-基于小波的图像分割方法

合集下载

基于小波变换的图像处理方法研究

基于小波变换的图像处理方法研究近年来，小波变换技术在图像处理领域得到了广泛的应用。

它能够提取图像中的特征信息，减少图像噪声，较好地保留图像的细节等。

基于小波变换的图像处理方法，可以应用于医学影像诊断、卫星遥感图像处理等多个领域。

本文将介绍小波变换技术的一些基础知识，分析小波变换在图像处理中的应用，并探讨基于小波变换的图像处理方法研究。

一、小波变换的基础知识小波变换（Wavelet Transform）是一种能将时间序列信号或图像信号分解成不同尺度的子信号的数学变换技术。

在小波变换中，小波函数是用作基函数的，通过对小波基函数的线性组合，得到原始信号的一个系数序列，这个系数序列记录了不同尺度下信号的信息。

小波变换的优点之一是信号的时频局部性，它能够对信号的低频和高频部分进行分离。

二、小波变换在图像处理中的应用小波变换在图像处理中有着广泛的应用。

主要应用在图像压缩、噪声去除和边缘检测等方面。

在图像压缩中，小波变换可将图像分为不同频率的子带，其位于较低频段的子带较为平滑，可以用较少的信息来表示；其位于较高频段的子带包含了图像的细节信息，通过对子带系数进行量化和编码，可以实现图像压缩。

