图像分割算法研究与实现毕业设计(论文)
图像分割算法研究与实现
图像分割算法研究与实现一、前言图像分割是指将一幅图像分成多个部分或者多层次的图像，是图像处理中的一项重要任务，广泛应用于识别、定位、检测等领域。
在本文中，我们将讨论图像分割算法的研究与实现。
二、基本概念图像分割的基本概念包括阈值分割、边缘分割、区域分割和基于模型的分割等。
1.阈值分割阈值分割是一种简单的图像分割方法，它将图像中的像素分为两个或多个类别。
在该方法中，我们设置一个阈值，然后将像素值小于阈值的像素分为一类，将像素值大于阈值的像素分为另一类。
这种方法适用于背景和前景差别较大的情况，但是在背景和前景颜色相近的情况下，这种方法就不太适用了。
2.边缘分割边缘分割是指根据图像中像素值的变化来划分图像的方法。
边缘分割可以通过求取图像中像素梯度的方法来实现，梯度大的部分对应着图像中的边缘部分。
3.区域分割区域分割是指将图像中的像素按照一定的规则划分到不同的区域中去。
在该方法中，我们可以使用区域合并和分裂的方法来实现图像分割。
4.基于模型的分割基于模型的分割是指使用一个预先训练好的模型来计算每个像素的前景概率和背景概率，并根据概率值进行图像分割。
此方法需要预先训练一个模型，因此相对较为复杂，但是在适合的应用场合中，其效果往往更为理想。
三、常见算法常见的图像分割算法有K-means算法、分水岭算法、聚合算法等。
1.K-means算法K-means算法是一种常见的聚类算法，也可以用于图像分割。
在该算法中，我们将像素按其相似度进行聚类，并将具有相同类别的像素标记为同一个区域。
2.分水岭算法分水岭算法是基于连通性的图像分割算法，主要用于分割物体会彼此重叠的图像。
该算法基于一个重建图像，通过将较高的像素区域和较低的像素区域连通起来来实现图像分割。
3.聚合算法聚合算法是一种基于区域的分割算法。
在该算法中，我们使用一个相邻像素的矩阵来计算像素点间的相似度，然后将像素点按照如此方式进行聚合。
四、实现由于Python作为数据科学领域的主流编程语言，因此，我们可以尝试使用Python实现图像分割算法。
毕业设计（论文）-图像背景分割技术研究
图像背景分割技术研究摘要图像分割是指把图像分解成各具属性和特点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扩展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。
因此在应用上图像分割是图像处理到图像分析的关键步骤。
本论文主要从边缘检测的思想和概念引出了图像分割技术的相关方法和各方法的几种算子，如基于边缘检测的图像分割、阈值法图像分割、区域分割方法。
虽然图像分割的分割算子繁多，但此处主要介绍了prewitt算子、sobel算子、canny算子等。
在分割方法上主要介绍基于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。
尽管目前图像分割技术发展很成熟了，但鉴于其应用的广泛性和重要性，很多方面又不是很成熟，甚至刚起步，需要我们进一步研究。
关键字图像处理，图像分割，阈值法，边缘检测，区域检测ABSTRACTThe image division is refers to image dissection Cheng Gejuthe attribute and the characteristic region and withdraws feels the interest goal the technology and the process, it is one which the computer vision domain expands important and basic question, division result quality immediate influence to vision system's performance. Therefore in the application figure above division is likely the imagery processing to the image analysis committed step.The present paper mainly has drawn out the image division technology related method and various methods several kind of operators from marginal check's thought and the concept, like based on marginal check image division, threshold value law image division, region splitting method. Although the image division's division operator is many, but here mainly introduced the prewitt operator, the sobel operator, the canny operator and so on. In the division method the main introduction based on the EDGE function, the examination small structure, four fork tree decomposition and the threshold value division's method realizes to the image marginal check and the extraction. But mainly includes the region growing law and the fission - merge division method based on the region image division method. But mainly includes the region growing law and the fission - merge division method based on the region image division method. Through the multiple experiment from now on, will summarize general image division processing tobe possible to use the EDGE function. But the specific image application threshold value division, the examination small structure and four fork tree decomposes is quite simple. Although the present image division technological development has been very mature, but in view of the fact that its application's universality and the importance, many aspects are not very mature, even just started, needs us to further study.Key Words image processing，image segmentation，threshoiding method ，edge detection ，region detection目录第一章绪论 (1)1.1图像的定义 (2)1.2图像分割的定义 (3)第二章图像分割方法及实现 (5)2.1.