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。
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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。