图像分割和特征提取毕业设计
图像分割和特征提取毕业设计
图像分割和特征提取技术研究摘要图像分割是图像分析的第一步，是图像理解的重要组成部分，在有关图像处理的几乎所有领域具有广泛的应用。
因此，图像分割一直受到高度重视，对其研究具有十分重要的意义。
长期以来，研究人员提出了许多实用的分割算法。
随着统计学理论，神经网络，小波理论等在图像分割中的应用日益广泛，遗传算法、尺度空间、非线性扩散方程等近期涌现的新方法和新思想也不断被用于解决分割问题，许多国内外学者也针对一些具体应用提出了许多实用有效的方法。
本文介绍了数字图像处理技术中图像分割技术的基本理论和三种图像分割方法(1)基于阈值图像分割；(2)基于边缘检测及算子分割；(3)基于区域特性的图像分割。
对基于点的分割方法进行了较全面的叙述，主要研究了图像分割方法中的边缘检测法，区域提取法和阈值分割法。
通过大量的理论研习。
并编写了MATLAB软件程序，对各分割方法进行了仿真实验，得到分割图像。
最后对于仿真进行了数据处理分析，验证了Canny算子的整体效果最好, Prewitt算子分割细致。
但对于一幅图像仅仅只有只用一种方法达不到很好的效果，而根据待分割图象的不同特点，结合已知的先验知识，研究符合具体图象特性的分割模型，才是提高图象分割的重要手段。
关键词：图像分割；边缘法；区域法；阈值法；分水岭分割法Lmage Segmentation And Feature Extraction Technology Research AbstractImage segmentation is the first step in image analysis, image segmentation is an important component of image understanding, in almostall areas of the image processing has widely application. As a result, image segmentation has been attached great importance to, its research has the very vital significance. For a long time,researchers put forward many practical segmentation algorithm. With statistics theory, the neural network, wavelet theory has been used increasingly in image segmentation, such as genetic algorithm, scale space, and nonlinear diffusion equation with the recent emergence of new methods and new ideas are constantly being used to solve the segmentation problem, many scholars at home and abroad for some specific application put forward many practical and effective method.Digital image processing techniques were introduced in This paper introduces the digital image processing technology of image segmentation technology in basic theory and three methods of image segmentation. (1) based on threshold image segmentation. (2) segmentation based on edge detection and operator; (3) the image segmentation based on region feature. On the segmentation method based on the point of narrative, mainly studies the edge of image segmentation method, region extraction method and threshold segmentation method. Through a lot of theory study. And write the MATLAB software, the segmentation method, the simulation experiment for image segmentation. Finally analyzed the data processing for simulation. Verify the Canny operator of the overall effect is best. Prewitt operator segmentation and detailed. But for an image only only one way to reach a good effect, and according to the different characteristics of for image segmentation, combined with the known prior knowledge, research in accordance with the specific image segmentation model, is an important means to improve the image segmentation.KEYWORDS：Segmentation； edge method；the regional method；threshold；watershed segmentation目录第1章绪论 11.1 课题研究背景与意义 11.2国内外发展现状 11.3 课题设计内容 2第2章概述 32.1 图像和数字图像 32.2 数字图像处理简介 32.3 图像处理文件格式 32.4图像分割理论概述 52.4.1 图像分割的定义 52.4.2 图像分割的目的和意义 62.5图像分割主要研究方法 62.5.1 边缘检测法 72.5.2 区域提取法 72.5.3阈值分割法 72.5.4 结合特定理论工具的分割方法 82.6数字图像分割质量评价体系 8第3章图像分割方法综述 103.1基于阈值图像分割算法 103.2 基于边缘检测分割算法 123.3 基于区域特性的图像分割算法 14第4章基于Matlab的图像分割仿真结果与讨论 16 4.1 图像阈值分割算法研究 164.1.1 Otsu 阈值图像分割算法 164.1.2 直方图阈值算法 174.2 图像边缘分割算法的研究 194. 2.1 Canny 边缘检测算法 194. 2.2 Log 分割算发 214.3 区域特性图像分割方算法的研究 214.3.1 分水岭图像分割算法 224.4 本章小结 234.4.1主要工作总结 234.4.2 结论 24第5章总结 26参考文献 27致谢 28第1章绪论1.1 课题研究背景与意义图像分割是图像处理中的一项关键技术，也是一经典难题，发展至今仍没有找到一个通用的方法，也没有制定出判断分割算法好坏的标准，对近几年来出现的图像分割方法作了较为全面的综述，探讨了图像分割技术的发展方向，对从事图像处理研究的科研人员具有一定的启发作用。
图像分割 毕业设计
