图像分割开题报告

毕

业

设

计

（论文）

开

题

报

告

姓名:

学号：

学院：

专业: 通信工程

课题：图像分割算法研究及仿真导师：

时间：2016年2月13日

1.本课题研究的目的及意义：

图像分割是图像处理中最为基础和重要的领域之一，它是指把图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程。它是图像处理、模式识别和人工智能等多个领域中的重要课题，也是计算机视觉技术中的关键步骤。多年来，已经提出了许多不同类型的图像分割方法.经典的方法有灰度阈值分割法、边缘检测法和区域跟踪以及基于分水岭算法的分割方法等。有些分割运算可直接应用于任何图像，而另一些只能适用于特殊类别的图像。有些算法需要先对图像进行粗分割，因为他们需要从图像中提取出来的信息。例如，可以对图像的灰度级设置门限的方法分割。值得提出的是，还没有唯一的标准的分割方法。许多不同种类的图像或景物都可作为待分割的图像数据，不同类型的图像，已经有相对应的分割方法对其分割，同时，某些分割方法也只是适合于某些特殊类型的图像分割。分割结果的好坏需要根据具体的场合及要求衡量。

然而，对图像分割的效果好坏或正确与否，还没有一个统一的评价判断准则。不同的分割方法对同一幅图像的分割效果是不同的，而且同一种分割方法对一幅图像在不同空间下的分割效果也是不同的。

21世纪是一个充满信息的时代，图像作为人类感知世界的视觉基础，是人类获取信息、表达信息和传递信息的重要手段。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。以上说明本次的基于MATLAB图像分割算法研究对社会需求具有重要意义。本课题就是从这一起点出发，分别采用基于边缘分割和基于分水岭算法两种方法进行图形分割，并用MATLAB实现整个分割过程。

2. 本课题国内外同类研究现状：

图像分割的研究最早可以追溯到20世纪60年代，经过近四十年的研究，国内外学者已经提出了各种算法上千种，但目前还没有一种适合于所有图像的通用的分割算法，绝大多数算法都是针对具体问题而提出的。另一方面，给定一个实际应用要选择合用的分割算法仍是一个很麻烦的问题，由于缺少通用的理论指导，常常需要反复的进行实验。在已提出的这些算法中，较为经典的算法有灰度阈值分割法、

边缘检测法和区域跟踪以及基于分水岭算法的分割方法。

多年来，对图像分割的研究一直是图像技术研究中的热点和焦点，人们对其的关注和投入不断提高。它是一种重要的图像分析技术，是从图像处理到图像分析的关键步骤，也是计算机视觉领域低层次视觉中的主要问题，图像分割结果是图像特征提取和识别等图像理解的基础，对图像的加工主要处于图像处理的层次，图像分割后，对图像的分析才成为可能。另外，图像分割在实际中也得到了广泛的应用，在计算机视觉和图像识别的各种应用系统中占有相当重要的地位，也是研制和研发计算机视觉系统、字符识别和目标自动获取等图像识别和理解系统首先要解决的问题。只要需对图像目标进行提取，测量等都离不开图像分割。

3. 本课题研究内容：

本课题主要研究图像的分割，分别采用基于边缘分割和基于分水岭算法两种方法进行图形分割，并用MATLAB实现整个分割过程。

分水岭分割方法，它是利用数学形态学的、基于区域的一种经典的分割技术，它将其他分割方法中的许多概念进行了具体化，对微弱边缘具有良好的响应，生成的分割结果更为稳定。具体实现时，不直接使用图像中每个点的像素值，而是先求整幅图像的梯度值，以梯度值的大小作为各个点高度的度量，这样可以更好的体现出分属不同区域的像素点之间的差异；然后对梯度值排序，使用先进先出(FIFO)队列保存当前执行到阶梯层级，按照梯度级别由低到高顺序宽度优先遍历图像，直至处理完毕，完成分割。

4.本课题的实行方案、进度及预期效果：

试用MATLAB编写基于边缘分割和基于分水岭算法来实现。MATLAB 具有强大的计算功能和丰富的工具箱函数。它提供的图像处理工具箱，包含了许多常用的图像处理函数，支持许多图像处理操作。可方便地调用工具箱中现成的函数，把精力集中在方法的实现上而不是基础操作的编程上，从而能大大提高研究效率。

1月14日~ 2月21日根据毕业设计选题和任务书，查阅相关资料，完成开题报告；

2月22日~3月20日深入理解相关文献，掌握相关理论；

3月20日~ 4月9日 MATLAB软件实现相关理论；

4月10日~5月10日总结归纳所学理论和软件实验结果，

完成毕业论文的书写、修改和最终定稿；

5月11日~ 6月中旬准备毕业论文答辩，进行毕业论文正式答辩；

预期目标：利用MATLAB软件的图像处理功能，根据图像分割的边缘分割算法和基于分水岭算法，最终通过编程实现对图像的分割，并分析讨论所得结果。

5.已查阅参考文献：

[1]马英辉,韩焱. 彩色图像分割方法综述[J]. 科技情报开发与经济,2006,04:158-159.

[2]李然. 基于改进分水岭算法的图像分割[J]. 电脑知识与技术. 2011(16).

[3]沈晶,杨学志. 一种新的边缘保持分水岭的图像分割算法[J]. 工程图学学报. 2009(05).

[4]龚声蓉,刘纯平,王强等编著.数字图像处理与分析[M]. 清华大学出版社, 2006.

[5]徐建华编著.图像处理与分析[M]. 科学出版社, 1992.

[6]马洪明,杨秀丽编著.数字图像处理[M]. 电子科技大学出版社, 2003.