基于MATLAB的图像分割算法研究
基于matlab的实验报告
基于matlab的实验报告实验报告：基于MATLAB 的实验一、实验目的通过使用MATLAB 软件，掌握如何进行数据分析、图像处理、算法实现等一系列实验操作，提高实验者的实践能力和动手能力。
二、实验原理MATLAB 是一种在科学计算和技术开发领域广泛应用的计算机软件。
它能进行矩阵计算、绘制函数和数据图像、实现算法以及进行数据分析等。
通过掌握MATLAB 的使用，能够快速、高效地解决各种科学和工程问题。
三、实验内容1. 数据分析：使用MATLAB 的数据分析工具进行数据的导入、处理和分析。
2. 图像处理：利用MATLAB 的图像处理工具包对图像进行滤波、增强、分割等操作。
3. 算法实现：使用MATLAB 实现常用的算法，如排序、搜索、图像压缩等。
四、实验步骤1. 数据分析：（1）使用MATLAB 的读取数据函数将数据导入MATLAB 环境中。
（2）利用MATLAB 的数据处理函数进行数据清洗和预处理。
（3）使用MATLAB 的统计工具进行数据分析，如求平均值、标准差等。
（4）利用MATLAB 的绘图函数将分析结果可视化。
2. 图像处理：（1）使用MATLAB 的读取图像函数将图像导入MATLAB 环境中。
（2）利用MATLAB 的图像处理工具包进行滤波操作，如均值滤波、中值滤波等。
（3）使用MATLAB 的图像增强函数对图像进行锐化、变换等操作。
（4）利用MATLAB 的图像分割算法对图像进行分割。
3. 算法实现：（1）使用MATLAB 编写排序算法，如冒泡排序、快速排序等。
（2）使用MATLAB 编写搜索算法，如二分查找、线性搜索等。
（3）使用MATLAB 实现图像压缩算法，如离散余弦变换（DCT）。
五、实验结果实验中，我们使用MATLAB 完成了数据分析、图像处理和算法实现的一系列实验操作。
通过数据分析，我们成功导入了数据并对其进行了清洗和预处理，最后得到了数据的统计结果。
在图像处理方面，我们对图像进行了滤波、增强和分割等操作，最终得到了处理后的图像。
利用MATLAB进行医学图像处理算法研究与实现
利用MATLAB进行医学图像处理算法研究与实现医学图像处理是医学影像学领域的重要分支，通过对医学图像进行数字化处理和分析，可以帮助医生更准确地诊断疾病、制定治疗方案。
MATLAB作为一种强大的科学计算软件，在医学图像处理领域有着广泛的应用。
本文将介绍如何利用MATLAB进行医学图像处理算法的研究与实现。
1. 医学图像处理概述医学图像处理是指利用计算机对医学影像进行数字化处理和分析的过程。
常见的医学影像包括X射线片、CT扫描、MRI等。
通过对这些影像进行处理，可以提取出有用的信息，辅助医生做出诊断。
2. MATLAB在医学图像处理中的优势MATLAB作为一种专业的科学计算软件，具有丰富的图像处理工具箱，可以快速高效地实现各种医学图像处理算法。
其优势主要体现在以下几个方面：丰富的函数库：MATLAB提供了丰富的函数库，包括图像增强、分割、配准等功能，可以满足不同医学图像处理需求。
易于使用：MATLAB具有直观的界面和简洁的语法，使得用户可以快速上手，快速实现算法原型。
强大的可视化功能：MATLAB提供了强大的可视化功能，可以直观地展示处理前后的效果，便于分析和比较。
3. 医学图像处理算法研究在医学图像处理领域，常见的算法包括图像增强、边缘检测、分割、配准等。
下面将介绍如何利用MATLAB实现其中一些经典算法：3.1 图像增强图像增强是指通过一系列操作使图像在视觉上更清晰、更具对比度的过程。
在MATLAB中，可以使用imadjust函数对图像进行灰度变换，增强图像的对比度。
示例代码star：编程语言：matlabI = imread('image.jpg');J = imadjust(I);imshow(J);示例代码end3.2 边缘检测边缘检测是指找到图像中灰度变化明显的地方，通常用于物体检测和分割。