图像分割毕业设计图像分割是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，其主要目标是将一幅图像分割成多个具有语义意义的区域，从而实现对图像中不同对象的识别和分析。
在毕业设计中，图像分割可以应用于许多领域，如医学图像处理、自动驾驶、图像编辑等，具有广泛的应用前景。
一、图像分割的基本概念和方法图像分割是指将一幅图像划分成若干个互不重叠的区域，每个区域内的像素具有相似的特征，如颜色、纹理、形状等。
常用的图像分割方法包括阈值分割、区域生长、边缘检测等。
1. 阈值分割阈值分割是最简单的图像分割方法之一，它基于像素的灰度值，将图像中灰度值在某个阈值范围内的像素划分为一个区域，从而实现图像的分割。
阈值分割适用于图像中目标和背景的灰度值有明显差异的情况。
2. 区域生长区域生长是一种基于像素相似性的图像分割方法，它从一个或多个种子像素开始，通过不断合并相邻像素，直到满足某个停止准则为止。
区域生长方法适用于图像中目标的边界不清晰的情况。
3. 边缘检测边缘检测是一种将图像中的边缘提取出来的方法，它可以将图像中不同区域之间的边界分割出来。
常用的边缘检测算法包括Sobel算子、Canny算子等。
二、图像分割在医学图像处理中的应用图像分割在医学图像处理中具有重要的应用价值，可以帮助医生对疾病进行诊断和治疗。
以肺部CT图像为例，图像分割可以将肺部组织与其他组织分割开来，从而实现对肺部病变的定位和分析。
1. 肺部病变分割肺部病变分割是肺部CT图像处理中的一个重要任务，它可以将肺部病变与正常肺组织分割开来，帮助医生对肺癌等疾病进行诊断和治疗。
常用的肺部病变分割方法包括基于阈值分割的方法、基于区域生长的方法等。
2. 血管分割血管分割是心血管疾病诊断中的一个重要任务，它可以将血管与其他组织分割开来，帮助医生对血管病变进行定位和分析。
常用的血管分割方法包括基于阈值分割的方法、基于曲线演化的方法等。
三、图像分割在自动驾驶中的应用随着自动驾驶技术的不断发展，图像分割在自动驾驶中的应用也越来越广泛。
opencv毕业设计题目
标题：OpenCV毕业设计题目
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一款开源的计算机 视觉和机器学习软件库，它拥有强大的图像处理和计算机视觉功能，广泛应用于 人脸识别、物体检测、图像处理、视频分析等领域。在毕业设计中，我们可以利 用OpenCV来实现各种不同的项目和应用。
以下是一些OpenCV毕业设计的题目，供大家参考：
1、人脸识别系统
在这个项目中，我们将使用OpenCV来实现一个人脸识别系统。该系统将能够 从给定的图像中检测出人脸，并将其与数据库中存储的人脸进行比对，从而实现 身份验证、安全控制等功能。
2、物体检测系统
这个项目将利用OpenCV的机器学习算法，通过训练大量的图像数据，实现对 于特定物体的检测和分类。例如，我们可以通过训练Haar级联分类器，实现对于 汽车、行人等物体的检测。
以上是一些常见的OpenCV毕业设计题目，每个项目都有其独特的特点和应用 领域。在选择毕业设计题目时，我们需要根据自身的兴趣和专业背景来选择适合 自己的题目，并通过实践掌握相关的技术和方法。
感谢观看
3、图像分割和特征提取
在这个项目中，我们将使用OpenCV的图像分割和特征提取技术，实现对于图 像中的特定区域进行提取和分析。例如，我们可以通过使用GrabCut算法实现对 于图像中的前景进行提取，或者通过SIFT（尺度不变特征变换）算法实现对于图 像中的关键点进行提取和分析。
4、视频分析系统
这个项目将利用OpenCV的视频分析功能，实现对于监控视频、电影等视频数 据的分析和处理。例如，我们可以通过使用光流法、背景减除等技术，实现对于 视频中的人流量统计、运动轨迹分析等功能。
5、深度学，我们将利用OpenCV的深度学习框架，实现对于图像和视频的 深度分析和应用。例如，我们可以通过使用卷积神经网络（CNN）实现对于图像 的分类、目标检测等功能，或者通过使用循环神经网络（RNN）实现对于视频中 的行为识别和理解等功能。
基于形状的图像特征提取及检测算法仿真设计毕业设计论文
毕业设计说明书基于形状的图像特征提取及检测算法仿真设计摘要数字图像处理提高了图像的实用性，由于计算机处理能力不断增强，数字图像处理学科在飞速发展的同时也广泛地向其他学科快速渗透，使图像在信息获取以及信息利用等方面变得越来越重要。
目前数字图像处理的应用越来越广泛，在国民经济中发挥越来越大的作用。
图像是人类获取和交换信息的重要来源，因此图像处理的应用领域涉及到人类生活的方方面面。
图像的形状特征有两类表示方法，一类是轮廓特征，另一类是区域特征。
图像的轮廓特征主要针对物体的外边界，而图像的区域特征则关系到整个形状区域。
形状不变矩法是一种典型的形状特征描述方法，这种方法利用目标所占区域的矩作为形状描述参数。
使用MATLAB软件进行图像处理编程，实现基于形状的目标算法，区分圆形、矩形、三角形图像。
关键词：数字图像处理区域特征形状不变矩 MATLAB软件IIIAbstractDigital image processing to improve the practicality of the image, and inc reased the capacity of computer processing, digital image processing discipline s in the rapid development of the widely available to other disciplines rapid penetration, so that the images become more and more aspects of access to i nformation and information useimportant. The application of digital image pro cessing is more and more widely, to play an increasing role in the national e conomy. The image is an important source of human access and exchange inf ormation, and image processing applications related to all aspects of human li fe. The shape of the image characteristics of two types of representation, a pr ofile characteristic, and the other regional characteristics. The outline of the i mage characteristics for the outer boundary of the object, and the regional ch aracteristics of the image related to the entire shape region. Shape invariant m oment method is a typical shape characterization method, which target the are a occupied by the moment as the shape description parameters. Using MATL AB software for image processing programming algorithm based on the shape of the