基于MATLAB的图像分割算法研究毕业设计
基于MATLAB的图像分割算法研究设计.doc
2.3
基于二阶导数的边缘检测算法.................................................................................... 9 2.3.1 2.3.2 Laplacian 算子边缘检测方法.............................................................................9 LOG 算子边缘检测方法.................................................................................. 10
2.2
基于边缘的图像分割.................................................................................................... 6 2.2.1 2.2.2 2.2.3 2.2.4 基于梯度的边缘检测......................................................................................... 7 Roberts 算子边缘检测........................................................................................ 8 Sobel 算子边缘检测........................................................................................... 8 Prewitt 算子边缘检测.........................................................................................9
基于MATLAB的图像分割方法及应用
本科毕业设计（论文）课题名称基于MATLAB的图像分割方法及应用电子信息工程学院电子科学与技术专业学号学生姓名指导教师起讫日期工作地点摘要图像处理是一种新兴学科，在短短几十年中得以迅速发展并广泛应用于航天、军事、医学等领域。
它是如今信息社会引人注目的多媒体技术中重要组成部分只一。
图像分割技术是非常重要的图像处理技术之一，无语是在理论研究还是在实际应用中人们都非常的重视。
图像分割有许多的种类和方式，一些分割运算能够直接应用于任何图像，而另外一些却只适用于特别种类的图像。
图像分割技术是从图像处理技术，再到后期的图像分析的关键步骤，图像分割结果的好坏，可以说对图像的理解有直接影响。
本文根据图像分割原理及人眼视觉的基本理论，研究图像的彩色模型及图像分割的常用方法，比较各方法的特点，并选择合适的方法对图像进行分割。
本文采用MATLAB软件对图像进行彩色坐标变换及阈值分割，计算简单，具有较高的运行效率，分割的结果是使图像更符合人眼的视觉特性，获得比较好的效果。
关键字：图像处理；图像分割；人类视觉；MATLABABSTRACTImage processing of the emerging disciplines, in a short span of decades to the rapid development and is widely used in military, aerospace, medical and other fields. Today's information society it is eye-catching multi-media technology an important part. This paper reviews the image processing in the human visual segmentation and the basic theory and commonly used method, combined with the cells to deal with image color space conversion and split. And through the MATLAB platform to realize color image segmentation.This article first discusses the basic principles of vision, including the structure of the human eye, the human eye's visual system, color vision, color, etc. In this paper, The basic principle of color image processing is also carried out preliminary study was mainly aimed at the visual characteristics of the human eye to choose the appropriate color model to color images converted from RGB space to reflect the characteristics of human visual processing of the HSI space and then. Color images of cells after conversion model for the operation of division.In this paper, the threshold segmentation of cell image segmentation is using methods. Threshold segmentation method applied to objects and background have a stronger contrast to the situation, it is important that the gray background or objects in a single comparison, the calculation is simple, with high operating efficiency. The results of segmentation are to make the image more in line with the visual characteristics of the human eye and to obtain relatively good results.Keywords: image processing; image segmentation; MATLAB; human visual目录第一章绪论 (1)1.1 前言 (1)1.2 MATLAB简介 (2)1.3 视觉研究现状 (3)1.4 视觉研究与彩色图像坐标转换 (3)1.4.1 视觉研究与图像处理 (3)1.4.2 视觉研究在彩色图像坐标转换的应用 (4)1.5 研究目的与内容 (4)1.5.1 研究目的 (4)1.5.2 本文主要内容 (5)第二章视觉基本理论 (6)2.1 视光学 (6)2.1.1 人眼的结构 (6)2.1.2 视觉系统 (7)2.1.3 颜色视觉 (8)2.1.4 肉眼色度视觉原理 ............................................................ 错误!未定义书签。
基于MATLAB的图像分割方法及应用
财经大学（《图像处理》课程论文）题目：图像分割算法研究——基于分水岭分割法的彩色图像分割学院：管理科学与工程学院专业：电子信息工程姓名：万多荃学号：20123712电话：任课教师：许晓丽论文成绩：2015年10月目录摘要 (2)1.前言 (2)1.1图像分割技术 (2)2研究目的 (2)3 图像处理技术基础 (3)3.1 技术背景 (3)3.2 彩色图像格式 (3)3.3 彩色图像分割技术 (4)4分水岭分割法 (4)5 彩色图像分割的MATLAB实现 (6)5.1 MATLAB语言：分水岭分割法实现图像分割 (6)5.1.1 设计流程 (6)5.1.2 MATLAB程序 (7)5.2结果分析 (9)结论 (9)参考文献 (9)摘要图像分割技术是非常重要的图像处理技术之一，无语是在理论研究还是在实际应用中人们都非常的重视。
图像分割有许多的种类和方式，一些分割运算能够直接应用于任何图像，而另外一些却只适用于特别种类的图像。
图像分割技术是从图像处理技术，再到后期的图像分析的关键步骤，图像分割结果的好坏，可以说对图像的理解有直接影响。
本文根据图像分割原理及人眼视觉的基本理论，研究图像的彩色模型及图像分割的常用方法，比较各方法的特点，并选择合适的方法对图像进行分割。
本文采用MATLAB软件对图像进行彩色坐标变换及阈值分割，计算简单，具有较高的运行效率，分割的结果是使图像更符合人眼的视觉特性，获得比较好的效果。
关键字：图像处理；图像分割；人类视觉；MATLAB1.前言1.1图像分割技术图像分割技术是非常重要的图像处理技术之一，无语是在理论研究还是在实际应用中人们都非常的重视。
图像分割有许多的种类和方式，一些分割运算能够直接应用于任何图像，而另外一些却只适用于特别种类的图像。
图像分割技术是从图像处理技术，再到后期的图像分析的关键步骤，图像分割结果的好坏，可以说对图像的理解有直接影响。
图像数据的模糊和噪声的干扰是分割问题的两大难题。
基于matlab的图像形状与分类毕业设计(含源文件)
Matlab的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学，工程中常用的形式十分相似，故用Matlab来解算问题要比用C，FORTRAN等语言完相同的事情简捷得多。
（6）XWD(X Windows Dump)格式。1，8位Zpixmaps，Xybitmaps，1位Xypixmaps。
（7）PNG（Portable Network Graphics）格式。
为了从一般的照片，景物等模拟图像中得到数字图像，需要对传统的模拟图像进行采样与量化两种操作（二者统称为数字化）。数字图像处理(DigitalImageProcessing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。数字图像处理的产生和迅速发展主要受三个因素的影响：一是计算机的发展；二是数学的发展(特别是离散数学理论的创立和完善)；三是广泛的农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面的应用需求的增长。
对数字图像经行处理要用到Matlab程序，它在数字图像方面的用处巨大。
毕业设计（论文）
毕业论文题目：基于matlab的图像形状与分类
摘要
数字图像处理是一门新兴技术，随着计算机硬件的发展，数字图像的实时处理已经成为可能，由于数字图像处理的各种算法的出现，使得其处理速度越来越快，能更好的为人们服务。数字图像处理是一种通过计算机采用一定的算法对图形图像进行处理的技术。数字图像处理技术已经在各个领域上都有了比较广泛的应用。图像处理的信息量很大，对处理速度的要求也比较高。MATLAB强大的运算和图形展示功能，使图像处理变得更加的简单和直观。本文介绍了MATLAB 语言的特点，基于MATLAB的数字图像处理环境，介绍了如何利用MATLAB及其图像处理工具箱进行数字图像形状的边缘提取和识别分类。论文主要论述了利用MATLAB实现对图像中的三角形，正方形，圆，椭圆，菱形的边缘提取和自动识别分类。
基于matlab的图像分割及其应用毕业设计论文[管理资料]
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基于MATLAB的图像分割及其应用摘要: 近年来，由于科技的迅猛发展，计算机性能越来越好，图像处理系统的价格的日益下降，图像处理在众多科学领域与工程领域得到广泛的利用。
从图像处理过渡到图像分析的关键步骤就是图像分割，所以说图像分割在图像工程中占据着重要的位置。
在图像分析中，图像分割的任务就是把分成互不重叠的有意义的区域，以便进一步的对图像进行处理、分析和应用。