基于边缘检测的分割方法 (5)2.1.1边缘检测的思想和简介 (5)2.1.2 基于边缘检测图像分割的几种算子 (6)2.2阈值法图像分割 (11)2.2.1阈值法思想及简介 (11)2.2.2阈值法的算法 (12)2.3基于区域的图像分割 (17)2.3.1区域分割的原理和思想 (17)2.3.2区域生长的原理和步骤 (18)2.3.3 区域生长准则和过程 (20)2.3.4 两种方法的比较 (24)2.3.5 四叉树分解法 (24)第三章实验结果 (26)3.1基于边缘检测的图像分割 (26)3.2基于阈值法的图像分割 (28)3.3 基于区域的分割方法 (29)第四章实验结果分析 (30)4.1双峰法和迭代法比较 (30)4.2各种算子检测边缘情况 (30)4.3阈值法各方法比较 (31)第五章总结与展望 (32)第六章致谢 (34)参考文献 (35)附录程序源码 (36)第一章绪论为了得到人们需要的信息，需对图像进行处理，图像处理技术应运而生。
医学影像处理中的图像分割算法研究与实现
医学影像处理中的图像分割算法研究与实现医学影像处理是现代医学领域中至关重要的一项技术。
图像分割作为医学影像处理的基础步骤之一，旨在从医学图像中提取感兴趣的区域，用于诊断、治疗和研究。
本文将探讨医学影像处理中常用的图像分割算法，以及它们的研究和实现方法。
一、传统图像分割算法1. 阈值分割算法阈值分割算法是最简单和最常用的图像分割方法之一。
该方法基于像素强度的阈值，将图像中的像素分为不同的区域。
常见的阈值分割算法包括全局阈值分割、自适应阈值分割和多阈值分割等。
尽管阈值分割算法易于实现和理解，但对于噪声和光照变化等问题的处理能力有限。
2. 区域生长算法区域生长算法基于区域增长的原理，将具有相似特征的像素逐渐合并为同一个区域。
该算法通常需要选择种子点和生长准则。
区域生长算法在医学图像中常用于分割病变区域，如肿瘤和炎症。
然而，该算法对种子点的依赖性较强，容易受到噪声和起伏等因素的干扰。
3. 边缘检测算法边缘检测算法旨在提取图像中不连续的边缘信息。
经典的边缘检测算法包括Canny算子、Sobel算子和Laplacian算子等。
边缘检测算法在医学图像处理中常用于分割器官和血管等结构，以帮助医生进行病变分析和手术导航。
二、基于深度学习的图像分割算法近年来，深度学习在医学影像处理领域取得了突破性的进展。
深度学习模型具有强大的特征学习和表示能力，能够自动学习图像中的高级特征，从而改善图像分割的性能。
1. 卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是深度学习中最经典的模型之一。
在医学影像处理中，卷积神经网络被广泛应用于图像分割任务。
通过堆叠多个卷积层、池化层和全连接层，CNN可以有效地提取医学图像中的特征，并生成像素级别的分割结果。
2. U-netU-net是一种特殊的CNN架构，被广泛用于医学图像分割。
U-net具有编码器-解码器结构，通过跳跃连接和上采样操作将底层特征与高层特征相融合，提高了分割的准确性和细节保留能力。
U-net经常用于分割器官、肿瘤和血管等结构。
图像分割技术研究--毕业论文
本科毕业论文图像分割技术研究Survey on the image segmentation学院名称：电气信息工程学院专业班级：电子信息工程0601班2010年 6 月图像分割技术研究摘要图像分割是图像分析的第一步，是计算机视觉的基础，是图像理解的重要组成部分，也是图像处理、模式识别等多个领域中一个十分重要且又十分困难的问题。
在图像处理过程中，原有的图像分割方法都不可避免的会产生误差，这些误差会影响到图像处理和识别的效果。
遗传算法作为一种求解问题的高效并行的全局搜索方法，以其固有的鲁棒性、并行性和自适应性，使之非常适于大规模搜索空间的寻优，已广泛应用许多学科及工程领域。
在计算机视觉领域中的应用也正日益受到重视，为图像分割问题提供了新而有效的方法。
本文对遗传算法的基本概念和研究进展进行了综述；重点阐述了基于遗传算法的最大类间方差进行图像分割算法的原理、过程，并在MATLAB中进行了仿真实现。
实验结果表明基于遗传算法的最大类间方差方法的分割速度快，轮廓区域分割明显，分割质量高，达到了预期目的。
关键字：图像分割；遗传算法；阈值分割Survey on the image segmentationAbstract I mage segmentation is the first step of image processing and the basic of computer vision. It is an important part of the image, which is a very important and difficult problem in the field of image processing, pattern recognition.In image processing process, the original method of image segmentation can produce inevitable errors and these errors can affect the effect of image processing and identification .This paper discusses the current situation of the genetic algorithms used in the image segmentation and gives some kind of principles and the processes on genetic algorithm of image segmentationIn this paper.It also descripts the basic concepts and research on genetic algorithms .It emphasizes the algorithm based on genetic and ostu and realizes the simulation on Matlab. The experimental results show that this method works well in segmentation speed，the outline of the division and separate areas of high quality and achieve the desired effect.Genetic algorithm (GA) is a sort of efficient，paralled，full search method with its inherent virtues of robustness，parallel and self-adaptive characters. It is suitable for searching the optimization result in the large search space. Now it has been applied widely and perfectly in many study fields and engineering areas. In computer vision field GA is increasingly attached more importance. It provides