target, and to distinguish between round, rectangular, triangular image. Keywords :Digital Image Processing Regional characteristics Moment Invariant MATLAB SoftwareIII目录摘要 (I)Abstract ......................................................... I II 目录 ........................................................... - 1 - 第一章引言 .................................................... - 3 -1.1图像与计算机图像处理 .................................... - 3 -1.1.1计算机图像处理..................................... - 3 -1.1.2图像分类........................................... - 4 -1.2数字图像处理的概念 ...................................... - 5 -1.2.1基本运算形式....................................... - 5 -1.2.2数字图像处理基本内容............................... - 5 -1.2.3数字图像处理方法................................... - 6 -1.2.4图像特征提取....................................... - 7 -1.2.5MATLAB相关介绍..................................... - 7 -1.3区域描述 ................................................ - 8 -1.3.1不变矩............................................. - 8 -1.3.2不变矩方法研究.................................... - 10 - 第二章 MATLAB图像处理......................................... - 11 -2.1MATLAB概述 ............................................. - 11 -2.1.1MATLAB的发展历史.................................. - 11 -2.1.2MATLAB的优势与特点................................ - 11 -2.1.3MATLAB系统的构成.................................. - 12 -2.2图像处理工具箱简介 ..................................... - 13 -2.2.1MATLAB处理图像类型................................ - 14 -2.2.2图像类型转换...................................... - 16 -2.3邻域和块处理 ........................................... - 18 -2.4基于区域的处理 ......................................... - 19 -2.4.1指定目标区域...................................... - 19 -2.4.2选择多边形........................................ - 19 -2.4.3其他选择方法...................................... - 19 -2.4.4对区域进行滤波.................................... - 20 -2.4.5填充区域.......................................... - 20 -2.5显示图像 ............................................... - 20 -2.5.1用图像查看器显示图像.............................. - 20 -2.5.2图像文件的显示.................................... - 21 -2.5.3图像文件的保存.................................... - 22 -2.6分析图像 ............................................... - 22 -2.7MATLAB图像处理步骤框图 ................................. - 22 - 第三章实验操作 ............................................... - 24 -- 1 -3.1输入待处理的原始图像 ................................... - 24 -3.2图像的灰度化 ........................................... - 24 -3.3对图像的不变矩参数用函数进行计算处理 ................... - 24 -3.4实现图像区分的函数 ..................................... - 27 -3.5对常见交通指示标志进行区分 ............................. - 29 -3.5.1常见交通标志...................................... - 29 -3.5.2图像的形状特征提取及匹配算法的具体实现............ - 30 - 第四章关于图像识别的相关应用 ................................. - 34 - 结论 .......................................................... - 35 - 参考文献 ...................................................... - 36 - 致谢 .......................................................... - 37 -- 2 -第一章引言1.1图像与计算机图像处理1.1.1计算机图像处理随着科学技术的发展，人们对信息处理和信息交流的要求越来越高。
特征抽取在图像分割与识别中的应用案例分享
特征抽取在图像分割与识别中的应用案例分享随着计算机视觉技术的快速发展，图像分割与识别已经成为了人工智能领域中的重要研究方向。
而在图像分割与识别中，特征抽取是一个至关重要的步骤。
本文将通过几个实际应用案例，分享特征抽取在图像分割与识别中的应用。
案例一：人脸识别技术人脸识别技术是图像分割与识别中的一个重要应用领域。
在人脸识别中，特征抽取的目标是从人脸图像中提取出能够代表人脸特征的信息。
常用的特征抽取方法包括Haar特征、LBP特征和深度学习等。
以Haar特征为例，它是一种基于图像的局部特征描述子。
通过计算图像中不同区域的灰度差异，可以得到一系列的Haar特征。
