计算机科学与技术专业使用阈值技术的图像分割等毕业论文外文文献翻译及原文
图像的阈值分割及边缘检测技术
数字图像处理实验报告题目：图像的阈值分割及边缘检测技术班级：姓名：学号：图像的阈值分割及边缘检测技术一、实验目的1、了解图像的分割技术，掌握图像的全局阈值分割技术并通过MATLAB实现；2、了解图像的边缘检测，掌握梯度算子图像边缘检测方法。
二、实验内容1、基于直方图的全局阈值图像分割方法；2、Edge命令（roberts,perwitt,sobel,log,canny），实现边缘检测。
三、实验原理1、全局阈值是最简单的图像分割方法。
其中，直方图法的原理如下：想做出图像的直方图，若其直方图呈双峰且有明显的谷底，则可以讲谷底点所对应的灰度值作为阈值T，然后根据该阈值进行分割，九可以讲目标从图像中分割出来。
这种方法是用于目标和背景的灰度差较大且直方图有明显谷底的情况。
2、用于边缘检测的梯度算子主要有Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子。
这三种检测算子中，Roberts算子定位精度较高，但也易丢失部分边缘，抗噪声能力差，适用于低噪声、陡峭边缘的场合。
Prewitt算子、Sobel算子首先对图像做平滑处理，因此具有一定的抑制噪声的能力，但不能排除检测结果中的虚假边缘，易出现多像素宽度。
四、实验步骤1、全局阈值分割：①读取一张图像；②生成该图像的直方图；③根据直方图双峰产生的低谷估计阈值T；④依次读取图像各个点的像素，若大于阈值，则将像素改为255，若小于阈值，则将该像素改为0；实验代码如下：I=imread('cameraman.tif'); %读取一张图像subplot(221);imshow(I); %显示该图像subplot(222);imhist(I); %生成该图像的直方图T=60; %根据直方图估计阈值T为60[m,n]=size(I); %取图像的大小为【m,n】for i=1:m %依次读取图像各个点的像素，若大于阈值，则将像素改为255，若小于阈值，则将该像素改为0for j=1:nif I(i,j)>=T I(i,j)=255;else I(i,j)=0;endendendsubplot(223);imshow(I); %显示全局阈值分割后的图像2、图像的边缘检测①读取一张图像；②分别使用roberts算子检测、Prewitt算子检测、sobel算子检测、log算子检测、canny算子检测对图像进行处理③输出实验结果图像实验代码如下：I=imread('cameraman.tif'); %读取一张图像subplot(231);imshow(I);title('原图像');BW1=edge(I,'roberts'); %进行Roberts算子边缘检测，门限值采用MATLAB默认值BW2=edge(I,'prewitt'); %进行prewitt算子边缘检测，门限值采用MATLAB默认值BW3=edge(I,'sobel'); %进行sobel算子边缘检测，门限值采用MATLAB默认值BW4=edge(I,'log'); %进行log算子边缘检测，门限值采用MATLAB默认值BW5=edge(I,'canny'); %进行canny算子边缘检测，门限值采用MATLAB默认值subplot(232);imshow(BW1,[]);title('进行Roberts算子边缘检测');subplot(233);imshow(BW2,[]);title('进行prewitt算子边缘检测');subplot(234);imshow(BW3,[]);title('进行spnel算子边缘检测’);subplot(235);imshow(BW4,[]);title('进行log算子边缘检测');subplot(236);imshow(BW5,[]);title('进行canny算子边缘检测');五、实验结果1、图像全局阈值分割源图像直方图全局阈值分割后的图像2、图像的边缘检测六、实验心得1、通过本次实验，我学习到利用MATLAB进行图像的全局阈值分割，其方法是通过图像的直方图估计出阈值再进行分割。
外文文献翻译(图片版)
本科毕业论文外文参考文献译文及原文学院经济与贸易学院专业经济学（贸易方向）年级班别2007级 1 班学号3207004154学生姓名欧阳倩指导教师童雪晖2010 年 6 月 3 日目录1 外文文献译文（一）中国银行业的改革和盈利能力（第1、2、4部分） (1)2 外文文献原文（一）CHINA’S BANKING REFORM AND PROFITABILITY（Part 1、2、4） (9)1概述世界银行（1997年）曾声称，中国的金融业是其经济的软肋。
当一国的经济增长的可持续性岌岌可危的时候，金融业的改革一直被认为是提高资金使用效率和消费型经济增长重新走向平衡的必要（Lardy，1998年，Prasad，2007年）。
事实上，不久前，中国的国有银行被视为“技术上破产”，它们的生存需要依靠充裕的国家流动资金。
但是，在银行改革开展以来，最近，强劲的盈利能力已恢复到国有商业银行的水平。
但自从中国的国有银行在不久之前已经走上了改革的道路，它可能过早宣布银行业的改革尚未取得完全的胜利。
此外，其坚实的财务表现虽然强劲，但不可持续增长。
随着经济增长在2008年全球经济衰退得带动下已经开始软化，银行预计将在一个比以前更加困难的经济形势下探索。
本文的目的不是要评价银行业改革对银行业绩的影响，这在一个完整的信贷周期后更好解决。
相反，我们的目标是通过审查改革的进展和银行改革战略，并分析其近期改革后的强劲的财务表现，但是这不能完全从迄今所进行的改革努力分离。
本文有三个部分。
在第二节中，我们回顾了中国的大型国有银行改革的战略，以及其执行情况，这是中国银行业改革的主要目标。
第三节中分析了2007年的财务表现集中在那些在市场上拥有浮动股份的四大国有商业银行：中国工商银行（工商银行），中国建设银行（建行），对中国银行（中银）和交通银行（交通银行）。
引人注目的是中国农业银行，它仍然处于重组上市过程中得适当时候的后期。
第四节总结一个对银行绩效评估。
A Threshold Selection Method from Gray-Level Histograms图像分割经典论文翻译(部分)
A Threshold Selection Method from Gray-Level Histograms[1][1]Otsu N, A threshold selection method from gray-level histogram. IEEE Transactions on System，Man，and Cybemetics，SMC-8，1978：62-66．一种由灰度直方图选取阈值的方法摘要介绍了一种对于画面分割自动阈值选择的非参数和无监督的方法。
最佳阈值由判别标准选择，即最大化通过灰度级所得到的类的方差。
这个过程很简单，是利用了灰度直方图0阶和第1阶的累积。
这是简单的方法扩展到多阈值的问题。
几种实验结果呈现也支持了方法的有效性。
一.简介选择灰度充分的阈值，从图片的背景中提取对象对于图像处理非常重要。
在这方面已经提出了多种技术。
在理想的情况下，直方图具有分别表示对象和背景的能力，两个峰之间有很深的明显的谷，使得阈值可以选择这个谷底。
然而，对于大多数实际图片，它常常难以精确地检测谷底，特别是在这种情况下，当谷是平的和广泛的，具有噪声充满时，或者当两个峰是在高度极其不等，通常不产生可追踪的谷。
已经出现了，为了克服这些困难，提出的一些技术。
它们是，例如，谷锐化技术[2]，这个技术限制了直方图与（拉普拉斯或梯度）的衍生物大于绝对值的像素，并且描述了绘制差分直方图方法[3]，选择灰度级的阈值与差的最大值。
这些利用在原始图象有关的信息的相邻像素（或边缘），修改直方图以便使其成为阈值是有用的。
另一类方法与参数方法的灰度直方图直接相关。
例如，该直方图在最小二乘意义上与高斯分布的总和近似，应用了统计决策程序 [4]。
然而，这种方法需要相当繁琐，有时不稳定的计算。
此外，在许多情况下，高斯分布与真实模型的近似值较小。
在任何情况下，没有一个阈值的评估标准能够对大多数的迄今所提出的方法进行评价。
这意味着，它可能是派生的最佳阈值方法来建立一个适当的标准，从更全面的角度评估阈值的“好与坏”的正确方法。
外文文献及翻译-fpga实现实时适应图像阈值-其他专业