the image segmentation a new and effective method.Key words image segmentation；genetic algorithm；image threshold segmentation目录第一章绪论 (1)1.1本课题研究的背景、目的与意义 (1)1.2本课题研究的现状与前景 (2)1.3本论文的主要工作及内容安排 (3)第二章图像分割基本理论 (4)2.1图像分割基本概念 (4)2.2图像分割的体系结构 (4)2.3图像分割方法分类 (5)2.3.1阈值分割方法 (5)2.3.2边缘检测方法 (8)2.3.3区域提取方法 (9)2.3.4结合特定理论工具的分割方法 (10)2.4图像分割的质量评价 (11)第三章遗传算法相关理论 (12)3.1遗传算法的应用研究概况 (12)3.2遗传算法的发展 (12)3.3遗传算法的基本概念 (13)3.4遗传算法基本流程 (14)3.5遗传算法的构成 (14)3.5.1编码 (14)3.5.2确定初始群体 (14)3.5.3适应度函数 (15)3.5.4遗传操作 (15)3.5.5控制参数 (17)3.6遗传算法的特点 (18)第四章 MATLAB相关知识 (20)4.1MATLAB简介 (20)4.2MATLAB的主要功能 (20)4.3MATLAB的技术特点 (21)4.4遗传算工法具箱(S HEFFIELD工具箱) (22)第五章基于遗传算法的最大类间方差图像分割算法 (24)5.1最大类间方差法简介 (24)5.2基于遗传算法的最大类间方差图像分割 (25)5.3流程图 (26)5.4实验结果 (27)第六章总结与展望 (29)6.1全文工作总结 (29)6.2展望 (29)致谢 (30)参考文献 (31)附录 (32)第一章绪论1.1本课题研究的背景、目的与意义数字图像处理技术是一个跨学科的领域。
数字图像处理论文-图像分割方法研究-
数字图像处理论文-图像分割方法研究-导言数字图像处理是一项重要的技术，它广泛应用于医学、遥感、机器视觉、计算机图形学和安全防范等领域。
而图像分割作为数字图像处理的重要环节，已成为研究的热点之一。
本文着重探讨了图像分割方法的研究。
图像分割概述图像分割是将数字图像分成若干互不重叠的区域，使得每个区域都具有一定的意义，同时满足一定的性质，如：连续性、相似性、异质性、紧致性等等。
而图像分割的目标便是单独地处理或分析这些区域，以达到对图像有更深入的理解和更高效的利用。
图像分割方法目前，图像分割方法主要分为基于阈值、基于区域、基于边缘和混合方法等。
下面将对该方法进行探讨。
基于阈值基于阈值的图像分割方法比较简单，通常将待分割图像中的像素值与一个预先设定的阈值进行比较，若该像素值高于阈值，则将该像素归为一类，否则则将该像素归为另一类。
此种方法主要适用于灰度图像和二值图像。
基于区域基于区域的图像分割方法是指将图像分成不同的区域，以使得同一区域内像素间差异小，而不同区域间差异大。
基于区域的图像分割方法主要分为聚类法、分裂合并法、分水岭法等。
基于边缘基于边缘的图像分割方法是指先检测图像中的边缘，再通过将边缘拼接成连通域来实现图像分割。
此种方法主要适用于物体与背景的界面较为明显的图像。
混合方法混合方法结合了基于区域和基于边缘的图像分割方法，既考虑区域的一致性，也考虑边缘的连通性。
此种方法可以提高图像分割的准确度，但其实现难度较大。
目前，对于图像分割方法的研究仍在不断发展，其应用也越来越广泛。
不同领域中的图像特点差异较大，相应的图像分割方法也需要进行有针对性的优化和改进。
在未来的研究中，需要继续通过多种方法，对图像分割进行深入的探讨和研究。
参考文献1.黄永红, 王君, 颜州彬. 图像分割研究综述[J]. 中国科技信息,2016(22):192-193.2.Li B, Sun J, et al.。
毕业论文（设计）基于聚类分析的图像分割算法
摘要图像分割是将一副图像分为若干个互不重叠的区域，有相同的属性和意义。
图像分割作为图像处理的一个重要环节，普遍用于医学、军事、交通等各计算机视觉范畴，是目前最热门的研究课题之一。
其分割的准确性直接决定后续图像分析的质量，因而至关重要。
目前人们已经提出了很多处理方法，也取得了一些成就，但由于其本身有些复杂，很多问题还远远没有解决。
本文主要介绍基于聚类分析的图像分割算法，具体说明了K均值聚类算法的具体原理及算法过程，并经过实验对其分析和研究。
在此基础上完成了基于K 均值聚类算法的彩色图像分割实验和医学影像实验，验证了K均值聚类算法用于图像分割的适用性。
关键词：图像分割；聚类分析；K均值聚类算法；彩色图像；医学影像AbstractImage segmentation is to decompose an image into a number of regions that are meaningful and have the same attributes that do not overlap each other. As an important part of image processing, image segmentation is widely used in medical, military, transportation and other computer vision field and is one of the most popular research topics. The accuracy of its segmentation directly determines the quality of the subsequent image analysis, so it is of great significance. At present, people have put forward a lot of solutions that got success in some degree, but because of its complex, many problems are far from being resolved.This paper mainly introduces the image segmentation algorithm based on clustering analysis. The principle of K-means clustering algorithm are described in detail. And is tested on artificial data experiment.. And then, the color image segmentation experiment and the medical image experiment based on the K - means clustering algorithm are analyzed.Key words：Image segmentation,；clustering analysis；K-means clustering algorithm；color image；medical image目录摘要 (I)Abstract (II)目录 (III)第一章绪论 (1)1.1 研究背景及意义 (1)1.1.1 图像分割概述 (1)1.1.2 常用的图像分割方法 (2)1.2 主要研究内容与工作安排 (3)第二章聚类分析及分割图像 (5)2.1 聚类分析概述 (5)2.2 聚类分析方法 (5)2.2.1 划分聚类算法 (5)2.2.2 层次聚类算法 (5)2.2.3 密度聚类算法 (6)2.2.4 模型聚类算法 (6)2.3 分割图像介绍 (7)2.3.1 灰度图像 (7)2.3.2 彩色图像 (8)2.3.3 纹理图像 (10)2.3.4 遥感图像 (11)第三章基于K均值聚类算法的图像分割 (12)3.1. K均值聚类算法原理 (12)3.2 K均值聚类算法流程 (13)3.3 K均值聚类算法仿真实验 (15)第四章实验结果及分析 (17)4.1 K均值聚类算法分割彩色图像 (17)4.1.1 彩色图像实验 (17)4.1.2 实验结果与分析 (18)4.2 K均值聚类算法分割医学影像 (18)4.2.1 医学影像介绍 (18)4.2.2 医学影像实验结果与分析 (19)4.3 本章小结 (22)第五章总结 (24)参考文献 (26)致谢 (26)附录 (29)第一章 绪论1.1 研究背景及意义 随着全球范围内计算机水平的不断提高，数字图像处理和分析逐渐独当一面，形成了各自的研究领域。
