基于区域合并的纹理图像分割—MSRM算法的MATLAB实现本科毕业论文
MATLAB的图像处理技术：图像分割
一种SEM图像高效的图像分割技术摘要：在经过了大量的实验探索和努力后，建立了通过自动检查基准比较法来取代以往依靠人类眼睛检查的SEM图像。
这种检查方法有两种类型：直接比较法和间接比较法。
在实际中，间接比较方法使用更广泛，这种方法需要分段步骤即分裂原图像分割成两个区域：前景区域和背景区域。
尤其是SEM图像分割是不容易的，因为高噪音水平，图像偏移，变化和多样性图案。
在以往的工作中，山脊探测器已被广泛用来检测和克服具有这些特征的SEM 图像。
在本文中，我们提出了一个有效的分割方法上发展起来的分水岭分割算法，全局-局部阈值法，高斯滤波器的拉普拉斯算子和非最大值抑制。
在对各种SEM图像分割中的应用，所提出的方法对于1D图像和2D图像分别显现了94%和98%的准确性。
1引言：在以前是通过人的眼睛，用于扫描电子显微镜（SEM）图像半导体硅晶片的检查，人眼检测然而是具有一定的局限性，而且并不是对测试的所有图像都是可靠的，所以经过许多努力，最终发现了自动检测以取代人眼检查[1，4，5，8，9]。
对于自动检查中两种类型的比较方法——直接和间接方法，相继出台。
直接比较方法进行比较的基准图像和检验图像，这种方法直接计算基准图像和检验图像之间的差别。
直接比较方法通常能够较快速和容易找两者之间的差别。
但是，它由于各种偏移值得不同所以很难找到合适的阈值。
更广泛使用的间接比较的方法，不对两个原图像进行直接的参考和检验的比较。
相反，它是比较两个预处理后的分割图像。
本文提出的分割方法扫描电子显微镜（SEM）图像划分为两个区域，前景和背景。
前景部分是导体，而背景部分是绝缘体。
SEM图像从半导体硅的晶圆上得到的。
为了有效的将SEM图像分割成两个区域，由于SEM图像不同于通常的光学图像，他的的某些性能应予以考虑。
首先，它看起来像一个边缘图像。
由于SEM使用电子扫描，其结果是依赖于目标的的结构。
反射的电子的量与结构的变化的量成比例的。
在结构上的边缘，因此，灰度值远高于一个平面区域。
在Matlab中进行图像分割和图像分析的技术
在Matlab中进行图像分割和图像分析的技术图像分割和图像分析是计算机视觉领域中重要的研究方向之一。
它们可以帮助我们从一幅图像中提取出不同的物体或区域，并对这些物体或区域进行特征提取和分析。
在实际应用中，图像分割和图像分析被广泛应用于医学影像、环境监测、人脸识别等领域。
而Matlab作为一种强大的数学软件和编程语言，提供了丰富的图像处理工具箱，使我们能够简单、高效地实现图像分割和图像分析。
一、图像分割图像分割是将一幅图像划分成若干个不相交的子区域的过程。
常见的图像分割方法有阈值分割、边缘分割、区域生长等。
阈值分割是根据像素强度的差异将图像划分为前景和背景两个区域。
在Matlab中，可以使用imbinarize函数来实现简单的阈值分割。
边缘分割是通过检测图像中的边界来进行分割，常用的边缘检测算法包括Canny算法、Sobel算法等。
在Matlab中，可以使用edge函数来实现边缘分割。
区域生长是一种基于像素相似性的分割方法，通过将相邻的像素进行合并来形成连续的区域。
在Matlab中，可以使用regiongrowing函数来实现区域生长分割。
二、图像分析图像分析是对图像进行进一步处理和分析的过程。
它可以提取出图像中感兴趣的特征信息，如形状、纹理、颜色等，并进行量化和比较。
常见的图像分析方法有特征提取、特征匹配、目标识别等。
特征提取是从图像中提取出一些具有代表性的特征，常用的特征包括灰度直方图、颜色矩、纹理特征等。
在Matlab中，可以使用imhist函数来计算图像的灰度直方图，使用rgb2gray函数将彩色图像转换为灰度图像。
特征匹配是将一个图像的特征与另一个图像的特征进行比较，以判断它们是否相似。
常用的特征匹配算法包括最小均方差匹配、归一化互相关匹配等。
在Matlab中，可以使用normxcorr2函数来实现归一化互相关匹配。
目标识别是在图像中找到特定对象或模式的过程。
常用的目标识别算法包括模板匹配、模型匹配等。
毕业设计（论文）-图像纹理分析模板
目 录第一章绪论 (1)1.1问题概述 (1)1.1.1背景和意义 (1)1.1.2国内外研究现状 (1)1.2课题目标及本文研究内容 (3)1.2.1主要研究内容 (3)1.2.2系统方案 (3)1.3本文的结构 (3)第二章 相关知识和工具 (5)2.1图像特征 (5)2.2图像纹理特征提取方法 (5)2.3图像分类算法 (9)2.4Matlab及图像智能处理工具箱 (11)第三章 图像纹理特征提取及BP分类算法 (12)3.1纹理特征提取 (12)3.1.1灰度共生矩阵（GLCM） (12)3.1.2Gabor滤波方法 (14)3.2 BP神经网络算法 (15)第四章 算法软件实现 (18)4.1软件功能及系统流程 (18)4.2关键函数详述 (18)4.2.1图像灰度化 (18)4.2.2灰度共生矩阵特征值 (19)4.2.3Gabor滤波特征值 (21)4.2.4BP神经网络的建立和训练 (22)4.3GUI界面编程 (25)第五章 系统测试 (27)5.1系统界面 (27)5.2 功能测试及统计 (28)5.2.1训练样本 (28)5.2.2结果与比较 (28)第六章 结论与展望 (30)6.1结果与结论 (30)6.2问题与展望 (30)6.3心得体会 (30)参考文献 (32)致谢 (33)第一章 绪论1.1问题概述图像是多彩世界的生动表达．随着数码相机的普及，数码图像的数量呈现爆炸似的增长，网络应用的发展使得人们对于图片检索的需求越来越多。