MATLAB中常用的边缘检测算法包括Sobel、Prewitt、Canny等。
编程语言：matlabI = imread('image.jpg');BW = edge(I, 'Sobel');imshow(BW);示例代码end3.3 图像分割图像分割是将图像划分成若干个具有独立特征的区域的过程。
浅析基于MATLAB的图像分割方法
像 中要提取 的 目标 物 与其背 景在灰 度特 性上 的差异 ，通过
设 置 合 适 的 灰 度 门 限 （ 值 ） 将 图 像 的 灰 度 划 分 为 两 个 或 阈 ， 多个 灰 度 区 间 ， 以确 定 有 意 义 的 区 域 或 分 割 物 体 的边 界 。 阈 值 分 割 常 用 于 图像 的 二 值 化 处 理 ， 选 择 一 个 合 适 的 阈值 ， 即 通 过 判 断 图像 中 的 每 一 个 像 素 点 的 特 征 属 性 是 否 满 足 阂 值
绍， 重点对 边缘检 测技 术的几 种常用 算 子进行 比较分 析 ， 并 通 过 ＭＡＴ ＡＢ 数 字 图 像 处 理 工 具 编 程 实 现 基 于 各 算 子 的 Ｌ
边缘 检测 。
２ ．基 于 阈 值 的 图像 分 割 阈 值 分 割 『 一 种 常 用 的 图 像 分 割 方 法 ， 主 要 利 用 图 ２ １ 是 它
阈值 分 割 。
对 于 图像 函数 ｒ ，）它 在像 素 点（ ，） 的梯 度 是一 （ ｙ， ｘ ｘｙ处
个矢量 ， 义为： 定
Ｇｘ） ［ ］ Ｅ’＝票 ｆｙ （］
梯度有 两个重要特性 ： （） 度 的方 向 为 函 数 ｆ ，） 大 变 化 率 的 方 向 ； １梯 （ Ｙ最 ｘ
划分成若 干个这样 的有意义 区域 的过程 ， 各区域是具有 相近
特 性 的像 素 的连 通 集 合 。
始 区域 ， 根据给定 的均 匀性检测准 则进行分裂 和合并这些 区
域 ， 步 改 善 区 域 划 分 的 性 能 ， 至 最 后 将 图 像 分 成 数 量 最 逐 直 少 的均匀区域 为止。 ４ ．基 于 边 缘 检 测 的 图 像 分 割 及 算 子 分 析 边 缘 是 指 图 像 中像 素 灰 度 值 或 色 彩 等 属 性 有 突 变 的 像 素 的集 合 ， 存 在 于 目标 与 背 景 、 它 目标 与 目标 之 间 ， 含 了丰 包 富 的 图 像 信 息 。基 于 边 缘 检 测 ［ 图 像 分 割 正 是利 用 边 缘 的 ２ ］ 的 灰 度 变 化 特 性 ， 过 考 察 图 像 中各 像 素 在 某 个 邻 域 内 灰 度 的 通
如何在Matlab中进行图像分割
如何在Matlab中进行图像分割图像分割是图像处理中十分重要的一项技术，它能够将图像划分为多个具有独立意义的区域，有助于进一步的图像分析和处理。
在Matlab中进行图像分割，我们可以利用许多现成的函数和工具箱，使得整个过程更加高效和便捷。
本文将介绍如何在Matlab中进行图像分割，包括基于阈值的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于区域的分割方法。
首先，基于阈值的分割方法是最简单和常用的图像分割方法之一。
它基于图像的亮度或颜色信息，将图像分为不同的区域。
在Matlab中，我们可以使用im2bw 函数将彩色图像转换为二值图像，然后使用graythresh函数或multithresh函数确定适当的阈值。
例如，下面的代码演示了如何使用阈值进行图像分割：```matlabimg = imread('image.jpg');grayImg = rgb2gray(img);threshold = graythresh(grayImg);binaryImg = im2bw(grayImg, threshold);```其次，基于边缘的分割方法是通过检测图像中的边缘信息来实现图像分割。
在Matlab中，我们可以使用一系列边缘检测算法，如Sobel算子、Canny算子等。
