图像分割和特征提取毕业设计
图像分割和特征提取毕业设计
图像分割和特征提取技术研究摘要图像分割是图像分析的第一步，是图像理解的重要组成部分，在有关图像处理的几乎所有领域具有广泛的应用。
因此，图像分割一直受到高度重视，对其研究具有十分重要的意义。
长期以来，研究人员提出了许多实用的分割算法。
随着统计学理论，神经网络，小波理论等在图像分割中的应用日益广泛，遗传算法、尺度空间、非线性扩散方程等近期涌现的新方法和新思想也不断被用于解决分割问题，许多国内外学者也针对一些具体应用提出了许多实用有效的方法。
本文介绍了数字图像处理技术中图像分割技术的基本理论和三种图像分割方法(1)基于阈值图像分割；(2)基于边缘检测及算子分割；(3)基于区域特性的图像分割。
对基于点的分割方法进行了较全面的叙述，主要研究了图像分割方法中的边缘检测法，区域提取法和阈值分割法。
通过大量的理论研习。
并编写了MATLAB软件程序，对各分割方法进行了仿真实验，得到分割图像。
最后对于仿真进行了数据处理分析，验证了Canny算子的整体效果最好, Prewitt算子分割细致。
但对于一幅图像仅仅只有只用一种方法达不到很好的效果，而根据待分割图象的不同特点，结合已知的先验知识，研究符合具体图象特性的分割模型，才是提高图象分割的重要手段。
关键词：图像分割；边缘法；区域法；阈值法；分水岭分割法Lmage Segmentation And Feature Extraction Technology Research AbstractImage segmentation is the first step in image analysis, image segmentation is an important component of image understanding, in almostall areas of the image processing has widely application. As a result, image segmentation has been attached great importance to, its research has the very vital significance. For a long time,researchers put forward many practical segmentation algorithm. With statistics theory, the neural network, wavelet theory has been used increasingly in image segmentation, such as genetic algorithm, scale space, and nonlinear diffusion equation with the recent emergence of new methods and new ideas are constantly being used to solve the segmentation problem, many scholars at home and abroad for some specific application put forward many practical and effective method.Digital image processing techniques were introduced in This paper introduces the digital image processing technology of image segmentation technology in basic theory and three methods of image segmentation. (1) based on threshold image segmentation. (2) segmentation based on edge detection and operator; (3) the image segmentation based on region feature. On the segmentation method based on the point of narrative, mainly studies the edge of image segmentation method, region extraction method and threshold segmentation method. Through a lot of theory study. And write the MATLAB software, the segmentation method, the simulation experiment for image segmentation. Finally analyzed the data processing for simulation. Verify the Canny operator of the overall effect is best. Prewitt operator segmentation and detailed. But for an image only only one way to reach a good effect, and according to the different characteristics of for image segmentation, combined with the known prior