在噪声去除方面，小波变换可以通过阈值去除图像中的高频噪声，从而获得更好的图像质量。

在边缘检测方面，小波变换的多尺度分析特性可以用于提取图像中的边缘信息。

三、基于小波变换的图像处理方法研究基于小波变换的图像处理方法研究，是利用小波变换技术进行图像处理的一种方法。

在此方法中，首先对图像进行小波变换，然后根据具体的应用需求对小波系数进行处理，最后通过逆小波变换将处理后的小波系数重构成图像。

目前，该方法已经应用于图像增强、图像恢复和图像分割等多个领域。

在图像增强领域，基于小波变换的增强方法主要是通过增大图像中的高频分量，从而达到增强图像细节信息的目的。

该方法可以应用于医学影像诊断、高清视频制作等多个领域。

在图像恢复方面，基于小波变换的方法可以减少噪声干扰，恢复损坏的图像部分信息。

基于小波变换及otsu分割的农田作物行提取

基于小波变换及otsu分割的农田作物行提取
1 简介
农田作物行提取是农业生产中一个重要的任务，实现作物行提取
可以帮助农民掌握作物的生长情况和预测产量。

而小波变换及otsu分
割是一种常用的图像处理手段，可用于图像分割和特征提取等领域。

2 方法
在本次作物行提取中，我们首先将农田图像进行小波变换，将其
分解为多个小波系数。

然后，我们通过通过图像的峰值信噪比选取合
适的小波系数，进行otsu分割。

最后，根据otsu分割结果进行补洞、滤波等操作，得到作物行提取的结果。

具体的步骤如下：
1. 将农田图像进行小波变换，将其分解为若干组小波系数。

通常
选择三层小波分解即可。

2. 根据峰值信噪比选取合适的小波系数。

在小波系数的各个频率
子带中，我们选取在频域上具有明显峰值的系数，保留其它系数，并
对其进行滤波去噪处理。

3. 对被选取的小波系数执行otsu分割，并得到二值化图像。

4. 对二值化图像进行形态学运算，如补洞、滤波、提取等操作。

5. 最后，得到作物行提取的结果。

3 结果
经过实验测试，本方法在不同光照条件下均能够取得较好的作物行提取效果。

相较于传统方法，本方法不仅更加快速高效，而且能够应对不同光照和气候条件下的图像，具有较好的鲁棒性和可靠性。

4 总结
本研究基于小波变换及otsu分割的方法实现了农田作物行提取。

该方法具有处理速度快、鲁棒性好等优点，并且在不同光照和气候条件下均有良好的表现。

这一方法为农业产业发展提供了实用性的技术应用。

基于离散小波变换多种纹理特征提取的草细胞图像分割比较

角二阶矩、相关度、、比度四个统计量描述纹理熵对结构信息．中角二阶矩又称能量，其是图像纹理灰度变化均一的度量，反映了图像灰度分布均匀程度和
采用高斯核ＳＭ分类器做分类实验，Ｖ得到两类样本点（一类是纤维素部分，另一类是非纤维素部分）将．所得结果通过对应的像素点位置还原出分割后的结
基于离散小波变换多种纹理特征提取的草细胞图像分割比较
陆璐，李玉龙
７０７）３００
（兰州交通大学数理与软件工程学院，甘肃兰州
摘
要：用图像分割技术可有效检测草细胞纤维素的含量．于离散小波变换的图像纹理特征提取方法已广泛利基
设计１一维离散小波，个首先找到满足对称性的滤波器Ｈ０）然后构造相应的尺度函数（）一（，￡
ｈ（）（￡）通过ｈ（）＝（１ｏ一ｋ１，０是声２一志，１走＝一）（＋）＝ｈ
Ｔ
果有着不同的准确率，通过实验比较可以挑选出分割效果最好的纹理特征提取方法用于该类型图像的图像分割．所选出的特征提取方法对于该类型的图像而言有着重要的应用价值．
小波能量、奇异值方法以及它们的相互组合算法用于草细胞的图像分割．
灰度共生矩阵（Ｍ）通过计算图像中特定ＧＩＣ
１原始图像的每一个像素点选取１ ×１大）对６６
位置两像素问的相关性反映图像在方向、相邻问隔、变化幅度等方面的信息，是描述纹理结构特征的基本函数［．３小波变换方法可与灰度共生矩阵法相结］

基于小波与阈值的图像分割

龙源期刊网
基于小波与阈值的图像分割
作者：杨倩问婷婷李红赵蔷
来源：《现代电子技术》2012年第24期
摘要：图像分割是图像处理和计算机视觉中的重要技术，并且已在工业、军事、医学图像以及机器人视觉领域有着广泛的应用。

在此采用了基于小波变换边缘检测算法和阈值分割算法。

小波变换边缘检测，即设置分解级数进行多次分解，并依次输出结果图像。

阈值分割采用全局与局部阈值分割图像，但是局部阈值更能突出图像的信息点。

关键词：图形分割；小波变换；边缘检测；阈值分割
中图分类号：TN919-34文献标识码：A文章编号：1004-373X（2012）24-0054-02。

基于Mexihat小波分析的图像分割算法

／
～，
，
Ｍｅｉａ函数的曲线形状如图１ｘｔｈ所示二维Ｍｅｉａ函数如下所示：ｘｔｈ
，
Ｉ
／
（卜
（ｅｐｘ
）ｐ；）ｅｘ
）
２
－１
０
１
２
３
ｂＭｅｉａｉ的导数１ｘｈｔ￣数
相应的高斯函数为
收稿日期：２１－２１００１— ０基金项目：国家社会科学基金项目（８Ｊ２）０ＡＹ００；湖北省教育厅人文社会科学研究项目（０％５２２００）作者简介：邵５，１６－）湖北鄂州人，ＬＬ（９，－，９男，鄂州职业大学计算机系副教授，究方向：研应用数学。
式中，ｑｔＪｓｒ【为正平方根操作。・
将式（）（）散化，１和２离可实现二维离散小波变换，其用于离散数字图像处理，算出小波变将计换模，并选用适当的分割方法，将目标图像分割可
出来。２Ｍｅｉｔ数的构造ｘｈ函ａ
上
小波。
蛐＜。。
下
因此，仅是一个基本小波，不而且是一个允许Ｍｘｈｔｅｉａ函数的曲线形状见图１。
Ｇ）芎－了），（ｂ－＼，ｂ＝ｙ／ｘ
则二维Ｍｅｉａ函数的二进伸缩和平移变换如ｘｔｈ
）），）＝（
第１８卷第２期
Ｖｏ．８Ｎ．１１ｏ２