图像分割是图像特征提取和识别等图像理解的基础，对图像分割的研究一直是数字图像处理技术研究中的热点和焦点。
本文主要对图像分割算法进行了分析、分类、归纳和总结。
并应用Matlab进行了仿真实验，在基于L*a*b 的空间彩色分割主要用到的函数是色彩空间转换函数makecform和applyccform，通过计算图像中像素点与样本像素点的距离来判断这个像素点的颜色进行分割。
基于纹理滤波器的图像分割主要使用entropyfilt函数创建纹理图像，使用bwareaopen函数显示图像的纹理底部纹理。
由于纹理特征的复杂性，每一种算法在对纹理特征处理分析的时候都会有它的缺陷和局限性。
利用边缘检测方法对细胞图像进行了分割实验，结果与传统方法相比，轮廓提取更为精确，且最大程度的保留了内部细胞核的轮廓。
同时指出了基于阀值的分割方法、基于边缘的分割方法、基于区域的分割方法等各类方法的特点，为不同的应用场合及不同的图像数据条件下选择不同的分割算法提供了一些依据。
关键词：Matlab 图像分割分割算法Image Segmentation Based on MATLAB and Its Application Abstract: In recent years, the rapid development of science and technology, computer performance is getting better, declining prices image processing system, image processing is widely utilized in many fields of science and engineering fields. The transition from image processing to image analysis, image segmentation is the key step,so that the image segmentation occupies an important position in the image project. In the image analysis, image segmentation task is to put into meaningful nonoverlapping region, in order to further the image processing, analysis and application. Image segmentation is the basis of the image feature extraction and recognition, image understanding, image segmentation research has been the digital image processing technology research hot spots and focus. This paper focuses on image segmentation algorithms are analyzed, classified and summarized. Application of Matlab simulation and experiments, based on L * a * b color space is divided main functions used color space conversion functions makecform and applyccform, by calculating the distance between the image pixels and pixel sample to determine the pixel color segmentation. Image segmentation based on texture filter mainly use entropyfilt function to create a texture image using bwareaopen function displays an image texture bottom texture. Because of the complexity of the texture features of each algorithm when processing analysis of texture features will have its flaws and limitations. Using edge detection method for cell image segmentation experimental results compared with the traditional method, contour extraction more accurate, and the greatest degree of retention of the internal contours of the nucleus. Also pointed out that the threshold-based segmentation method, based on the edge of the segmentation method, based on the characteristics of various types of region segmentation method method, choose different segmentation algorithms for the different applications and different conditions of image data provides some basis.Keywords: Matlab Image segmentation Segmentation algorithm目录目录1 前言 (1)图像分割概述 (1)研究背景及目的 (1)论文内容及结构 (2)2 MATLAB简介 (3)MATLAB软件介绍 (3)MATLAB概况 (3)MATLAB技术特点 (3)3 图像分割技术概述 (6)图像分割的定义 (6)图像分割的几种方法 (6)阈值分割 (6)区域分割 (7)边缘分割 (8)直方图法 (9)图像分割算法的分析比较 (9)本章小结 (13)4 图像分割仿真实验 (14)L*a*b空间的彩色分割 (14)Lab颜色空间 (14)颜色空间转换 (15)图像的空间彩色分割 (15)基于图像纹理的图像分割 (19)图像纹理的定义 (19)图像纹理的分类 (19)图像纹理提取方法 (19)使用MATLAB中的纹理滤波器分割图像 (19)其他图像分割算法的简单实例 (23)阈值分割 (25)最大信息熵算法 (27)门限分割 (28)图像分割检测细胞图像 (30)本章小结 (35)5 总结与展望 (36)参考文献 (37)致谢 (38)附录 (39)1前言图像分割概述图像的研究和应用中，人们往往对图像中的某些部分感兴趣，这些感兴趣的部分一般对应图像中特定的、具有特殊性质的区域（可以对应单一区域，也可以对应多个区域），称之为目标或前景；而其他部分称为图像的背景。
毕业设计(论文)-基于MATLAB的医学图像处理
届别 2012学号 ************毕业设计（论文）基于MATLAB的医学图像处理姓名系别、专业计算机系通信工程专业导师姓名、职称完成时间 2012年3月10日基于MATLAB的医学图像处理摘要本文针对基于MATLAB的医学图像处理环境，对其结构、特点及应用做了介绍。
重点阐述了多种算法综合运用解决特定应用环境下的图像处理，如用直方图均衡进行图像增强，通过形态学方法进行图像特征提取与分析，利用傅里叶变换进行图像分析等。
目的：改善医学图像质量，使低对比度的图像得到增强。
方法：利用MATLAB工具箱函数，采用灰度直方图均衡化和灰度直方图规定化的方法对一幅X线图像进行增强处理，并比较它们的增强效果。
结果：用直方图均衡化和规定的算法，将原始图像密集的灰度分布变得比较稀疏，处理后的图像视觉效果得以改善。
直方图均衡化对于局部细节不显著，而直方图规定化则不易观察到的细节变得清晰。
结论:使用MATLAB工具箱大大简化了编程工作，为医学图像处理提供了一种技术平台。
直方图规定化法处理医学图像局部细节方面好于均衡化。
关键词：MATLAB，规定化，均衡化，图像处理，图像增强THE REALIZATION OF IMAGE PROCESSING BASED ONMATLABABSTRACTThe paper presents a digital image processing environment which is based on MATLAB,and introduce its structure,characteristics and application.It focuses on the comprehensive using of a variety of algorithms to solve image processing problems in specific application environment,such as using histogram equalization for image enhancement ,using the morphological approach for image feature extraction and analysis, using fourier transform for analysis image and so on. AIM: To improve the quality of medical image by enhancing the lowcontrast details. METHODS: Two processing methods, the graylevel histogram equalization and the graylevel histogram regulation, were applied to enhance an Xray image and their enhancement effects were compared by using Matlab toolbox functions. RESULTS: By the two means of algorithmhistogram equalization or regulation, the dense graylevel distribution of the original image became sparse, and the output image was refined. The regulation method strengthened the difficultly observed details, while the equalization method improved less the local details of image. CONCLUSION: Matlab toolbox is helpful for simplifying the programming and provides a platform for medical image processing. The regulation method is better than the equalization method in presenting the local details of medical images.KEYWORDS: equalization，regulation，algorithms，MATLAB，image enhancement目录摘要 (2)第1章系统简介 (7)§1.1 综述 (7)§1.2 课题背景 (7)§1.2.1 MATLAB语言背景 (7)§1.3本文主要研究工作 (9)第2章系统实现 (10)§2.1 调用程序设计原理 (10)§2.1.1 创建和获取ActiveX自动化对象的过程 (10)§2.1.2 MATLAB对象的一些属性和方法[8] (10)§2.2 调用MATLAB程序的实现 (11)§2.2.1图片的缩放处理 (11)§2.2.2 图片的旋转处理 (11)§2.2.3 图像的负片效果 (11)§2.2.4 图像的剪切处理 (11)§2.2.5 图像的灰度变换 (12)§2.2.6 图像的对比度增强 (12)§2.2.7 图像显示直方图 (12)§2.2.8 图像直方图均衡化 (13)§2.2.9 图像消噪 (14)§2.2.10 图像边缘检测 (15)§2.2.11 图像平滑处理 (15)§2.2.12 图像锐化处理 (16)第3章系统调试 (18)§3.1 软件设计说明 (18)§3.2 软件使用说明 (18)§3.3 软件测试分析 (19)§3.3.1 图像旋转测试 (19)§3.3.2 图像剪切测试 (19)§3.3.3 图像负片效果测试 (20)§3.3.4 灰度变换测试 (20)§3.3.5 直方图均衡化测试 (22)§3.3.6 锐化效果测试 (23)§3.3.7 边缘检测效果测试 (24)结论 (27)参考文献 (28)致谢 (29)附录 (30)前言图像处理系统(Image Processing System)，用计算机对图像进行分析，以达到所需效果的技术，又称影像处理。