近年来，许多应用领域例如生物医药、军事、教育和网站都在数字图书馆中存储了大量的图像。
随着智能信息处理在现实生活中需求的不断增加，例如车牌照的识别、人脸识别、机械零件质检识别等等，图像识别和分类日成为生活息息相关的组成部分。
面对纷繁复杂的图像数据，方便快捷的对图像进行分类已经成为图像处理领域的重要需求，特别是图像的合理分类对提高基于内容的图像检索结果的准确度具有十分重要的作用。
纹理图像分割算法的研究
纹理图像分割算法的研究中文摘要图像分割是图像处理与计算机视觉领域中最为基础和重要的问题之一，它是对图像进行视觉分析和模式识别的基本前提，图像分割的效果将直接影响到后续分析、识别和解译等处理。
纹理是图像的重要特征，普遍存在于各类图像当中，由于纹理图像自身的复杂性，使得纹理图像的分割显得尤为困难。
本文围绕纹理图像的分割技术和实现算法展开研究，主要工作有两方面：一是图像纹理特征的表述和提取算法的研究，二是基于纹理特征的图像分割技术研究。
论文工作主要有以下几个方面：1、系统地研究了图像纹理特征的数学描述方法、纹理特征的提取算法以及基于纹理特征的图像分割方法，参考了大量的文献，并通过实验比较，确定选用灰度共生矩阵，实验结果显示采用灰度共生矩阵提取图像纹理特征能得到更好的分割效果；2、详细地分析了模糊聚类算法，为了改善聚类效果，对模糊C均值聚类算法进行了改进，使用硬C均值初始聚类中心以缩短聚类时间。
并采用本改进算法进行了实验，结果显示该算法在改善分割效果和缩短分割时间方面都具有很好的效果；3、研究了径向基神经网络和径向基概率神经网络，通过对比，最终采用径向基概率神经网络对图像纹理特征进行分类。
详细介绍了网络创建、参数设置以及网络训练方法，实验证明使用径向基概率神经网络能实现灰度共生矩阵提取的纹理特征进行很好的分类，获得较为满意的分割结果。
本论文介绍的方法是以纹理库中的图像为研究对象提出的，但基本原理、算法同样适用于其它类型图像的分割关键词：神经网络，模糊C-均值，纹理特征，灰度共生矩阵，图像分割作者：毛伟民指导教师：赵勋杰The research of texture image segmentationAbstractThe most important step of image processing is the image segmentation, because the results of image segmentation can directly affect the precision of followed procedures. The texture is one of the most important features to images, it can be found in every image. Because of the complexity of texture, the segmentation of texture image is especially difficult, and it seriously restricts the development of image processing.Research was made on the texture image segmentation algorithm, the processing have two parts, one is the texture features distill based on texture feature distilling algorithm, The other one is get segmentation result by classifying texture features. The main work is focused on these aspects.1. Systematically studied the characteristics of mathematical algorithms of texture image description, the texture feature extraction algorithm, as well as image segmentation method based on texture features. After reading of a lot of disquisition and experiments, gray level co-occurrence matrix were used to extract the texture features of images, after that experiments were made，and the results of experiments show that the use of Gray Level Co-occurrence matrix texture features extraction can get better segmentation results;2. Made full researches on fuzzy clustering algorithm, especially the fuzzy C–mean clustering. Proposed a new C–mean clustering