这些算法可以提取图像中的边缘信息，并将其转化为二值图像。
下面的代码演示了如何使用Canny算子进行图像分割：```matlabimg = imread('image.jpg');grayImg = rgb2gray(img);edgeImg = edge(grayImg, 'canny');```最后，基于区域的分割方法是将图像分为具有相似纹理、颜色或形状特征的区域。
在Matlab中，我们可以使用基于区域的分割算法，如分水岭算法、区域生长算法等。
这些算法可以通过对图像进行区域合并或区域分裂来实现图像分割。
基于MATLAB的医学图像处理算法研究与实现
基于MATLAB的医学图像处理算法研究与实现一、引言医学图像处理是医学影像学领域的重要组成部分，随着计算机技术的不断发展，基于MATLAB的医学图像处理算法在临床诊断、医学研究等方面发挥着越来越重要的作用。
本文将探讨基于MATLAB的医学图像处理算法的研究与实现。
二、MATLAB在医学图像处理中的应用MATLAB作为一种强大的科学计算软件，提供了丰富的图像处理工具箱，包括图像滤波、分割、配准、重建等功能。
在医学图像处理中，MATLAB可以用于对医学影像进行预处理、特征提取、分析和诊断等方面。
三、医学图像处理算法研究1. 图像预处理图像预处理是医学图像处理中的重要步骤，旨在去除噪声、增强对比度、平滑图像等。
常用的预处理方法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等，在MATLAB中可以通过调用相应函数实现。
2. 图像分割图像分割是将医学影像中感兴趣的目标从背景中分离出来的过程，常用方法有阈值分割、区域生长、边缘检测等。
MATLAB提供了各种分割算法的实现，如基于阈值的全局分割函数imbinarize等。
3. 特征提取特征提取是从医学影像中提取出有助于诊断和分析的特征信息，如纹理特征、形状特征等。
在MATLAB中，可以通过灰度共生矩阵（GLCM）、Gabor滤波器等方法进行特征提取。
4. 图像配准图像配准是将不同时间点或不同模态下的医学影像进行对齐和注册，以便进行定量分析和比较。
MATLAB提供了多种配准算法，如互信息配准、归一化互相关配准等。
5. 图像重建图像重建是指根据已有的投影数据或采样数据恢复出高质量的医学影像，常见方法有逆向投影重建、迭代重建等。
MATLAB中可以使用Radon变换和滤波反投影算法进行CT图像重建。
四、基于MATLAB的医学图像处理算法实现1. 实验环境搭建在MATLAB环境下导入医学影像数据，并加载相应的图像处理工具箱。
2. 图像预处理实现利用MATLAB内置函数对医学影像进行去噪、增强等预处理操作。
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)f.文字处理功能 (13)3.2MATLAB的特点 (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。
如何使用MATLAB进行图像分割与识别
如何使用MATLAB进行图像分割与识别图像分割与图像识别是计算机视觉领域中的重要研究方向，其中MATLAB作为一种常用的编程工具，在图像处理和机器学习方面有着广泛的应用。
本文将介绍如何使用MATLAB进行图像分割与识别，并分析其中的关键技术和算法。
一、图像分割图像分割是将一副图像分割成多个具有独立语义的区域的过程。
图像分割可以帮助我们理解图像中的目标和背景，并为图像后续处理提供基础。
在MATLAB中，有许多图像分割算法可供选择，其中比较常用的是基于聚类的方法和基于边缘检测的方法。
聚类方法是将像素点根据它们在颜色、纹理或其他特征空间中的相似度进行分组。
在MATLAB中，可以使用k-means聚类算法进行图像分割。
通过设置合适的聚类中心数量，可以将图像分成不同的区域。
边缘检测方法是通过检测图像中的边缘来进行分割。