这些特征可以用来判断人脸图像中是否存在眼睛、鼻子、嘴巴等特定的部位。
通过对这些特征进行组合和选择，可以得到一个能够表示人脸特征的向量。
然后，通过比较不同人脸图像的特征向量，就可以实现人脸的识别。
案例二：车牌识别技术车牌识别技术是图像分割与识别中的另一个重要应用领域。
在车牌识别中，特征抽取的目标是从车牌图像中提取出能够代表车牌特征的信息。
常用的特征抽取方法包括颜色特征、形状特征和纹理特征等。
以颜色特征为例，车牌的颜色是车牌识别中的一个重要特征。
通过对车牌图像进行颜色分析，可以得到车牌的颜色分布信息。
然后，通过与已知的车牌颜色进行比对，就可以实现车牌的识别。
案例三：医学图像分割技术医学图像分割是图像分割与识别中的一个重要应用领域。
在医学图像分割中，特征抽取的目标是从医学图像中提取出能够代表病变特征的信息。
常用的特征抽取方法包括形状特征、纹理特征和灰度特征等。
以形状特征为例，形状特征是医学图像分割中的一个重要特征。
通过对病变区域进行形状分析，可以得到病变区域的形状信息。
然后，通过与已知的病变形状进行比对，就可以实现病变的分割。
综上所述，特征抽取在图像分割与识别中扮演着重要的角色。
通过对图像中的特征进行抽取和分析，可以得到能够代表图像特征的信息。
这些信息可以用来实现人脸识别、车牌识别和医学图像分割等应用。
医疗影像处理中的医学图像分割与特征提取
医疗影像处理中的医学图像分割与特征提取引言：医学影像技术在现代医疗中扮演着重要的角色，它不仅能够帮助医生发现疾病，还可以提供丰富的信息用于准确的诊断和治疗。
医生通常需要对医学图像进行分割和特征提取，以便更好地理解和分析图像中的结构与组织。
本文将介绍医学图像分割与特征提取的基本概念、方法和应用。
一、医学图像分割医学图像分割是指将医学图像中感兴趣的区域从背景中分离出来的过程。
它是医学图像处理中的关键步骤，其准确性直接影响到后续的特征提取和分析结果。
在医学图像分割中，常用的方法包括基于阈值法、边缘检测法、区域生长法和图像分割算法等。
阈值法是最简单的图像分割方法之一，它通过设定一个固定的阈值，将灰度值低于阈值的部分设置为背景，高于阈值的部分设置为前景。
虽然这种方法简单且易于理解，但其结果可能受到图像噪声和灰度不均匀等因素的影响，从而导致分割结果不准确。
边缘检测法是通过检测图像中的边缘信息来进行分割。
常用的边缘检测算法有Sobel算子、Canny算子等。
这些算法可以检测出图像中的边缘，但通常会产生一些不连续的边缘线，需要进一步处理才能得到准确的分割结果。
区域生长法是一种基于相似性的分割方法。
它从用户提供的种子点开始，通过判断相邻像素的相似性将相邻的像素合并为一个区域，直到遍历完所有相似像素。
这种方法能够有效地处理一些复杂的图像，但对于边界不明显或存在灰度突变的区域，可能会产生错误的分割结果。
图像分割算法是一种更加先进的医学图像分割方法。
它基于图论、聚类、最大流最小割等理论，结合图像的特征和上下文信息进行分割。
这种方法能够克服其他方法的缺点，提高分割的准确性和鲁棒性。
二、医学图像特征提取医学图像特征提取是指从医学图像中提取出有意义的特征信息，以便于医生进行进一步的分析和诊断。
特征可以是图像的灰度级别、纹理、形状、强度分布等。
常用的特征提取方法包括基于灰度共生矩阵、Gabor滤波器、形状描述子、小波变换等。
灰度共生矩阵是一种用于描述图像纹理特征的方法。
生物图像分割与特征提取算法研究
生物图像分割与特征提取算法研究生物图像分割与特征提取算法的研究，是为了从复杂的生物图像中提取有用的信息，并用于诊断、治疗、研究等领域。
生物图像分割是将图像中的生物结构或区域分割为单独的像素或区域，而特征提取则是为了从分割的生物结构或区域中提取有用的特征。
本文将讨论生物图像分割与特征提取算法的研究进展和应用。
生物图像分割是生物医学图像处理的关键问题之一，主要是将图像中不同的组织结构或细胞分割为不同的区域，以便进行后续的分析和处理。
生物图像的复杂性和多样性使得分割任务具有一定的挑战性。
在过去的几十年中，研究人员提出了许多生物图像分割算法，包括基于阈值、边缘、区域和深度学习的方法。
基于阈值的方法是最简单和最常用的生物图像分割算法之一。
它通过将图像中的像素根据其灰度值与预先设定的阈值进行比较，将图像分割为不同的区域。
然而，这种方法对于光照不均匀、噪声和图像质量不佳等问题非常敏感，容易产生误分割和漏分割的问题。
边缘检测是生物图像分割中常用的方法之一。
它通过检测图像中不同区域之间的边界或边缘来实现分割。
常用的边缘检测算法包括Sobel、Canny和Laplacian等。
虽然边缘检测能够有效地分割图像，但其结果往往不平滑，存在断裂和不连续等问题。
区域生长是一种基于像素相似性的生物图像分割方法。
该方法从一个或多个种子像素开始，通过将与种子像素相似的邻域像素添加到同一分割区域，逐渐完成整个图像的分割。
区域生长方法在分割连续性较好、相似性较高的生物结构时表现良好，但对于一些复杂的结构，容易受到噪声和图像质量的影响。
近年来，随着深度学习的兴起，深度卷积神经网络（CNN）在生物图像分割中取得了显著的成果。
通过训练大规模的标注数据集，CNN可以学习到生物结构的复杂特征表示，并能够对新的生物图像进行准确的分割。
然而，深度学习算法需要大量的计算资源和数据，且其结果难以解释和理解，限制了其在某些场景下的应用。
生物图像分割之后，提取有用的特征是进行后续分析和处理的关键步骤。
图像分割毕业设计
目录摘要 (I)Abstract......................................................... I I 第1章绪论 (1)1.1图像分割概述 (1)1.2图像分割特征 (1)1.3图像分割的发展及现状 (1)1.4研究的背景与意义 (2)第2章数字图像处理 (3)2.1发展概况 (3)2.2主要目的 (4)2.3常用方法 (4)2.4应用领域 (5)2.5研究方向 (7)2.6基本特点 (7)2.7MATLAB软件 (8)第3章阈值分割 (10)3.1图像二值化 (10)3.2阈值分割基本原理 (10)3.3阈值分割方法定义 (11)3.4阈值分割描述 (11)3.5阈值分割分类 (12)第4章阈值分割方法 (13)4.1直方图法 (13)4.2迭代法 (14)4.3最大类间方差法 (17)4.4小结 (20)第5章最大类间方差法的改进 (21)结论 (27)参考文献 (28)致谢 (29)通常人们只对图像的某个区域感兴趣，为了能够把感兴趣的区域提取出来，就得对图像进行分割。
图像分割就是把图像分成一些具有不同特征而有意义的区域，以便进一步的图像处理与分析。
图像分割是图像处理的关键，在灰度图像中分割出有意义区域的最基本方法是设置阈值的分割方法。
选择阈值的主要方法有：直方图法，迭代法，最大类间方差法。
本文主要比较三种方法的优缺点，并对其中的最大类间方差法进行优化，改进分割效果。
关键词：阈值直方图迭代法最大类间方差法Usually people only interested in certain parts of the image, in order to be able to extract the interesting part, you have to do image segmentation. Image segmentation is to divide the image into a number of different features and meaningful areas for further image analysis and understanding. Image segmentation is the key of image processing .The most basic method of segmentation in the gray image is to set threshold . The main methods of selecting threshold are: histogram method, iterative method, Otsu method. In this paper, comparative advantages and disadvantages of the three methods, and improved segmentation results using Otsu method .Key words：threshold the histogram method iterative methodOtsu method第1章绪论1.1图像分割概述图像分割就是按照人们的意愿将图像分成许多个区域，使得人们分离出目标与背景[1]。