毕业设计- 基于MATLAB图像分割算法研究与实现
基于MATLAB图像分割算法研究与实现摘要图像分割是指把图像分解成各具特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程，它是计算机视觉领域的一个重要而且基本的问题，分割结果的好坏将直接影响到视觉系统的性能。
因此从原理、应用和应用效果的评估上深入研究图像分割技术具有十分重要的意义。
本课题主要介绍了图像分割的基本知识，研究了图像分割的两大类算法，即基于边缘检测的方法和基于区域生成的方法。
采用MATLAB仿真了所有分割过程，得到了比较理想的分割结果，并分析了各个算法的优点和不足之处,以及适用于何种图像。
基于边缘检测方法种类繁多，主要介绍基于EDGE函数、检测微小结构、四叉树分解和阈值分割的方法实现对图像的边缘检测及提取。
而基于区域的图像分割方法主要包括区域生长法和分裂-合并分割方法。
通过多次的实验过后，总结出一般的图像分割处理可以用EDGE函数。
而特定的图像应用阈值分割、检测微小结构和四叉树分解比较简单。
虽然近年来人们在图像分割方面做了大量的研究工作，但由于尚无通用的分割理论，因此现已提出的分割算法大都是针对具体问题的，并没有一种适合于所有图像的通用的分割算法，有待于进一步解决。
关键字：图像分割；边缘检测；区域生成；阈值分割Research of image segmentation algorithmAbstractImage Segmentation is the technique and the process to segment an image into different sub-mages with different characters and to extract the interested objects from the image. It is an important and basic procedure in the field of computer vision, the quality of image segmentation directly affects the performance of vision system. Therefore, from the theory, application and evaluation of application effect of depth of image segmentation is of great significance. This issue introduces the basics of image segmentation, image segmentation of the two major algorithms have been done, that is based on edge detection method and the method based on regional produce. Segmentation process is simulated and the results have shown perfect. Advantages and disadvantages of each algorithm are discussed at the end of the paper, and to apply to each image.Edge detection method based on a wide range of EDGE-based functions are introduced, the detection of minimal structure, quadtree decomposition and threshold segmentation method to realize the edge detection and extraction. The region-based image segmentation methods include region growing and division - combined segmentation. Through many experiments later, summed up the general image segmentation can be EDGE function. The specific application of image segmentation, the detection of minimal structure and quadtree decomposition is simple.Although a lot of image segmentation research has been done in recent years, but there is not general theory of segmentation, the proposed segmentation algorithm has been mostly issue-specific, and there is not a suitable segmentation algorithm for all common image, remains to be resolved.Keywords: Image segmentation; Edge detection; Region segmentation; Threshold引言图像分割是数字图像处理中的一项关键技术，它使得其后的图像分析，识别等高级处理阶段所要处理的数据量大大减少，同时又保留有关图像结构特征的信息。
基于MATLAB的图像分割处理
图像分割是一种重要的图像分析技术。
对图像分割的研究一直是图像技术研究中的热点和焦点。
图像分割是一个很关键的图像分析技术，是由图像处理进到图像分析的关键步骤.它的目的就是把图像中感兴趣的那部分分割出来供大家研究、处理和分析，一直都是图像技术研究中的热点。
但是由于地域的差别，图像分割一直都没有一个比较通用的算法。
而对图像进行分割的方法有多种,阈值法是其中的一种简单实用的方法。
本文主要对阈值法和matlab进行研究,并将它们结合起来以提高图像分割的准确性。
本文的主要研究内容如下: 1) 分析了阈值分割方法近年来的新进展,并分析了图像阈值分割中的某些经典方法,如全局阈值方法、局部阈值方法、动态阈值方法等。
2)讨论了matlab的主要应用及其特点。
3) 将matlab应用于阈值分割，并做实验将其实现。
本次的设计报告首先介绍了双峰法以及最大类方差自动阈值法，然后重点介绍一种基于小波变换的图像分割方法,该方法先对图像的灰度直方图进行小波多尺度变换,然后从较大的尺度系数到较小的尺度系数逐步定位出灰度阈值。
最后，对这几种算法的分割效果进行了比较。
实验结果表明, 本设计能够实时稳定的对目标分割提取，分割效果良好。
医学图像分割是医学图像处理中的一个经典难题。
图像分割能够自动或半自动描绘出医学图像中的解剖结构和其它感兴趣的区域，从而有助于医学诊断。
关键词：小波变换；图像分割；阈值一、设计原理介绍 (5)1.1边缘检测法 (5)1.2区域提取法 (6)1.3阈值分割法 (6)1.4结合特定理论工具的分割法 (7)二、图像分割预处理 (7)2.1 图像平滑 (7)2.2中值滤波原理 (8)2.3平滑效果分析 (8)2.4灰度调整 (9)2.5 灰度调整原理 (9)2.6灰度调整效果分析 (10)三、基于阈值的图像分割技术 (10)3.1 阈值分割原理 (11)3.2图像分割方法 (11)3.3 图像二值化 (11)3.4双峰法 (12)3.5最大方差自动取阈值法 (13)四、基于小波图像阈值分割技术 (14)4.1 基于小波阈值分割技术简述 (14)4.2 小波分析 (15)4.3 小波变换 (15)4.4 小波分割算法及步骤 (16)4.5 阈值选取以及实验分析 (16)五、参考文献 (21)六、设计心得 (22)第一章设计原理介绍本章对设计涉及的研究领域进行了较为详细的综述。
基于matlab的图像分割算法研究与仿真
摘要随着信息化程度的加深,图像作为包含大量信息的载体形式越来越能体现出它强大的信息包含能力。
图像分割是进行图像分析的关键步骤，也是进一步理解图像的基础。
图像分割在图像工程中位于图像处理和图像分析之间。
图像分割就是把图像分割成一系列有意义、各具特征的目标或区域的过程。
虽然图像分割算法有很多种，但是到目前位置还没有通用的图像分割算法。
论文综述了阈值分割、区域生长、分裂合并和边缘检测图像分割算法。
首先介绍了图像分割的研究意义及国内外研究现状。
接着介绍了阈值分割、区域生长、分裂合并和边缘检测图像分割算法的基本原理及其MATLAB仿真结果。
最后介绍了MATLAB图形用户界面设计。
MATLAB仿真结果表明：各种图像分割算法各有其优缺点及其适用范围。
因此，在对一幅图像进行分割之前，首先要对图像进行判断分析，然后再选择恰当的分割算法，这样才能得到比较令人满意的分割效果。
关键词：图像分割；阈值分割；区域生长；分裂合并；边缘检测；MATLABAbstractAs a media containing great amount of information, image embodies its powerful ability with the deepening of informationization. Image segmentation is not only a key step before image analysis, but also the basis of further understanding image. Image segmentation locates between image process and image analysis. The process of dividing an image into a series of meaningful and characteristic objects or regions is called image segmentation. Although there are many kinds of image segmentation algorithms, there is no general image segmentation algorithm by now. This paper summarizes such image algorithms as threshold segmentation, region growing ，split and merge as well as edge detection. Firstly, research meaning and state around the world of image segmentation is introduced. Secondly, basic principle and MATLAB simulation results of threshold segmentation, region growing, split and merge as well as edge detection image segmentation algorithm is introduced. Finally, graphic user interface