MATLAB提供了多种边缘检测算法，如Sobel算子和Canny算子。
这些算法可以帮助我们找到图像中的边缘，并将图像分割成不同的区域。
二、图像识别图像识别是通过计算机算法对图像中的目标进行自动识别和分类的过程。
MATLAB中有多种图像识别算法可供选择，其中比较常用的是基于特征提取和机器学习的方法。
特征提取是图像识别的关键步骤之一。
在MATLAB中，可以使用SIFT、SURF和HOG等算法提取图像的特征。
通过提取图像的关键点和描述子，可以将图像转换成一组可用于识别的特征向量。
机器学习是图像识别的核心技术之一。
在MATLAB中，可以使用支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）和深度学习等算法进行图像识别。
这些算法可以对提取的特征进行训练和分类，并实现目标的自动识别和分类。
三、MATLAB图像处理工具箱MATLAB提供了丰富的图像处理工具箱，包含了大量处理图像的函数和工具。
使用MATLAB图像处理工具箱，可以很方便地进行图像处理和分析。
例如，可以使用MATLAB图像处理工具箱中的imread函数读取图像，并使用imresize函数修改图像的尺寸。
基于MATLAB的医学影像处理算法研究与实现
基于MATLAB的医学影像处理算法研究与实现一、引言医学影像处理是医学领域中非常重要的一个分支，它通过对医学影像数据的获取、处理和分析，帮助医生做出准确的诊断和治疗方案。
MATLAB作为一种功能强大的科学计算软件，在医学影像处理领域有着广泛的应用。
本文将探讨基于MATLAB的医学影像处理算法研究与实现。
二、医学影像处理概述医学影像处理是指利用计算机技术对医学图像进行数字化处理和分析的过程。
常见的医学影像包括X射线片、CT扫描、MRI等。
医学影像处理可以帮助医生更清晰地观察患者的内部结构，发现病变部位，提高诊断准确性。
三、MATLAB在医学影像处理中的优势MATLAB作为一种专业的科学计算软件，具有丰富的图像处理工具箱和强大的编程能力，适合用于医学影像处理。
其优势主要体现在以下几个方面： - 提供丰富的图像处理函数和工具箱，如imread、imshow、imfilter等，方便快捷地对医学图像进行处理。
- 支持自定义算法的开发，可以根据具体需求设计和实现各种医学影像处理算法。
- 集成了大量数学计算和统计分析工具，可用于对医学影像数据进行深入分析和挖掘。
四、常见的医学影像处理算法1. 图像去噪图像去噪是医学影像处理中常见的预处理步骤，旨在消除图像中的噪声干扰，提高图像质量。
MATLAB提供了多种去噪算法，如中值滤波、均值滤波、小波去噪等。
2. 图像分割图像分割是将图像划分为若干个具有相似特征的区域或对象的过程，常用于检测病变区域或器官轮廓。
MATLAB中常用的图像分割算法有阈值分割、区域生长、边缘检测等。
3. 特征提取特征提取是从图像中提取出具有代表性信息的特征，用于描述和区分不同目标或结构。
MATLAB提供了各种特征提取方法，如灰度共生矩阵、Gabor滤波器、形态学特征等。
4. 图像配准图像配准是将不同时间或不同模态下获取的图像进行对齐和配准，以便进行定量比较和分析。
MATLAB中常用的配准算法有基于特征点的配准、基于互信息的配准等。
使用MATLAB进行医学图像处理与分析研究
使用MATLAB进行医学图像处理与分析研究医学图像处理与分析是医学影像学领域的重要组成部分，随着计算机技术的不断发展，利用计算机辅助诊断和治疗已经成为医学影像学的重要手段之一。
MATLAB作为一种强大的科学计算软件，在医学图像处理与分析领域也有着广泛的应用。
本文将介绍如何使用MATLAB进行医学图像处理与分析的研究。
1. 医学图像处理基础在进行医学图像处理与分析之前，首先需要了解医学图像的特点和获取方式。
常见的医学图像包括X射线片、CT扫描、MRI等，这些图像通常具有高分辨率、复杂结构和丰富信息。
在MATLAB中，可以利用图像处理工具箱对这些医学图像进行加载、显示和基本处理操作。
