图像分割算法设计-毕业设计
数字图像处理实验报告——图像分割实验
实验报告课程名称数字图像处理导论专业班级_＿____＿＿_＿___＿_姓名 __＿___＿_____＿__学号___＿＿_____＿____电气与信息学院与谐勤奋求就是创新一．实验目得1.理解图像分割得基本概念;2.理解图像边缘提取得基本概念；3.掌握进行边缘提取得基本方法；4.掌握用阈值法进行图像分割得基本方法.二。
实验内容1.分别用Roｂerｔs，Ｓobel与拉普拉斯高斯算子对图像进行边缘检测。
比较三种算子处理得不同之处；2.设计一个检测图1中边缘得程序，要求结果类似图2，并附原理说明。
3.任选一种阈值法进行图像分割、图1 图２三．实验具体实现1.分别用Robｅrts,Ｓobel与拉普拉斯高斯算子对图像进行边缘检测。
比较三种算子处理得不同之处；I=ｉｍreａｄ(’ｍｒi、ｔｉｆ');imshｏw（Ｉ)BW1=edgｅ（I，’ｒoｂerｔs’）;ｆigure ，ｉｍshow（BＷ1）,titlｅ(’用Robeｒｔs算子’)ＢW2=edgｅ(Ｉ，’sｏbel’);ｆigure,imshoｗ（BW2），ｔitle（’用Sｏbｅl算子 ')BW３＝ｅdge(I，’log’);figure，iｍshｏw（BW３)，titlｅ(’用拉普拉斯高斯算子’）比较提取边缘得效果可以瞧出,sｏbｅr算子就是一种微分算子,对边缘得定位较精确,但就是会漏去一些边缘细节.而Ｌaplaｃｉan—Gaussiaｎ算子就是一种二阶边缘检测方法，它通过寻找图象灰度值中二阶过零点来检测边缘并将边缘提取出来，边缘得细节比较丰富。
通过比较可以瞧出Ｌａplaciaｎ-Gauｓsｉan算子比sobeｒ算子边缘更完整，效果更好。
2.设计一个检测图1中边缘得程序，要求结果类似图2，并附原理说明.i=ｉmread（＇m８3、ｔif’）;subplｏｔ（１，2,1）；ｉmｈｉst（i）;ｔitle（'原始图像直方图'）;thread＝1３０/２5５；subplot（1，２，2);ｉ3=ｉｍ2bｗ(i，thrｅaｄ）；imsｈow（i3)；titlｅ('分割结果’);3.任选一种阈值法进行图像分割、i=iｍread（'tｒｅes、tif’）;subploｔ（１,2,1）；imｈist（i)；ｔitle（＇原始图像直方图’)；threａd=10０/２5５；sｕｂploｔ（１，2,2）;i3=iｍ2bｗ(i,thread）;imｓhow（i３）;titlｅ('分割结果’)1、分别用Robｅrts，Sobel与拉普拉斯高斯算子对图像进行边缘检测。
图像分割算法的研究与实现_毕业设计论文
学士学位论文（设计）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2010年5月15日目录摘要: (1)1．前言 (3)2．图像分割概念 (3)2.1图像分割定义 (3)2.2图像分割方法综述 (5)2.3阈值法 (5)2.4 基于边缘检测的分割方法 (9)2.5基于区域的分割方法 (12)3．图像分割方法详述 (13)3.1图像分割方法 (13)3.2 图像分割方法实现 (13)4．实验结果及分析 (15)4.1 实验结果 (15)4.2 实验结果分析 (19)5．小结 (21)5.1 本文主要工作总结 (21)5.2 结论及展望 (21)6．致谢 (23)7．附录 (25)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中图分类号:TP391.41RESEARCH AND IMPLEMENTATION OF IMAGESEGMENTATION ALGORITHMSHan Yan(College of Physics and Electronic Science,Hubei Normal University, Huangshi 435002, China) Abstract :Image segmentation is one of basic problems in image pro- cessing and computer vision,and is a key step in image processingand image analysis.Because original image can be translated intomore abstract and more compact format by image segmentation andtarget expression , feather extraction , parameter survey , and so onwhich are base on segmentation , this makes more high images analysis and image understanding possible. Therefore, the image segmen-tation for many years is highly valued.At first ,image segmentationmethods are classified into three typical types ,and their characteris-tics are analyzed. Secondly , the scheme of image segmentation areintroduced .At last，there is a summation to the whole work，writtingprogram with MATLAB , and show the phenomenon.Key words: Image Segmentation ,Threshold , Edge Detection , Differential operator ,Local threshold图像分割算法研究与实现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]。