基于小波域局部二值模式和活动轮廓模型的纹理图像分割

基于小波域局部二值模式和活动轮廓模型的纹理图像分割
付明柏
（昭通学院计算机科学系，云南昭通６５７０００）
摘
要：提出一种双树复小波域局部二值模式和活动轮廓模型的纹理图像分割方法．该方法首先
使用双树复合小波（ＤＴＣＷＴ）分解纹理图像，然后使用局部二值模式（ＬＢＰ）提取纹理特征．利用最大熵准则对纹理特征图像进行选择．活动轮廓模型（ＡＣＭ）用于最后得分割．实验结果表明提出的方法对于合成纹理和自然场景数据集达到了较高的分割精度．
关键词：纹理图像分割；双树复合小波变换；局部二值模式；活动轮廓模型；最大熵准则
中图分类号：ＴＰ７５１文献标志码：Ａ文章编号：１００７ — ９７９３（２０１４）０２ — ００５６～０６
纹理是一种包含空间上灰度变化和重复的模式，通过纹理人们可以获取非常多的视觉场景信
息．二维纹理图像的分析具有非常多的应用，例如：工业表面检测、遥感图像分析、生物图像分析
特征向量．这样在一定程度上克服了ＬＢＰ支撑区域较小的缺点．
同尺度上的图像表达，并用ＬＢＰ算子对不同尺度的图像表达进行纹理特征提取，得到描述纹理的
ＤＴＣＷＴ由两棵平行实小波树组成．其具有
以下优点：（１）近似的位移不变性，即信号的平移

基于聚类和小波变换的彩色图像分割方法

基于聚类和小波变换的彩色图像分割方法作者：李景兰刘怀强来源：《现代电子技术》2008年第14期摘要：提出一种将聚类和小波变换相结合的彩色图像分割方法。

首先将图像划分成16×16子块，然后在块中按照视觉一致性准则进行颜色聚类，对于聚类后的子块，提取其颜色特征。

利用小波变换得到每个分块的纹理特征，将颜色特征和纹理特征的组合作为对图像进行分割的依据。

该方法将聚类算法和小波算法结合，并符合人类视觉特征的分割策略。

利用提出的算法对多幅自然图像进行分割实验，实验结果证明该算法的有效性。

关键词：彩色图像分割；颜色聚类；小波变换；纹理特征Abstract：his paper presents a color image segmentation method by combination of clustering and wavelet transform algorithmhe original image is first partitioned into 16×16 sub-blocks which are not overlapped,and then the sub-blocks are segmented by color clustering algorithm based on perceptual uniformityColor features are extracted from the segmented sub-blocksexture features of each sub-blocks are extracted by using of wavelet transformhen,the features of color and texture is combined，which is gist to segmenting imagehe proposed method combines the advantages of clustering and wavelet transform algorithm approaches，which is in accord with the human segmentation strategyhe algorithm proposed is applied to segment a number of natural images and its effectiveness and efficiency is confirmed by experimKeywords：1 引言目前，彩色图像的分割应用广泛，人们为探求符合人类视觉特征的快速分割方法［1］，从不同的角度出发提出一些方法。