图像分割算法研究及实现
图像分割算法研究及实现一、本文概述图像分割作为计算机视觉领域的核心问题之一，对于图像的深度理解和处理至关重要。
本文旨在深入研究图像分割算法的理论基础和实践应用，通过对比分析不同算法的性能和效果，探讨其在实际场景中的应用价值。
本文将从图像分割算法的基本概念入手，详细介绍经典的图像分割方法，包括基于阈值的分割、基于边缘的分割、基于区域的分割等，并分析它们的优缺点。
在此基础上，本文将重点探讨近年来兴起的深度学习在图像分割领域的应用，如卷积神经网络（CNN）、全卷积网络（FCN）、U-Net等，以及它们在不同数据集上的表现。
本文还将介绍图像分割算法的评价指标，如像素准确率、平均交并比（mIoU）等，并给出实验结果的详细分析。
本文将总结图像分割算法的发展趋势和未来研究方向，为相关领域的研究提供参考和借鉴。
二、图像分割算法概述图像分割是计算机视觉领域的一项关键任务，其目标是将数字图像划分为多个互不相交的区域，使得同一区域内的像素具有相似的属性（如颜色、纹理、形状等），而不同区域的像素则具有显著的差异。
这些区域可以对应图像中的实际物体或概念上的部分，从而有助于后续的图像理解和分析。
基于阈值的分割：这是最简单的一类分割方法，通过设定一个或多个阈值，将图像的像素分为不同的类别。
例如，对于灰度图像，可以设定一个阈值，使得所有低于该阈值的像素被归为一类，而高于该阈值的像素被归为另一类。
这类方法计算简单，但对于复杂图像的分割效果往往不佳。
基于边缘的分割：这类方法主要依赖于检测图像中的边缘信息，即像素值发生剧烈变化的地方。
常见的边缘检测算子有Sobel、Canny 等。
基于边缘的分割方法能够较好地保留图像的边缘信息，但对于内部均匀但边界模糊的区域分割效果较差。
基于区域的分割：这类方法是根据像素的相似性将图像划分为不同的区域。
常见的算法有区域生长和分裂合并。
区域生长算法从一个或多个种子点开始，逐步将与种子点相似的像素添加到同一区域；而分裂合并算法则首先将图像划分为多个小区域，然后根据相邻区域的相似性进行合并。
图像分割算法研究与实现
图像分割算法研究与实现图像分割是指将一幅图像分成几个子区域的过程。
这种技术已经广泛应用于计算机视觉、医学图像处理、机器人控制等领域。
本文将探讨图像分割算法的研究与实现。
一、图像分割算法的研究1. 基于阈值的图像分割算法基于阈值的图像分割算法是一种基础的图像分割方法。
该算法利用图像的灰度值信息将图像分成两个部分。
根据阈值的不同选择，将图像划分为不同的区域，最终达到分割的目的。
虽然基于阈值的分割方法算法简单，但是其结果往往不够精确，且容易受到噪声、光照等因素的干扰。
2. 区域生长算法区域生长算法是一种基于像素相似度的图像分割方法。
该算法从一个种子点开始，将相邻像素进行比较并加入同一区域，直到达到设定的结束条件。
区域生长算法能够对噪声和光照等因素具有较好的适应性，但是算法的运算时间较长，且对于复杂图像的分割效果并不尽如人意。
3. 聚类算法聚类算法是一种基于统计分析的图像分割方法。
该算法将图像像素分组，使每组内的像素具有相似的特征。
聚类算法特别适合处理复杂的图像分割问题。
聚类算法首先需要确定像素之间的相似性度量方式，一般采用欧几里得距离或者皮尔逊相关系数等。
二、图像分割算法的实现1. 基于Python的图像分割算法实现Python是一种广泛应用于科学计算、机器学习等领域的编程语言。
Python拥有许多成熟的图像处理库，如OpenCV、Pillow等。
利用Python和这些图像处理库，我们可以实现多种图像分割算法。
例如，可以使用OpenCV库中的分水岭算法进行图像分割，代码如下：```import cv2# 读取图像image = cv2.imread('image.png')# 转换为灰度图像gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 图像二值化ret, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255,cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU)# 对二值图像进行开运算kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3))opened = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations=2)# 对二值图像进行距离变换dist_trans = cv2.distanceTransform(opened, cv2.DIST_L2, 5)# 对距离变换图像进行分水岭算法分割ret, markers =cv2.connectedComponents(dist_trans.astype(np.uint8))labels = cv2.watershed(image, markers)# 将分割后的对象用不同颜色标注for i in range(len(np.unique(labels))-1):mask = np.zeros_like(gray)mask[labels == i+1] = 255result = cv2.bitwise_and(image, image, mask=mask)cv2.imshow('result', result)cv2.waitKey(0)```2. 基于MATLAB的图像分割算法实现MATLAB是一种用于科学计算和工程设计的强大软件。
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。
图像分割毕业论文
图像分割毕业论文图像分割毕业论文图像分割是计算机视觉领域的一个重要研究课题，它的目标是将一幅图像分割成若干个具有独立语义的区域，以便进一步对图像进行分析和理解。
在现代科技的推动下，图像分割技术得到了快速的发展，并在许多领域得到了广泛的应用，如医学影像分析、智能交通系统、机器人导航等。
一、图像分割的意义和挑战图像分割在计算机视觉中具有重要的意义。
首先，它可以帮助我们理解图像中的物体和场景，从而为后续的图像分析和理解提供基础。
其次，图像分割可以用于目标检测和识别，例如在智能交通系统中，通过对车辆和行人进行分割，可以实现车辆计数和行人跟踪等功能。
此外，图像分割还可以用于图像编辑和合成，例如在电影特效中，通过对前景和背景进行分割，可以实现虚拟场景的合成。
然而，图像分割面临着许多挑战。
首先，图像中的物体形状和纹理各异，使得分割算法难以适应各种情况。
其次，图像中的噪声和光照变化会干扰分割结果的准确性。
此外，图像分割还需要考虑到算法的效率和实时性，尤其是在大规模图像数据处理和实时应用中。
二、图像分割的方法和技术在图像分割的研究中，有许多经典的方法和技术被提出。
其中，基于阈值的分割方法是最简单和常用的方法之一。