图像分割处理实验报告
图像分割处理实验报告1. 引言图像分割是计算机视觉中的重要任务之一，其目标是将图像划分成具有相似特征的子区域。
图像分割在很多应用领域中都有着广泛的应用，比如医学影像分析、目标检测和图像编辑等。
本实验旨在探索不同的图像分割算法，并比较它们在不同场景下的效果和性能。
2. 实验方法2.1 实验数据本实验选取了一组包含不同场景的图像作为实验数据集，包括自然景观、人物肖像和城市街景等。
每张图像的分辨率为500x500像素。
2.2 实验算法本实验使用了两种经典的图像分割算法进行比较，分别是基于阈值的分割和基于边缘的分割。
2.2.1 基于阈值的分割基于阈值的分割算法是一种简单而直观的方法，其原理是根据像素值的亮度信息将图像分割成不同的区域。
在本实验中，我们将图像的灰度值与一个事先设定的阈值进行比较，如果大于阈值则设为白色，否则设为黑色，从而得到分割后的图像。
2.2.2 基于边缘的分割基于边缘的分割算法利用图像中的边缘信息进行分割，其原理是检测图像中的边缘并将其作为分割的依据。
在本实验中，我们使用了Canny边缘检测算法来提取图像中的边缘信息，然后根据边缘的位置进行分割。
2.3 实验流程本实验的流程如下：1. 加载图像数据集；2. 对每张图像分别应用基于阈值的分割算法和基于边缘的分割算法；3. 计算分割结果和原始图像之间的相似度，使用结构相似性指标（SSIM）进行评估；4. 分析并比较两种算法在不同场景下的分割效果和性能。
3. 实验结果3.1 分割效果实验结果表明，基于阈值的分割算法在处理简单场景的图像时效果较好，可以比较准确地将图像分割为目标区域和背景。
然而，当图像的复杂度增加时，基于阈值的分割算法的效果明显下降，往往会产生较多的误分割。
相比之下，基于边缘的分割算法在处理复杂场景的图像时表现良好。
通过提取图像的边缘信息，该算法能够较准确地分割出图像中的目标区域，相比于基于阈值的分割算法，其产生的误分割较少。
3.2 性能评估通过计算分割结果和原始图像之间的SSIM指标，我们可以得到两种算法在不同场景下的性能评估。
图像分割 实验报告
图像分割实验报告《图像分割实验报告》摘要：图像分割是计算机视觉领域的重要研究方向，它在许多领域都有着重要的应用价值。
本实验旨在探究图像分割算法在不同场景下的表现，并对比不同算法的优缺点，为图像分割技术的进一步发展提供参考。
一、实验背景图像分割是指将图像划分成若干个具有独立语义的区域的过程。
图像分割技术在医学影像分析、自动驾驶、图像识别等领域都有着广泛的应用。
因此，对图像分割算法的研究和优化具有重要意义。
二、实验目的本实验旨在通过对比不同图像分割算法在不同场景下的表现，探究其优劣，并为图像分割技术的进一步发展提供参考。
三、实验内容1. 数据准备：收集不同场景下的图像数据，包括自然景观、医学影像、交通场景等。
2. 算法选择：选择常用的图像分割算法，如基于阈值的分割、边缘检测、区域生长等。
3. 实验设计：将不同算法应用于不同场景的图像数据上，对比它们的分割效果和计算速度。
4. 结果分析：对比不同算法的优缺点，并分析其适用场景和改进空间。
四、实验结果通过实验我们发现，在自然景观图像中，基于阈值的分割算法表现较好，能够有效地将图像分割成不同的颜色区域；而在医学影像中，边缘检测算法表现更为出色，能够准确地识别出器官的边缘；在交通场景中，区域生长算法表现较好，能够有效地区分不同的交通标志和车辆。
五、结论不同的图像分割算法在不同场景下有着不同的表现，没有一种算法能够适用于所有场景。
因此，我们需要根据具体的应用场景选择合适的图像分割算法，或者结合多种算法进行优化，以达到更好的分割效果。
六、展望未来，我们将继续探究图像分割算法的优化和改进，以适应不同场景下的需求。
同时，我们还将研究图像分割算法在深度学习和人工智能领域的应用，为图像分割技术的发展贡献力量。
通过本次实验，我们对图像分割算法有了更深入的了解，也为其在实际应用中的选择提供了一定的指导。
希望我们的研究能够为图像分割技术的发展做出一定的贡献。
图像处理 毕业设计论文模版
安徽建筑工业学院毕业设计(论文)课题视频序列图像分割及阴影抑制算法的研究专业电气工程及其自动化班级06城建电气2班学生姓名胡伟学号05290080117指导教师栾庆磊2010年6月5日摘要在智能视频监控领域、影视技术、多媒体应用技术中，常常需要检测出人体或其它物体，并将其与背景分离，即解决实时背景下目标的分割问题。
视频图像的目标分割结果，将对目标分类、跟踪及行为理解等后续处理产生重要影响。
图像分割多年里一直受到研究人员的重视，也提出了数以千计的算法。
现今比较流行的目标分割的方法，有不少是忽略阴影检测的，目标总是与阴影一起被检测出来。
阴影会引起目标的合并、目标形状的失真等一些严重问题，引起分割和跟踪错误。
由于阴影直接影响目标的检测，成为影响后续处理效果的关键因素，有必要进一步研究。
本课题拟根据图像处理的理论基础，对一些传统的边缘检测算子进行了理论分析，用仿真实验测试其边缘检测的效果，对比分析各边缘检测算法效果。
介绍几种常用的彩色空间以及彩色空间的转换算法，系统地阐述了图像分割的各种方法，分析总结了几种常用分割方法的优缺点。
选用RGB彩色空间，利用背景差分法对图像初步分割后，再利用区域生长法去除目标外部的噪声，分割出带影子的目标图像。
然后，分析总结了阴影检测的基本假设和一般框架，及国内外目前主流的阴影检测与抑制算法，指出了这些方法用于去除目标阴影时存在的问题。
针对不同图像的阴影和目标体的特点，拟设计一种去除阴影的算法。
基于边缘信息的阴影抑制算法适用于目标体边缘信息丰富，阴影边缘信息相对简单的阴影去除。