FPGA实现实时适应图像阈值Elham Ashari电气与计算机工程系,滑铁卢大学理查德霍恩西计算机科学和工程系,纽约大学摘要：本文提出了一种基于实时阈值的通用FPGA结构。
硬件架构是基于一种加权聚类算法的架构,这种算法的重点就在于聚类的前景和背景像素的阈值问题。
该方法采用聚类的二值加权神经网络法找到两个像素组的质心。
图像的阈值是两个质心的平均值。
因为对于每个输入的像素，选定的最近的权值是用来更新的，因而推荐一种自适应的阈值技术。
更新是基于输入像素的灰度级和相关权值的差额的，通过学习快慢因素来衡量其速率。
硬件系统是在FPGA平台上实现的，它包含两个功能模块。
第一个模块获得图像框架阈值，另一个模块将阈值应用于图像的框架。
两个模块的并行性和简单的硬件组成部分使其适用于实时应用程序，并且，其性能可与经常用于离线阈值技术相媲美。
通过利用FPGA对无数的例子进行模拟和实验，得到该算法的结果。
这项工作的基本应用是确定激光的质心，但接下来将会讨论它在其他方面的应用。
关键词:实时阈值,自适应阈值,FPGA实现、神经网络1 简介图像二值化是图像处理的一个主要问题。
如果要从一张图像上提取有用的信息，我们需要将它分成不同的部分（例如背景色和前景色）来进行更为详细的分析。
一般来说，前景色的像素的灰度级与背景色的灰度级是不同的。
现在已有一些较好的使图像二值化地算法，就性能而不是就速度而言，这些算法的主要目标在于高效率，然而对于一些应用，尤其对是在那些定制的硬件和实时应用程序来说，速度则是最关键的要求。
可实现的快速而简单的阈值技术在实际成像系统中得到广泛应用。
例如，结合了CMOS图像传感器的片上图像处理技术普遍存在于各种各样的成像系统当中。
在这样一个系统当中，图像的实时处理及其得到的相关信息是至关重要的。
实时阈值技术的应用领域包括机器人、汽车、目标追踪以及激光测距。
在激光测距，即确定目标的运动范围的过程中，所捕获的图像为二值图像。
图像处理技术中的阈值分割与二值化方法
图像处理技术中的阈值分割与二值化方法在图像处理领域中，阈值分割与二值化方法是一种常用且重要的技术。
它们可以将一幅灰度图像分为多个亮度不同的区域，从而提取出我们感兴趣的目标。
阈值分割与二值化方法在很多应用中都有广泛的应用，比如目标检测、图像增强、字符识别等。
本文将详细介绍这两种方法的原理和常见应用。
我们来了解一下阈值分割的原理。
阈值分割是基于图像的灰度值来进行图像分割的一种方法。
它主要通过设置一个阈值，将图像中的像素根据其灰度与阈值的关系划分为两类：亮区域和暗区域。
对于每个像素，如果其灰度值大于阈值，则划分为亮区域，否则划分为暗区域。
这样，我们就可以得到一幅二值图像，其中亮区域的像素值为255（白色），暗区域的像素值为0（黑色）。
阈值分割方法有多种，常见的有全局阈值分割、自适应阈值分割和多阈值分割等。
全局阈值分割是在整幅图像上寻找一个全局的阈值进行分割，适用于图像中目标与背景之间的灰度差异较大的情况。
自适应阈值分割则是根据图像中每个像素周围的灰度值来确定其阈值，适用于图像中目标与背景之间的灰度差异较小的情况。
多阈值分割则是将图像分为多个灰度级别的区域，适用于图像中存在多个目标的情况。
除了阈值分割，二值化方法也是一种常见的图像处理技术。
二值化方法将一幅灰度图像转换为二值图像，即将所有像素的灰度值限定为两种取值：0和255。
这种方法可以将图像的细节信息保留，同时降低图像的复杂度。
常见的二值化方法有全局二值化和局部二值化。
全局二值化方法是通过设定一个全局的灰度阈值，将图像中的像素根据其灰度与阈值的关系划分为两类。
与阈值分割类似，全局二值化也是将灰度值高于阈值的像素设为255（白色），低于阈值的像素设为0（黑色）。
不同之处在于，全局二值化是在灰度图像上进行的操作，而阈值分割可以是在原始彩色图像上进行。
局部二值化方法与全局二值化方法相比，更加适用于灰度变化较大、光照不均匀的图像。
它将图像分成很多个小块，在每个小块上进行局部阈值分割。
计算机科学与技术 外文翻译 英文文献 中英对照
附件1：外文资料翻译译文大容量存储器由于计算机主存储器的易失性和容量的限制, 大多数的计算机都有附加的称为大容量存储系统的存储设备, 包括有磁盘、CD 和磁带。
相对于主存储器，大的容量储存系统的优点是易失性小，容量大，低成本, 并且在许多情况下, 为了归档的需要可以把储存介质从计算机上移开。
术语联机和脱机通常分别用于描述连接于和没有连接于计算机的设备。
联机意味着，设备或信息已经与计算机连接，计算机不需要人的干预，脱机意味着设备或信息与机器相连前需要人的干预，或许需要将这个设备接通电源，或许包含有该信息的介质需要插到某机械装置里。
大量储存器系统的主要缺点是他们典型地需要机械的运动因此需要较多的时间，因为主存储器的所有工作都由电子器件实现。
1. 磁盘今天，我们使用得最多的一种大量存储器是磁盘，在那里有薄的可以旋转的盘片，盘片上有磁介质以储存数据。
盘片的上面和（或）下面安装有读/写磁头，当盘片旋转时，每个磁头都遍历一圈，它被叫作磁道，围绕着磁盘的上下两个表面。
通过重新定位的读/写磁头，不同的同心圆磁道可以被访问。
通常，一个磁盘存储系统由若干个安装在同一根轴上的盘片组成，盘片之间有足够的距离，使得磁头可以在盘片之间滑动。
在一个磁盘中，所有的磁头是一起移动的。
因此，当磁头移动到新的位置时，新的一组磁道可以存取了。
每一组磁道称为一个柱面。
因为一个磁道能包含的信息可能比我们一次操作所需要得多，所以每个磁道划分成若干个弧区，称为扇区，记录在每个扇区上的信息是连续的二进制位串。
传统的磁盘上每个磁道分为同样数目的扇区，而每个扇区也包含同样数目的二进制位。
（所以，盘片中心的储存的二进制位的密度要比靠近盘片边缘的大）。
因此，一个磁盘存储器系统有许多个别的磁区, 每个扇区都可以作为独立的二进制位串存取，盘片表面上的磁道数目和每个磁道上的扇区数目对于不同的磁盘系统可能都不相同。
磁区大小一般是不超过几个KB; 512 个字节或1024 个字节。
阈值分割原理
阈值分割原理介绍阈值分割是一种常用的图像处理技术，用于将图像分为不同的区域，以实现目标检测和图像分析等应用。
本文将详细介绍阈值分割的原理和应用。
原理阈值分割的原理是基于图像的灰度级别将像素分为不同的区域。
首先，选择一个阈值。
然后，将图像的每个像素与该阈值进行比较，将像素值超过阈值的像素归为一个区域，将像素值低于阈值的像素归为另一个区域。
这样就实现了图像的分割。
应用阈值分割在很多图像处理技术中都有广泛的应用。
下面列举了一些常见的应用场景。
1. 目标检测阈值分割可用于目标检测。
通过将高于某个阈值的像素视为目标，就可以在图像中提取出目标区域。
2. 图像分析阈值分割可用于图像分析。
例如，可以将图像中的背景与前景分离，从而实现图像的特征提取和目标识别。
3. 图像增强阈值分割可以用于图像增强。
通过调整阈值的大小，可以改变图像的亮度和对比度，从而提升图像的质量。
阈值分割可以将图像分割成不同的区域。
这对于图像分析和图像处理来说是非常重要的，可以提取出图像中的各个部分以进行进一步的处理和分析。
阈值选择方法选择合适的阈值是阈值分割的一个关键步骤。
下面介绍几种常见的阈值选择方法。
1. 固定阈值固定阈值是一种简单直观的阈值选择方法。
通过计算图像的全局平均值或者直方图的峰值来确定一个固定的阈值。
但是这种方法无法处理光照不均匀或者图像噪声较大的情况。
2. 自适应阈值自适应阈值是一种根据图像局部特性来选择阈值的方法。
它将图像分成若干个子区域，在每个子区域内计算局部平均值或者局部直方图的峰值，作为该子区域的阈值。
这样能够有效处理光照不均匀和噪声干扰的情况。
3. 基于聚类的阈值选择基于聚类的阈值选择方法将像素值作为聚类的特征，通过聚类分析来选择阈值。
常见的方法有Otsu算法和K-means算法。
这种方法可以自动选择最佳的阈值，适用于不同类型的图像。
优化技术为了提高阈值分割的性能和效果，可以采用一些优化技术。
1. 预处理在进行阈值分割之前，可以对图像进行预处理。
mmsegmentation 阈值
mmsegmentation 阈值随着计算机视觉技术的发展，图像分割在众多领域发挥着重要作用。
其中，医学图像分割尤为重要，它有助于医生对患者病情进行准确诊断和治疗。
本文主要介绍了一种名为MMSegmentation的图像分割算法，并探讨了适用于该算法的阈值选择方法。