knowledge, research in accordance with the specific image segmentation model, is an important means to improve the image segmentation.KEYWORDS：Segmentation； edge method；the regional method；threshold；watershed segmentation目录第1章绪论 11.1 课题研究背景与意义 11.2国内外发展现状 11.3 课题设计内容 2第2章概述 32.1 图像和数字图像 32.2 数字图像处理简介 32.3 图像处理文件格式 32.4图像分割理论概述 52.4.1 图像分割的定义 52.4.2 图像分割的目的和意义 62.5图像分割主要研究方法 62.5.1 边缘检测法 72.5.2 区域提取法 72.5.3阈值分割法 72.5.4 结合特定理论工具的分割方法 82.6数字图像分割质量评价体系 8第3章图像分割方法综述 103.1基于阈值图像分割算法 103.2 基于边缘检测分割算法 123.3 基于区域特性的图像分割算法 14第4章基于Matlab的图像分割仿真结果与讨论 16 4.1 图像阈值分割算法研究 164.1.1 Otsu 阈值图像分割算法 164.1.2 直方图阈值算法 174.2 图像边缘分割算法的研究 194. 2.1 Canny 边缘检测算法 194. 2.2 Log 分割算发 214.3 区域特性图像分割方算法的研究 214.3.1 分水岭图像分割算法 224.4 本章小结 234.4.1主要工作总结 234.4.2 结论 24第5章总结 26参考文献 27致谢 28第1章绪论1.1 课题研究背景与意义图像分割是图像处理中的一项关键技术，也是一经典难题，发展至今仍没有找到一个通用的方法，也没有制定出判断分割算法好坏的标准，对近几年来出现的图像分割方法作了较为全面的综述，探讨了图像分割技术的发展方向，对从事图像处理研究的科研人员具有一定的启发作用。
图像分割 毕业设计
图像分割毕业设计图像分割是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，其主要目标是将一幅图像分割成多个具有语义意义的区域，从而实现对图像中不同对象的识别和分析。
在毕业设计中，图像分割可以应用于许多领域，如医学图像处理、自动驾驶、图像编辑等，具有广泛的应用前景。
一、图像分割的基本概念和方法图像分割是指将一幅图像划分成若干个互不重叠的区域，每个区域内的像素具有相似的特征，如颜色、纹理、形状等。
常用的图像分割方法包括阈值分割、区域生长、边缘检测等。
1. 阈值分割阈值分割是最简单的图像分割方法之一，它基于像素的灰度值，将图像中灰度值在某个阈值范围内的像素划分为一个区域，从而实现图像的分割。
阈值分割适用于图像中目标和背景的灰度值有明显差异的情况。
2. 区域生长区域生长是一种基于像素相似性的图像分割方法，它从一个或多个种子像素开始，通过不断合并相邻像素，直到满足某个停止准则为止。
区域生长方法适用于图像中目标的边界不清晰的情况。
3. 边缘检测边缘检测是一种将图像中的边缘提取出来的方法，它可以将图像中不同区域之间的边界分割出来。
常用的边缘检测算法包括Sobel算子、Canny算子等。
二、图像分割在医学图像处理中的应用图像分割在医学图像处理中具有重要的应用价值，可以帮助医生对疾病进行诊断和治疗。
以肺部CT图像为例，图像分割可以将肺部组织与其他组织分割开来，从而实现对肺部病变的定位和分析。
1. 肺部病变分割肺部病变分割是肺部CT图像处理中的一个重要任务，它可以将肺部病变与正常肺组织分割开来，帮助医生对肺癌等疾病进行诊断和治疗。
常用的肺部病变分割方法包括基于阈值分割的方法、基于区域生长的方法等。
2. 血管分割血管分割是心血管疾病诊断中的一个重要任务，它可以将血管与其他组织分割开来，帮助医生对血管病变进行定位和分析。
常用的血管分割方法包括基于阈值分割的方法、基于曲线演化的方法等。
三、图像分割在自动驾驶中的应用随着自动驾驶技术的不断发展，图像分割在自动驾驶中的应用也越来越广泛。
opencv毕业设计题目
标题：OpenCV毕业设计题目
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一款开源的计算机 视觉和机器学习软件库，它拥有强大的图像处理和计算机视觉功能，广泛应用于 人脸识别、物体检测、图像处理、视频分析等领域。在毕业设计中，我们可以利 用OpenCV来实现各种不同的项目和应用。
以下是一些OpenCV毕业设计的题目，供大家参考：
1、人脸识别系统
在这个项目中，我们将使用OpenCV来实现一个人脸识别系统。该系统将能够 从给定的图像中检测出人脸，并将其与数据库中存储的人脸进行比对，从而实现 身份验证、安全控制等功能。
2、物体检测系统
这个项目将利用OpenCV的机器学习算法，通过训练大量的图像数据，实现对 于特定物体的检测和分类。例如，我们可以通过训练Haar级联分类器，实现对于 汽车、行人等物体的检测。
以上是一些常见的OpenCV毕业设计题目，每个项目都有其独特的特点和应用 领域。在选择毕业设计题目时，我们需要根据自身的兴趣和专业背景来选择适合 自己的题目，并通过实践掌握相关的技术和方法。
感谢观看
3、图像分割和特征提取
在这个项目中，我们将使用OpenCV的图像分割和特征提取技术，实现对于图 像中的特定区域进行提取和分析。例如，我们可以通过使用GrabCut算法实现对 于图像中的前景进行提取，或者通过SIFT（尺度不变特征变换）算法实现对于图 像中的关键点进行提取和分析。
4、视频分析系统