关键词图像分割阴影抑制AbstractIn the field of intelligent video surveillance,video technology,multimedia technology,often need to detect a human body or other objects,separate them with background,that is the context of solving real-time target segmentation. Video image object segmentation results,will target classification,tracking and behavior understanding such an important impact on subsequent processing. Image segmentation has been for many years in research attention,also raised thousands of algorithms.Goal of the current popular methods of segmentation, shadow detection,many are neglected,the goal is always to be detected, together with the shadow.The merger will cause the shadow of goals,objectives and some distortion of the shape of a serious problem,causing segmentation and tracking error.As the shadow directly affect target detection,a follow-up treatment effect affecting the key factors,the need for further research.The aim of this theory based on image processing based on some of the traditional edge detector is theoretically analyzed,using simulation experiments to test their effect on edge detection,contrast analysis of the effect of edge detection algorithm.Introduce some commonly used color space and color space conversion algorithm,systematically expounded the various methods of image segmentation,analyzes and summarizes the advantages and disadvantages of several commonly used e RGB color space, the background difference method using the initial segmentation of the image, then use region growing to remove the target of external noise,split the target image with a shadow.Then,the paper summarizes the basic assumptions shadow detection and the general framework of the current mainstream home and abroad shadow detection and suppression,that the goal of these methodsfor the removal of the existing problems in the shadow.Different images of the shadows and objectives of the body characteristics,be designed to remove the shadow of two algorithms.Based on Edge Information's shadow suppression algorithm is applied to the target of the edge information-rich,relatively simple shadow of the shadow edge removal。
unet 分割毕业设计
unet 分割毕业设计UNET（U-Net）是一种常用于图像分割的神经网络架构，它由Ronneberger等人在2015年提出，并被广泛应用于医学图像分割等领域。
UNET的设计灵感来源于编码器-解码器结构，具有“U”字形的网络拓扑结构。
UNET网络由两部分组成：下采样路径（编码器）和上采样路径（解码器）。
下采样路径通过卷积和池化操作逐渐减小特征图的尺寸，同时增加特征图的通道数，以提取图像的高级特征。
上采样路径通过反卷积和特征图连接的方式逐渐恢复原始图像的尺寸，同时减少特征图的通道数，以实现像素级的分类和分割。
UNET网络的特点是在上采样路径中使用了跳跃连接（skip connection），即将下采样路径中的特征图与上采样路径中的对应特征图进行连接，从而保留了更加细节的信息，提高了分割的准确性。
此外，UNET还引入了辅助分类器（auxiliary classifier）用于提供额外的监督信号，进一步增强了分割性能。
在进行分割任务时，UNET网络通常通过交叉熵损失函数（cross-entropy loss）来评估分割结果的准确性，并通过反向传播（backpropagation）和优化算法（如梯度下降）来更新网络参数，以最小化损失函数。
对于UNET的毕业设计，可以选择一个特定的图像分割任务，如医学图像分割、自然场景图像分割等，并使用UNET网络进行模型训练和评估。
具体的设计可以包括数据集的获取和预处理、UNET网络的搭建和训练、评估指标的选择和分析等方面。