基于小波变换及otsu分割的农田作物行提取

基于小波变换及otsu分割的农田作物行提取随着人们对农业生产高效性的要求越来越高，基于数字图像处理技术的农田作物行提取技术备受关注。

该技术不仅能够自动化提高作物行的提取效率，还可以加快农业生产过程中的决策速度，提高农田管控的水平。

在众多农田作物行提取技术中，基于小波变换和otsu分割的方法是比较成熟的。

小波变换是一种多尺度分析技术，能够将信号分解成具有不同频率和时间尺度的子信号。

该技术可以提取不同灰度的图像特征，使得提取效果比较好。

otsu分割是一种统计学方法，能够将图像分成两个最优的类，同时使类内方差最小化。

这种方法的基本流程为：首先采集农田的高分辨率数字图像，然后对图像进行预处理，包括去噪、去除背景等。

接着，利用小波变换将图像分解成不同的子信号，提取图像的纹理、颜色等特征，得到平滑系数和细节系数。

随后，采用otsu分割将图像分成两类，得到作物行区域的二值图像。

最后，将二值图像进行填充、连通性处理等操作，可以得到农田作物行的准确提取结果。

该方法优点如下：1. 提取效果好。

小波变换可以在不同尺度和频率上提取到不同的图像特征，使得对行与非行进行分割更加准确。

2. 抗噪能力强。

在进行小波变换的过程中，可以通过去除一些高频成分来实现去噪，使得提取结果更加稳定。

3. 算法复杂度低。

小波变换和otsu分割算法的复杂度都比较低，可以在一定程度上保证计算速度。

4. 可靠性高。

该方法使用的算法均有较长历史，经过大量实验验证，其性能比较可靠。

缺点如下：1. 对光照情况敏感。

图像的光照情况会影响到小波变换和otsu分割的结果，因此需要对图像光照进行校正。

2. 对农田作物行属性有要求。

该方法对作物行的高度、密度等属性有一定要求，如果属性差异比较大，提取效果会受到影响。

总的来说，基于小波变换和otsu分割的农田作物行提取方法是一种比较成熟的技术。

通过该方法可以提取出农田作物行的准确位置和范围，有助于提高种植效率和农产品产量。

基于小波与神经网络的图像分割

ｗａｙ，ｅａｒｄｉｆｃｔｏｅｐａｅｈｅｆｉｉｎｃｆｉｕｌｔｓａｒｔｔｅｆｃｅｙａｎｄａｃｕｒｙｆｅｇｍｅｎｔｉｉｔｂａｎｃＷｉｈｈｗａｖｅｔｃａｃｏｓａｔｏｎｎｈｅａｌｅ．ｔｔｅｅｌａｎｙｓｓｎｄｒｉｉｉｎａｌｉａａｔｆｃａｌｅｕｒａｌ
ｎｔｒｓｅｗｏｋｗｉｅｙｓｄｉｉｇｐｏｅｓｎ，ａｅｏｔｅｏｉａｉｎｄｌｕｅｎｍａｅｒｃｓｉｇｂｓｄｎｈｃｍｂｎｔｏｏｗａｅｅｉｇｓｇｆｖｌｔｍａｅｅｍｅｔｔｏａａｔｆｃａｎｕａｎｔｏｇｎａｉｎｎｄｒｉｉｉｌｅｒｌｅｗｒｓｃｎｂｆｓｅａｄｅｔｉｇｓｇａｅａｔｒｎｂｔｅｒｍａｅｅｍｅｔｔｏ．ｎａｊｎ
分割图像。
关键词：兴趣区域图像分割小波变换图像金字塔神经网络感中图分类号：ＴＰ３文献标识码ｌ７ —０２ｌ）２ｃ一０５６８７３
图１图像的两级小波分解示意图
原始图像
含噪声图象
消噪后图象
圈盈圈
∞ １１Ｓ２０５｛１Ｏ０２０ｌ卯１０１０２Ｏ２００５Ｏ５ｓ０５０５０１０１０２０２０
图２图像的多分辨率图像金字塔表示
在医学图像中，生所关心的内容通医常仅占图像中很小一部分，就是感兴趣这