algorithm. This algorithm uses modified distance function, data pre-processing and cluster center initialization using Hard C-means clustering algorithm, in order to improve the performance and reduce the clustering time.3. Studied RBF and RBF possibility artificial neural network, by comparing, RBF possibility neural network was chose, depicted the theory of RBF possibility neural network, and presented the network building, parameter setting and network training method. By experiments, the results show that the using of RBF possibility neural network can receive impressive image segmentation results.The algorithm is proposed to segment the texture images in texture image library, but the essential theory is also the same with other types of images. It can be conveniently applied in other image by modifying a small quantity of parameters.Key Words：Neural network; Fuzzy c-mean; Texture feature; Gray level Co-occurrence matrix (GLCM), Image segmentationWritten by: Mao WeiminSupervised by: Zhao Xunjie目 录第1章绪论 (1)1.1 论文研究的目的与意义 (1)1.2 国内外的研究现状 (1)1.2.1纹理图像分析的研究现状 (1)1.2.2灰度共生矩阵研究现状 (3)1.3 论文的主要工作及安排 (4)第2章纹理的描述和分析方法 (6)2.1 纹理的定义和描述 (6)2.2 纹理分析方法 (6)2.2.1 空间域纹理分析[61] (6)2.2.2 基于频率域的纹理分析方法 (7)2.2.3空间/频率域联合分析法 (8)2.2.4 分形纹理分析 [39] (9)2.3 基于灰度共生矩阵的纹理特征提取 (10)2.3.1 灰度共生矩阵简介 (10)2.3.2 二次统计特征量 (12)2.4灰度共生矩阵提取特征的实现方法 (13)2.4.1 窗口的选取 (13)2.4.2 参数的选取 (14)2.4.3 特征值选取 (15)2.4.4 灰度共生矩阵提取特征的算法 (15)2.4.5 实验结果及数据分析 (16)第3章基于模糊C-均值聚类的纹理图像分割 (19)3.1 模糊C-均值聚类 (19)3.1.1 模糊C-均值简介 (19)3.1.2 均值聚类算法描述 (20)3.2 改进的FCM算法 (22)3.2.1 FCM遇到的问题 (22)3.2.2 FCM改进算法 (23)3.3 FCM聚类分割的实现方法 (24)3.3.1 参数m选取 (24)3.3.2 参数C选取 (25)3.3.3 改进的FCM算法具体步骤 (25)3.4 实验结果与分析 (26)3.4.1 分类结果 (26)3.4.2 结果分析 (31)第4章基于神经网络的纹理图像分割 (32)4.1 径向基概率神经网络 (32)4.1.1径向基神经网络简介 (33)4.1.2 径向基神经网络实现算法描述 (33)4.1.3 径向基概率神经网络实现算法描述 (39)4.2 基于神经网络的分割算法的实现 (40)4.2.1 径向基概率神经网络的创建 (40)4.2.2 径向基概率神经网络的参数设置 (41)4.3 实验结果与分析 (41)4.3.1 分类结果 (41)4.3.2 结果分析 (43)4.3.3 模糊C均值聚类算法和概率径向基神经网络算法的对比 (44)研究总结 (45)参考文献 (47)攻读学位期间公开发表的论文 (53)致谢 (54)第1章绪论1.1 论文研究的目的与意义图像分割[1-2]是图像分析及视觉系统中的重要环节，是图像处理研究中的一个基本难题。
基于纹理合并的医学图像分割
基于纹理合并的医学图像分割
胡军;李开宇
【期刊名称】《电脑知识与技术》
【年(卷),期】2011(007)001
【摘要】分水岭算法具有良好的分割性能被广泛的应用于图像分割中.然而,由于它会导致过分割问题,使得在医学图像分割领域的使用受到限制.为解决分水岭算法的过分割问题,提出了基于haralick纹理合并的分水岭分割算法.该方法对原始图像进行高斯滤波和sobel滤波,结合给定的阈值消除弱边缘,降低分水岭变换的过分割程度.在初步分割的基础上,利用最大互信息准则作为纹理相似性的评价函数,对满足纹理相似性要求的相邻区域进行合并.试验结果表明,该文方法能有效的消除过分割问题,得到完整、精确的医学图像分割结果.