同时，可以考虑使用一些增强技术，如数据增强、迁移学习等来提升分割性能。
总结来说，使用UNET进行分割毕业设计需要从具体的分割任务出发，设计实验并进行数据处理、网络搭建、训练和评估，在实践中不断优化和改进，最终得到准确且可靠的分割结果。
电气电子毕业设计52专业综合课程设计软件部分图像的阈值分割
11 设计方案简介1.1 图像分割的研究意义图像分割是指根据灰度、彩色、空间纹理、几何形状等特征把图像划分成若干个互不相交的区域，使得这些特征在同一区域内，表现出一致性或相似性，而在不同区域间表现出明显的不同[37]．简单的讲，就是在一幅图像中，把目标从背景中分离出来，以便于进一步处理。
图像分割是图像处理与计算机视觉领域低层次视觉中最为基础和重要的领域之一，它是对图像进行视觉分析和模式识别的基本前提．同时它也是一个经典难题，到目前为止既不存在一种通用的图像分割方法，也不存在一种判断是否分割成功的客观标准。
1.2 图像阈值分割的基本概念阈值法是一种传统的图像分割方法，因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛的分割技术．已被应用于很多的领域，例如，在红外技术应用中，红外无损检测中红外热图像的分割，红外成像跟踪系统中目标的分割；在遥感应用中，合成孔径雷达图像中目标的分割等；在医学应用中，血液细胞图像的分割，磁共振图像的分割；在农业工程应用中，水果品质无损检测过程中水果图像与背景的分割。
在工业生产中，机器视觉运用于产品质量检测等等。
在这些应用中，分割是对图像进一步分析、识别的前提，分割的准确性将直接影响后续任务的有效性，其中阈值的选取是图像阈值分割方法中的关键技术。
图像阈值化分割是一种最常用，同时也是最简单的图像分割方法，它特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图像[1]。
它不仅可以极大的压缩数据量，而且也大大简化了分析和处理步骤，因此在很多情况下，是进行图像分析、特征提取与模式识别之前的必要的图像预处理过程。
图像阈值化的目的是要按照灰度级，对像素集合进行一个划分，得到的每个子集形成一个与现实景物相对应的区域，各个区域内部具有一致的属性，而相邻区域布局有这种一致属性。
这样的划分可以通过从灰度级出发选取一个或多个阈值来实现。
阈值分割法是一种基于区域的图像分割技术，其基本原理是：通过设定不同的特征阈值，把图像像素点分为若干类．常用的特征包括：直接来自原始图像的灰度或彩色特征；由原始灰度或彩色值变换得到的特征．设原始图像为f(x ，y)，按照一定的准则在f(x ，y)中找到特征值T ，将图像分割为两个部分，分割后的图像为()()()⎩⎨⎧≥<=.,.,,10t y x f b t y x f b y x g若取 ：b 0=0（黑）,b 1=1（白），即为我们通常所说的图像二值化。
(完整版)matlab图像分割毕业设计
数字图像的多分辨率分析处理方法研究—基于小波变换的医学图像分割的研究电信学院电子信息工程专业摘要图像分割是一种重要的图像分析技术.对图像分割的研究一直是图像技术研究中的热点和焦点。
医学图像分割是图像分割的一个重要应用领域，也是一个经典难题,至今已有上千种分割方法，既有经典的方法也有结合新兴理论的方法.本论文首先介绍了双峰法以及最大类方差自动阈值法，然后重点介绍一种基于小波变换的图像分割方法，该方法先对图像的灰度直方图进行小波多尺度变换,然后从较大的尺度系数到较小的尺度系数逐步定位出灰度阈值.最后，对这几种算法的分割效果进行了比较。
实验结果表明，本设计能够实时稳定的对目标分割提取,分割效果良好。
医学图像分割是医学图像处理中的一个经典难题.图像分割能够自动或半自动描绘出医学图像中的解剖结构和其它感兴趣的区域，从而有助于医学诊断。
关键词：小波变换;图像分割;阈值The image segmentation is an important technology of image processing. It is still a hot point and focus of image processing。
Medical image segmentation is an important application in the field of image segmentation, and it is also a classical difficult problem for researchers。
Thousands of methods have been put forward to medical image segmentation. Some use classical methods and others use new methods.In this paper , first introduced the petronas method and maximum between class variance 。
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大连海事大学
毕业论文Array
二○一三年六月
图像区域分割算法设计
专业班级：2009级自动化(2)班*名：***
指导教师：***
信息科学技术学院
摘要
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。
首先，视觉是人类最重要的感知手段，图像又是视觉的基础，因此，数字图像成为心理学、生理学、计算机科学等诸多领域内的学者们研究视觉感知的有效工具。
其次，图像处理在军事、遥感、气象等大型应用中有不断增长的需求。
本文介绍了数字图像处理技术中图像分割技术的基本原理和主要方法，对经典的图像分割算法进行了较全面的叙述。
图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。
它是由图像处理到图像分析的关键步骤。
现有的图像分割方法主要分以下几类：基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。