基于小波包和区域生长的脑组织图像分割

１引言
图像分割是指将一幅图像分解为若干互不交迭区域的集合，图像处理与机器视觉的基本问题之一。尽管不同的研是究人员提出了许多分割方法，但是到目前为止还不存在一种通用的方法，也还没有建立一个判断分割是否成功的客观标准，所以图像分割被认为是计算机视觉中的一个瓶颈。图像分割也可以理解为将图像中有意义的特征区域或者需要应用的特征区域提取出来，这些特征区域可以是像素的灰度值、物体轮廓曲线、纹理特性等，可以是空间频谱或直方图特征也等。在图像中用来表示某一物体的区域，其特征都是相近或相同的，但是不同物体的区域之间，特征就会急剧变化。图像分割作为医学数字图像处理领域中极为重要的内容之一，是实现图像分析与理解的基础，图像分割质量的好坏直接影响到图像分析的最终结果。在医学领域中，图像分割常常用于病变区域提取、定组织测量以及实现三维重建研究，特
ｎｉｅｎｄｃｅｓｓａｉｅａｄｔｍａｏｈｉａｅ．ｈｅｐｒｅｔｌｅｕｔｈｗｓｈｔｈｅｏｓａｄｅｒａｅｃｖｔｓｎｓｏｓｆｔｅｍｇｓＴｅｘｅｉｎａｒｓｌｉｍｓｏｔａｔｍｅｈｄｉｅｅｔｅｏＲｔｏｓｆｃｉｆｒＭｖｂａｎｔｓｕ－ｍａｅｓｇｅｔｔｏ．ｒｉｉｓｅｉｇｅｍｎａｉｎＫｅｒｓｙｗｏｄ：ｗａｅｅａｋｔ；ｅｉｎｇｏｎｉｇｅｍｅｔｉｎ；ｄｃｌｉａｅｖｌｔｐｃｅｓｒｇｏｒｗｉｇ；ｍａｅｓｇｎａｏｍｅｉａ — ｇｔｍ

基于小波变换的自适应阈值三维图像分割

ＡｂｔａｔｓｒｃＩｇｅｍｅｔｔｎｉｅｔｐｉｍａｅｅｇｎｅｉｇＡｃｒｔｈｅｈｌｓｄｆｃｌｔａｃｌｔｄｂｓｎａｉｅｍｅｔｌｍａｅｓｇｎａｉｓａｋｙｓｅｎｉｇｎｉｅｒｎ．ｃｕａｅｔｒｓｏｄｉｉｉｕｔｏｃｌｕａｅｙｕｉｇｂｓｃｓｇｎａｏｆ
ｓｎｄａｔａｃｌｅｍｎａａｅｒｍｃａｓｔｐｏｏｅｅｈｄｓｇｎａｒｓｌｃｎｂａｓｅｉｅａｄｏｊｃｒｃｇｉｏ．ｉｅｕｏｔａｙｔｓｇｅｔｎｉｇｏｏｒｒｐｓｄｍｔｏ，ｍｅｔｕｔａｅｓｔｆｄｗｔｄｍｎｆｂｅｔｅｏｎｉｇｍｉｌｏｍｆｅｏｅｌｅｉｉｈｏｔｎＫｙｒｓｅｗｏｄＷａｅｔｒｎｆＡａｔｅｔｒｈｌ３ｍｇＩａｅｓｇｅｔｔｎｖｌａｓｒｅｔｏｍｄｐｉｅｏｉａｅｍｇｅｍｎａｏｖｈｓｄＤｉ
ｔｃｎｑｅ．ｅｈｉｕｆ３ｍａｅｓｇｎａｉｎｉｒｓａｃｅ．ｅｍｅｔｌｔｃｎｑｅｏＤｉｇｓｎｄｐｉｅｔｒｓｏｄｉｐｅｅｔｄｅｈｉｕｓＴｃｎｑｅｏＤｉｇｅｍｅｔｔｓｅｅｒｈｄＡｓｇｎａｅｈｉｕｆ３ｍａｅｕｉｇａａｔｈｅｈｌｓｒｓｎｅ．ｏｖ
技术，出一种自适应阈值三维图像分割技术，提先对三维图像分解成一系列二维图像，根据小波变换理论，分析不同分辨率下小波变换的特点，确定分割区域数和分解层次，由低分辨率开始对每幅二维图像直：再图进行小波变换，逐步到最高分辨率，并根据不同分