of MATLAB is introduced. The MATLAB simulation results demonstrate that different image segmentation algorithms are of different advantages and disadvantages as well as its application. Therefore, image should be analyzed first and then appropriate image segmentation algorithm is selected before segmentation so as to acquire satisfactory results.Key words: image segmentation；threshold segmentation; region growing; split and merge ; edge detection; MATLAB目录1 引言 (1)1.1 图像与数字图像处理 (1)1.2 研究图像分割处理的意义 (1)1.3 图像分割技术的背景和国内外研究现状 (2)2 图像目标分割与提取技术的方法综述 (4)2.1 阈值分割 (4)2.1.1概述 (4)2.1.2全局阈值 (5)2.1.3局部阈值 (5)2.1.4动态阈值 (6)2.2 区域生长和分裂合并 (6)2.2.1区域生长法 (6)2.2.2区域合并和分裂 (7)2.3 边缘检测 (8)2.3.1微分算子 (8)2.3.2边界连接 (11)3MATLAB仿真程序 (12)3.1 阈值算法MATLAB仿真结果 (12)3.1.1 阈值算法MATLAB仿真结果 (12)3.1.2小结 (14)3.2 基于MATLAB的几种常用边缘检测代码(见附录)： (14)3.2.1 边缘检测MATLAB仿真结果 (14)3.2.2 小结 (15)4MATLAB GUI设计 (16)4.1 MATLAB简介 (16)4.2 图形用户界面GUI (16)4.3 GUI设计原理及简介 (16)4.4 设计方法 (17)4.4.1图形用户界面设计工具 (17)4.4.2菜单设计 (18)4.4.3对话框设计 (18)4.4.4句柄图形 (18)4.4.5 图形对象句柄命令 (19)4.5 总结 (19)5 结论与展望 (20)5.1 结论 (20)5.2 展望 (20)致谢 (21)参考文献 (22)附录 (23)基于MA TLAB 的图像分割算法研究与仿真1 引 言据研究，在人类所接受到的全部信息中，约有75%~80%是通过视觉系统得到的，和语言或文字信息相比，图像包含的信息量更大、更直观、更确切，因而具有更高的使用效率和更广泛的适应性。
浅析基于MATLAB的图像分割方法
MATLAB 的图像分割方法蒋翠翠李明湖北武汉430079并借助 MATLAB 对几种边缘检测算子进行了详细的分析比较, 指出。
MATLAB———————————————————————————作者简介 :蒋翠翠, 女, 湖北天门人, 本科, 研究方向:软件工程, 通信工程。
标才能为我们提供高效、有用的信息。
这些目标一般对应图像中特定的、具有独特性质的区域。
图像分割 [1]就是将图像划分成若干个这样的有意义区域的过程, 各区域是具有相近特性的像素的连通集合。
图像分割是数字图像处理的重要技术之一, 其基础是像素间的相似性和跳变性。
图像分割技术主要分为四大类:阈值分割, 区域分割, 边缘检测和差分法运动分割 (主要针对运动图像的分割。
下面分别对前三类分割技术作简要介绍, 并重点对边缘检测技术的几种常用算子进行比较分析, 通过 MATLAB 数字图像处理工具编程实现基于各算子的边缘检测。
2. 基于阈值的图像分割阈值分割 [2]是一种常用的图像分割方法, 它主要利用图像中要提取的目标物与其背景在灰度特性上的差异,通过设置合适的灰度门限 (阈值 , 将图像的灰度划分为两个或多个灰度区间, 以确定有意义的区域或分割物体的边界。
阈值分割常用于图像的二值化处理, 即选择一个合适的阈值, 通过判断图像中的每一个像素点的特征属性是否满足阈值的要求来确定图像中该像素点是属于目标区域还是属于背景区域, 从而将图像转化成二值图像。
在用阈值法对图像进行分割时, 阈值的取值不同, 对于处理结果的影响很大。
阈值过大或过小, 都会导致分割的误差增大。
根据阈值选取的方法不同, 阈值分割可分为直方图阈值分割, 类间方差阈值分割, 二维最大熵阈值分割和模糊阈值分割。
3. 基于区域特性的图像分割图像分割的最终目的是把图像分成若干区域,根据区域的形成过程不同, 分割方法分为两种:区域生长法和区域分裂合并法。
区域生长法的主要过程是:从一个已知种子点开始, 依次检测其邻近点, 根据检测标准, 加入与其特性相似的邻近点形成一个区域, 在各个方向上生长区域, 当新的点被合并后再用新的区域重复这一过程, 直到没有可接受的邻近点时生长过程终止; 对于有多个目标区域的图像, 可在之前已划分的区域外再选取一种子点,按同样过程生成新的区域; 最终将图像分割成若干个目标区域。
图像分割毕业论文
第一章绪论1.1课题的研究背景及意义随着信息技术的开展和不断深入，人们越来越多的利用计算机来帮助人类获取与处理各种信息。
据统计，在人类从外界获得的信息中有75%左右是来自视觉或者说图像信息，它是人类最有效的信息获取和交流方式，图像也因为其所含的信息量大、表现直观而在近年得到的广为宣传和应用的多媒体中占据了重要的地位。
图像分割是一种根本的计算机视觉技术，是从图像处理到图像分析的关键步骤。
图像分割就是将图像表示为物理上有意义的连通区域的集合，是进行图像分析的第一步工作，也是解决起来比较困难的一个问题。
对于那些基于图像分割结果的接下来的任务，如特征提取、目标识别等的质量的好坏都取决于是否有一个质量比较好的图像分割结果，有效合理的图像分割能够为基于内容的图像检索、对象分析等抽象出十分有用的信息，从而使得更高层的图像理解成为可能[1]。
1.1.1图像分割在数字图像处理中的地位为了弄清图像分割在数字图像处理中所处的地位，我们引入并使用“图像工程〞这个概念。
图像技术在广义上是各种与图像有关技术的总称。
图像技术种类很多，跨度很大，但可以将它们归在一个整体框架一一“图像工程〞之下。
图像工程是一个对整个图像领域进行研究应用的新科学，它的内容非常丰富，根据抽象程度和研究方法等的不同可分为三个有特点的层次〔如图1-1所示〕：图像处理、图像分析和图像理解[2]。
图1-1图像分割在图像工程中的位置图像处理着重强调在图像之间进行变换以改善图像的视觉效果。
图像分析那么主要是对图像中感兴趣的目标进行监测和测量，以获得它们的客观信息从而建立对图像的描述。
图像理解的重点是在图像分析的根底上，进一步研究图像中各目标的性质和它们之间的相互联系，并得出对原始成像客观场景的解释，从而指导和规划行动。
图像处理、图像分析和图像理解具有不同的操作对象，参考图1-1图像处理是比较低层的操作，它主要在图像像素级上进行处理。
图像分析那么进入了中层，它侧重于对像素集合到目标的表达测量描述。
毕业设计(Matlab图像处理)
Canny Edge DetectionThis tutorial will teach you how to:Implement the Canny edge detection algorithm.INTRODUCTIONEdges characterize boundaries and are therefore a problem of fundamental importance in image processing. Edges in images are areas with strong intensity contrasts ?a jump in intensity from one pixel to the next. Edge detecting an image significantly reduces the amount of data and filters out useless information, while preserving the important structural properties in an image. This was also stated in my Sobel and Laplace edge detection tutorial, but I just wanted reemphasize the point of why you would want to detect edges.The Canny edge detection algorithm is known to many as the optimal edge detector. Canny's intentions were to enhance the many edge detectors already out at the time he started his work. He was very successful in achieving his goal and his ideas and methods can be found in his paper, "A Computational Approach to Edge Detection". In his paper, he followed a list of criteria to improve current methods of edge detection. The first and most obvious is low error rate. It is important that edgesoccuring in images should not be missed and that there be NO responses to non-edges. The second criterion is that the edge points be well localized. In other words, the distance between the edge pixels as found by the detector and the actual edge is to be at a minimum. A third criterion is to have only one response to a single edge. This was implemented because the first 2 were not substantial enough to completely eliminate the possibility of multiple responses to an edge.Based on these criteria, the canny edge detector first smoothes the image to eliminate and noise. It then finds the image gradient to highlight regions with high spatial derivatives. The algorithm then tracks along these regions and suppresses any pixel that is not at the maximum (nonmaximum suppression). The gradient array is now further reduced by hysteresis. Hysteresis is used to track along the remaining pixels that have not been suppressed. Hysteresis uses two thresholds and if the magnitude is below the first threshold, it is set to zero (made a nonedge). If the magnitude is above the high threshold, it is made an edge. And if the magnitude is between the 2 thresholds, then it is set