图像特征提取课程设计
图像特征提取课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生掌握图像特征提取的基本概念，了解其在图像处理和计算机视觉领域的重要意义。
2. 使学生掌握常用的图像特征提取方法，如边缘检测、角点检测、纹理分析等，并了解其适用场景和优缺点。
3. 引导学生了解图像特征描述子的概念，学会运用SIFT、SURF等特征描述子进行特征提取。
技能目标：1. 培养学生运用编程工具（如Python、MATLAB等）实现图像特征提取算法的能力。
2. 培养学生分析图像数据，选择合适的图像特征提取方法并进行实际应用的能力。
3. 提高学生解决实际问题时运用图像特征提取技术的实践能力。
情感态度价值观目标：1. 激发学生对图像处理和计算机视觉领域的兴趣，培养其主动学习的热情。
2. 培养学生具备团队合作精神，学会与他人共同探讨和解决问题。
3. 使学生认识到图像特征提取技术在现实生活中的广泛应用，增强其科技改变生活的信念。
本课程针对高中年级学生，结合图像处理和计算机视觉领域的前沿技术，以实用性为导向，旨在提高学生的理论知识和实践技能。
课程目标具体、可衡量，既符合学生的认知水平，又注重培养学生的实际操作能力，为后续相关领域的学习和研究打下坚实基础。
二、教学内容1. 图像特征提取基本概念：介绍图像特征提取的定义、作用和分类，结合教材相关章节，让学生对图像特征提取有整体的认识。
2. 常用图像特征提取方法：- 边缘检测：讲解Canny、Sobel等边缘检测算子，分析其原理和实现方法。
- 角点检测：介绍Harris、Shi-Tomasi等角点检测算法，探讨其适用场景和性能。
- 纹理分析：讲解纹理特征提取的常用方法，如灰度共生矩阵、Gabor滤波等。
3. 特征描述子：- SIFT：介绍SIFT算法原理，分析其尺度不变性和旋转不变性等特点。
- SURF：讲解SURF算法的基本原理，对比SIFT算法的性能差异。
4. 教学内容安排与进度：- 第一周：图像特征提取基本概念及边缘检测方法。
图像处理本科毕业设计
图像处理本科毕业设计图像处理本科毕业设计在计算机科学与技术领域中，图像处理是一个重要的研究方向。
随着数字图像的广泛应用，图像处理技术的发展日益迅猛。
作为一名本科生，我有幸选择了图像处理作为我的毕业设计课题，旨在探索图像处理领域的一些新方法和应用。
首先，我将介绍图像处理的基本概念和技术。
图像处理是指对数字图像进行一系列的操作和处理，以达到改善图像质量、提取图像特征或实现图像分析等目的。
常见的图像处理技术包括图像滤波、图像增强、图像分割和图像特征提取等。
这些技术可以应用于医学影像、人脸识别、图像检索等领域，具有广泛的应用前景。
接下来，我将介绍我毕业设计的具体内容和目标。
我的毕业设计旨在研究和实现一种基于深度学习的图像超分辨率重建算法。
图像超分辨率重建是指通过对低分辨率图像进行处理，得到高分辨率的图像。
这对于提高图像质量、增强图像细节非常重要。
而深度学习作为一种强大的机器学习技术，已经在图像处理领域取得了很多突破性的成果。
通过深度学习的方法，可以实现更准确、更高效的图像超分辨率重建。
在我的毕业设计中，我将首先收集大量的图像数据，包括低分辨率图像和对应的高分辨率图像。
然后，我将使用深度学习技术，构建一个卷积神经网络模型。
该模型将通过学习低分辨率图像与高分辨率图像之间的映射关系，从而实现图像的超分辨率重建。
为了提高模型的性能，我还将探索一些优化方法，如残差学习和生成对抗网络等。
最后，我将评估所设计算法的性能，并与其他相关方法进行比较。
除了算法的研究和实现，我还将进行一些实验和应用。
例如，我将使用不同类型的图像数据进行测试，以验证算法的鲁棒性和适用性。
此外，我还将探索一些实际应用场景，如医学影像和卫星遥感图像等。
通过在实际应用中验证算法的有效性，我可以更好地了解图像处理技术在实际问题中的应用。
最后，我将总结我的毕业设计，并展望未来的研究方向。
毕业设计是我在图像处理领域的第一次深入研究，通过这个过程，我不仅学到了很多专业知识，还培养了解决问题和创新思维的能力。
模式识别领域中的特征提取与图像分割算法研究
模式识别领域中的特征提取与图像分割算法研究特征提取与图像分割是模式识别领域中的重要研究方向，它们在计算机视觉、图像处理、机器学习等领域中具有广泛的应用。
特征提取的目标是从原始数据中提取出具有代表性的特征，而图像分割则是将图像分成不同的区域或者对象。
本文将重点探讨特征提取和图像分割算法的研究。
一、特征提取算法的研究特征提取是模式识别领域中的核心任务之一，它的目标是从原始数据中寻找出一组能够代表数据的特征。
特征提取算法主要有以下几种类型：1. 滤波器方法：滤波器方法利用滤波器对原始数据进行处理，从中提取出具有代表性的特征。
常见的滤波器方法包括高斯滤波、Sobel滤波、Laplacian滤波等。
这些滤波器方法可以有效地提取出边缘、纹理、颜色等特征。
2. 基于统计的方法：基于统计的方法通过统计原始数据的分布、均值、方差等统计量来提取特征。
常见的基于统计的方法包括主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)等。
这些方法可以从数据中提取出最具代表性的特征，减少数据的维度。
3. 基于形态学的方法：基于形态学的方法利用数学形态学的原理对原始数据进行处理，提取出具有形状和结构信息的特征。
常见的基于形态学的方法包括开运算、闭运算、灰度梯度等。
这些方法可以有效地提取出图像中的边缘、角点等特征。
4. 基于人工神经网络的方法：基于人工神经网络的方法通过训练神经网络来提取特征。
这些方法利用神经网络的非线性映射能力，能够学习和提取出高度非线性的特征。
常见的基于人工神经网络的方法包括卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)等。
二、图像分割算法的研究图像分割是将图像分成不同的区域或者对象的过程，它在很多计算机视觉和图像处理任务中都有应用。
图像分割算法主要有以下几种类型：1. 基于阈值的方法：基于阈值的方法根据图像的灰度值或者颜色值设定一个阈值，将图像中大于或小于该阈值的像素分成不同的区域。
常见的基于阈值的方法包括全局阈值分割、自适应阈值分割等。
基于深度学习的图像分割与特征提取
基于深度学习的图像分割与特征提取随着现代科学技术的不断发展，深度学习技术已经成为了计算机视觉中最为基础且最为前沿的技术之一。
在深度学习技术的支持下，图像识别、分割和特征提取等计算机视觉任务已经得到了极大地提升。
本篇文章将从基于深度学习的图像分割、基于深度学习的特征提取以及深度学习技术在图像处理领域中的应用三个方面来阐述。
一、基于深度学习的图像分割图像分割是计算机视觉领域中最基础也是最重要的任务之一。
在深度学习技术的支持下，图像分割的精度和效率都得到了不同程度的提升。
基于深度学习的图像分割方法主要分为两类：全卷积神经网络和基于区域的卷积神经网络。