本文根据MATLAB的GUI相关知识建立了显示界面，可以对图片进行预处理、多种方法的分割、显示灰度直方图和保存分割的图片。
全文先后用阈值法、边缘检测法和区域提取法进行了仿真，对分割出来的图片加以比较，探讨各种分割法的优点与不足。
实验证明，没有一种方法是通用的分割理论，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。
但是可以看出，图像分割方法正朝着更快速、更精确的方向发展，通过各种新理论和新技术结合将不断取得突破和进展。
关键词：图像分割；阈值；边缘检测；区域生长
ABSTRACT
Digital image processing technology is an interdisciplinary field. With the continuous development of computer science and technology, image processing and analysis, gradually formed its own scientific system.And the new treatment methods emerge in endlessly. Although its history is not long, but cause the extensive concern of all aspects of people. First of all, the visual is the most important human cognitive means, is the basis of the visual image, as a result, digital images become the psychology, physiology, computer science, and many other scholars in the fields of effective tool for the study of visual perception. Secondly, the image processing in the military, remote sensing, meteorology and other large applications with growing demand.
Digital image processing techniques were introduced in this paper with its the basic principle and main methods of image segmentation technology in the classic image segmentation algorithm for the more comprehensive narration. Image segmentation is to divide the image into several specific area, unique quality and interested target technology and process are put forward. It is a key step from image processing to image analysis. Existing mainly in the following categories: threshold segmentation method, region segmentation, edge detection and segmentation method based on specific theory, etc. In this paper, based on MATLAB GUI knowledge display interface is established. It can be for image preprocessing, a variety of methods of segmentation,showing the gray level histogram and saving the segmentation of images. The text has used threshold method, the edge method and region extraction method has carried on the simulation, the partition of the image are compared, the advantages and shortcomings of all kinds of segmentation are discussed.
Experiments show that no one approach is general theory of segmentation, therefore we has proposed segmentation algorithm is mostly directed at specific issues. There is not a general segmentation algorithm that is suitable for all images. But it can be seen that image segmentation method is moving toward more rapid, more accurate direction, through a variety of new theory and new technology will continue to make a breakthrough and progress.
Keywords: Image segmentation; Threshold; Edge detection; Region growing。