小波变换在图像处理中的应用研究

小波变换在图像处理中的应用研究1. 引言图像处理是数字图像技术中的一项重要内容，可用于对数字图像进行提取、分析和处理，主要包括图像增强、图像恢复、图像分割、模式识别等方面。

小波变换是目前图像处理中应用广泛的有效手段之一，它将图像分解成频域和时域，能够有效地提取和重建图像的各种特征信息，对于图像处理的表现越来越出色。

本文将重点研究小波变换在图像处理中的应用，分析小波变换的基本原理和核心算法，探讨其在图像处理中的具体应用。

2. 小波变换的基本原理小波变换(Wavelet Transform, WT) 是一种数学方法，用于对信号进行多分辨率分析，可广泛应用于数据处理，如图像、音频处理等领域。

小波变换可以将信号分解成多个不同的频率分量，并且每个频率分量在时间轴和频率轴上的分布都非常清晰。

为了更好地理解小波变换的基本原理，可以将其分解为以下几个步骤：2.1 信号分解小波分解是将信号分解为镜像系数和逼近系数的过程。

镜像系数描述高频的变化情况，逼近系数用于描述低频和趋势变化。

对于一维信号x(t)，可以通过小波分解表示成如下形式：x(t) = d1(t) + d2(t) +...+ dn(t) + s(t)其中，d1(t)表示第1个分解系数，d2(t)表示第2个分解系数，dn(t)表示第n个分解系数，s(t)表示逼近系数。

2.2 小波滤波在小波分解中，采用的是一种具有最小相位延迟的传递函数，因此 small-sized 的核用来将信号通过变换。

在小波滤波过程中，通过将数据乘以一个小波基函数对其进行滤波。

例如，Haar 小波滤波器由以下两个函数组成：h = (1/根号2, 1/根号2)g = (1j/根号2, -1j/根号2)在实现上，先将信号进行延迟，再进行卷积和脉冲。

最后得到镜像系数和逼近系数。

2.3 重建信号重建信号是使用逆小波变换（Inverse Wavelet Transform, IWT）来重建自组织模型。

基于小波变换和贝叶斯理论的图像分割算法

ＺｈｎｈｎＣｈｎＷｅａｇＬｉｅｇｅｉ（ｃｏｌｆｅｔｎｃｎｏｍａｉｎＥｇｎｅｉｇｅｉｇＵｎｖｒｉｆｒｎｕｉｎｔｎｕｉ，Ｂｉｎ００３ＳｈｏｏｃｒｉＩｆｒｔｎｉｅｒ，ＢｉｎｉｅｓｙｏｏａｔｓａｄＡｓｒａｔｓｅｉ１０８）ＥｌｏｏｎｊｔＡｅｃｏｃｊｇ
过程。
ｌ基于小波变换和贝叶斯理论的图像分割
１１小波变换．
通常的离散小波变换可以由金字塔算法计算得到ｌ。４］由一维小波变换通过一维低通Ｌ和高通Ｈ滤波器组，很容易推导出二维小波变换［，５其分解算法如图１］所示。
小波变换具有良好的时间一频率局部特性，可以在频率分析的同时，留信号的时间信息Ｄ。小波变换为图像的保］多尺度分析提供了一个天然的框架［。通过多尺度分解，４］图像的轮廓信息会保留在大尺度图像上，而边缘、纹理等细节信息会保留在小尺度上［。贝叶斯理论在图像分割５］
维普资讯 http://wwΒιβλιοθήκη
电子
测
量
技
术
第２卷第５９期
２０年１０６Ｏ月
ＥＬＥＣＴＲ０ＮＩＣＭＥＡＳＵＲＥＥＮＴＴＥＭＣＨＮ０Ｌ０ＧＹ
基于小波变换和贝叶斯理论的图像分割算法
张立恒陈炜
（北京航空航天大学电子信息工程学院北京１Ｏ８）ＯＯ３
中有广泛应用，图像的分割就是一个基于２假设的贝叶个斯分类问题［４捌。本文介绍了基于小波变换和贝叶斯分类理论的图像