to zero unless there is a path from this pixel to a pixel with a gradient above T2.Step 1In order to implement the canny edge detector algorithm, a series of steps must be followed. The first step is to filter out any noise in the original image before trying to locate and detect any edges. And because the Gaussian filter can be computed using a simple mask, it is used exclusively in the Canny algorithm. Once a suitable mask has been calculated, the Gaussian smoothing can be performed using standard convolution methods. A convolution mask is usually much smaller than the actual image. As a result, the mask is slid over the image, manipulating a square of pixels at a time. The larger the width of the Gaussian mask, the lower is the detector's sensitivity to noise. The localization error in the detected edges also increases slightly as the Gaussian width is increased. The Gaussian mask used in my implementation is shown below.Step 2After smoothing the image and eliminating the noise, the next step is to find the edge strength by taking the gradient of the image. The Sobel operator performs a 2-D spatial gradient measurement on an image. Then, the approximate absolute gradient magnitude (edge strength) at each point can be found. The Sobel operator uses a pair of 3x3 convolution masks, one estimating the gradient in the x-direction (columns) and the other estimating the gradient in the y-direction (rows). They are shown below:The magnitude, or EDGE STRENGTH, of the gradient is then approximated using the formula:|G| = |Gx| + |Gy|Step 3Finding the edge direction is trivial once the gradient in the x and y directions are known. However, you will generate an error whenever sumX is equal to zero. So in the code there has to be a restriction set whenever this takes place. Whenever the gradient in the x direction is equal to zero, the edge direction has to be equal to 90 degrees or 0 degrees, depending on what the value of the gradient in the y-direction is equal to. If GY has a value of zero, the edge direction will equal 0 degrees. Otherwise the edge direction will equal 90 degrees. The formula for finding the edge direction is just:theta = invtan (Gy / Gx)Step 4Once the edge direction is known, the next step is to relate the edge direction to a direction that can be traced in an image. So if the pixels of a 5x5 image are aligned as follows:x x x x xx x x x xx x a x xx x x x xx x x x xThen, it can be seen by looking at pixel "a", there are only four possible directions when describing the surrounding pixels - 0 degrees (in the horizontal direction), 45 degrees (along the positive diagonal), 90 degrees (in the vertical direction), or 135 degrees (along the negative diagonal). So now the edge orientation has to be resolved into one of these four directions depending on which direction it is closest to (e.g. ifthe orientation angle is found to be 3 degrees, make it zero degrees). Think of this as taking a semicircle and dividing it into 5 regions.Therefore, any edge direction falling within the yellow range (0 to 22.5 & 157.5 to 180 degrees) is set to 0 degrees. Any edge direction falling in the green range (22.5 to 67.5 degrees) is set to 45 degrees. Any edge direction falling in the blue range (67.5 to 112.5 degrees) is set to 90 degrees. And finally, any edge direction falling within the red range (112.5 to 157.5 degrees) is set to 135 degrees.Step 5After the edge directions are known, nonmaximum suppression now has to be applied. Nonmaximum suppression is used to trace along the edge in the edge direction and suppress any pixel value (sets it equal to 0) that is not considered to be an edge. This will give a thin line in the output image.Step 6Finally, hysteresis is used as a means of eliminating streaking. Streaking is the breaking up of an edge contour caused by the operator output fluctuating above and below the threshold. If a single threshold, T1 is applied to an image, and an edge has an average strength equal to T1, then due to noise, there will be instances where the edge dips below the threshold. Equally it will also extend above the threshold making an edge look like a dashed line. To avoid this, hysteresis uses 2 thresholds, a high and a low. Any pixel in the image that has a value greater than T1 is presumed to be anedge pixel, and is marked as such immediately. Then, any pixels that are connected to this edge pixel and that have a value greater than T2 are also selected as edge pixels. If you think of following an edge, you need a gradient of T2 to start but you don't stop till you hit a gradient below T1.Canny边缘检测图像边缘检测的算法：导言边缘特征在图像处理中是一个极为重要的问题。
基于MATLAB的图像分割的技术研究
基于MATLAB的图像分割的技术研究马永慧【期刊名称】《山西电子技术》【年(卷),期】2012(000)004【摘要】MATLAB作为功能强大的仿真分析软件，被广泛用于科学研究和解决各种具体问题，而它在图像处理方面也发挥了不可小觑的优势。
基于此介绍了图像分割的基本理论和常用方法，包括基于阈值、区域特性图像分割，并介绍了一种基于特定理论——PCNN的图像分割方法。
然后借助MATLAB平台，分别对这些方法进行了图像仿真，并分析了仿真效率与效果。
最后提出了多种分割方法整合的观点。