该方法通过设定一个或多个阈值，将图像中的像素划分为不同的区域。
然而，基于阈值的方法对于光照变化和噪声敏感，且无法处理复杂的图像。
为了克服这些问题，许多基于区域的分割方法被提出。
该方法将图像中的像素划分为具有相似特征的区域，例如颜色、纹理和形状等。
这种方法可以有效地处理光照变化和噪声，但对于具有复杂边界的物体分割效果不佳。
近年来，深度学习技术的兴起为图像分割带来了新的突破。
基于深度学习的分割方法利用卷积神经网络（CNN）对图像进行特征提取和分析，从而实现更准确和鲁棒的分割结果。
例如，全卷积网络（FCN）通过将全连接层替换为卷积层，实现了像素级的分割。
此外，还有许多基于FCN的改进方法被提出，如U-Net、SegNet等。
图像分割 毕业论文
图像分割毕业论文图像分割是计算机视觉领域的一个重要研究课题，旨在将图像中的不同物体或者区域分割出来，从而对图像进行进一步的分析和理解。
图像分割在许多应用中都起着关键的作用，比如目标检测、图像编辑、医学影像分析等。
本文将从图像分割的定义、方法和应用等方面进行探讨。
首先，图像分割的定义是将一幅图像分割成具有语义或者几何意义的子区域。
这意味着图像分割不仅仅是简单的像素分类，而是要根据图像中物体的特征和上下文信息将其分割开来。
图像分割可以分为基于阈值的分割和基于区域的分割两种方法。
基于阈值的分割是通过设定一个或多个阈值，将图像中的像素分为不同的类别。
而基于区域的分割则是将相邻的像素组合成具有相似特征的区域。
其次，图像分割的方法有很多种，其中比较常用的有基于边缘的分割、基于区域的分割和基于深度学习的分割。
基于边缘的分割方法通过检测图像中的边缘来实现分割，常用的算法有Canny边缘检测算法和Sobel算子等。
基于区域的分割方法则是将图像分成具有相似特征的区域，常用的算法有基于区域生长的算法和基于分水岭的算法等。
最近几年，基于深度学习的分割方法取得了很大的突破，通过训练深度神经网络来实现图像分割，这种方法在一些大规模数据集上取得了很好的效果。
图像分割在许多领域都有广泛的应用。
在目标检测中，图像分割可以帮助将图像中的目标从背景中分割出来，从而更准确地进行目标识别和定位。
在图像编辑中，图像分割可以将图像中的不同物体分割出来，实现对不同物体的独立处理。
在医学影像分析中，图像分割可以帮助医生更好地分析和诊断疾病，比如肿瘤的分割和定位等。
此外，图像分割还在无人驾驶、视频监控等领域有着重要的应用。
然而，图像分割仍然面临一些挑战和困难。
首先，图像中的物体形状和大小各异，这使得分割算法需要具有一定的鲁棒性和适应性。
其次，图像中的噪声和纹理等因素会对分割结果产生影响，因此算法需要具备一定的抗噪性。
另外，图像分割的计算复杂度较高，特别是在大规模数据集上的应用，需要考虑算法的效率和实时性。
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。
图像分割算法的研究与实现_本科毕业论文.doc
数字图像处理期末考试题目图像分割算法研究与实现专业班级11通信工程一班毕业论文(设计)诚信声明本人声明:所呈交的毕业论文(设计)是在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果,论文中引用他人的文献､数据､图表､资料均已作明确标注,论文中的结论和成果为本人独立完成,真实可靠,不包含他人成果及已获得青岛农业大学或其他教育机构的学位或证书使用过的材料｡与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意｡论文(设计)作者签名: 日期: 2013 年 3月 10 日毕业论文(设计)版权使用授权书本毕业论文(设计)作者同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文(设计)的复印件和电子版,允许论文(设计)被查阅和借阅｡本人授权青岛农业大学可以将本毕业论文(设计)全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印､缩印或扫描等复制手段保存和汇编本毕业论文(设计)｡本人离校后发表或使用该毕业论文(设计)或与该论文(设计)直接相关的学术论文或成果时,单位署名为青岛农业大学｡论文(设计)作者签名: 日期: 2013 年 3 月 10 日指导教师签名: 日期: 年月日目录摘要: (1)1.前言 (2)2.图像分割概念 (2)2.1图像分割定义 (2)2.2图像分割方法综述 (3)2.3阈值法 (4)2.4 基于边缘检测的分割方法 (8)2.5基于区域的分割方法 (10)3.图像分割方法详述 (12)3.1图像分割方法 (12)3.2 图像分割方法实现 (12)4.实验结果及分析 (14)4.1 实验结果 (14)4.2 实验结果分析 (18)5.小结 (20)5.1 主要工作总结 (20)5.2 结论 (20)6.附录 (23)图像分割算法研究与实现摘要: 图像分割是图像处理与计算机视觉的基本问题之一,是图像处理图像分析的关键步骤｡因为图像分割及其基于分割的目标表达､特征提取和参数测量等将原始图像转化为更抽象更紧凑的形式,使得更高层的图像分析和理解成为可能｡因此,图像分割多年来一直得到人们的高度重视.本文首先将现有的多种类型图像分割方法归结为3类典型的方法 , 并分析各自的特性;然后提出图象分割方案,并利用MATLAB 软件编写程序,展示实验现象,最后对所做工作进行总结｡关键词:图像分割阈值法边缘检测微分算子局部阈值1.前言在图像的研究和应用过程中,人们往往仅对各幅图像中的某些部分感兴趣.这些部分常称为目标或前景,它们一般对应图像中特定的具有独特性质的区域.为了辨别和分析目标,需要将这些区域分离提取出来,在此基础上才有可能对目标进一步利用.图像分割就是将图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣的目标的技术和过程.在进行图像分割时,首先要根据目标和背景的先验知识来对图像中的目标､背景进行标记､定位,然后将等待识别的目标从背景中分离出来.图像分割是由图像处理进到图像分析的关键步骤,也是一种基本的计算机视觉技术.这是因为图像的分割､目标的分离､特征的提取和参数的测量将原始的图像转化为更抽象更紧凑的形式,使得更高层的分析和理解成为可能.因此,图像分割多年来一直得到人们的高度重视[1]｡图象分割在实际中已得到广泛的应用,例如在工业自动化,在线产品检验,生产过程控制,文档图象处理,遥感和生物医学图象分析,保安监视,以及军事,体育,农业工程等方面｡概括来说,在各种图象应中,只要需对图象目标进行提取,测量等都离不开图象分割｡近年来,图象分割在对图象的编码中也起到越来越重要的作用,例如国际标准MPEG一4中模型基/目标基编码等都需要基于分割的结果｡可见,图象分割在图象工程中有重要的地位和影响｡本文主要从图像分割定义､图像分割的方法等几个方面来阐述关于图像分割的几个问题｡2.图像分割概念2.1图像分割定义文字定义:把图象(空间)按一定要求分成一些“有意义”区域的处理技术｡“有意义”—希望这些区域能分别和图象景物中各目标物(或背景)相对应｡正式“集合”定义:令集合 R 代表整个图象区域,对R的分割可看作将R分成若干个满足如下五个条件的非空的子集(子区域):(1)R R U ==i n1i (分割所得全部子区域的总和(并集)应能包括图象中所有象素或将图象中每个象素都划分进一个子区中)(2)对所有的i 和j ,有Ri ∩ Rj = ø (i≠j );(各子区互不重叠)(3)对i=1,2,3……,N,有P(R i )=TRUE;(属于同一子区象素应具有的某些共同特性)(4)对i≠j ,有P(Ri ∪R j )=FALSE;(属于不同子区象素应具有某些不同特性)(5)对i=1,2,……,N,R i 是连通区域(同一子区内象素应当是连通的)[2].