基于MATLAB的红外图像分割算法研究 毕业设计 毕业论文
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
红外图像分割论文
红外图像分割论文基于MATLAB的红外图像分割算法研究摘要红外技术在20世纪的军事和民用领域发挥着至关重要的作用，而且随着21世纪未来战场的需要和红外技术在民用领域的不断扩展，红外技术将发挥着越来越重要的作用。
其中红外目标识别技术是世界各国学者研究的前沿和热点问题之一。
如何对红外图像进行有效的分割则关系到目标识别是否能够准确的根本。
本文在红外图像目标的预处理、分割两方面，进行了较为系统的研究。
本文概述了红外图像目标的增强、分割等技术在国内外的研究现状与发展趋势。
深入研究了图像增强算法和图像分割算法，并通过MATLAB软件实现。
通过对传统图像分割算法中常见的直方图双峰法、迭代法和最大熵法进行对比，提出了基于分水岭的分割算法，实验表明，该算法取得了较好的效果。
关键词：图像增强，图像分割Research on Infrared Image Segmentation Algorithm of Target DetectionabstractIn 21 century, infrared technology plays a vital role in military and civilian fields.As the demand of the battlefield in the future of 21st century and increasing expansion of infrared technology in the civil field,infrared technology will play an increasingly important role. Infrared target recognition technology is the frontier of academics around the world and one of the hot issues. How to segment infrared images effectively related to the accuracy of the recognition.This article made some systematic studies in image enhancement and segmentation.This article provides an overview of the actual research status and developing current of the study of target enhancement and segmentation of infrared image. An in-depth study of the algorithm of image enhancement and segmentation is made. And the algorithms are verified by MATLAB software. Aim at generally methods of image segmentation such as histogram double-hump method、iterated method,、maximum entropy method and region growing method, after abundant experiments, we presented an image segmentation based on watershed. And the result shows the new algorithm has its advantage.Keywords: Image enhancement, Image segmentation目录1 绪论 (1)1.1 课题研究意义 (1)1.2国内外研究现状和发展趋势 (3)1.3本文主要内容和安排 (6)2 红外图像的预处理 (7)2.1灰度变换增强 (7)红外图像直方图特性 (7)红外图像直方图均衡化 (9)2.2图像的平滑去噪处理 (12)空间滤波基础 (12)均值滤波 (13)中值滤波 (13)2.3图像锐化 (15)空域锐化滤波 (15)拉普拉斯算子 (16)梯度法 (18)3 红外图像分割算法研究 (21)3.1图像分割简述 (21)图像分割定义 (21)图像分割方法 (22)3.2边缘检测 (23)几种常用的边缘检测算子 (23)边缘检测 (26)matlab实现 (27)3.3基于阈值选取的图像分割方法 (28)灰度阈值分割 (28)直方图阈值 (29)迭代法 (31)最大熵阈值 (32)3.4基于区域的分割方法 (34)3.5基于形态学分水岭分割算法 (35)基本概念 (35)分水岭计算步骤 (36)3.6本章小结 (38)4 总结 (39)5 附录 (40)参考文献 (47)致谢 (48)1绪论1.1课题研究意义“红外辐射”又称“红外光”，也有人称它为“红外线”。
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。
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。
基于MATLAB的图像分割的技术研究
３ 基 于特 定理 论的 分割方 法
脉 冲耦合神 经网络 （Ｐ Ｎ Ｃ Ｎ）被引 入到 图像 分割 中 ， 它 是一种不 同 于传 统 人 工 神 经 网络 的新 型 神 经 网 络 ， 由 是 Ｅｋｏ ｃｈ ｍ为解 释在猫的大脑视觉皮层 中实验所观察到 的与特 征有关的神经元 同步行 为现象而提出的 ｊ 。 ＰＮ Ｃ Ｎ的单个神 经元 由树 突 、 非线 性 连接 调制 、 冲产 脉 生三部分构成 ， 如图 １ 示。 所
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１ 基 于 阈值 的 图像 分 割
灰度阅值分割法是一种最常用 的并行 区域技术 ， 它是 图 像分 割中应用数量最 多的一类 … 。阈值分割 方法 实际上 是 输入 图像，到输出 图像 ｇ的如下变换 ：
， 、
割 ， 介 绍 了一 种 基 于特 定 理 论一 并
关键 词 ： Ｍ
像 仿 真 ， 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 。 并
Ａ Ｂ； 图像 分 割 ；脉 冲 耦 合 神 经 网 络
中 图分 类 号 ： ９ １
文献标识码 ： Ａ
个环境 中， 用起来非常方便 。同时 ， Ａ Ｌ Ｂ具有很强的 Ｍ ＴＡ
开放性和适应性 ， 在保持 内核不变 的情况 下 ， Ｔ Ａ ＭＡ Ｌ Ｂ推 出 了适 合不 同学科 的工具箱 ， 图像处理工具箱 ， 如 小波分析工 具箱 、 号 处理工具 箱 、 信 神经 网络工具箱 等 ，极大地 方便 了 不 同 学 科 的 研 究 工 作 Ｊ 。
划分的 区域外再选取 一种 子点 ， 同样过 程生成 新 的 区域 ； 按 最终将图像分割成若干个 目标 区域。
基于MATLAB的图像分割算法研究开题报告
山东建筑大学毕业论文开题报告题目：基于MATLAB的图像分割算法研究院（部）：信息与电气工程学院专业：电子信息工程班级：电信学生姓名：学号：指导教师：一、选题依据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。
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。
本课题就是从这一起点出发，分别采用边界分割和分水岭变换两种方法进行图形分割，并用MATLAB实现整个分割过程。
二、文献综述内容数字图像处理技术就是指利用计算机或数字系统对图像进行转换、加工、分析和处理，以改善其视觉效果，满足实际应用需求，或达到识别理解的目的。
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。