一、背景介绍医学图像分割面临着许多挑战，如图像噪声、灰度不均匀性等。
为了解决这些问题，研究人员提出了许多分割算法，如阈值分割、区域生长、基于边缘的分割等。
然而，这些传统算法在处理复杂场景时效果有限。
近年来，基于深度学习的图像分割算法逐渐成为研究热点。
MMSegmentation是其中一种具有代表性的算法。
二、MMSegmentation算法概述MMSegmentation，即多模态医学图像分割算法，采用深度学习技术实现。
它主要包括两个阶段：预处理和分割。
预处理阶段主要对输入的医学图像进行灰度均衡、噪声去除等操作。
分割阶段采用一种基于区域生长的方法，从初始区域逐步扩展，同时结合多尺度分析、边缘检测等技术，实现对图像中目标区域的准确分割。
三、阈值选择方法在MMSegmentation算法中，阈值的选择对于分割结果具有重要影响。
本文提出了以下几种阈值选择方法：1.最大最小值法：通过计算图像中最大和最小灰度值，得到分割阈值。
2.Otsu算法：基于图像的像素灰度差异性，自动确定最佳阈值。
3.自适应阈值法：根据图像局部区域的特点，动态调整阈值。
四、实验与分析为验证所提方法的有效性，本文选取了多种医学图像进行实验。
实验结果表明，所提出的阈值选择方法在很大程度上提高了MMSegmentation算法的分割准确性。
同时，通过对比不同阈值分割结果，分析了各种方法的优缺点，为实际应用中阈值选择提供了有益参考。
五、结论与展望本文通过对MMSegmentation算法的阈值选择方法进行研究，提高了医学图像分割的准确性。
未来，我们将进一步优化算法，探讨更多有效的阈值选择方法，以实现更高质量的医学图像分割。
mmsegmentation 阈值
mmsegmentation 阈值【原创版】目录1.阈值的概念2.MMsegmentation 的概述3.MMsegmentation 中阈值的作用4.如何选择合适的阈值5.阈值对 MMsegmentation 效果的影响6.结论正文1.阈值的概念在图像处理领域，阈值是指一个数值，将图像中的像素点分为两个或多个区域。
这些区域通常具有不同的特征，如颜色、纹理等。
阈值处理是图像分割的一种方法，可以将图像中具有相似特征的像素点归为一类。
2.MMsegmentation 的概述MMsegmentation（多模态图像分割）是一种基于深度学习的图像分割方法。
它通过结合不同模态的图像信息（如 RGB、深度、纹理等），实现对图像的高精度分割。
相较于传统的图像分割方法，MMsegmentation 具有更好的性能和鲁棒性。
3.MMsegmentation 中阈值的作用在 MMsegmentation 中，阈值主要用于对图像特征进行二值化处理，以便更好地进行像素级别的分割。
通过调整阈值，可以控制分割的精度和速度。
合适的阈值能够提高分割效果，而不合适的阈值可能导致过拟合或欠拟合问题。
4.如何选择合适的阈值选择合适的阈值是 MMsegmentation 中的关键步骤。
一般而言，可以选择以下几种方法：（1）经验阈值：根据实际需求和经验，直接设定一个阈值。
（2）Otsu"s 方法：根据图像的灰度分布，自动计算最优阈值。
（3）基于模型的方法：通过训练一个模型，如深度学习模型，自动学习合适的阈值。
5.阈值对 MMsegmentation 效果的影响阈值对 MMsegmentation 效果具有重要影响。
合适的阈值可以使分割结果更加精确，而不合适的阈值可能导致以下问题：（1）过拟合：当阈值设置过高时，可能导致分割结果过于复杂，无法反映实际场景。
（2）欠拟合：当阈值设置过低时，可能导致分割结果过于简单，无法捕捉到图像的细节信息。
Digital-Signal-Processing数字信号处理大学毕业论文英文文献翻译及原文
毕业设计（论文）外文文献翻译文献、资料中文题目：数字信号处理文献、资料英文题目：Digital Signal Processing 文献、资料来源：文献、资料发表（出版）日期：院（部）：专业：班级：姓名：学号：指导教师：翻译日期： 2017.02.14数字信号处理一、导论数字信号处理（DSP）是由一系列的数字或符号来表示这些信号的处理的过程的。
数字信号处理与模拟信号处理属于信号处理领域。
DSP包括子域的音频和语音信号处理，雷达和声纳信号处理，传感器阵列处理，谱估计，统计信号处理，数字图像处理，通信信号处理，生物医学信号处理，地震数据处理等。
由于DSP的目标通常是对连续的真实世界的模拟信号进行测量或滤波，第一步通常是通过使用一个模拟到数字的转换器将信号从模拟信号转化到数字信号。
通常，所需的输出信号却是一个模拟输出信号，因此这就需要一个数字到模拟的转换器。
即使这个过程比模拟处理更复杂的和而且具有离散值，由于数字信号处理的错误检测和校正不易受噪声影响，它的稳定性使得它优于许多模拟信号处理的应用（虽然不是全部）。
DSP算法一直是运行在标准的计算机，被称为数字信号处理器（DSP）的专用处理器或在专用硬件如特殊应用集成电路（ASIC）。
目前有用于数字信号处理的附加技术包括更强大的通用微处理器，现场可编程门阵列（FPGA），数字信号控制器（大多为工业应用，如电机控制）和流处理器和其他相关技术。
在数字信号处理过程中，工程师通常研究数字信号的以下领域：时间域（一维信号），空间域（多维信号），频率域，域和小波域的自相关。
他们选择在哪个领域过程中的一个信号，做一个明智的猜测（或通过尝试不同的可能性）作为该域的最佳代表的信号的本质特征。
从测量装置对样品序列产生一个时间或空间域表示，而离散傅立叶变换产生的频谱的频率域信息。
自相关的定义是互相关的信号本身在不同时间间隔的时间或空间的相关情况。
二、信号采样随着计算机的应用越来越多地使用，数字信号处理的需要也增加了。
数字图像处理论文中英文对照资料外文翻译文献
第 1 页中英文对照资料外文翻译文献原 文To image edge examination algorithm researchAbstract ：Digital image processing took a relative quite young discipline,is following the computer technology rapid development, day by day obtains th widespread application.The edge took the image one kind of basic characteristic,in the pattern recognition, the image division, the image intensification as well as the image compression and so on in the domain has a more widesp application.Image edge detection method many and varied, in which based on brightness algorithm, is studies the time to be most long, the theory develo the maturest method, it mainly is through some difference operator, calculates its gradient based on image brightness the change, thus examines the edge, mainlyhas Robert, Laplacian, Sobel, Canny, operators and so on LOG 。
normalized cuts and image segmentation翻译
规范化切割和图像分割摘要：为解决在视觉上的感知分组的问题，我们提出了一个新的方法。
我们目的是提取图像的总体印象，而不是只集中于局部特征和图像数据的一致性。
我们把图像分割看成一个图形的划分问题，并且提出一个新的分割图形的全球标准,规范化切割。
这一标准衡量了不同组之间的总差异和总相似。
我们发现基于广义特征值问题的一个高效计算技术可以用于优化标准。
我们已经将这种方法应用于静态图像和运动序列，发现结果是令人鼓舞的。
1简介近75年前，韦特海默推出的“格式塔”的方法奠定了感知分组和视觉感知组织的重要性。