全卷积神经网络是一种非常经典的深度学习网络结构，该网络结构可以将输入的图像进行特征提取之后，直接输出一个和原图像尺寸相同的特征图，其中每个像素对应的类别标签就是图像中对应位置的物体类别。
在图像分割任务中，全卷积神经网络可以使用双线性上采样或者反卷积操作来将特征图进行上采样操作，使其尺寸和原图像一致。
基于区域的卷积神经网络则是另一种非常常用的图像分割方法。
通过使用基于区域的卷积神经网络，我们可以将图像分割成若干个互不重叠的区域，从而对每个区域进行分类操作，得到一个像素级别的物体类别标签，最终实现图像分割的任务。
二、基于深度学习的特征提取特征提取是计算机视觉领域中另一项非常重要的任务。
在深度学习技术的支持下，特征提取的精度和效率也得到了不同程度的提升。
基于深度学习的特征提取方法主要分为两类：基于图像分类的特征提取和基于目标检测的特征提取。
基于图像分类的特征提取主要是将原始图像输入到卷积神经网络中，得到一个多维特征向量。
这个特征向量可以代表这个图像在不同层次上的不同语义信息。
在深度学习技术的支持下，卷积神经网络可以自动学习到不同层次上的特征信息，从而极大地提高了特征提取的效率和准确率。
基于目标检测的特征提取则是将输入图像中的目标检测框输入到卷积神经网络中，从中提取出不同层次上的特征，通常使用ROI-Pooling技术将每个检测框内的特征恒定为一个特定的尺寸。
计算机图像处理中的特征提取与图像分割算法
计算机图像处理中的特征提取与图像分割算法计算机图像处理是人工智能领域的一个重要分支，涉及到对图像进行分析、处理和理解的技术和方法。
在图像处理中，特征提取和图像分割算法是两个关键的步骤。
本文将介绍计算机图像处理中的特征提取和图像分割算法，并讨论它们的应用和局限性。
一、特征提取特征提取是指从原始图像中选择并提取出能够描述图像内容的关键信息。
计算机视觉领域中常用的特征包括边缘、角点、纹理、颜色等。
下面将介绍几种常见的特征提取算法。
1. 边缘检测算法边缘是图像中灰度或颜色变化显著的区域，常用于图像分割和对象检测。
边缘检测算法可以通过检测图像中灰度或颜色的变化来提取出边缘信息。
常用的边缘检测算法包括Sobel算子、Canny算子等。
2. 角点检测算法角点是图像中具有显著角度变化的点，常用于图像匹配和物体追踪。
角点检测算法可以通过检测图像中灰度或颜色的变化来提取出角点信息。
常用的角点检测算法包括Harris角点检测算法、FAST角点检测算法等。
3. 纹理分析算法纹理是图像中的重要特征，用于描述图像中的细节信息。
纹理分析算法可以通过提取图像中的统计特征、频域特征或结构特征等来描述图像的纹理信息。
常用的纹理分析算法包括灰度共生矩阵、小波变换等。
4. 颜色特征提取算法颜色是图像中的一种重要视觉特征，可以用于图像分割、物体识别等任务。
颜色特征提取算法可以通过提取图像中的色彩分布、颜色矩等来描述图像的颜色信息。
常用的颜色特征提取算法包括颜色直方图、颜色矩等。
二、图像分割图像分割是指将图像划分为若干个具有独立语意的区域的过程。
图像分割在计算机视觉和图像处理领域有着广泛的应用，如目标检测、图像增强和医学图像分析等。
1. 基于阈值的分割算法基于阈值的分割算法是一种简单而有效的图像分割方法。
该方法根据像素值的灰度或颜色与设定的阈值进行比较，将图像分割为前景和背景两部分。
常用的基于阈值的分割算法包括全局阈值法、自适应阈值法等。
图像 本科毕业设计题目
图像本科毕业设计题目图像本科毕业设计题目一、引言图像处理是计算机科学和工程领域的一个重要研究方向，随着数字技术的发展，图像处理在各个领域都有着广泛的应用。
本科毕业设计是学生在大学期间的重要项目，选择一个合适的图像处理题目能够锻炼学生的综合能力和创新思维。
本文将探讨几个适合本科毕业设计的图像处理题目，希望能够给即将毕业的学生提供一些启发和参考。
二、题目一：基于深度学习的图像分类系统设计与实现随着深度学习的兴起，图像分类技术取得了巨大的突破。
本课题旨在设计和实现一个基于深度学习的图像分类系统，通过深度学习模型对输入的图像进行分类。
学生可以选择合适的深度学习框架，如TensorFlow或PyTorch，并结合经典的卷积神经网络模型，如ResNet或VGG，设计一个高效准确的图像分类系统。
三、题目二：基于图像处理的人脸识别系统设计与实现人脸识别技术在安防领域有着重要的应用价值。
本课题旨在设计和实现一个基于图像处理的人脸识别系统，通过图像处理算法对输入的人脸图像进行特征提取和匹配，实现人脸的自动识别。
学生可以选择合适的人脸检测和特征提取算法，如Haar特征和局部二值模式（LBP），并结合机器学习方法，如支持向量机（SVM）或人工神经网络（ANN），设计一个高效准确的人脸识别系统。
四、题目三：基于图像处理的医学图像分析与诊断系统设计与实现医学图像分析与诊断是医学领域的重要研究方向，图像处理技术在医学图像分析中发挥着关键作用。
本课题旨在设计和实现一个基于图像处理的医学图像分析与诊断系统，通过图像处理算法对医学图像进行分割、特征提取和分类，实现对疾病的自动诊断。
学生可以选择合适的医学图像处理算法，如阈值分割、边缘检测和形态学处理，并结合机器学习方法，如随机森林（Random Forest）或卷积神经网络（CNN），设计一个高效准确的医学图像分析与诊断系统。
五、题目四：基于图像处理的虚拟现实系统设计与实现虚拟现实技术在娱乐、教育和训练等领域有着广泛的应用。
医疗图像处理中的图像分割与特征提取研究
医疗图像处理中的图像分割与特征提取研究一、引言医学图像处理是一门综合应用学科，利用数字图像技术对医学影像进行分析和处理。
在医学图像处理中，图像分割和特征提取是两个重要的研究方向。
图像分割是将医学图像中的感兴趣区域与背景区域进行分离的过程，而特征提取是从分割后的图像中提取有关目标特征的过程。
本文将对医疗图像处理中的图像分割与特征提取进行深入研究。
二、图像分割方法的研究1. 基于阈值的分割方法基于阈值的分割方法是最简单且常用的图像分割方法之一。
它通过选取适当的阈值将图像分割成若干个区域。
常用的方法包括全局阈值法、自适应阈值法和多阈值法等。
这些方法的原理简单，计算效率高，但对光照变化和噪声等干扰较敏感。
2. 基于区域的分割方法基于区域的分割方法先将图像分成若干个不同的区域，然后根据不同的区域特征进行合并或分裂操作，以实现对感兴趣区域与背景的分割。
常用的方法包括区域生长法、区域分裂与合并法和基于水平集的分割方法等。
这些方法在处理光照不均、噪声和边缘模糊等问题上较传统方法更为有效。
3. 基于边缘的分割方法基于边缘的分割方法是通过检测图像中的边缘信息来进行分割的。
常用的方法包括基于梯度的方法、基于边缘连接的方法和基于边缘模型的方法等。
这些方法能够比较准确地提取出感兴趣区域的边缘，但对噪声和边缘模糊等干扰有较大的影响。
三、特征提取方法的研究1. 基于像素的特征提取方法基于像素的特征提取方法是将图像中每个像素点的灰度值或颜色值作为特征进行提取。
常用的方法包括灰度共生矩阵、灰度直方图和颜色直方图等。
这些方法在一些简单的医学图像处理任务中表现良好，但对于复杂的医学图像处理任务效果有限。
2. 基于纹理的特征提取方法基于纹理的特征提取方法是通过分析图像中的纹理信息来提取特征。
常用的方法包括灰度共生矩阵、小波变换和局部二值模式等。
这些方法能够较好地反映图像中的纹理特征，对于很多医学图像处理任务具有较好的效果。
3. 基于形状的特征提取方法基于形状的特征提取方法是通过分析图像中目标的形状信息来提取特征。
基于神经网络的图像分割与特征提取研究
基于神经网络的图像分割与特征提取研究随着人工智能的发展，图像处理与分析逐渐成为研究的热点之一。
目前，基于神经网络的图像分割与特征提取已经成为图像处理与分析领域的核心技术之一。