这个项目将利用OpenCV的视频分析功能，实现对于监控视频、电影等视频数 据的分析和处理。例如，我们可以通过使用光流法、背景减除等技术，实现对于 视频中的人流量统计、运动轨迹分析等功能。
5、深度学，我们将利用OpenCV的深度学习框架，实现对于图像和视频的 深度分析和应用。例如，我们可以通过使用卷积神经网络（CNN）实现对于图像 的分类、目标检测等功能，或者通过使用循环神经网络（RNN）实现对于视频中 的行为识别和理解等功能。
基于形状的图像特征提取及检测算法仿真设计毕业设计论文
毕业设计说明书基于形状的图像特征提取及检测算法仿真设计摘要数字图像处理提高了图像的实用性，由于计算机处理能力不断增强，数字图像处理学科在飞速发展的同时也广泛地向其他学科快速渗透，使图像在信息获取以及信息利用等方面变得越来越重要。
目前数字图像处理的应用越来越广泛，在国民经济中发挥越来越大的作用。
图像是人类获取和交换信息的重要来源，因此图像处理的应用领域涉及到人类生活的方方面面。
图像的形状特征有两类表示方法，一类是轮廓特征，另一类是区域特征。
图像的轮廓特征主要针对物体的外边界，而图像的区域特征则关系到整个形状区域。
形状不变矩法是一种典型的形状特征描述方法，这种方法利用目标所占区域的矩作为形状描述参数。
使用MATLAB软件进行图像处理编程，实现基于形状的目标算法，区分圆形、矩形、三角形图像。
关键词：数字图像处理区域特征形状不变矩 MATLAB软件IIIAbstractDigital image processing to improve the practicality of the image, and inc reased the capacity of computer processing, digital image processing discipline s in the rapid development of the widely available to other disciplines rapid penetration, so that the images become more and more aspects of access to i nformation and information useimportant. The application of digital image pro cessing is more and more widely, to play an increasing role in the national e conomy. The image is an important source of human access and exchange inf ormation, and image processing applications related to all aspects of human li fe. The shape of the image characteristics of two types of representation, a pr ofile characteristic, and the other regional characteristics. The outline of the i mage characteristics for the outer boundary of the object, and the regional ch aracteristics of the image related to the entire shape region. Shape invariant m oment method is a typical shape characterization method, which target the are a occupied by the moment as the shape description parameters. Using MATL AB software for image processing programming algorithm based on the shape of the target, and to distinguish between round, rectangular, triangular image. Keywords :Digital Image Processing Regional characteristics Moment Invariant MATLAB SoftwareIII目录摘要 (I)Abstract ......................................................... I II 目录 ........................................................... - 1 - 第一章引言 .................................................... - 3 -1.1图像与计算机图像处理 .................................... - 3 -1.1.1计算机图像处理..................................... - 3 -1.1.2图像分类........................................... - 4 -1.2数字图像处理的概念 ...................................... - 5 -1.2.1基本运算形式....................................... - 5 -1.2.2数字图像处理基本内容............................... - 5 -1.2.3数字图像处理方法................................... - 6 -1.2.4图像特征提取....................................... - 7 -1.2.5MATLAB相关介绍..................................... - 7 -1.3区域描述 ................................................ - 8 -1.3.1不变矩............................................. - 8 -1.3.2不变矩方法研究.................................... - 10 - 第二章 MATLAB图像处理......................................... - 11 -2.1MATLAB概述 ............................................. - 11 -2.1.1MATLAB的发展历史.................................. - 11 -2.1.2MATLAB的优势与特点................................ - 11 -2.1.3MATLAB系统的构成.................................. - 12 -2.2图像处理工具箱简介 ..................................... - 13 -2.2.1MATLAB处理图像类型................................ - 14 -2.2.2图像类型转换...................................... - 16 -2.3邻域和块处理 ........................................... - 18 -2.4基于区域的处理 ......................................... - 19 -2.4.1指定目标区域...................................... - 19 -2.4.2选择多边形........................................ - 19 -2.4.3其他选择方法...................................... - 19 -2.4.4对区域进行滤波.................................... - 20 -2.4.5填充区域.......................................... - 20 -2.5显示图像 ............................................... - 20 -2.5.1用图像查看器显示图像.............................. - 20 -2.5.2图像文件的显示.................................... - 21 -2.5.3图像文件的保存.................................... - 22 -2.6分析图像 ............................................... - 22 -2.7MATLAB图像处理步骤框图 ................................. - 22 - 第三章实验操作 ............................................... - 24 -- 1 -3.1输入待处理的原始图像 ................................... - 24 -3.2图像的灰度化 ........................................... - 24 -3.3对图像的不变矩参数用函数进行计算处理 ................... - 24 -3.4实现图像区分的函数 ..................................... - 27 -3.5对常见交通指示标志进行区分 ............................. - 29 -3.5.1常见交通标志...................................... - 29 -3.5.2图像的形状特征提取及匹配算法的具体实现............ - 30 - 第四章关于图像识别的相关应用 ................................. - 34 - 结论 .......................................................... - 35 - 参考文献 ...................................................... - 36 - 致谢 .......................................................... - 37 -- 2 -第一章引言1.1图像与计算机图像处理1.1.1计算机图像处理随着科学技术的发展，人们对信息处理和信息交流的要求越来越高。
特征抽取在图像分割与识别中的应用案例分享