我的目的是，分组问题可以通过考虑图（1）所示点的集合而更加明确。
Figure1:H<iw m.3Uiyps?通常人类观察者在这个图中会看到四个对象，一个圆环和内部的一团点以及右侧两个松散的点团。
然而这并不是唯一的分割情况。
有些人认为有三个对象，可以将右侧的两个认为是一个哑铃状的物体。
或者只有两个对象，右侧是一个哑铃状的物体，左侧是一个类似结构的圆形星系。
如果一个人倒行逆施，他可以认为事实上每一个点是一个不同的对象。
这似乎是一个人为的例子，但每一次图像分割都会面临一个相似的问题一将一个图像的区域D划分成子集Di会有许多可能的划分方式（包括极端的将每一个像素认为是一个单独的实体）。
我们怎样挑选“最正确”的呢？我们相信贝叶斯的观点是合适的，即一个人想要在较早的世界知识背景下找到最合理的解释。
当然，困难在于具体说明较早的世界知识一一些低层次的，例如亮度，颜色，质地或运行的一致性，但是关于物体对称或对象模型的中高层次的知识是同等重要的。
这些表明基于低层次线索的图像分割不能够也不应该旨在产生一个完整的最终的正确的分割。
目标应该是利用低层次的亮度，颜色，质地，或运动属性的一致性继续的提出分层分区。
中高层次的知识可以用于确认这些分组或者选择更深的关注。
这种关注可能会导致更进一步的再分割或分组。
关键点是图像分割是从大的图像向下进行，而不是像画家首先标示出主要区域，然后再填充细节。
计算机科学与技术毕业论文
计算机科学与技术毕业论文随着经济建设与科技的快速发展,我国的计算机技术也开始快速的发展与进步,时代在进步,计算机的覆盖应用范围也就更大,在各行各业都开始逐渐实现了计算机的普及应用。
下面是店铺为大家整理的计算机科学与技术毕业论文，供大家参考。
计算机科学与技术毕业论文范文一：计算机教育中计算机科学技术的应用随着我国经济快速发展，社会对于人才的需求更加倾向于多面化，不仅要求人才具备较高的专业素质，还要求其具备一定的计算机技术水平。
因此计算技术在教育过程中非常重要，对于学生的就业、学习等具有积极的促进作用。
高校开展人才培养时，必须融合当前时代的先进性，将计算技术融入到教育中，让学生可以掌握一定的计算机技术，为今后的工作打下坚实基础。
本文针对计算机科学技术在计算机教育中的优势进行分析，提出了一些计算机科学技术在计算机教育中的应用。
1计算机科学技术再现代教育中的优势分析1.1可以摆脱时间限制随着计算机应用日益普遍，现代教育中对于计算机信息技术的要求越来越高，因为计算机信息技术可以突破时间限制，将影像资料储存起来，然后供学生学习。
计算机的强大之处不仅是其具有极快的运算能力，而且还具有极高的信息处理能力，这一切保证了计算机技术在教学系统中正常实施。
1.2可以摆脱空间限制计算机技术可以有效延伸教育空间，能在不同地区、不同时段通过网络技术获取各个高校教育信息的最新成果。
信息成果通过网络进行资源分享，当然也可进行网络下载，然后供不同地区的人学习。
网络课堂作为在线专业教师学习和交流平台，可突破空间上和时间上的限制，更能有效加快教育改革开放，促进全球信息共享以及相互交流。
1.3可促进教学交流和沟通计算机信息技术在现代教学过程中可以发挥出比较好的沟通作用，其符合当前时代的发展规律。
计算机信息技术可以促进师生之间的交流，保持沟通畅快，整个过程不需要承受时间和空间的限制。
计算机教育在师生沟通方面显得更加生动、形象，计算机教育将传统教学内容转变为一种互动式、动态教学过程，可有效提升学生的学习兴趣。
图像分割文献综述
文献综述图像分割就是把图像分成各具特色的区域提取感兴趣目标的技术和过程。
它是由图像处理到图像分析的关键步骤，是一种基本的计算机视觉技术。
图像分割起源于电影行业。
伴随着近代科技的发展，图像分割在实际中得3到了广泛应用，如在工业自动化、在线产品检验、生产过程控制、文档图像处理、遥感和生物医学图像分析、以及军事、体育、农业工程等方面。
总之，只要是涉及对对象目标进行特征提取和测量，几乎都离不开图像分割。
所以，对图像分割的研究一直是图像工程中的重点和热点。
自图像分割的提出至今，已经提出了上千种各种类型的分割算法。
由于分割算法非常多，所以对它们的分类方法也不尽相同。
我们依据使用知识的特点与层次，将其分为基于数据和基于模型两大类。
前者是直接对当前图像的数据进行操作，虽然可以利用相关的先验信息，但是不依赖于知识；后者则是直接建立在先验知识的基础上，这类分割更符合当前图像分割的技术要点，也是当今图像分割的主流。
基于数据的图像分割算法多数为传统算法，常见的包括，基于边缘检测，基于区域以及边缘与区域相结合的分割方法等等。
这类分割方法具有以下缺点，○1易受噪声和伪边缘影响导致得到的边界不连续，需要用特定的方法进行连接；○2只能提取图像局部特征，缺乏有效约束机制，难以获得图像的全局信息；○3只利用图像的底层视觉特征，难以将图像的先验信息融合到高层的理解机制中。
这是因为传统的图像处理算法都是基于MIT人工智能实验室Marr提出的各层相互独立、严格由低到高的分层视觉框架下进行的。
由于各层之间不存在反馈，数据自底向上单向流动，高层的信息无法指导底层特征的提取，从而导致底层的误差不断积累，且无法修正。
基于模型的分割方法则可以克服以上缺陷。
基于模型的分割方法可以将分割目标的先验知识等有用信息融合到高层的理解机制之中，并通过对图像中的特定目标对象建模来完成分割任务。
这是一种自上而下的处理过程，可以将图像的底层视觉特征与高层信息有机结合起来，因此更接近人类的视觉处理。
Otsu图像阈值分割方法的应用研究毕业设计论文
西安邮电大学毕业设计（论文）题目： Otsu 图像阈值分割方法的应用研究毕业设计（论文）诚信声明书本人声明：本人所提交的毕业论文《 Otsu图像阈值方法的应用研究》是本人在指导教师指导下独立研究、写作的成果，论文中所引用他人的文献、数据、图件、资料均已明确标注；对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式注明并表示感谢。
本人完全清楚本声明的法律后果，申请学位论文和资料若有不实之处，本人愿承担相应的法律责任。
论文作者签名：时间：年月日指导教师签名：时间：年月日西安邮电学院毕业设计(论文)任务书学生姓名指导教师职称副教授院系自动化学院专业自动化题目Otsu图像阈值分割方法的应用研究任务与要求阈值分割方法是图像分割技术中最常用的方法，其实质是利用图像的灰度直方图信息获取用于分割的最佳阈值。
Otsu方法一直被认为是阈值自动选取方法中的最优方法,该方法计算简单，在一定条件下不受图像对比度与亮度变化的影响，在一些实时图像处理系统中得到广泛应用。
主要研究一种改进的一维单阈值Otsu方法，研究多维Otsu方法，重点在二维Otsu方法。
本课题应完成的工作：学习图像阈值分割技术的常用方法，学习一维、二维Otsu方法的基本原理。
将一维Otsu方法推广到二维的层面，应用一种新的二维Otsu方法，并编写MATLAB仿真程序，进行相关实验验证这一方法的有效性。
预期目标：总结比较现有的Otsu方法，将改进的一维单阈值Otsu方法推广到二维。
将改进方法进行实验分析，与传统算法相比较，提高分割效率。
成果形式：正确的二维Otsu方法在图像分割中的应用，MATLAB程序文件，实现对实际图像的高效分割。
开始日期2012.1.10 完成日期2012.6.17院系主任(签字) 2012 年 6 月10 日西安邮电学院毕业设计(论文) 工作计划学生姓名指导教师职称副教授系别自动化学院专业自动化题目 Otsu图像阈值分割方法的应用研究_______________________________________________________工作进程起止时间工作内容12月10日至3月20日学习图像阈值分割原理，学习一维、二维Otsu方法的基本原理,撰写开题报告；3月21日至4月15日将一维Otsu方法推广到二维的层面，应用一种新的二维Otsu方法进行图像阈值分割；4月16日至5月5日将新方法与现有的方法进行比较，证明新方法的不同效果；5月6日至5月25日针对经典图像，基于MATLAB编写相应程序实现图像分割，验证新方法的分割效果和效率；5月26日至6月5日理论总结，撰写论文；6月5日至6月25日做ppt，准备答辩。
计算机专业外文文献翻译