条件1指出对一幅图象的分割结果的全部子区域的总和(并集)就是原图象,或者说分割应该是将图象中的每个象素都分进某个子区域中｡条件2指出在分割结果中各个子区域是互不重叠的,或者说在分割结果中一个象素不能同时属于两个区域｡条件3指出在分割结果中每个子区域都有独特的特性,或者说属于同一个区域中的象素应该具有某些相同的特性｡条件4指出在分割结果中,不同的子区域具有不同的特性,没有公共元素,或者说属于不同区域的象素应该具有一些不同的特性｡条件5要求分割结果中同一个子区域内的象素应当是相通的,即同一个子区域内的任意两个象素在该子区域内是互相连通,或者说分割得到的区域是一个连通组元｡上面的定义,不仅对明确的说明了分割的含义,而且对进行分割也有相当的指导作用｡因为分割总是根据一些分割准则进行的｡条件1和条件2说明正确的分割准则应可适用于所有区域和所有象素,条件3和条件4说明合理的分割准则应该能够帮助确定各区域象素有代表性的特性,而条件5说明完整的分割准则应直接或间接地对区域内象素的连通性有一定的要求或限定｡最后需要指出的是,在实际应用中图象分割不仅是要把一幅图象分成满足以上五个条件的各具特性的区域,而且需要把其中感兴趣的目标区域提取出来,只有这样才算是真正完成了图象分割的任务｡2.2图像分割方法综述图像分割是指将图像划分为与其中含有的真实世界的物体或区域有强相关性的组成部分的过程｡图像分割是图像处理和分析中的重要问题,也是计算机视觉研究中的一个经典难题｡尽管它一直受到科研人员的重视,但是它的发展很慢,被认为是计算机视觉的一个瓶颈｡迄今为止,还没有一种图像分割方法适用于所有的图像,也没有一类图像所有的方法都适用于它｡近几年来,研究人员不断改进原有方法并将其它学科的新理论和新方法引入图像分割,提出了不少新的分割方法｡本文对传统的图像分割方法进行分析｡典型的图像分割方法有阈值法,边缘检测法,区域法｡分析各种图像分割方法可以发现,它们分割图像的基本依据和条件有以下4方面:(l)分割的图像区域应具有同质性,如灰度级别相近､纹理相似等;(2)区域内部平整,不存在很小的小空洞;(3)相邻区域之间对选定的某种同质判据而言,应存在显著差异性;(4)每个分割区域边界应具有齐整性和空间位置的准确性｡现有的大多数图像分割方法只是部分满足上述判据｡如果加强分割区域的同性质约束,分割区域很容易产生大量小空洞和不规整边缘:若强调不同区域间性质差异的显著性,则极易造成非同质区域的合并和有意义的边界丢失｡不同的图像分割方法总有在各种约束条件之间找到适当的平衡点[3]｡2.3阈值法阈值法的优点是计算简单,速度快,易于实现｡尤其是对于不同类的物体灰度值或其他特征值相差很大时,能很有效地对图像进行分割｡阈值法的缺点是当图像中不存在明显的灰度差异或灰度值范围有较大的重叠时,分割效果不理想｡并且阈值法仅仅考虑图像的灰度信息而没有考虑图像的空间信息,致使阈值法对噪声和灰度不均匀十分地敏感｡在实际应用中,阈值法通常与其他方法结合使用[4]｡阈值分割法是简单地用一个或几个阈值将图像的直方图分成几类, 图像中灰度值在同一个灰度类内的象素属干同一个类｡其过程是决定一个灰度值, 用以区分不同的类, 这个灰度值就叫做“阈值”｡它可以分为全局阈值分割和局部阈值分割｡所谓全局阈值分割是利用利用整幅图像的信息来得到分割用的阈值, 并根据该阈值对整幅图像进行分割而局部阈值分割是根据图像中的不同区域获得对应的不同区域的阈值, 利用这些阈值对各个区域进行分割, 即一个阈值对应相应的一个子区域, 这种方法也称适应阈值分割｡阈值法是一种简单但是非常有效的方法, 特别是不同物体或结构之间有很大的强度对比时, 能够得到很好的效果它一般可以作为一系列图像处理过程的第一步｡它一般要求在直方图上能得到明显的峰或谷, 并在谷底选择阈值｡如何根据图像选择合适的阈值是基于阈值分割方法的重点所在, 也是难点所在｡它的主要局限是, 最简单形式的阈值法只能产生二值图像来区分两个不同的类｡另外, 它只考虑象素本身的值, 一般都不考虑图像的空间特性, 这样就对噪声很敏感它也没有考虑图像的纹理信息等有用信息,使分割效果有时不能尽如人意[5]｡阈值法的几种阈值选择方法:全局阈值法(1)双峰法对于目标与背景的灰度级有明显差别的图像,其灰度直方图的分布呈双峰状,两个波峰分别与图像中的目标和背景相对应,波谷与图像边缘相对应｡当分割阈值位于谷底时,图像分割可取得最好的效果｡该方法简单易行,但是对于灰度直方图中波峰不明显或波谷宽阔平坦的图像,不能使用该方法[6]｡假设,一副图像只有物体和背景两部分组成,其灰度图直方图呈现明显的双峰值,如下图:图1 双峰法灰度直方图找出阈值T,则可以对整个图像进行二值化赋值｡程序的实现:通过数组记录直方图中的各像素点值的个数, 再对逐个像素值进行扫描｡记录每个像素能作为谷底的范围值,接着找出能作为谷底范围最大的点作为阈值[7]｡ 实现流程图:图2 (2)灰度直方图变换法该方法不是直接选取阈值,而是对灰度直方图进行变换,使其具有更深的波谷和更尖的波峰,然后再利用双峰法得到最优阈值｡这种方法的一个共同特征是根据像素点的局部特性,对其进行灰度级的增强或减弱的变换｡这种方法假设图像由目标和背景组成,并且目标和背景灰度直方图都是单峰分布[5]｡(3)迭代法(最优方法)它基于逼近的思想,基本算法如下:<1> 求出图像的最大灰度值和最小灰度值,分别记为Max 和Min,令初始阈值为:2/in ax k ）（M M T +=,根据阈值k T 将图像分割为前景和背景,分别求出两者的平均灰度值0Z 和b Z ;<2> 求出阈值10()/2k b T Z Z +=+;<3> 如果1k k T T =+;则所得即为阈值;否则转<2>迭代计算｡迭代所得的阈值分割图象的效果良好, 基于迭代的阈值能区分图象的前景和背景的主要区域所在,但是在图象的细微处还是没有很好的区分度,令人惊讶的是对某些特定图象,微小数据的变化会引起分割效果的巨大变化,两者的数据只是稍有变化,分割效果反差极大,具体原因还有待进一步研究[8]｡局部阈值法原始图像被分为几个小的子图像,再对每个子图像分别求出最优分割阈值｡(1)自适应阈值在许多情况下,背景的灰度值并不是常数,物体和背景的对比度在图像中也有变化｡这时,一个在图像中某一区域效果良好的阈值在其它区域却可能效果很差｡另外,当遇到图像中有阴影､突发噪声､照度不均､对比度不均或背景灰度变化等情况时,只用一个固定的阈值对整幅图像进行阈值化处理,则会由于不能兼顾图像各处的情况而使分割效果受到影响｡在这些情况下,阈值的选取不是一个固定的值,而是取成一个随图像中位置缓慢变化的函数值是比较合适的｡这就是自适应阈值｡自适应阈值就是对原始图像分块,对每一块区域根据一般的方法选取局部阈值进行分割｡由于各个子图的阈值化是独立进行的,所以在相邻子图像边界处的阈值会有突变,因此应该以采用适当的平滑技术消除这种不连续性,子图像之间的相互交叠也有利于减小这种不连续性｡总的来说,这类算法的时间和空间复杂度都较大,但是抗噪能力强,对一些使用全局阈值法不宜分割的图像具有较好的分割效果｡(2)多阈值分割在多阈值分割中,分割是根据不同区域的特点得到几个目标对象,所以提取每一个目标需要采用不同的阈值,也就是说要使用多个阈值才能将它们分开,这就是多阈值分割｡在实际的应用中,由于噪声等干扰因素,直方图有时不能出现明显的峰值,此时选择的阈值不能得到满意的结果;另外一个就是阈值确定主要依赖于灰度直方图,很少考虑图像中象素的空间位置关系,因此当背景复杂,特别是在同一背景上重叠出现若干个研究目标时,容易丧失部分边界信息,造成图像分割的不完整[9]｡2.4 基于边缘检测的分割方法边缘(或边沿)是指其周围像素灰度有阶跃变化或“屋顶”变化的那些像素的集合,也即边缘是灰度值不连续的结果,这种不连续常可以用求导数方便的检测到,一般常用一阶导数和二阶导数来检测边缘｡