特征抽取在图像分割与识别中的应用案例分享随着计算机视觉技术的快速发展，图像分割与识别已经成为了人工智能领域中的重要研究方向。
而在图像分割与识别中，特征抽取是一个至关重要的步骤。
本文将通过几个实际应用案例，分享特征抽取在图像分割与识别中的应用。
案例一：人脸识别技术人脸识别技术是图像分割与识别中的一个重要应用领域。
在人脸识别中，特征抽取的目标是从人脸图像中提取出能够代表人脸特征的信息。
常用的特征抽取方法包括Haar特征、LBP特征和深度学习等。
以Haar特征为例，它是一种基于图像的局部特征描述子。
通过计算图像中不同区域的灰度差异，可以得到一系列的Haar特征。
这些特征可以用来判断人脸图像中是否存在眼睛、鼻子、嘴巴等特定的部位。
通过对这些特征进行组合和选择，可以得到一个能够表示人脸特征的向量。
然后，通过比较不同人脸图像的特征向量，就可以实现人脸的识别。
案例二：车牌识别技术车牌识别技术是图像分割与识别中的另一个重要应用领域。
在车牌识别中，特征抽取的目标是从车牌图像中提取出能够代表车牌特征的信息。
常用的特征抽取方法包括颜色特征、形状特征和纹理特征等。
以颜色特征为例，车牌的颜色是车牌识别中的一个重要特征。
通过对车牌图像进行颜色分析，可以得到车牌的颜色分布信息。
然后，通过与已知的车牌颜色进行比对，就可以实现车牌的识别。
案例三：医学图像分割技术医学图像分割是图像分割与识别中的一个重要应用领域。
在医学图像分割中，特征抽取的目标是从医学图像中提取出能够代表病变特征的信息。
常用的特征抽取方法包括形状特征、纹理特征和灰度特征等。
以形状特征为例，形状特征是医学图像分割中的一个重要特征。
通过对病变区域进行形状分析，可以得到病变区域的形状信息。
然后，通过与已知的病变形状进行比对，就可以实现病变的分割。
综上所述，特征抽取在图像分割与识别中扮演着重要的角色。
通过对图像中的特征进行抽取和分析，可以得到能够代表图像特征的信息。
这些信息可以用来实现人脸识别、车牌识别和医学图像分割等应用。
医疗影像处理中的医学图像分割与特征提取
医疗影像处理中的医学图像分割与特征提取引言：医学影像技术在现代医疗中扮演着重要的角色，它不仅能够帮助医生发现疾病，还可以提供丰富的信息用于准确的诊断和治疗。
医生通常需要对医学图像进行分割和特征提取，以便更好地理解和分析图像中的结构与组织。
本文将介绍医学图像分割与特征提取的基本概念、方法和应用。
一、医学图像分割医学图像分割是指将医学图像中感兴趣的区域从背景中分离出来的过程。
它是医学图像处理中的关键步骤，其准确性直接影响到后续的特征提取和分析结果。
在医学图像分割中，常用的方法包括基于阈值法、边缘检测法、区域生长法和图像分割算法等。
阈值法是最简单的图像分割方法之一，它通过设定一个固定的阈值，将灰度值低于阈值的部分设置为背景，高于阈值的部分设置为前景。
虽然这种方法简单且易于理解，但其结果可能受到图像噪声和灰度不均匀等因素的影响，从而导致分割结果不准确。
边缘检测法是通过检测图像中的边缘信息来进行分割。
常用的边缘检测算法有Sobel算子、Canny算子等。
这些算法可以检测出图像中的边缘，但通常会产生一些不连续的边缘线，需要进一步处理才能得到准确的分割结果。
区域生长法是一种基于相似性的分割方法。
它从用户提供的种子点开始，通过判断相邻像素的相似性将相邻的像素合并为一个区域，直到遍历完所有相似像素。
这种方法能够有效地处理一些复杂的图像，但对于边界不明显或存在灰度突变的区域，可能会产生错误的分割结果。
图像分割算法是一种更加先进的医学图像分割方法。
它基于图论、聚类、最大流最小割等理论，结合图像的特征和上下文信息进行分割。
这种方法能够克服其他方法的缺点，提高分割的准确性和鲁棒性。
二、医学图像特征提取医学图像特征提取是指从医学图像中提取出有意义的特征信息，以便于医生进行进一步的分析和诊断。
特征可以是图像的灰度级别、纹理、形状、强度分布等。
常用的特征提取方法包括基于灰度共生矩阵、Gabor滤波器、形状描述子、小波变换等。
灰度共生矩阵是一种用于描述图像纹理特征的方法。
生物图像分割与特征提取算法研究
生物图像分割与特征提取算法研究生物图像分割与特征提取算法的研究，是为了从复杂的生物图像中提取有用的信息，并用于诊断、治疗、研究等领域。
生物图像分割是将图像中的生物结构或区域分割为单独的像素或区域，而特征提取则是为了从分割的生物结构或区域中提取有用的特征。
本文将讨论生物图像分割与特征提取算法的研究进展和应用。
生物图像分割是生物医学图像处理的关键问题之一，主要是将图像中不同的组织结构或细胞分割为不同的区域，以便进行后续的分析和处理。
生物图像的复杂性和多样性使得分割任务具有一定的挑战性。
在过去的几十年中，研究人员提出了许多生物图像分割算法，包括基于阈值、边缘、区域和深度学习的方法。
基于阈值的方法是最简单和最常用的生物图像分割算法之一。
它通过将图像中的像素根据其灰度值与预先设定的阈值进行比较，将图像分割为不同的区域。
然而，这种方法对于光照不均匀、噪声和图像质量不佳等问题非常敏感，容易产生误分割和漏分割的问题。
边缘检测是生物图像分割中常用的方法之一。
它通过检测图像中不同区域之间的边界或边缘来实现分割。
常用的边缘检测算法包括Sobel、Canny和Laplacian等。
虽然边缘检测能够有效地分割图像，但其结果往往不平滑，存在断裂和不连续等问题。
区域生长是一种基于像素相似性的生物图像分割方法。
该方法从一个或多个种子像素开始，通过将与种子像素相似的邻域像素添加到同一分割区域，逐渐完成整个图像的分割。
区域生长方法在分割连续性较好、相似性较高的生物结构时表现良好，但对于一些复杂的结构，容易受到噪声和图像质量的影响。
近年来，随着深度学习的兴起，深度卷积神经网络（CNN）在生物图像分割中取得了显著的成果。