%MATLAB is a kind of powerful simulation software, which is widely used in scientific research to solve specific problems, and it makes good use of its advantage in the images processing. In the paper, It produces the basic segmentation principle and common methods, including the images segmentation based on threshold and regional characteristics. And then, it produces another special method based on PCNN. What＇s more, under the MATLAB environment, it realizes image simulation of each method, and analyzes the efficiency and effectiveness. Finally, an view of integration of multiple segmentation is proposed.【总页数】2页(P91-92)【作者】马永慧【作者单位】中北大学电子与计算机科学技术学院,山西太原030051【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.基于MATLAB计算机模拟的图像分割技术研究 [J], 李燕;包一青;陈建军2.探索基于MATLAB计算机模拟的图像分割技术 [J], 唐高阳3.基于MATLAB的图像分割算法研究及实现 [J], 迪娜·加尔肯4.基于MATLAB的图像分割算法研究及实现 [J], 迪娜·加尔肯5.基于MATLAB的图像分割算法分析 [J], 王慧琴因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于matlab的数字图像处理之图像阈值分割算法研究
基于Matlab数字图像处理之图像阈值分割算法研究3.1.1迭代法实践代码:clc;clear all;f=imread C cat. bmp');f=rgb2gray(f);f=im2double(f);T=0. 5*(min(f(:))+max(f (:)));done=false;while 〜doneg= f > 二T;Tn=0. 5* (mean (f (g) )+mean (f Cg)));done=abs(T-Tn)<0. 1;T=Tn;endTr=im2bw(f, T);subplot (121), imshow(f), title('原图')；subplot (122), imshow(r), title ('阈值分割算法研究一迭代法')；3.1.2迭代法实践截图：原图阈值分割算法研究-迭代法3. 2.1均匀性度量法实践代码:clc;clear all;I=imread (' cat. bmp');I=rgb2gray (I);I=double (I);[m, n]=size(I);Smin=-1;for T=0:255suml=0; num1=0;sum2=0; num2=0;for i=l:mfor j=l:nif I(i, j)>=Tsum2=sum2+I (i,j);num2=num2+l;elsesuml=suml+I (i, j);numl=numl+l;endendendavel=suml/numl;ave2=sum2/num2;dl=-l;d2=-l;for i=l:mfor j=l:nif I(i, j)>=Td=(I (i, j)-ave2) "2;if d2=-ld2 二d;elsed2=d2+d;endelse qq3293559920d=(I(i, j)-avel) ^2;if dl==-ldl=d;elsedl=dl+d;endendendendpl=numl/(m*n);p2=num2/(m*n);S=pl*dl+p2*d2;if(Smin==-1)Smin=S;elseif(S<Smin)Smin=S;Th=T;endendendThsubplot (121), imshow(uint8(D), title('原图');for i=l:mfor j=l:nif I(i, j)>=ThI(i, j) =255;elseI(i, j)=0;endendendsubplot (122), imshow(I), title('阈值分割算法研究一均匀性度量法');3. 2.2均匀性度量法实践截图：原图阈值分割算法研究-均匀性度量法3. 3.1类间最大距离法实践代码:clc;clear all;I=imread C cat. bmp');I=rgb2gray(I);I二double ⑴;[m, n]=size(l);Smax=0;for T=0:255suml=0; num1=0;sum2=0; num2=0;for i=l:mfor j=l:nif I(i, j)>=Tsum2=sum2+I (i,j);num2=num2+l;elsesuml=suml+I (i,j);numl=numl+l;end qql706431899endendavel=suml/numl;ave2=sum2/num2;S=((ave2-T)*(T-ave1))/(ave2-ave1) 2;if(S>Smax)Smax=S;Th 二T;endendThsubplot (121), imshow(uint8(I)), title('原图');for i=l:mfor j=l:nif I(i, j)>=ThI(i, j)=255;elseI(i, j)=0;endendendsubplot (122), imshow(I), title('阈值分割算法研究一类间最大距离法');3. 3.2类间最大距离法实践截图：3. 4.1最大类内类间方差比法实践代码: clc;clear all;I=imread(，cat. bmp");I=rgb2gray(T);I二double (I)；[m, n]=size(I);Smax=-1;for T=0:255suml=0; numl=0;sum2=0; num2=0;for i=l:mfor j=l:nif I(i,j)>=Tsum2=sum2+I (i,j);num2=num2+l;elsesuml=suml+I (i,j);nunil=numl + l;endendendavel=suml/numl;ave2=sum2/num2;ave=(suml+sum2)/(m*n);dl=-l;d2=-l;for i=l:mfor j=l:nif I(i,j)>=Td=(I (i, j)-ave2) ^2;if d2==-ld2=d;elsed2=d2+d;endelsed=(I (i, j)-avel) *2;if dl==-ldl=d;elsedl=dl+d;endendendendpl=numl/(m*n);p2=num2/(m*n);Sl=pl*(avel-ave)*2+p2*(ave2-ave) 2\S2=pl*dl+p2*d2;S=S1/S2;if S>SmaxSmax=S;Th =T;endendThsubplot (121), imshow(uint8(I)), title。
图像分割算法研究与实现毕业设计（论文）
毕业设计（论文）毕业设计（论文）图像分割算法研究与实现诚信承诺书本人郑重承诺：我所呈交的毕业论文《图像分割算法研究与实现》是在指导教师的指导下，独立开展研究取得的成果，文中引用他人的观点和材料，均在文后按顺序列出其参考文献，论文使用的数据真实可靠。
文使用的数据真实可靠。
承诺人签名：承诺人签名：日期：日期： 年 月 日图像分割算法研究与实现摘 要数字图像目标分割与提取是数字图像处理和计算机视觉领域中一个备受关注的研究分支，其中最主要的是运用MA TLAB 对图像进行仿真分割，并用各个方法进行分析、对比并得出结论。
本文主要介绍了图像分割的基本知识，从原理和应用效果上对经典的图像分割方法如边缘检测、阈值分割技术和区域生长等进行了分析。
在边缘检测时对梯度算法中的Sobel 算子、Prewitt 算子、LoG(Laplacian-Gauss)算子、Canny 算子的分割原理逐一介绍并比较各种算子的分割效果。
而阈值分割技术的关键在于阈值的确定，只有阈值确定好了才能有效的划分物体与背景，本文着重实现基于迭代法的全局阈值及基于Otsu 最大类间方差算法的自适应阈值。
此外还介绍了区域增长法，它的基本思想是将具有相似性质的像素集合起来构成新区域。
与此同时本文还分析了图像分割技术研究的方向。
向。
关键词：图像分割图像分割 MA TLAB 边缘检测边缘检测 区域生成区域生成 阈值分割阈值分割Research of Image Segmentation AlgorithmABSTRACTDigital Image Object Segmentation and Extraction is a major concern in the field of digital image processing and computer vision research branch, which the most important is the use of MATLAB for image segmentation and simulation, using each method to carry on the analysis, comparison and conclusion. This paper mainly introduces the basic knowledge of image segmentation, based on the principle and the application effect to the classic image segmentation methods such as edge detection, threshold segmentation and region growing is analyzed. In the edge detection of gradient algorithm in the Sobel operator, Prewitt operator, Log operator, Canny operator segmentation principles introduced and comparison of various operators segmentation. While the threshold segmentation technology is the key to determine a threshold , only a good threshold can effectively divide object and background, this paper focuses on the implementation of the global threshold based on iterative algorithm and based on Otsu adaptive threshold algorithm. It also introduces the regional growth method, its basicidea is to have similar properties to the pixel together constitute a new area. At the same time the paper also analyzes the research direction of image segmentation technology.Key words：Image segmentation MATLAB Edge detection Regional generation Threshold segmentation目 录1 引言 (1)1.1 数字图像分割的现状数字图像分割的现状 (1)1.2 数字图像分割的意义数字图像分割的意义 (1)2 基于MAMATLABTLAB的图像分割 (3)2.1 MA TLAB的优点 (3)3 图像分割的主要研究方法 (4)3.1 图像分割定义图像分割定义 (4)3.2 图像分割方法综述图像分割方法综述 (4)3.3 边缘检测法边缘检测法 (5)3.3.1 边缘检测原理边缘检测原理 (5)3.3.2 C ANNY算子算子 (6)3.3.3 P REWITT 算子算子 (7)3.3.4 S OBEL 算子 (8)3.3.5 L OG算子算子 (9)3.4 区域生长法区域生长法 (9)3.4.1 区域生长原理区域生长原理 (9)3.4.2灰度差准则灰度差准则 (10)3.4.3 灰度分布统计准则灰度分布统计准则 (11)3.5 阈值分割法阈值分割法 (11)3.5.1阈值分割法原理阈值分割法原理 (11)3.5.2 迭代阈值分割迭代阈值分割 (12)3.5.3 O TSU算法(最大类间方差法) (13)4 分割结果与分析 (15)4.1边缘检测结果及分析 (15)4.1.1 SOBEL算子分割结果算子分割结果 (15)4.1.2 P REWITT算子分割结果 (16)4.1.3 C ANNY算子分割结果算子分割结果 (17)4.1.4 L OG 算子分割结果算子分割结果 (17)4.1.5 边缘检测分割结果比较边缘检测分割结果比较 (18)4.2 区域生长结果与分析区域生长结果与分析 (18)4.3 阈值分割结果与分析阈值分割结果与分析 (19)4.3.1 O TSU算法求自适应阀值结果算法求自适应阀值结果 (19)4.3.2 迭代法求全局阈值迭代法求全局阈值 (19)4.4 各种图像分割方法的比较各种图像分割方法的比较 (20)5 结论 (21)参考文献 (22)谢 辞 (23)附 录 (24)1 引言1.1 数字图像分割的现状图像分割技术，是从图像中将某个特定区域与其它部分进行分离并提取出来的处理。