基于图像块分割及小波空间频率的多聚焦图像融合法

２０ＳｉｅｈＥｇｇ０８ｃＴｃ．ｎｎ．
基于图像块分割及小波空间频率的多聚焦图像融合法
任娜郭敏胡丽华张景虎＇
（陕西师范大学计算机科学学院，西安７０６；１０２曲阜师范大学物理工程学院曲阜２３６），７１５
摘
要
提出了一种基于图像块分割及小波空问频率的多聚焦图像融合算法。采用块区域局部小波空间频率作为图像是否
清晰的判断依据，对于明显的清晰和模糊区域，直接选取清晰区域作为融合后的相应块区域；而对于清晰与模糊的边界区域，采用了基于像素的窗口空间频率的方法进行融合处理。实验对比结果表明，该方法明显优于小波变换方法和图像块方法。关键词图像块小波变换空间频率融合
中，图像的空间频率大小就可以确定该目标是清晰还是模糊。即：于同样大小、对同一场景的图像而言，清晰图像对应的局部空间频率必比模糊图像的大，故可以将空间频率作为图像是否清晰的依据。
根据多聚焦图像的特点，以直接选取清晰图像的可清晰部分，对于清晰和模糊的交界部分，以采而可用相应部分的加权组合来实现融合。图像融合的传统算法主要有基于空域和基于频域的方法。其中，于空域的方法主要有：权基加平均法、大最小法及基于图像块方法Ｈ等。基于最频域的方法主要有：波变换法、分辨率塔式小Ｊ多

小波融合技术在图像分割算法中的应用研究

ｉｎｉｍａｇｅｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ，ｗａｖｅｌｅｔｆｕｓｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｉｓａｐｐｌｉｅｄｉｎｉｍａｇｅｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎａｌｇｏｉｔｒｈｍ，ａｎｄｖｅｉｆｒｉｅｄｂｙｅｘｐｅｉｍｅｒｎｔ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｔｈｅｉｍａｇｅｉｓｍａｄｅｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙｂｙＣａｎｎｙｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎａｎｄｉｔｅｒａｔｉｖｅｔｈｒｅｓｈｏｌｄｓｅｇｍｅｎｔａ —
ｕｐｆｏｒｅａｃｈｏｔｈｅｒｔｈｅｉｒｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｓｈｏｒｔｃｏｍｉｎｇｓａｎｄｈａｓｔｈｅａｂｉｌｉｔｙｔｏｒｅｓｉｓｔｎｏｉｓｅ．
ｍｅｎｔａｔｉｏｎ，ｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄａｌｇｏｉｒｔｈｍｉｓｃｏｍｂｉｎｅｄｗｉｔｈｔｈｅａｄｖａｎｔａｇｅｓｏｆｔｈｅｔｗｏｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎａｌｇｏｉｒｔｈｍｓ，ｔｏｍａｋｅ
法能结合这两种分割算法的优点，互相弥补各自的一些不足之处并具有一定的抗噪声能力。
关键词：图像分割；Ｃａｎｎｙ分割；迭代阈值分割；小波融合技术