毕业设计（论文）外文文献翻译（本科学生用）题目：Plc based control system for the music fountain 学生姓名：_ ___学号：060108011117 学部（系）: 信息学部专业年级: _06自动化（1）班_指导教师： ___职称或学位：助教__20 年月日外文文献翻译（译成中文1000字左右）：【主要阅读文献不少于5篇，译文后附注文献信息，包括：作者、书名（或论文题目）、出版社（或刊物名称）、出版时间（或刊号）、页码。
提供所译外文资料附件（印刷类含封面、封底、目录、翻译部分的复印件等，网站类的请附网址及原文】英文节选原文：Central Processing Unit (CPU) is the brain of a PLC controller. CPU itself is usually one of the microcontrollers. Aforetime these were 8-bit microcontrollers such as 8051, and now these are 16-and 32-bit microcontrollers. Unspoken rule is that you’ll find mostly Hitachi and Fujicu microcontrollers in PLC controllers by Japanese makers, Siemens in European controllers, and Motorola microcontrollers in American ones. CPU also takes care of communication, interconnectedness among other parts of PLC controllers, program execution, memory operation, overseeing input and setting up of an output. PLC controllers have complex routines for memory checkup in order to ensure that PLC memory was not damaged (memory checkup is done for safety reasons).Generally speaking, CPU unit makes a great number of check-ups of the PLC controller itself so eventual errors would be discovered early. You can simply look at any PLC controller and see that there are several indicators in the form. of light diodes for error signalization.System memory (today mostly implemented in FLASH technology) is used by a PLC for a process control system. Aside form. this operating system it also contains a user program translated forma ladder diagram to a binary form. FLASH memory contents can be changed only in case where user program is being changed. PLC controllers were used earlier instead of PLASH memory and have had EPROM memory instead of FLASH memory which had to be erased with UV lamp and programmed on programmers. With the use of FLASH technology this process was greatly shortened. Reprogramming a program memory is done through a serial cable in a program for application development.User memory is divided into blocks having special functions. Some parts of a memory are used for storing input and output status. The real status of an input is stored either as “1”or as “0”in a specific memory bit/ each input or output has one corresponding bit in memory. Other parts of memory are used to store variable contents for variables used in used program. For example, time value, or counter value would be stored in this part of the memory.PLC controller can be reprogrammed through a computer (usual way), but also through manual programmers (consoles). This practically means that each PLC controller can programmed through a computer if you have the software needed for programming. Today’s transmission computers are ideal for reprogramming a PLC controller in factory itself. This is of great importance to industry. Once the system is corrected, it is also important to read the right program into a PLC again. It is also good to check from time to time whether program in a PLC has not changed. This helps to avoid hazardous situations in factory rooms (some automakers have established communication networks which regularly check programs in PLC controllers to ensure execution only of good programs). Almost every program for programming a PLC controller possesses various useful options such as: forced switching on and off of the system input/outputs (I/O lines),program follow up in real time as well as documenting a diagram. This documenting is necessary to understand and define failures and malfunctions. Programmer can add remarks, names of input or output devices, and comments that can be useful when finding errors, or with system maintenance. Adding comments