【总页数】3页(P189-191)
【作者】胡军;李开宇
【作者单位】南京航空航天大学,自动化学院,江苏,南京,210016;南京航空航天大学,自动化学院,江苏,南京,210016
【正文语种】中文
【中图分类】TP301
【相关文献】
1.基于纹理特征和GRBF网络的医学图像分割 [J], 卫娜;李向东;黄殿忠;王政
2.基于人工交互分水岭区域合并的医学图像分割研究 [J], 吕晓琪;范运洲;谷宇;刘
静
3.基于证据推理的区域合并用于交互式的医学图像分割 [J], 李瑞
4.糖尿病合并严重肢体缺血动物模型的骨髓微血管改变:DCE-MRI及基于Ktrans 图的纹理分析 [J], 杨柳;查云飞;陈翩翩;柳柏玉;闫玉辰;王焰
5.基于DCE-MRI的兔糖尿病合并严重肢体缺血骨骼肌微血管渗透性和纹理分析研究 [J], 杨琪;闫玉辰;刘欢;杨柳;彭林;张宇标;查云飞
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matlab图像处理论文资料
几种主要类聚方法的比较和试验引言聚类分析是人类的区分标志之一，从孩提时代开始，一个人就下意识地学会区分动植物，并且不断改进。
这一原理在如今不少领域得到了相应的研究和应用，比如模式识别、数据分析、图像处理、Web文档分类等。
将物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个类的过程被称为聚类。
由聚类所生成的簇是一组数据对象的集合，这些对象与同一个簇中的对象彼此相似，与其他簇中的对象相异。
“物以类聚，人以群分”，在自然科学和社会科学中，存在着大量的分类问题。
聚类技术正在蓬勃发展，对此有贡献的研究领域包括数据挖掘、统计学、机器学习、空间数据库技术、生物学以及市场营销等。
各种聚类方法也被不断提出和改进，而不同的方法适合于不同类型的数据，因此对各种聚类方法、聚类效果的比较成为值得研究的课题。
1聚类算法的分类现在有很多的聚类算法，而在实际应用中，正确选择聚类算法的则取决于数据的类型、聚类的目的等因素。
如果聚类分析被用作描述或探查的工具，可以对同样的数据尝试多种算法，以发现数据可能揭示的结果。
已知的聚类算法可以大致划分为以下几类：划分方法、层次方法、基于密度的方法、基于网格的方法和基于模型的方法。
每一个类型的算法都被广泛地应用着，例如：划分方法中的k-means聚类算法、层次方法中的凝聚型层次聚类算法、基于模型方法中的神经网络聚类算法等。
聚类问题的研究早已不再局限于上述的硬聚类，即每一个数据只能被归为一类，模糊聚类也是聚类分析中研究较为广泛的一个“流派”。
模糊聚类通过隶属函数来确定每个数据隶属于各个簇的程度，而不是将一个数据对象硬性地归类到某一簇中。
目前已有很多关于模糊聚类的算法被提出，如FCM算法。
本文主要分析和比较k-means聚类算法、凝聚型层次聚类算法、神经网络聚类算法之SOM,以及模糊聚类的FCM算法。
通过通用测试数据集进行聚类效果的比较和分析。
2四种常用聚类算法研究2.1k-means聚类算法k-means是划分方法中较经典的聚类算法之一。
在Matlab中如何进行图像分割与分析
在Matlab中如何进行图像分割与分析图像分割与分析是计算机视觉和图像处理领域的重要研究方向之一。
它的目标是将一幅图像划分成多个相对独立的区域，并对每个区域进行特征提取和分析，以实现对图像的理解和应用。
在本文中，我们将介绍如何使用Matlab进行图像分割与分析的基本方法与技巧。
一、图像预处理在进行图像分割与分析之前，通常需要对图像进行一些预处理，以消除噪声和增强图像的对比度。
Matlab提供了丰富的图像处理函数和工具箱，可以方便地进行图像预处理。
