图像分割算法研究与实现毕业设计(论文)

毕业设计（论文）

图像分割算法研究与实现

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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MATLAB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。

关键词：图像分割MATLAB 边缘检测区域生成阈值分割

Research of Image Segmentation Algorithm

ABSTRACT

Digital 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 basic idea 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 (1)

1.2数字图像分割的意义 (1)

2 基于MA TLAB的图像分割 (3)

2.1MATLAB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 (4)

3.2图像分割方法综述 (4)

3.3边缘检测法 (5)

3.3.1边缘检测原理 (5)

3.3.2C ANNY算子 (6)

3.3.3P REWITT 算子 (7)

3.3.4S OBEL 算子 (8)

3.3.5L OG算子 (9)

3.4区域生长法 (9)

3.4.1区域生长原理 (9)

3.4.2灰度差准则 (10)

3.4.3灰度分布统计准则 (11)

3.5阈值分割法 (11)

3.5.1阈值分割法原理 (11)

3.5.2迭代阈值分割 (12)

3.5.3O 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 (15)

4.1.2P REWITT算子分割结果 (16)

4.1.3C ANNY算子分割结果 (17)

4.1.4L OG 算子分割结果 (17)

4.1.5边缘检测分割结果比较 (18)

4.2区域生长结果与分析 (18)

4.3阈值分割结果与分析 (19)

4.3.1O TSU算法求自适应阀值结果 (19)

4.3.2迭代法求全局阈值 (19)

4.4各种图像分割方法的比较 (20)

5 结论 (21)

参考文献 (22)