边缘广泛存在于物体与背景之间､物体与物体之间､基元与基元之间｡因此,它是图像分割所依赖的重要特征,而边缘信息是一种图像的紧描述,所包含的往往是图像中最重要的信息,故对图像提取边缘能极大地降低我们要处理的数据量｡常见的边缘剖面有3种:(1) 阶梯状边缘:阶梯状的边缘处于图像中两个具有不同灰度值的相邻区域之间,可用二阶导数的过零点检测边缘位置;(2)脉冲状边缘:主要对应细条状的灰度值突变区域,通过检测二阶导数过零点可以确定脉冲的范围;(3) 屋顶状边缘:屋顶状边缘位于灰度值从增加到减少的变化转折点,通过检测一阶导数过零点可以确定屋顶位置｡图3 常见边缘剖面虽然图像边缘点产生的原因不同,但他们都是图像上灰度不连续点,或是灰度变化剧烈的地方｡经典的边缘提取方法是考察图像的每个像素在某个邻域内灰度的变化,利用边缘邻近一阶或二阶方向导数变化规律,用简单的方法检测边缘｡这种方法称为边缘检测局部算子法｡边缘检测算子检查每个像素的邻域并对灰度变化率进行量化,也包括方向的确定｡常用的边缘检测方法的基础是微分运算,边缘点对应于一阶微分幅度大的点,或对应于二阶微分的过零点｡传统的边缘检测算法通过梯度算子来实现,在求边缘的梯度时,需要对每个象素位置计算｡经典的梯度算子模板有Prewitt模板､Canny模板､Sobel模板､Log模板等[10]｡边缘检测的几种经典算法:(1)Canny 算子Canny 边缘检测利用高斯函数的一阶微分,在噪声抑制和边缘检测之间寻求较好的平衡,其表达式近似于高斯函数的一阶导数｡Canny 边缘检测算子对受加性噪声影响的边缘检测是最优的｡(2)Prewitt 和Sobel 算子Prewitt从加大边缘检测算子的模板大小出发,由2×2 扩大到3×3 来计算差分算子,采用Prewitt算子不仅能检测边缘点,而且能抑制噪声的影响｡Sobel 在Prewitt 算子的基础上,对4-邻域采用带权的方法计算差分,该算子不仅能检测边缘点,且能进一步抑制噪声的影响,但检测的边缘较宽｡(3)Log算子Log算子也就是Laplacian-Gauss算子,它把Gauss平滑滤波器和Laplacian锐化滤波器结合了起来,先平滑掉噪声,再进行边缘检测｡边缘检测算法有如下四个步骤:1) 滤波: 边缘检测算法主要是基于图像强度的一阶和二阶导数, 但导数的计算对噪声很敏感, 因此必须使用滤波器来改善与噪声有关的边缘检测器的性能｡需要指出, 大多数滤波器在降低噪声的同时也导致了边缘强度的损失, 因此,增强边缘和降低噪声之间需要折衷｡2) 增强: 增强边缘的基础是确定图像各点邻域强度的变化值｡增强算法可以将邻域(或局部)强度值有显著变化的点突显出来｡边缘增强一般是通过计算梯度幅值来完成的｡3) 检测: 在图像中有许多点的梯度幅值比较大, 而这些点在特定的应用领域中并不都是边缘, 所以应该用某种方法来确定哪些点是边缘点｡最简单的边缘检测判据是梯度幅值阈值判据｡4) 定位: 如果某一应用场合要求确定边缘位置, 则边缘的位置可在子像素分辨率上来估计,边缘的方位也可以被估计出来｡各个边缘检测算子比较:Sobel 算子和Prewitt 算子: 都是对图像先作加权平滑处理, 然后再作微分运算, 所不同的是平滑部分的权值有些差异, 因此对噪声具有一定的抑制能力, 但不能完全排除检测结果中出现的虚假边缘｡虽然这两个算子边缘定位效果不错, 但检测出的边缘容易出现多像素宽度｡Log 算子: 该算子克服了拉普拉斯算子抗噪声能力比较差的缺点, 但是在抑制噪声的同时也可能将原有的比较尖锐的边缘也平滑掉了, 造成这些尖锐边缘无法被检测到｡Canny 算子: 该算子同样采用高斯函数对图像做平滑处理, 因此具有较强的抑制噪声能力, 同样该算子也会将一些高频边缘平滑掉,造成边缘丢失｡综上所述, 前面所介绍的各个算子各有各的特点和应用领域, 每个算子只能反映出边缘算法性能的一个方面, 在许多情况下需要综合考虑[12]｡该类方法对边缘灰度值过渡比较尖锐且噪声较小等不太复杂的图像,大都可以取得较好的效果｡但对于边缘复杂､采光不均匀的图像来说,则效果不太理想,主要表现在边缘模糊､弱边缘丢失和整体边缘不连续等方面｡在噪声较大的情况下常用的边缘检测算法,如Marr 算子,递归滤波器和Canny 算子等都是先对图像进行适当的平滑,抑制噪声,然后求导数,或者先对图像进行局部拟合,然后再用拟合的光滑函数的导数来代替直接的数值导数｡Canny 算子较为简单,而且考虑了梯度方向,效果比较好[13]｡要做好边缘检测, 首先要清楚待检测的图像特性变化的形式从而使用适应这种变化的检测方法｡其次要知道特性变化总是发生在一定的空间范围内,不能期望用一种检测算子就能最佳检测出发生在图像上的所有特性变化｡当需要提取多空间范围内的变化特性时,要考虑多算子的综合应用｡第三, 要考虑噪声的影响其中一个办法就是滤除噪声, 这有一定的局限性再就是考虑信号加噪声的条件检测利用统计信号分析或通过对图像区域的建模而进一步使检测参数化｡第四,可以考虑各种方法的组合, 如先找出边缘然后在其局部利用函数近似通过内插等获得高精度定位｡第五,在正确检测边缘的基础上要考虑精确定位的问题[14]｡2.5基于区域的分割方法基于区域的图像分割是根据图像灰度､纹理､颜色和图像像素统计的均匀性等图像的空间局部特征,把图像中的像素划归到各个物体或区域中,进而将图像分割成若干个不同区域的一种分割方法｡基于区域的分割方法主要有区域生长法､分裂合并法｡区域生长法､分裂合并法:区域生长法的基本思想是根据一定的相似性准则,将图像中满足相似性准则的像素或子区域合成更大的区域;分裂合并法是从整个图像出发,根据图像和各区域的不均匀性,把图像或区域分割成新的子区域,根据毗邻区域的均匀性,把毗邻的子区域合并成新的较大的区域｡这两种方法通常相结合,以便把相似的子区域合并成尽可能大的区域｡区域生长的固有缺点是分割效果依赖于种子的选择及生长顺序,区域分裂技术的缺点是可能破坏边界,所以它们常常与其他方法相结合,以期取得更好的分割效果[15]｡区域生长算法的研究重点:(l)特征度量和区域增长规则的设计;(2)算法的高效性和准确性｡区域生长方式的优点是计算简单｡与闭值分割类似,区域增长也很少单独使用,往往是与其它分割方法一起使用｡区域生长的缺点是:(l)它需要人工交互以获得种子点,这样使用者必须在每个需要抽取出的区域中植入一个种子点;(2)区域增长方式也对噪声敏感,导致抽取出的区域有空洞或者在局部体效应的情况下将分开的区域连接起来｡在区域合并方法中,输入图像往往分为多个相似的区域,然后类似的相邻区域根据某种判断准则迭代进行合并｡在区域分裂技术中,整个图像先被看成一个区域,然后区域不断被分裂为四个矩形区域,直到每个区域内部都是相似的,分裂合并方法中,区域先从整幅图像开始分裂,然后将相邻的区域进行合并｡分裂合并方法不需要预先指定种子点,它的研究重点是分裂和合并规则的设计｡但是,分裂合并技术可能会使分割区域的边界破坏[2]｡和阈值法一样,区域生长法一般不单独使用, 而是放在一系列处理过程中｡它主要的缺陷是, 每一个需要提取的区域都必须人工给出一个种子点, 这样有多个区域就必须给出相应的种子个数｡此法对噪声也很敏感, 会造成孔状甚至是根本不连续的区域, 相反的, 局部且大量的影响还会使本来分开的区域连接起来[4]｡。
(完整版)图像分割算法的研究与实现学士学位毕业论文
学号编号研究类型应用研究分类号 TP391.41HUBEI NORMAL UNIVERSITY学士学位论文（设计）B achelor’s Thesis论文题目图像分割算法研究与实现作者姓名指导教师所在院系物理与电子科学学院专业名称电子信息科学与技术完成时间湖北师范学院学士学位论文（设计）诚信承诺书毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。
尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。
对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。
作者签名：日期： -指导教师签名：日期：使用授权说明本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。
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四川大学-本科毕业论文-参考
本科毕业论文（设计）题目基于图像分割的图像抠取算法的研究与实现学院计算机学院专业计算机科学与技术学生姓名杨明川学号0643041308年级06指导教师吕泽均教务处制表二Ο一年月日基于图像分割的图像抠取算法的研究与实现计算机科学与技术专业学生杨明川指导老师吕泽均［摘要］随着数码设备在日常生活中的大量使用,以及各种图片在各个领域越来越广泛的应用，围绕着图片处理而出现的问题也变得越来越复杂.对于大多数没有学过专业图像处理软件的用户来说，想要从图片中抠出自己感兴趣的目标，或者是进而对其更换背景都是一件很困难的事。
因此一个简单的，智能的进行目标抠取的软件是极为必要的。
而完成这类软件的核心就是一个处理效果良好的图像抠取算法的实现。
GrabCut算法是目前在图像分割领域取得良好效果的数字图像抠取算法.综述了GrabCut算法的实现过程,并且介绍了根据算法抠取出来的感兴趣目标与背景所实现目标/背景保存，目标图像简单变换，目标背景替换等一系列辅助功能的完成方法。
最后在总结章节中,阐述了实现过程的一些特色与存在的问题,并且提出对未来的研究方向的展望和个人自己的理解.［主题词］图像分割；Grabcut算法；背景替换;Studying and implementing image cutouting algorithmbased on image segmentationComputer ScienceStudent：Yang Ming-chuan Adviser: Lv Ze-jun［Abstract］With the digital equipment widely used in daily life, and a variety of pictures in the more extensive application in various fields, centered on the problems of image processing become more and more complex。
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。
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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。
承诺人签名：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 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 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)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。
图像分割的方法有许多种，有阈值分割方法，边界分割方法，区域提取方法，结合特定理论工具的分割方法等。
早在1965年就有人提出检测边缘算子，边缘检测已产生不少经典算法。
越来越多的学者开始将数学形态学、模糊理论、遗传算法理论、分形理论和小波变换理论等研究成果运用到图像分割中，产生了结合特定数学方法和针对特殊图像分割的先进图像分割技术。
尤其是近年来迅速发展起来的小波理论为图像处理带来了新的理论和方法。
小波变换具有良好局部特性，当小波函数尺度较大时，抗噪声的能力强，当小波函数尺度较小时，提取图像细节的能力强，这样就可以很好地解决抑制噪声和提取图像边缘细节之间的矛盾。
图像分割来说，如果不利用关于图像或所研究目标的先验知识，任何基于数学工具的解析方法都很难得到很好的效果。
因此，人们倾向于重新设计一个针对具体问题的新算法来解决所而临的图像分割问题。
这在只有少量图像样本的时候，利用各种先验知识，设计一个具有针对性的算法进行图像分割是比较容易的。
但是当需要构建一些实用的机器视觉系统时，所面临的将是具有一定差异性、数量庞大的图像库，此时如何很好的利用先验知识，设计一个对所有待处理图像都实用的分割算法将是一件非常困难的任务。
其次，由于缺乏一个统一的理论作为基础，同时也缺乏对人类视觉系统(human vision system，HVS)机理的深刻认识，构造一种能够成功应用于所有图像的统一的图像分割算法，到目前为止还是难以实现的。
1.2 数字图像分割的意义现实生活中在分割一幅图像时，多是依据经验和直觉去选择方法，通过反复实践来找到一种最佳的方法。
与计算机科学技术的确定性和准确性相比，图像分割更像是一种艺术行为，有经验的人能比较容易的选用出适当的方法，使不同的图像都得到最佳的分割效果。
但是，当要处理的图像十分庞大时，图像分割就像是流水线上的一道简单工序，这种艺术行为就显得无能为力了。
随着图像技术和多媒体技术的发展，包括图像、音频和视频等信息的多媒体数据己经广泛用于Internet和企事业信息系统中，而且越来越多的商业活动、信息表现和事务交易中都将包括多媒体数据，自然也就包含了大量的图像，基于内容的图像检索的广泛应用就是一个例子，这些常常都是以图像分割作为基础的。
由于图像的多义性和复杂性，许多分割的工作无法依靠计算机自动完成，而手工分割又存在工作量大，定位不准确的难题，因此，人们提出了一些人工交互和计算机自动定位相结合的方法，利用各自的优势，实现目标轮廓的快速定位。
相信这些交互式方法的应用，必将推动图像目标分割与提取这一既具有广阔的应用前景又具有重要的学术价值的课题的进一步研究，也必将成为一个更为独立和活跃的研究领域。
边缘提取是图像边缘检测和计算机视觉等领域最基本的技术，如何准确、快速的提取图像中的边缘信息一直是这些领域的研究热点，随着此项技术研究的深入和整个领域的不断发展，边缘提取技术已经成为图像分割、目标识别、图像压缩等技术的基础。
其理论意义深远，应用背景广泛，有相当的使用价值和理论难度。
边缘提取算法的提出通常是面向具体问题的，普遍实用性较差。
物体的边缘是由灰度不连续性所反映的。
经典的边缘提取方法是考察图像的每个像素在某个邻域内灰度的变化，利用边缘邻近一阶或二阶方向导数变化规律，用简单的方法检测边缘，即边缘检测局部算子法。
众所周知，边缘是图像的基本特征，所谓边缘就是指周围灰度强度有变化的那些像素的集合，是图像分割、纹理分析和图像识别的重要基础。
区域提取法有两种基本形式：一种是从单个像素出发，逐渐合并以形成所需的分割区域；另一种是从全图出发，逐渐分裂切割至所需的分割区域。
在实际中使用的通常是这两种基本形式的结合。
根据以上两种基本形式，区域提取法可以分为区域生长法和分裂合并法。
区域生长法的基本思想是将具有相似性质的像素合起来构成区域，具体做法是先给定图像中要分割的目标物体内的一个小块或者说种子区域，再在种子区域的基础上不断将其周围的像素点以一定的规则加入其中，达到最终将代表该物体的所有像素点结合成一个区域的目的。
该方法的关键是要选择合适的生长或相似准则。
生长准则一般可分为三种：基于区域灰度差准则、基于区域内灰度分布统计性质准则和基于区域形状准则。
分裂合并法是先将图像分割成很多的一致性较强的小区域，再按一定的规则将小区域融合成大区域，达到分割图像的目的。