通过训练大规模的标注数据集，CNN可以学习到生物结构的复杂特征表示，并能够对新的生物图像进行准确的分割。
然而，深度学习算法需要大量的计算资源和数据，且其结果难以解释和理解，限制了其在某些场景下的应用。
生物图像分割之后，提取有用的特征是进行后续分析和处理的关键步骤。
图像分割毕业设计
目录摘要 (I)Abstract......................................................... I I 第1章绪论 (1)1.1图像分割概述 (1)1.2图像分割特征 (1)1.3图像分割的发展及现状 (1)1.4研究的背景与意义 (2)第2章数字图像处理 (3)2.1发展概况 (3)2.2主要目的 (4)2.3常用方法 (4)2.4应用领域 (5)2.5研究方向 (7)2.6基本特点 (7)2.7MATLAB软件 (8)第3章阈值分割 (10)3.1图像二值化 (10)3.2阈值分割基本原理 (10)3.3阈值分割方法定义 (11)3.4阈值分割描述 (11)3.5阈值分割分类 (12)第4章阈值分割方法 (13)4.1直方图法 (13)4.2迭代法 (14)4.3最大类间方差法 (17)4.4小结 (20)第5章最大类间方差法的改进 (21)结论 (27)参考文献 (28)致谢 (29)通常人们只对图像的某个区域感兴趣，为了能够把感兴趣的区域提取出来，就得对图像进行分割。
图像分割就是把图像分成一些具有不同特征而有意义的区域，以便进一步的图像处理与分析。
图像分割是图像处理的关键，在灰度图像中分割出有意义区域的最基本方法是设置阈值的分割方法。
选择阈值的主要方法有：直方图法，迭代法，最大类间方差法。
本文主要比较三种方法的优缺点，并对其中的最大类间方差法进行优化，改进分割效果。
关键词：阈值直方图迭代法最大类间方差法Usually people only interested in certain parts of the image, in order to be able to extract the interesting part, you have to do image segmentation. Image segmentation is to divide the image into a number of different features and meaningful areas for further image analysis and understanding. Image segmentation is the key of image processing .The most basic method of segmentation in the gray image is to set threshold . The main methods of selecting threshold are: histogram method, iterative method, Otsu method. In this paper, comparative advantages and disadvantages of the three methods, and improved segmentation results using Otsu method .Key words：threshold the histogram method iterative methodOtsu method第1章绪论1.1图像分割概述图像分割就是按照人们的意愿将图像分成许多个区域，使得人们分离出目标与背景[1]。
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图像分割和特征提取技术研究
摘要
图像分割是图像分析的第一步，是图像理解的重要组成部分，在有关图像处理的几乎所有领域具有广泛的应用。
因此，图像分割一直受到高度重视，对其研究具有十分重要的意义。
长期以来，研究人员提出了许多实用的分割算法。
随着统计学理论，神经网络，小波理论等在图像分割中的应用日益广泛，遗传算法、尺度空间、非线性扩散方程等近期涌现的新方法和新思想也不断被用于解决分割问题，许多国内外学者也针对一些具体应用提出了许多实用有效的方法。
本文介绍了数字图像处理技术中图像分割技术的基本理论和三种图像分割方法(1)基于阈值图像分割；(2)基于边缘检测及算子分割；(3)基于区域特性的图像分割。
对基于点的分割方法进行了较全面的叙述，主要研究了图像分割方法中的边缘检测法，区域提取法和阈值分割法。
通过大量的理论研习。
并编写了MATLAB软件程序，对各分割方法进行了仿真实验，得到分割图像。
最后对于仿真进行了数据处理分析，验证了Canny算子的整体效果最好, Prewitt算子分割细致。
但对于一幅图像仅仅只有只用一种方法达不到很好的效果，而根据待分割图象的不同特点，结合已知的先验知识，研究符合具体图象特性的分割模型，才是提高图象分割的重要手段。
关键词：图像分割；边缘法；区域法；阈值法；分水岭分割法
Lmage Segmentation And Feature Extraction
Technology Research
Abstract