2. 医学图像预处理医学图像通常受到噪声、伪影等干扰，需要进行预处理以提高图像质量和准确性。
MATLAB提供了丰富的图像滤波、去噪和增强函数，可以有效地对医学图像进行预处理操作。
例如，可以利用均值滤波、中值滤波等方法去除噪声，提高图像清晰度。
3. 医学图像分割医学图像分割是将医学图像中感兴趣的目标从背景中准确提取出来的过程，是医学图像分析的关键步骤之一。
MATLAB提供了各种图像分割算法，如阈值分割、区域生长、边缘检测等，可以帮助研究人员实现对医学图像的自动或半自动分割。
4. 医学图像特征提取在医学图像分析中，提取有效的特征对于诊断和治疗具有重要意义。
MATLAB提供了各种特征提取方法，如形状特征、纹理特征、灰度共生矩阵等，可以帮助研究人员从医学图像中获取有用信息。
5. 医学图像分类与识别基于提取的特征，可以利用机器学习和模式识别技术对医学图像进行分类和识别。
MATLAB中集成了各种分类器和深度学习工具，如支持向量机、神经网络等，可以帮助研究人员建立准确的医学图像分类模型。
6. 医学图像可视化与结果分析最后，在完成医学图像处理与分析后，需要将结果进行可视化展示并进行结果分析。
MATLAB提供了丰富的绘图函数和数据分析工具，可以帮助研究人员直观地展示处理后的医学图像，并对结果进行深入分析和解释。
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
接 收
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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。
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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
Abstract
This 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)
f.文字处理功能 (13)
3.2MATLAB的特点 (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。
） (46)
参考文献 (48)
致谢 (49)
附录 (50)
第一章绪论
1.1数字图像处理的基本特点
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
如一幅256×256低分辨率黑白图像，要求约64kbit的数据量；对高分辨率彩色512×512图像，则要求768kbit数据量；如果要处理30帧/秒的电视图像序列，则每秒要求500kbit～22.5Mbit数据量。
因此对计算机的计算速度、存储容量等要求较高。
1.1.2数字图像处理占用的频带较宽
与语言信息相比，占用的频带要大几个数量级。
如电视图像的带宽约5.6MHz，而语音带宽仅为4kHz左右。
所以在成像、传输、存储、处理、显示等各个环节的实现上，技术难度较大，成本亦高，这就对频带压缩技术提出了更高的要求。
1.1.3数字图像中各个像素是不独立的，其相关性大
在图像画面上，经常有很多像素有相同或接近的灰度。
就电视画面而言，同一行中相邻两个像素或相邻两行间的像素，其相关系数可达0.9以上，而相邻两帧之间的相关性比帧内相关性一般说还要大些。
因此，图像处理中信息压缩的潜力很大。
1.1.4作合适的假定或附加新的测量
由于图像是三维景物的二维投影，一幅图像本身不具备复现三维景物的全部几何信息的能力，很显然三维景物背后部分信息在二维图像画面上是反映不出来的。
因此，要分析和理解三维景物必须作合适的假定或附加新的测量，例如双目图像或多视点图像。
在理解三维景物时需要知识导引，这也是人工智能中正在致力解决的知识工程问题。
1.1.5数字图像处理后的图像受人的因素影响较大。