，如果是将图像分割成块的时候用的im2col参数为distinct，那么用col2im函数时参数也是distinct，如果分割图像的时候参数为sliding，那么用需要用reshape+accumarray函数解决。

a = randi(100，100)；%100*100的原始矩阵，也可以是你的图像矩阵 m = 2；n = 2；C= mat2cell(a，ones(100/m，1)*m，ones(100/n，1)*n)；%按照m*n的小块进行分块 输出的C是元胞结构，C{1，1}是分块后第一行第一列的矩阵块，其他同理。

先说明一个错误：64×64的图像分块（每块4×4）应该是256块，不是16块。

用Matlab来分割彩色图像的过程如下：1）获取图像的RGB颜色信息。通过与用户的交互操作来提示用户输入待处理的彩色图像文件路径；2）RGB彩色空间到lab彩色空间的转换。通过函数makecform()和applycform()来实现；3）对ab分量进行Kmean聚类。调用函数kmeans()来实现；4）显示分割后的各个区域。

：直接把原来图像矩阵的一部分拿出来就行了。如果A是原始图像矩阵m*n*3。m*n像素，3个通道RGB可以直接使用B=A（1：10，1：10*n，1：3）这样就把源图像的一个小块放到矩阵B中了，之后进行处理就行了。

[M N] = size(I)；blockSize = M/d；for i=1：d for j=1：d block(i，j) = I((i-1)*blockSize+1：i*blockSize ， (j-1)*blockSize+1：j*blockSize)；end end block数组中存储的就是你要分的块 。

图像分割算法总结

首先，分水岭算法的基本步骤如下：灰度值分类与测地距离设定： 将图像的像素灰度值赋予类别，同时设定一个测地距离阈值，作为分割的基准线。 区域生长与划分： 从最低灰度值点开始，测量邻域像素的距离，若小于阈值，像素“淹没”，反之则形成“大坝”，区域开始独立划分。

基于区域的图像分割方法 基于区域的分割方法是以直接寻找区域为基础的分割技术，基于区域提取方法有两种基本形式：一种是区域生长，从单个像素出发，逐步合并以形成所需要的分割区域；另一种是从全局出发，逐步切割至所需的分割区域。

Snake算法是一种用于图像分割的主动轮廓模型。该算法通过在图像上迭代移动一个参数化曲线，使其逐渐逼近目标对象的边界，从而实现图像分割。Snake算法的基本思想是将图像分割问题转化为优化问题。首先，定义一个能量函数，该函数包含了曲线的内部能量和外部能量。

基于阈值的分割方法 灰度阈值分割法是一种最常用的并行区域技术，它是图像分割中应用数量最多的一类。阈值分割方法实际上是输入图像f到输出图像g的变化 其中，T为阈值；对于物体的图像元素，g(i，j)=1，对于背景的图像元素，g(i，j)=0。

怎样利用matlab对一幅图像进行分块以及重组?

首先把图像读进来，用a=imread()函数，然后看看图像的大小，用[m，n]=size()函数，你要m*n个小块，那就看看每个小块内有多少点，用m_p=m/m；n_p=n/n；再之后就是切割矩阵了，比如b=[1：m_p，1：n_p]就取得了第一个小块，以此类推，可一个写个两层的for循环。

Matlab编程实现 1 Matlab编程过程 用Matlab来分割彩色图像的过程如下：1）获取图像的RGB颜色信息。通过与用户的交互操作来提示用户输入待处理的彩色图像文件路径；2）RGB彩色空间到lab彩色空间的转换。通过函数makecform()和applycform()来实现；3）对ab分量进行Kmean聚类。

这属于MATLAB中对特殊区域的处理，可以利用roiploy函数进行处理。例如：clear all；I=imread(lizhi.jpg)；BW=roiploy(I)；%就会通过鼠标来设定多边形区域的角点，按空格键结束，enter确认。在多边形区域内的像素值为白色，区域外为黑色。

图像分割技术论文

图像分割技术论文篇一 图像分割技术研究 摘要：图像分割是图像处理与计算机视觉的基本问题之一，是图像处理图像分析的关键步骤。本文介绍了基于阈值的分割方法和图像分割的图像分割性能的评价、应用现状；最后总结出图像分割的发展趋势。

计算机图形图像处理技术可以用来设计图形的色彩、做纹理和明暗的贴图处理、对图像进行建模设计和造型、消除图像隐线和隐面、对图形曲线和曲面进行拟合操作、数字化的图像存储、图像分割、分析、编码、增强、复原等操作[1]，以及对图像进行形式转换，如投影、缩放、旋转、平移等几何形式。

在备受瞩目的AAAI 2024会议上，腾讯优图实验室凭借其深厚的技术底蕴，一举提交并成功入选27篇论文，展示了在多个关键领域内的突破性研究。这些论文涵盖了表格结构识别的抓取你所需GrabTab、异常图像生成的DiAD框架，以及医学图像分割等前沿技术，向业界展示了腾讯在智能视觉领域的强大实力和创新能力。