and remarks enables any technician (and not just a person who developed the system) to understand a ladder diagram right away. Comments and remarks can even quote precisely part numbers if replacements would be needed. This would speed up a repair of any problems that come up due to bad parts. The old way was such that a person who developed a system had protection on the program, so nobody aside from this person could understand how it was done. Correctly documented ladder diagram allows any technician to understand thoroughly how system functions.Electrical supply is used in bringing electrical energy to central processing unit. Most PLC controllers work either at 24 VDC or 220 VAC. On some PLC controllers you’ll find electrical supply as a separate module. Those are usually bigger PLC controllers, while small and medium series already contain the supply module. User has to determine how much current to take from I/O module to ensure that electrical supply provides appropriate amount of current. Different types of modules use different amounts of electrical current. This electrical supply is usually not used to start external input or output. User has to provide separate supplies in starting PLC controller inputs because then you can ensure so called “pure” supply for the PLC controller. With pure supply we mean supply where industrial environment can not affect it damagingly. Some of the smaller PLC controllers supply their inputs with voltage from a small supply source already incorporated into a PLC.中文翻译：从结构上分，PLC分为固定式和组合式（模块式）两种。
四川大学-本科毕业论文-参考
本科毕业论文（设计）题目基于图像分割的图像抠取算法的研究与实现学院计算机学院专业计算机科学与技术学生姓名杨明川学号0643041308年级06指导教师吕泽均教务处制表二Ο一年月日基于图像分割的图像抠取算法的研究与实现计算机科学与技术专业学生杨明川指导老师吕泽均[摘要］随着数码设备在日常生活中的大量使用，以及各种图片在各个领域越来越广泛的应用，围绕着图片处理而出现的问题也变得越来越复杂。
对于大多数没有学过专业图像处理软件的用户来说,想要从图片中抠出自己感兴趣的目标，或者是进而对其更换背景都是一件很困难的事。
因此一个简单的，智能的进行目标抠取的软件是极为必要的.而完成这类软件的核心就是一个处理效果良好的图像抠取算法的实现。
GrabCut算法是目前在图像分割领域取得良好效果的数字图像抠取算法。
综述了GrabCut算法的实现过程，并且介绍了根据算法抠取出来的感兴趣目标与背景所实现目标/背景保存，目标图像简单变换,目标背景替换等一系列辅助功能的完成方法。
最后在总结章节中，阐述了实现过程的一些特色与存在的问题,并且提出对未来的研究方向的展望和个人自己的理解.[主题词］图像分割；Grabcut算法;背景替换；Studying and implementing image cutouting algorithmbased on image segmentationComputer ScienceStudent：Yang Ming—chuan Adviser：Lv Ze—jun[Abstract］With the digital equipment widely used in daily life，and a variety of pictures in the more extensive application in various fields, centered on the problems of image processing become more and more complex. For the most users who did not learn the professional image processing software and want to cutout the interest target from the picture，or then replace the background are a very difficult thing. Therefore，a simple，intelligent software of cutoutting the target from the image is very necessary. The core of thecompletion of such software is a nice implementing of a good image-matting algorithm。
阈值法图像分割实验报告
阈值法图像分割实验报告阈值法图像分割实验报告 1 实验目的图像分割阈值法具有实现容易、计算量小、性能稳定等优点。
因此这种方法成为图像分割领域中应用最普遍的方法。
本文主要讨论了基于直方图法的图像分割的设计与实现，并与迭代法进行了对比实验。
2 实验环境Microsoft VC++6.0软件平台，32位Windows XP操作系统。
3 实验原理基础3.1 直方图法直方图阈值法其阈值主要通过分析图像的灰度直方图来进行确定。
假定一幅图像如图3-1所示，其中背景是灰色，物体为灰白色的，背景中的黑色像素产生了直fxy(,)方图的左锋，而物体的各灰度级产生了直方图的右峰。
由于物体边界像素数相对而言较少，从而产生两峰之间的谷，选择谷对应的灰度值作为阈值T，利用式3.1，可以得到一幅二值图像gxy(,)，用于后续处理和分析。
0,(,)fxyT,, (3.1) g(,)xy,,255,(,)fxyT,,背景部分物体部分0255阈值T图3-1 利用直方图选择二值化阈值3.2 迭代法(用于对比试验)迭代法也是一种在图像分割过程中选择合适阈值的方法。
它是基于逼近的思想通过阈值迭代的方式利用程序自动计算出比较合适的分割阈值。
迭代法指在初始条件中假设一个阈值，而通过对图像的迭代运算来不断地更新这一假设阈值来得到最佳阈值。
迭代法阈值分割主要算法:RR，minmax1( 求出图像最小灰度值和最大灰度值计算初始阈值为T,RRminmax022( 根据阈值将图像分割成目标和背景两部分，求出两部分的平均灰度值RijNij(,)(,)，RijNij(,)(,)，,,RijT(,),RijT(,),kkR,R,0GNij(,)Nij(,),,RijT(,),RijT(,),kk为图像上点的灰度值，为点的权重系数，一般为Rij(,)(,)ijNij(,)(,)ijNij(,)的个数 T 为阈值 Rij(,)RR，0G3. 重新选择阈值，新的阈值定义为 TTT,k，1k，1，k124. 循环做第二步到第四步，当 TT,则结束，即可获得最佳阈值来对图像进行kk，1分割。