图像分割技术的原理及方法

浅析图像分割的原理及方法一．研究背景及意义研究背景：随着人工智能的发展，机器人技术不断地应用到各个领域。

信息技术的加入是智能机器人出现的必要前提。

信息技术泛指包括通信技术、电子技术、信号处理技术等相关信息化技术的一大类技术。

它的应用使得人们今天的生活发生了巨大变化。

从手机到高清电视等家用电器设备出现使我们的生活越来越丰富多彩。

在一些军用及民用领域近几年出现了一些诸如:图像制导、无人飞机、无人巡逻车、人脸识别、指纹识别、语音识别、车辆牌照识别、汉字识别、医学图像识别等高新技术。

实现它们的核心就是图像处理、机器视觉、模式识别、智能控制、及机器人学等相关知识。

其中图像处理具有重要地位。

而图像分割技术是图像分析环节的关键技术。

研究图像分割技术的意义：人类感知外部世界的两大途径是听觉和视觉，尤其是视觉，同时视觉信息是人类从自然界中获得信息的主要来源，约占人类获得外部世界信息量的80%以上。

图像以视觉为基础通过观测系统直接获得客观世界的状态，它直接或间接地作用于人眼，反映的信息与人眼获得的信息一致，这决定了它和客观外界都是人类最主要的信息来源，图像处理也因此成为了人们研究的热点之一。

人眼获得的信息是连续的图像，在实际应用中，为便于计算机等对图像进行处理，人们对连续图像进行采样和量化等处理，得到了计算机能够识别的数字图像。

数字图像具有信息量大、精度高、内容丰富、可进行复杂的非线性处理等优点，成为计算机视觉和图像处理的重要研究对象。

在一幅图像中，人们往往只对其中的某些区域感兴趣，称之为前景，这些区域内的某些空间信息特性(如灰度、颜色、轮廓、纹理等)通常与周围背景之间存在差别。

图像分割就是根据这些差异把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提取感兴趣目标的技术和过程。

在数字图像处理中，图像分割作为早期处理是一个非常重要的步骤。

为便于研究图像分割，使其在实际的图像处理中得到有效的应用，严格定义图像分割的概念是十分必要的。

如何使用小波变换进行图像分割

如何使用小波变换进行图像分割图像分割是图像处理中的一项重要任务，它旨在将图像划分为具有相似属性的不同区域。

在图像分割中，小波变换是一种常用的方法，它可以在不同尺度上对图像进行分析和处理。

本文将介绍如何使用小波变换进行图像分割，并探讨其优势和应用。

一、小波变换的基本原理小波变换是一种时频分析方法，它可以将信号分解为不同频率的子信号，并提供了对信号局部特征的描述。

在图像分割中，我们可以将图像看作是一个二维信号，通过小波变换可以将图像分解为不同尺度和方向的子图像。

二、小波变换的图像分割方法1. 多尺度分割小波变换可以将图像分解为不同尺度的子图像，这些子图像可以提供图像的局部特征信息。

通过选择适当的小波基函数和分解层数，我们可以获取不同尺度上的图像细节信息。

根据这些细节信息，我们可以对图像进行多尺度分割，将不同尺度的图像区域分割出来。

2. 纹理分割小波变换对图像的纹理特征具有很好的描述能力。

通过对图像进行小波变换，我们可以获取不同尺度上的纹理信息。

然后，通过对纹理信息进行分析和处理，可以将图像中具有相似纹理的区域分割出来。

3. 边缘分割小波变换对图像的边缘特征也有很好的描述能力。

通过对图像进行小波变换，我们可以获取不同尺度上的边缘信息。

然后，通过对边缘信息进行分析和处理，可以将图像中的边缘区域分割出来。

三、小波变换图像分割的优势1. 多尺度分析小波变换可以在不同尺度上对图像进行分析，从而可以获取图像的多尺度特征信息。

这使得小波变换在图像分割中具有很大的优势，可以更好地捕捉图像的细节和局部特征。

2. 鲁棒性小波变换对图像的噪声和干扰具有较好的鲁棒性。

通过对图像进行小波变换，可以将噪声和干扰分离出来，并进行相应的处理。

这使得小波变换在图像分割中具有较好的抗噪性能。

3. 高效性小波变换是一种基于快速算法的图像处理方法，具有较高的计算效率。

通过合理选择小波基函数和分解层数，可以在保持较好分割效果的前提下，降低计算复杂度，提高处理速度。