Image segmentation is the first step in image analysis, image segmentation is an important component of image understanding, in almost all areas of the image processing has widely application. As a result, image segmentation has been attached great importance to, its research has the very vital significance. For a long time,researchers put forward many practical segmentation algorithm. With statistics theory, the neural network, wavelet theory has been used increasingly in image segmentation, such as genetic algorithm, scale space, and nonlinear diffusion equation with the recent emergence of new methods and new ideas are constantly being used to solve the segmentation problem, many scholars at home and abroad for some specific application put forward many practical and effective method.
Digital image processing techniques were introduced in This paper introduces the digital image processing technology of image segmentation technology in basic theory and three methods of image segmentation. (1) based on threshold image segmentation. (2) segmentation based on edge detection and operator; (3) the image segmentation based on region feature. On the segmentation method based on the point of narrative, mainly studies the edge of image segmentation method, region extraction method and threshold segmentation method. Through a lot of theory study. And write the MATLAB software, the segmentation method, the simulation experiment for image segmentation. Finally analyzed the data processing for simulation.Verify the Canny operator of the overall effect is best. Prewitt operator segmentation and detailed. But for an image only only one way to reach a good effect, and according to the different characteristics of for image segmentation, combined with the known prior knowledge, research in accordance with the specific image segmentation model, is an important means to improve the image segmentation.
KEYWORDS：Segmentation；edge method；the regional method；threshold；watershed segmentation
目录
第1章绪论 (1)
1.1 课题研究背景与意义 (1)
1.2国内外发展现状 (1)
1.3 课题设计内容 (2)
第2章概述 (3)
2.1图像和数字图像 (3)
2.2 数字图像处理简介 (3)
2.3 图像处理文件格式 (3)
2.4图像分割理论概述 (5)
2.4.1 图像分割的定义 (5)
2.4.2图像分割的目的和意义 (6)
2.5图像分割主要研究方法 (6)
2.5.1边缘检测法 (7)
2.5.2区域提取法 (7)
2.5.3阈值分割法 (7)
2.5.4结合特定理论工具的分割方法 (8)
2.6数字图像分割质量评价体系 (8)
第3章图像分割方法综述 (10)
3.1基于阈值图像分割算法 (10)
3.2 基于边缘检测分割算法 (12)
3.3 基于区域特性的图像分割算法 (14)
第4章基于Matlab的图像分割仿真结果与讨论 (16)
4.1 图像阈值分割算法研究 (16)
4.1.1 Otsu 阈值图像分割算法 (16)
4.1.2 直方图阈值算法 (17)
4.2 图像边缘分割算法的研究 (19)
4. 2.1 Canny 边缘检测算法 (19)
4. 2.2 Log 分割算发 (20)
4.3 区域特性图像分割方算法的研究 (21)
4.3.1 分水岭图像分割算法 (22)
4.4 本章小结 (23)
4.4.1主要工作总结 (23)
4.4.2 结论 (24)
第5章总结 (26)
参考文献 (28)
致谢 (27)。