计算机科学与技术专业论文范文
计算机科学与技术专业论文范文标题：基于深度学习的图像识别算法研究与应用摘要：本论文研究了基于深度学习的图像识别算法，并对其在实际应用中的效果进行了验证。
首先，介绍了深度学习的基本概念和发展历程，重点阐述了卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）的工作原理和优势。
其次，详细讨论了图像识别的基本问题及其在图像识别中的应用，包括目标检测、图像分类和语义分割等。
接着，以CIFAR-10数据集为例，使用了经典的CNN模型进行图像分类实验，并对比分析了不同模型的识别准确率和速度。
最后，对深度学习在图像识别中的应用前景进行了展望，并提出了可能的改进方向。
关键词：深度学习，图像识别，卷积神经网络，图像分类，目标检测，语义分割1.引言图像识别是计算机视觉领域的一个重要研究方向，它对于实现自动化、智能化的图像处理具有重要作用。
传统的图像识别算法主要基于特征提取和模式匹配，但在处理复杂场景和大规模数据时存在一定的局限性。
而深度学习作为一种新兴的机器学习算法，具有更强大的学习和泛化能力，被认为在图像识别领域具有广阔的应用前景。
2.深度学习的基本概念和发展历程深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，其核心思想是通过多层非线性变换实现高层次的抽象表示。
深度学习的发展历程可追溯到1943年McCulloch和Pitts提出的神经元模型，之后经过多次演化和改进，如反向传播算法的提出、卷积神经网络的兴起等，都为深度学习的发展奠定了基础。
3.卷积神经网络在图像识别中的应用卷积神经网络由于其能够自动提取图像的特征并实现高效的图像识别，在图像识别领域得到了广泛应用。
目标检测是图像识别中的一个重要问题，主要是通过卷积神经网络的训练，实现对图像中目标的定位和识别。
图像分类则是将图像划分为不同的类别，常用的方法是使用卷积神经网络提取特征，然后构建分类器进行分类。
语义分割是将图像中每个像素分配到特定的类别，相比图像分类更加细粒度，使用卷积神经网络能够得到更好的效果。
mmsegmentation 阈值
mmsegmentation 阈值摘要：一、mmsegmentation 简介1.mmsegmentation 的背景与目的2.mmsegmentation 的功能与特点二、阈值在mmsegmentation 中的应用1.阈值的概念与作用2.mmsegmentation 中阈值的使用方法3.阈值设置对结果的影响三、mmsegmentation 阈值的具体设置1.阈值的类型与选择2.阈值设置的依据与方法3.实例分析：mmsegmentation 中阈值的设置四、阈值调整与优化1.阈值调整的原则与方法2.阈值优化对结果的影响3.实例分析：通过调整阈值优化segmentation 结果正文：mmsegmentation 是一款基于深度学习的目标检测与分割工具，广泛应用于医学图像分析、遥感图像处理等领域。
它通过设计不同类型的网络结构，实现了对图像像素级别的分类与分割，为各类应用提供了强大的技术支持。
在mmsegmentation 中，阈值的设置是影响结果的重要因素之一。
阈值在mmsegmentation 中主要应用于对网络输出结果的处理，将预测概率转化为具体的类别标签。
通过设置合适的阈值，可以有效地将不同类别的像素区分开来，从而得到清晰的分割结果。
在mmsegmentation 中，阈值的具体设置需要根据实际需求与数据特点进行。
一般来说，可以采用以下方法来设置阈值：首先，根据目标类别与非目标类别的预测概率分布特点，选择一个合适的阈值类型（如Otsu、Adaptive 等）；然后，结合领域知识与实际需求，设置阈值的具体数值。
在实际应用中，阈值设置的合理性往往需要通过多次实验与调整来验证。
以医学图像分析为例，通过调整阈值，可以有效地改善肝脏、肿瘤等目标区域的分割效果。
在遥感图像处理领域，阈值的优化也可以提高地物分类的精度与稳定性。
总之，mmsegmentation 中的阈值设置是影响分割效果的关键因素。
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毕业设计（论文）外文文献翻译文献、资料中文题目： 1.使用阈值技术的图像分割2.最大类间方差算法的图像分割综述文献、资料英文题目：文献、资料来源：文献、资料发表（出版）日期：院（部）：专业：计算机科学与技术班级：姓名：学号：指导教师：翻译日期： 2017.02.14毕业设计（论文）题目基于遗传算法的自动图像分割软件开发翻译（1）题目Image Segmentation by Using ThresholdTechniques翻译（2）题目A Review on Otsu Image Segmentation Algorithm使用阈值技术的图像分割 1摘要本文试图通过5阈值法作为平均法，P-tile算法，直方图相关技术（HDT），边缘最大化技术（EMT）和可视化技术进行了分割图像技术的研究，彼此比较从而选择合的阈值分割图像的最佳技术。
这些技术适用于三个卫星图像选择作为阈值分割图像的基本猜测。
关键词：图像分割，阈值，自动阈值1 引言分割算法是基于不连续性和相似性这两个基本属性之一的强度值。
第一类是基于在强度的突然变化，如在图像的边缘进行分区的图像。
第二类是根据预定义标准基于分割的图像转换成类似的区域。
直方图阈值的方法属于这一类。
本文研究第二类（阈值技术）在这种情况下，通过这项课题可以给予这些研究简要介绍。
阈分割技术可分为三个不同的类：首先局部技术基于像素和它们临近地区的局部性质。
其次采用全局技术分割图像可以获得图像的全局信息（通过使用图像直方图，例如;全局纹理属性）。
并且拆分，合并，生长技术，为了获得良好的分割效果同时使用的同质化和几何近似的概念。
最后的图像分割，在图像分析的领域中，常用于将像素划分成区域，以确定一个图像的组成[1][2]。
他们提出了一种二维（2-D）的直方图基于多分辨率分析（MRA）的自适应阈值的方法，降低了计算的二维直方图的复杂而提高了多分辨率阈值法的搜索精度。
这样的方法源于通过灰度级和灵活性的空间相关性的多分辨率阈值分割方法中的阈值的寻找以及效率由二维直方图阈值分割方法所取得的非凡分割效果。
实验的结果表明，这种方法可以得到的分割结果与详尽二维直方图方法相类似，而计算复杂度与分辨率等级的增加而呈指数下降[3]。
图像的阈值问题，被视为在图像处理的一个重要问题，它不仅可以减少图像数据，同时也奠定了多目标识别和图像认知提供了良好的基础。
全局阈值分割和局部阈值的字符图像分割进行了分析。
一个新的阈值统计迭代算法，提出要克服的直接阈值，针对一些光照不对称和明显的缺陷，或者更大的数字比例在各种各样的背景灰度图像中。
统计迭代阈值分割，基于图像灰度直方图和高斯分布的统计，获得统计迭代法理论表达和最值得阈值法和步骤。
航空图像通过分别使用统计迭代算法，直方图技术和自适应方法进行阈值分割。
比较三种阈值结果，它表明统计迭代方法大大提高了图像分割的抗噪能力，并且有更好的图像结果，并且不容易在阈值方法中分段[4]。
模糊C均值改进算法和遥感图像分割策略，可以提供较少的迭代次数收敛到全局最优解。
同时，它具有良好的稳定性和鲁棒性。
其良好的分割效果可提高精度和遥感图像阈值分割的效率[5]。
阈值技术可分为两类：全局阈值和局部（自适应）阈值。
在全局阈值中，单个阈值用于整个图像。
在局部阈值，阈值被分配给每个像素，使用周围的象素的局部信息以确定它是属于前景还是背景。
由于简单和容易实施的优点，全局阈值技术一直流行许多年[6] [7] [8]。
2 阈值阈值是广泛地用于图像分割的方法之一，在从背景分离出前景中非常有效，通过选择一个适当的阈值T，将灰度级图像可转换为二进制图像。
二进制图象应该包含所有的兴趣目标（前景）中的位置和形状的基本信息。
二进制图像的优点是它减少了数据的复杂性，并简化了识别和分类的过程。
灰度级图像转换为二进制图像的最常见的方法是选择一个单一阈值（T）。