一、概述神经网络是一种用于模拟人工神经元工作的计算模型，其具有自适应性、非线性、并行处理等特点。
基于神经网络的图像分割与特征提取技术主要包括两个方面：一是图像分割，即将图像分成若干个区域，使得同一个区域内的像素具有相似的特征，不同区域之间的像素特征差异较大；二是图像特征提取，即从图像中抽取出具有代表性的特征。
二、基于神经网络的图像分割研究图像分割是图像处理中的一个重要环节。
传统的图像分割方法主要包括阈值分割、边缘分割、区域生长、K-means聚类等。
这些方法虽然在某些情况下能够得到较好的结果，但是在多数情况下并不理想。
基于神经网络的图像分割技术具有更好的性能优势。
1.卷积神经网络卷积神经网络是目前应用最广泛的神经网络之一，其主要目的是对图像进行分类和分割。
卷积神经网络主要利用卷积核和池化操作进行图像的特征提取和降维，并通过全连接层对提取出的特征进行分类或分割。
2. U-Net网络U-Net网络是一种具有编码-解码结构的神经网络，主要用于进行分割任务。
其主要特点是通过跳跃连接将编码器和解码器的层之间进行连接，以此来提高网络的性能。
三、基于神经网络的图像特征提取研究图像特征提取是图像分析和检索的重要环节。
传统的图像特征提取方法包括色彩特征、纹理特征、形状特征等。
这些方法在某些情况下能够得到较好的结果，但是在多数情况下并不理想。
基于神经网络的图像特征提取技术具有更好的性能优势。
1.卷积神经网络卷积神经网络不仅能进行图像分割，同时也能进行图像特征提取。
其主要目的是通过卷积、池化等操作提取图像中的特征，并通过全连接层进行分类或检索。
2.残差网络残差网络主要是针对目前卷积神经网络存在的问题而提出的。
其主要特点是在网络中添加了跳跃连接，并引入了残差学习的思想，从而使网络更加深入。
图像处理中的分割与特征提取技术研究
图像处理中的分割与特征提取技术研究随着图像处理技术逐渐成熟和普及，分割和特征提取成为了图像处理中的两项重要技术手段。
本文将从分割和特征提取两方面分别探讨这些技术。
一、图像分割图像分割指的是在图像中识别出不同对象或区域，将它们分割开来的过程。
分割是图像处理中的一项基础任务，它为更高层次的图像分析和应用打下了基础。
在分割的过程中，需要考虑到物体的形状、大小、纹理、灰度等特征，并根据这些特征进行合理的分割。
1. 基于阈值的分割基于阈值的分割方法是最基础的分割方法之一。
它将图像的像素灰度值与预设的阈值进行比较，根据阈值的不同来将图像分为两个或多个部分。
该方法简单、直观，适用于一些简单的分割应用。
2. 基于边缘的分割基于边缘的分割方法是利用图像中物体的边缘信息来进行分割。
这些边缘信息可以通过边缘检测算法来获得。
但是由于图像中的噪声和变化，边缘信息并不总是完整和准确的。
因此，在进行基于边缘的分割时，往往需要进行边缘增强和边缘连接等步骤。
3. 基于区域的分割基于区域的分割方法是利用图像中物体的连续区域来进行分割。
首先将图像分成若干个连续区域，然后根据不同的特征（如大小、灰度等）来合并或分离不同的区域，最终得到图像的分割结果。
该方法适用于一些复杂的图像分割应用。
二、图像特征提取图像特征提取是从图像中提取出某些具有代表性的信息，以便于识别、分类、检索等应用。
在图像特征提取过程中，需要选择合适的特征表示方法，在保持原始信息的基础上，去除图像中的冗余和无用信息。
下面介绍几种常见的图像特征提取方法。
1. 灰度共生矩阵特征灰度共生矩阵是一种描述图像灰度空间的统计方法。
它可以通过计算图像中像素在各个方向上的灰度值共现情况，得到各个方向上像素的纹理信息。
根据灰度共生矩阵可以得到一些代表图像的特征，如对比度、能量、熵等。
2. Gabor滤波器特征Gabor滤波器是一种复杂的多尺度多方向滤波器。
它可以提取出图像中不同方向、不同频率的纹理信息。
医学图像处理中的医学图像分割和特征提取技术
医学图像处理中的医学图像分割和特征提取技术医学图像处理是一项重要的技术，在医学领域中具有广泛的应用。
其中，医学图像分割和特征提取技术是医学图像处理中的两个关键步骤。
医学图像分割旨在将医学图像中的对象从背景中准确地分离出来，而特征提取则侧重于从图像中提取出对于医学诊断有意义的特征。
本文将对这两项技术进行详细介绍与分析。
一、医学图像分割技术医学图像分割技术旨在将复杂的医学图像中的对象与背景分离开来，以便进一步进行后续的分析和处理。
常用的医学图像分割方法包括基于阈值的分割、边缘检测、基于区域的分割和基于深度学习的分割等。
1. 基于阈值的分割基于阈值的分割方法是一种简单而常用的分割方法。
其原理是通过设定一个阈值来将图像中的像素分为目标和背景两类。
然而，这种方法对于图像中的光照不均匀、噪声存在的情况下效果不佳。
2. 边缘检测边缘检测方法是通过检测图像中的边缘来进行分割的。
常用的边缘检测算法包括Sobel算子、Canny算子和Laplacian算子等。
这些算法可以较好地提取图像的边缘信息，但是对于噪声敏感，并且易受到图像灰度变化的影响。
3. 基于区域的分割基于区域的分割方法是通过将图像划分为不同的区域来进行分割的。
该方法通常使用聚类算法、分水岭算法和分割树等方法实现。
这些方法可以较好地处理图像中的光照不均匀和噪声干扰，但是对于图像中存在的遮挡和重叠现象的处理效果有限。
4. 基于深度学习的分割近年来，基于深度学习的分割方法在医学图像处理中取得了显著的进展。
通过使用深度卷积神经网络（CNN）和语义分割网络（FCN），可以有效地提取图像中的目标对象，并具有较好的鲁棒性和准确性。
然而，这种方法需要大量的标注数据和计算资源，且对网络结构的设计和参数调整较为敏感。
二、医学图像特征提取技术医学图像特征提取技术是在分割的基础上，进一步提取医学图像中对于诊断与分析有意义的特征。
常用的医学图像特征提取方法包括形状特征、纹理特征、颜色特征和深度特征等。
基于深度学习的图像分割与特征提取技术研究
基于深度学习的图像分割与特征提取技术研究近年来，随着深度学习技术的兴起，图像分割和特征提取技术得到了长足的发展。
特别是在计算机视觉领域，基于深度学习的图像分割和特征提取技术已经成为了热门的研究领域。
一、基于深度学习的图像分割技术图像分割是指将一幅图像分成若干个互不重叠的颜色块或区域的过程。
基于深度学习的图像分割技术主要分为两类：基于像素的分割和基于区域的分割。
1. 基于像素的分割基于像素的分割是一种基于像素的聚类方法，其目标是将像素分为具有相似属性的类。
常见的像素聚类方法有k-means算法和超像素分割算法。
其中，k-means 算法是一种常见的无监督学习方法，其主要思想是将数据分成k个簇，使得每个数据点与其所在簇的质心距离最小。
2. 基于区域的分割基于区域的分割是指将图像分成不同的区域，每个区域内的像素具有相似的特征。
常见的区域分割方法有分水岭算法和聚类算法。
其中，分水岭算法是一种基于灰度梯度的局部区域分割方法。
其主要思想是将图像看作一张地形图，通过在地形图上模拟水流流向实现区域分割。
二、基于深度学习的特征提取技术特征提取是指从原始数据中提取具有代表性的信息，以便于后续的机器学习或图像处理。
基于深度学习的特征提取技术主要分为两类：有监督的特征提取和无监督的特征提取。
1. 有监督的特征提取有监督的特征提取通常是通过预训练来提取特征。
在预训练过程中，网络模型首先在大规模的数据集上进行训练，然后将网络模型的权重参数作为特征提取器在新的数据集上进行微调。
常见的有监督的特征提取方法有卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。
2. 无监督的特征提取无监督的特征提取是指在没有标注数据的情况下，从原始数据中提取特征。
其中，自编码器是常见的无监督的特征提取方法。
其主要思想是通过将输入数据压缩成潜在空间的编码和将编码恢复成与输入相似的输出来学习特征。
三、深度学习技术在图像分割和特征提取中的应用案例基于深度学习的图像分割和特征提取技术已经在多个领域得到了广泛的应用。