基于MATLAB的数字图像分割的研究与实现
本科毕业论文（设计）题目：基于MATLAB的数字图像分割的研究与实现学院：计算机与信息工程学院学生：学号：专业：年级：完成日期： 2012年04月指导教师：基于MATLAB的数字图像分割的研究与实现摘要：视觉和听觉是我们认识和感知外部世界的主要途径，而视觉又是其中最重要的，因此要想更细致、全面地把握这些图像信息就需要对其进行必要的处理。
在数字图像处理的研究和应用中很多时候我们只对图像的某些部分和特征感兴趣，此时就需要利用图像分割技术将所需的目标与图片的其他部分区分开，以供我们对图像进一步研究和分析。
图像分割即通过一些必要的算法把图像中有意义的部分或特征提取出来，将图像分为若干有意义的区域，使得这些区域对应图像中的不同目标，进而能够对所感兴趣的区域进行研究。
基于图像分割技术在图像处理之中的重要性，本研究在此对图像分割的一些经典算法进行了学习和对比，并通过MATLAB对其进行了实验，通过不同的算法对不同的图片进行处理，分析其优缺点，以便在进行图像分割时可以根据图片的特征选择合适的算法。
关键字：数字图像；分割；MATLABThe Research and Implementation of Digital ImageSegmentation Based on the MATLABAbstract :Vision and auditory are the main ways which we use to understand and perceive the world outside, while vision is the most important. Therefore, it's require to process the image data to grasp them more painstaking and completely. In digital image processing of research and application we are only interested to some parts of the image and characteristic in many times, then you need to use the image segmentation technology to separate the goal and the picture for other parts for our further research and analysis of the image.Image segmentation is dividing the image into some significant areas through some necessary algorithms, then make these areas corresponding to different goals and we can do some research about the areas we are interested to. Based on the importance of image segmentation technology in image processing, I compared several classical algorithms of image segmentation. In the meanwhile, I used the MATLAB to do some research and to process the various images with different algorithms so that it's convinent to find the advantages of these algorithms. Then, I can base on the characteristics of the images to choose the suitable algorithms when to make some digital image segmentation.Key words : D igital Image; Segmentation; MATLAB目录1 绪论 (1)1.1 图像分割的研究背景 (1)1.2 图像分割的基本原理 (1)2 图像处理与MATLAB (2)2.1 MATLAB处理的图像格式与类型 (2)2.2 MATLAB的界面 (3)2.3 MATLAB图像的基本操作 (5)2.3.1 图像文件信息的查询 (5)2.3.2 图像文件的读取 (5)2.3.4 图像文件的写入 (5)2.3.5 MATLAB图像工具箱中的图像显示函数 (6)3 阈值化分割 (7)3.1 双峰法 (7)3.1.1 数学推导 (7)3.1.2 双峰法图像分割示例 (7)3.2 自动选择法 (9)3.2.1 自动选择法推导过程 (9)3.2.2 迭代法图像分割 (10)3.2.3 最大类间方差法图像分割 (11)4 区域化分割 (11)4.1 区域生长分割算法 (11)4.1.1 区域生长法简介 (11)4.1.2 区域生长法的MATLAB程序与分割操作 (12)4.2 分裂合并分割算法 (14)4.2.1 分裂合并分割算法简介 (14)4.2.2 分裂合并法的MATLAB程序与分割操作 (15)5 图像分割算法的评价 (16)5.1 图像分割算法评价概述 (16)5.2 图像分割算法评价方法和要求 (17)5.3 本文算法分析与评价 (17)6 总结 (23)参考文献 (24)致谢..................................................... 错误!未定义书签。
基于matlab的图像分割算法研究与仿真
摘要随着信息化程度的加深,图像作为包含大量信息的载体形式越来越能体现出它强大的信息包含能力。
图像分割是进行图像分析的关键步骤，也是进一步理解图像的基础。
图像分割在图像工程中位于图像处理和图像分析之间。
图像分割就是把图像分割成一系列有意义、各具特征的目标或区域的过程。
虽然图像分割算法有很多种，但是到目前位置还没有通用的图像分割算法。
论文综述了阈值分割、区域生长、分裂合并和边缘检测图像分割算法。
首先介绍了图像分割的研究意义及国内外研究现状。
接着介绍了阈值分割、区域生长、分裂合并和边缘检测图像分割算法的基本原理及其MATLAB仿真结果。
最后介绍了MATLAB图形用户界面设计。
MATLAB仿真结果表明：各种图像分割算法各有其优缺点及其适用范围。
因此，在对一幅图像进行分割之前，首先要对图像进行判断分析，然后再选择恰当的分割算法，这样才能得到比较令人满意的分割效果。
关键词：图像分割；阈值分割；区域生长；分裂合并；边缘检测；MATLABAbstractAs a media containing great amount of information, image embodies its powerful ability with the deepening of informationization. Image segmentation is not only a key step before image analysis, but also the basis of further understanding image. Image segmentation locates between image process and image analysis. The process of dividing an image into a series of meaningful and characteristic objects or regions is called image segmentation. Although there are many kinds of image segmentation algorithms, there is no general image segmentation algorithm by now. This paper summarizes such image algorithms as threshold segmentation, region growing ，split and merge as well as edge detection. Firstly, research meaning and state around the world of image segmentation is introduced. Secondly, basic principle and MATLAB simulation results of threshold segmentation, region growing, split and merge as well as edge detection image segmentation algorithm is introduced. Finally, graphic user interface of MATLAB is introduced. The MATLAB simulation results demonstrate that different image segmentation algorithms are of different advantages and disadvantages as well as its application. Therefore, image should be analyzed first and then appropriate image segmentation algorithm is selected before segmentation so as to acquire satisfactory results.Key words: image segmentation；threshold segmentation; region growing; split and merge ; edge detection; MATLAB目录1 引言 (1)1.1 图像与数字图像处理 (1)1.2 研究图像分割处理的意义 (1)1.3 图像分割技术的背景和国内外研究现状 (2)2 图像目标分割与提取技术的方法综述 (4)2.1 阈值分割 (4)2.1.1概述 (4)2.1.2全局阈值 (5)2.1.3局部阈值 (5)2.1.4动态阈值 (6)2.2 区域生长和分裂合并 (6)2.2.1区域生长法 (6)2.2.2区域合并和分裂 (7)2.3 边缘检测 (8)2.3.1微分算子 (8)2.3.2边界连接 (11)3MATLAB仿真程序 (12)3.1 阈值算法MATLAB仿真结果 (12)3.1.1 阈值算法MATLAB仿真结果 (12)3.1.2小结 (14)3.2 基于MATLAB的几种常用边缘检测代码(见附录)： (14)3.2.1 边缘检测MATLAB仿真结果 (14)3.2.2 小结 (15)4MATLAB GUI设计 (16)4.1 MATLAB简介 (16)4.2 图形用户界面GUI (16)4.3 GUI设计原理及简介 (16)4.4 设计方法 (17)4.4.1图形用户界面设计工具 (17)4.4.2菜单设计 (18)4.4.3对话框设计 (18)4.4.4句柄图形 (18)4.4.5 图形对象句柄命令 (19)4.5 总结 (19)5 结论与展望 (20)5.1 结论 (20)5.2 展望 (20)致谢 (21)参考文献 (22)附录 (23)基于MA TLAB 的图像分割算法研究与仿真1 引 言据研究，在人类所接受到的全部信息中，约有75%~80%是通过视觉系统得到的，和语言或文字信息相比，图像包含的信息量更大、更直观、更确切，因而具有更高的使用效率和更广泛的适应性。