然后所有低于这个T中的灰度等级值将被归类为黑色（0），高于T的定义为白色（1）。
分割问题变成一个选择合适的阈值T问题。
一个常用的方法适用于选择T是通过分析想要分割的图像的直方图类型。
理想的情况是，当柱状图呈现只有两个主要的模式和清晰的山谷（双峰）。
在这种情况下，T的值被选择在两个模式之间的谷点。
在实际应用中的直方图是更复杂的，具有许多峰和不明确的山谷，所以不总是容易选择T的值。
3自动阈值每个图像由系统自动选择阈值而无需人工干预的方法被称为一个自动阈值方案。
这就要求有关的对象的强度特性、对象的大小、图像中各种不同类型部分出现的目标的级分知识。
4 阈值技术阈值技术是图像分割的重要技术之一。
这种技术可以表示为：T =[X，Y，P（X，Y），f（X，Y] （1）其中：T是阈值。
x，y是所述阈值点的坐标。
P（X，Y），F（X，y）是图中像素点的灰度。
阈值图像g(x,y)可以是如下定义：1(,)g(x,y)=0(,)if f x y T if f x y T >⎧⎨≤⎩（2）这篇文章采用了5种阈值技术：4.1均值技术 该技术中使用的像素的平均值作为阈值，并在严格的情况下即有大约一半到属于目标，而另一半属于背景像素的图像的工作得很好。
这种技术很少发生。
4.2 P-Tile 技术P —Tile 技术使用的知识是所关注对象在整个阈值的图像的面积尺寸。
P —Tile 方法是基于灰度直方图的最早的阈值方法之一[5]。
它假定在图像中的目标比背景更亮，并占据图像面积的固定百分比。
图像区域的这个固定的百分比也被称为P ％。
阈值被定义为大多对应于映射到至少P%上的灰度级到目标的灰度级。
设n 是最大灰度级值，H(i)是图像的直方图（i= 0…n ），而P 是该目标的面积比。
P-Tile 算法方法如下：S=sum (H(i)) (3)Let f=sFor k=1 to n f=f-H(k-1)If (f/t) <p then stopT=k其中：s 的图像总面积，f 是初始化所有区域作为目标区域，T 是最终阈值‘ 此方法操作简单，适合对象的所有尺寸。
它产生良好的抗噪声能力;然而，如果对象面积比率为未知的或从图象变化到图像，这显然是不适用的[6]。
4.3直方图相关技术（HDT ）直方图技术是依赖于估算分隔图像的对象和背景的两个同质区域的阈值的成功。
这就要求，图像组成是两种同质的并且能够存在一个阈值分离这些区域。
所述（HDT ）是适于图像具有很大同质性并且将分离这些区域，其中的对象和背景的面积都是同质的并且不包括对象和背景之间的区域。
这种技术可以表示为：221122C (T) =P ()()P ()()(4)T T T T σσ+其中：C （T ）为所述组内方差。
1P ()T 是组值小于T. 的概率。
2P ()T 是组值小于T 的概率. 21()T σ为像素组的方差小于或等于T 的概率。
22()T σ为像素组的方差大于T 的概率。
4.4 EMT技术使用边缘最大化技术（EMT）的阈值图像被用于当在图象超过一个均匀区域或有目标和背景之间的照明的变化有改变。
在这种情况下，目标的部分可以被合并到背景或者背景可以作为一个目标。
出于这个原因，任何的自动阈值选择技术的性能得都要变得更好在大的同质和分离的区域。
此技术分割取决于有关图像中的最大边缘阈研究并且开始分割有边缘检测技术操作的图像（例如kiresh操作技术）。
4.5可视化技术这些技术改善人们的准确搜索目标项目的能力。
这些技术是类似于另一个使用原始图像的分量区段的P-tile技术，他们以新颖的方式，以提高视觉搜索性能，但是p-tile 是不太有效当不同的噪声中存在于图像中。
5次实验试验验证5.1Testing程序阈值分割，采用（MATLAB R2007a，7.4A）实现并测试了在图1所示的三幅图像分割技术图1.原始图像五种阈值分割技术：平均技术，P-tile技术，可视化技术，HDT技术和EMT技术。
5.2 仿真结果图2. 原始图像阈值从左到右，可视化技术，T =127，平均技术，P-tile T =127，HDT技术与EMT技术。
图3. 原始图像阈值从左到右，可视化技术，T =167，平均技术，P-tile T =167，HDT技术与EMT技术。
图4. 原始图像阈值从左到右，可视化技术，T =43，平均技术，P-tile T =43，HDT技术与EMT技术。
6 结论在本文中，比较适用于研究了5种阈值分割技术的图像方法：平均法，P-tile 法，直方图相关技术（HDT），边缘最大化技术（EMT）和视觉技术在如图所示的三个卫星图像上。
图1.解释与实验进行了不同的技术的HDT和EMT技术分别是用于阈值的技术的图像的最好的技术。
这个结果从图1，2，3得到。
参考文献[1] Gonzalez and Woods, "Digital image processing", 2nd Edition, prentice hall, 2002.[2] Kenneth R. Castelman, "Digital image processing", Tsinghua Univ Press, 2003.[3] Shuqian He, Jiangqun Ni, Lihua Wu, Hongjian Wei , Sixuan Zhao.," Image threshold segmentation method with 2-D histogram based on multi-resolution analysis", Computer Science & Education, ICCSE, 25-28 July 2009, PP.753 – 757, Nanning, China.[4] Guang Yang, Kexiong Chen, Maiyu Zhou, Zhonglin Xu, Yongtian Chen, "Study on Statistics Iterative Thresholding Segmentation Based on Aviation Image," snpd, vol. 2, pp.187-188, Eighth ACIS International Conference on Software Engineering, Artificial Intelligence, Networking, and Parallel/Distributed Computing (SNPD 2007), 2007.[5] Du Gen-yuan,Miao Fang,Tian Sheng-li,Guo Xi-rong.,"Remote Sensing Image Sequence Segmentation Based on the Modified Fuzzy C-means", Journal of Software, V ol. 5, No. 1, PP.28-35, 2009.[6] A.S. Abutaleb, “Automatic Thresholding of Gray-Level Pictures Using Two Dimensional Entropy”, Computer Vision, Graphics, and Image Processing, V ol.47,PP.22-32, 1989.[7] J. Kittler and J. Illingworth, “Minimum Error Thresholding”, Pattern Recognition,V ol.19, No.1, PP.41-47, 1986.[8] K.H. Liang and J.J.W Mao, “Image Thresholding by Minimizing the Measures of Fuzz iness”, Pattern Recognition, V ol.28, No.1, PP.41-51, 1995.[9] F. Samopa, A. Asano.,"Hybrid Image Thresholding Method using Edge Detection", IJCSNS International Journal of Computer Science and Network Security, V ol.9 No.4, PP.292-299, April 2009.最大类间方差算法的图像分割综述2摘要图像分割是数字图像处理的基本方法。