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图像分割和特征提取技术研究
摘要
图像分割是图像分析的第一步，是图像理解的重要组成部分，在有关图像处理的几乎所有领域具有广泛的应用。
因此，图像分割一直受到高度重视，对其研究具有十分重要的意义。
长期以来，研究人员提出了许多实用的分割算法。
随着统计学理论，神经网络，小波理论等在图像分割中的应用日益广泛，遗传算法、尺度空间、非线性扩散方程等近期涌现的新方法和新思想也不断被用于解决分割问题，许多国内外学者也针对一些具体应用提出了许多实用有效的方法。
本文介绍了数字图像处理技术中图像分割技术的基本理论和三种图像分割方法(1)基于阈值图像分割；(2)基于边缘检测及算子分割；(3)基于区域特性的图像分割。
对基于点的分割方法进行了较全面的叙述，主要研究了图像分割方法中的边缘检测法，区域提取法和阈值分割法。
通过大量的理论研习。
并编写了MATLAB软件程序，对各分割方法进行了仿真实验，得到分割图像。
最后对于仿真进行了数据处理分析，验证了Canny算子的整体效果最好, Prewitt算子分割细致。
但对于一幅图像仅仅只有只用一种方法达不到很好的效果，而根据待分割图象的不同特点，结合已知的先验知识，研究符合具体图象特性的分割模型，才是提高图象分割的重要手段。
关键词：图像分割；边缘法；区域法；阈值法；分水岭分割法
Lmage Segmentation And Feature Extraction
Technology Research
Abstract
Image segmentation is the first step in image analysis, image segmentation is an important component of image understanding, in almost all areas of the image processing has widely application. As a result, image segmentation has been attached great importance to, its research has the very vital significance. For a long time,researchers put forward many practical segmentation algorithm. With statistics theory, the neural network, wavelet theory has been used increasingly in image segmentation, such as genetic algorithm, scale space, and nonlinear diffusion equation with the recent emergence of new methods and new ideas are constantly being used to solve the segmentation problem, many scholars at home and abroad for some specific application put forward many practical and effective method.
Digital image processing techniques were introduced in This paper introduces the digital image processing technology of image segmentation technology in basic theory and three methods of image segmentation. (1) based on threshold image segmentation. (2) segmentation based on edge detection and operator; (3) the image segmentation based on region feature. On the segmentation method based on the point of narrative, mainly studies the edge of image segmentation method, region extraction method and threshold segmentation method. Through a lot of theory study. And write the MATLAB software, the segmentation method, the simulation experiment for image segmentation. Finally analyzed the data processing for simulation.Verify the Canny operator of the overall effect is best. Prewitt operator segmentation and detailed. But for an image only only one way to reach a good effect, and according to the different characteristics of for image segmentation, combined with the known prior knowledge, research in accordance with the specific image segmentation model, is an important means to improve the image segmentation.
KEYWORDS：Segmentation；edge method；the regional method；threshold；watershed segmentation
目录
第1章绪论 (1)
1.1 课题研究背景与意义 (1)
1.2国内外发展现状 (1)
1.3 课题设计内容 (2)
第2章概述 (3)
2.1图像和数字图像 (3)
2.2 数字图像处理简介 (3)
2.3 图像处理文件格式 (3)
2.4图像分割理论概述 (5)
2.4.1 图像分割的定义 (5)
2.4.2图像分割的目的和意义 (6)
2.5图像分割主要研究方法 (6)
2.5.1边缘检测法 (7)
2.5.2区域提取法 (7)
2.5.3阈值分割法 (7)
2.5.4结合特定理论工具的分割方法 (8)
2.6数字图像分割质量评价体系 (8)
第3章图像分割方法综述 (10)
3.1基于阈值图像分割算法 (10)
3.2 基于边缘检测分割算法 (12)
3.3 基于区域特性的图像分割算法 (14)
第4章基于Matlab的图像分割仿真结果与讨论 (16)
4.1 图像阈值分割算法研究 (16)
4.1.1 Otsu 阈值图像分割算法 (16)
4.1.2 直方图阈值算法 (17)
4.2 图像边缘分割算法的研究 (19)
4. 2.1 Canny 边缘检测算法 (19)
4. 2.2 Log 分割算发 (20)
4.3 区域特性图像分割方算法的研究 (21)
4.3.1 分水岭图像分割算法 (22)
4.4 本章小结 (23)
4.4.1主要工作总结 (23)
4.4.2 结论 (24)
第5章总结 (26)
参考文献 (28)
致谢 (27)。