MATLAB的图像分割算法研究
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清华大学本科生毕业设计
题目: 基于 MATLAB 的图像分割算法研究
作者姓名 学号 指导教师 学科专业
所在学院 提交日期
目录： 1 引言 2 图像目标分割与提取技术综述 3 最优割集准则的设计 4 基于等周图割的图像分割 5 编程语言的选择 6 程序运行结果
XXX
XX 教授
计算机科学与技术
计算机学院
本科毕业设计说明书（论文）
1. 引言
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数字图像处理技术是一个跨学科的领域。随着计算机科学技术的不断发展， 图像处理和分析逐渐形成了自己的科学体系，新的处理方法层出不穷，尽管其发 展历史不长，但却引起各方面人士的广泛关注。首先，视觉是人类最重要的感知 手段，图像又是视觉的基础，因此，数字图像成为心理学、生理学、计算机科学 等诸多领域内的学者们研究视觉感知的有效工具。 其次， 图像处理在军事、 遥感、 气象等大型应用中有不断增长的需求。 基于图论的图像分割技术是近年来国际上图像分割领域的一个新的研究热 点。该方法将图像映射为带权无向图，把像素视作节点。利用最小剪切准则得到 图像的最佳分割 该方法本质上将图像分割问题转化为最优化问题。是一种点对 聚类方法。对数据聚类也具有很好的应用前景。但由于其涉及的理论知识较多， 应用也还处在初级阶段。 因此国内这方面的研究报道并不多见，本文将对图论方 法用于图像分割的基本理论进行简要介绍， 并对当前图论方法用于图像分割的最 新研究进展进行综述，并着重介绍基于等周图割的图像分割的方法。
D D W D 2
1 2
1
x= x
(7)
这里的第二小特征矢量为第二个最小特征值对应的特征矢量， 它代表了最 佳图划分的一个解(即势函数)，把这一特征矢量称为Fiedler矢量。与特征矢量(不 一定是Fiedler矢量)对应的特征值称为谱。
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基于MATLAB的图像分割算法研究摘要本文从原理和应用效果上对经典的图像分割方法如边缘检测、阈值分割技术和区域增长等进行了分析。
对梯度算法中的Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、拉普拉斯(Laplacian)算子、LoG(Laplacian-Gauss)算子、坎尼（Canny）算子的分割步骤、分割方式、分割准则相互比较可以看出根据坎尼（Canny）边缘算子的3个准则得出的边缘检测结果最满意。
而阈值分割技术的关键在于阈值的确定，只有阈值确定好了才能有效的划分物体与背景，但这种方法只对于那些灰度分布明显，背景与物体差别大的图像的分割效果才明显。
区域增长的基本思想是将具有相似性质的像素集合起来构成新区域。
与此同时本文还分析了图像分割技术研究的方向。
关键词：图像处理图像分割AbstractThis article analyses the application effect to the classics image segmentation method like the edge examination, territory value division technology, and the region growth and so on.For comparing the Roberts operator, Sobel operator, Prewitt operator, the operator of Laplacian and the operator of LoG(Laplacian-Gauss),Canny operator in gradient algorithm,the step, the way and the standard of the image segmentation,we can find out the three standard of Canny edge operator the edge detection result of reaching most satisfy. And the key point of threshold segmentation lie in fixing the threshold value, it is good to have only threshold value to determine it then can be effective to divide object and background,but this kind of method is good to those gray scales,the big difference image effect between the background and obiect. The basic idea of area is to form the new region from similar nature.And also, this paper analyses the research direction of image segmentation technology at the same time.Key words: image processing image segmentation operator目录（一般目录要求最多是三级目录，不要出现四级目录）第一章绪论 (1)1.1数字图像处理的基本特点 (1)1.1.1数字图像处理的信息大多是二维信息，处理信息量很大（三级标题有问题）1 1.1.2数字图像处理占用的频带较宽 (2)1.1.3数字图像中各个像素是不独立的，其相关性大 (2)1.1.4作合适的假定或附加新的测量 (2)1.1.5数字图像处理后的图像受人的因素影响较大 (2)1.2数字图像处理的优点 (2)1.2.1再现性好 (2)1.2.2处理精度高 (3)1.2.3适用面宽 (3)1.2.4灵活性高 (3)1.3数字图像处理的应用 (4)1.3.1航天和航空技术方面的应用 (4)1.3.2生物医学工程方面的应用 (5)1.3.3通信工程方面的应用 (5)1.3.4工业和工程方面的应用 (5)1.3.5军事公安方面的应用 (5)1.3.6文化艺术方面的应用 (6)1.4数字图像分割技术的发展概况 (6)1.4.1 基于分形的图像分割技术 (6)1.4.2 基于神经网络的图像分割技术 (7)1.5本文的主要流程图 (8)第二章数字图像处理的处理方式 (9)2.1图像变换 (9)2.2图像编码压缩 (9)2.3图像增强和复原 (9)2.4图像分割 (9)2.5图像描述 (10)2.6图像分类（识别） (10)第三章 MATLAB平台及其开发环境 (11)3.1.MATLAB的组成 (11)3.1.1MATLAB主要有以下几个部分 (11)a.数值计算功能 (12)b.符号计算功能 (12)c.数据分析功能 (12)d.动态仿真功能 (12)e.程序借口功能 (13)3.2.1功能强大，可扩展性强 (13)3.2.2界面友好，编程效率高 (14)3.2.3图像功能，灵活且方便 (14)3.3MATLAB在图像处理中的应用 (14)第四章图像分割概念及算法研究 (16)4.1图像分割的基本概念 (16)4.1.1图像分割定义 (16)4.2边缘检测方法（4.1和4.2之间不是并行关系） (17)4.2.1边缘检测概述 (17)4.2.2边缘检测梯度算法 (19)a.梯度边缘检测算法基本步骤及流程图 (19)b.Robert算子 (20)c.Sobel算子 (21)d.Prewitt算子 (21)4.2.3拉普拉斯（Laplacian）算子 (22)4.2.4LoG(Laplacian-Gauss)算子 (24)4.2.5坎尼（Canny）算子 (25)4.3灰度阈值分割 (27)4.3.1阈值分割介绍 (28)a.阈值化分割原则 (28)b.阈值分割算法分类 (29)4.3.2全局阈值 (30)a.极小值点阈值 (31)b.最优阈值 (31)c.迭代阈值分割 (33)4.3.3动态阈值 (34)a.阈值插值 (35)b.水线阈值算法 (35)4.4区域分割 (37)4.4.1区域生长的基本原理、步骤及流程图 (37)4.4.2生长准则和过程 (40)a.灰度差准则 (40)b.灰度分布统计准则 (41)c.区域形状准则 (42)4.4.3分裂合并 (43)第五章总结 (45)5.1对于图像边缘检测的分析 (45)5.2对于图像阈值分割的分析 (45)5.3对于图像区域分割的分析 (46)5.4改进意见（改进可另外做为一章比如说某某算法等的若干改进等，不要放入总结一章中）（总结是对整篇文章的一个概述，应该是写比如得出些什么结论，一些算法间比较等相关问题。
） (46)参考文献 (48)第一章绪论1.1数字图像处理的基本特点1.1.1数字图像处理的信息大多是二维信息，处理信息量很大如一幅256×256低分辨率黑白图像，要求约64kbit的数据量；对高分辨率彩色512×512图像，则要求768kbit数据量；如果要处理30帧/秒的电视图像序列，则每秒要求500kbit～22.5Mbit数据量。
因此对计算机的计算速度、存储容量等要求较高。
1.1.2数字图像处理占用的频带较宽与语言信息相比，占用的频带要大几个数量级。
如电视图像的带宽约5.6MHz，而语音带宽仅为4kHz左右。
所以在成像、传输、存储、处理、显示等各个环节的实现上，技术难度较大，成本亦高，这就对频带压缩技术提出了更高的要求。
1.1.3数字图像中各个像素是不独立的，其相关性大在图像画面上，经常有很多像素有相同或接近的灰度。
就电视画面而言，同一行中相邻两个像素或相邻两行间的像素，其相关系数可达0.9以上，而相邻两帧之间的相关性比帧内相关性一般说还要大些。
因此，图像处理中信息压缩的潜力很大。
1.1.4作合适的假定或附加新的测量由于图像是三维景物的二维投影，一幅图像本身不具备复现三维景物的全部几何信息的能力，很显然三维景物背后部分信息在二维图像画面上是反映不出来的。
因此，要分析和理解三维景物必须作合适的假定或附加新的测量，例如双目图像或多视点图像。
在理解三维景物时需要知识导引，这也是人工智能中正在致力解决的知识工程问题。
由于人的视觉系统很复杂，受环境条件、视觉性能、人的情绪爱好以及知识状况影响很大，作为图像质量的评价还有待进一步深入的研究。
另一方面，计算机视觉是模仿人的视觉，人的感知机理必然影响着计算机视觉的研究。
例如，什么是感知的初始基元，基元是如何组成的，局部与全局感知的关系，优先敏感的结构、属性和时间特征等，这些都是心理学和神经心理学正在着力研究的课题。
1.2数字图像处理的优点1.2.1再现性好数字图像处理与模拟图像处理的根本不同在于，它不会因图像的存储、传输或复制等一系列变换操作而导致图像质量的退化。
只要图像在数字化时准确地表现了原稿，则数字图像处理过程始终能保持图像的再现。
1.2.2处理精度高按目前的技术，几乎可将一幅模拟图像数字化为任意大小的二维数组，这主要取决于图像数字化设备的能力。
现代扫描仪可以把每个像素的灰度等级量化为16位甚至更高，这意味着图像的数字化精度可以达到满足任一应用需求。
对计算机而言，不论数组大小，也不论每个像素的位数多少，其处理程序几乎是一样的。
换言之，从原理上讲不论图像的精度有多高，处理总是能实现的，只要在处理时改变程序中的数组参数就可以了。
回想一下图像的模拟处理，为了要把处理精度提高一个数量级，就要大幅度地改进处理装置，这在经济上是极不合算的。
1.2.3适用面宽图像可以来自多种信息源，它们可以是可见光图像，也可以是不可见的波谱图像（例如X射线图像、射线图像、超声波图像或红外图像等）。
从图像反映的客观实体尺度看，可以小到电子显微镜图像，大到航空照片、遥感图像甚至天文望远镜图像。
这些来自不同信息源的图像只要被变换为数字编码形式后，均是用二维数组表示的灰度图像（彩色图像也是由灰度图像组合成的，例如RGB图像由红、绿、蓝三个灰度图像组合而成）组合而成，因而均可用计算机来处理。
即只要针对不同的图像信息源，采取相应的图像信息采集措施，图像的数字处理方法适用于任何一种图像。
1.2.4灵活性高图像处理大体上可分为图像的像质改善、图像分析和图像重建三大部分，每一部分均包含丰富的内容。
由于图像的光学处理从原理上讲只能进行线性运算，这极大地限制了光学图像处理能实现的目标。