以下是一些常用的图像预处理步骤：1. 图像读取与显示：使用imread函数读取图像文件，并用imshow函数显示图像。
2. 图像灰度化：将彩色图像转换为灰度图像，可以使用rgb2gray函数。
3. 噪声去除：常用的噪声去除方法有中值滤波、均值滤波等。
Matlab提供了medfilt2和fspecial函数分别用于中值滤波和均值滤波。
4. 图像增强：可以使用直方图均衡化等方法增强图像的对比度。
Matlab提供了histeq函数实现直方图均衡化。
二、图像分割图像分割是将一幅图像划分成多个相似区域的过程。
常用的图像分割方法包括阈值分割、区域生长法、边缘检测等。
以下是一些常用的图像分割方法的实现步骤：1. 阈值分割：通过设定一个阈值，将图像的像素分成两类，一类大于等于阈值，一类小于阈值。
可以使用graythresh函数计算图像的阈值，并使用im2bw函数进行二值化处理。
2. 区域生长法：从种子点开始，根据预设的相似性准则，逐步生长区域。
可以使用regiongrowing函数实现区域生长法。
3. 边缘检测：通过检测图像中明显的边缘，将图像划分成多个区域。
常用的边缘检测方法有基于梯度的方法，如Sobel算子、Canny算子等。
可以使用edge函数进行边缘检测。
三、图像特征提取与分析在图像分割之后，需要对每个区域进行特征提取和分析，以实现对图像的理解和应用。
常用的图像特征包括纹理特征、颜色特征、形状特征等。
图像拼接技术毕业论文
图像拼接技术毕业论文摘要面向对象的图像拼接技术摘要:图像拼接技术就是利用面向对象的方式将数张有重叠部分的图像(可能是不同时间、不同视角或者不同传感器获得的)拼成一幅大型的无缝高分辨率图像的技术。
图像配准和图像融合是图像拼接的两个关键技术。
图像配准是图像融合的基础,而且图像配准算法的计算量一般非常大,因此图像拼接技术的发展很大程度上取决于图像配准技术的创新。
早期的图像配准技术主要采用点匹配法,这类方法速度慢、精度低,而且常常需要人工选取初始匹配点,无法适应大数据量图像的融合。
图像拼接流程图像拼接的方法很多,不同的算法步骤会有一定差异,但大致的过程是相同的。
一般来说,图像拼接主要包括以下五步:a)图像预处理。
包括数字图像处理的基本操作(如去噪、边缘提取、直方图处理等)、建立图像的匹配模板以及对图像进行某种变换(如傅里叶变换、小波变换等)等操作。
b)图像配准。
就是采用一定的匹配策略,找出待拼接图像中的模板或特征点在参考图像中对应的位置,进而确定两幅图像之间的变换关系。
c)建立变换模型。
根据模板或者图像特征之间的对应关系,计算出数学模型中的各参数值,从而建立两幅图像的数学变换模型。
d)统一坐标变换。
根据建立的数学转换模型,将待拼接图像转换到参考图像的坐标系中,完成统一坐标变换。
e)融合重构。
将带拼接图像的重合区域进行融合得到拼接重构的平滑无缝全景图像。
相邻图像的配准及拼接是全景图生成技术的关键,有关图像配准技术的研究至今已有很长的历史,其主要的方法有以下两种:基于两幅图像的亮度差最小的方法和基于特征的方法。
本文采用基于特征模板匹配特征点的拼接方法。
该方法允许待拼接的图像有一定的倾斜和变形,克服了获取图像时轴心必须一致的问题,同时允许相邻图像之间有一定色差。
全景图的拼接主要包括以下4个步骤:图像的预拼接,即确定两幅相邻图像重合的较精确位置,为特征点的搜索奠定基础。
特征点的提取,即在基本重合位置确定后,找到待匹配的特征点。
Matlab中的图像分割技术研究
Matlab中的图像分割技术研究引言在图像处理中，图像分割是一个重要且挑战性的任务。
图像分割的目标是将图像划分为不同的区域或对象，以便进一步分析和处理。
在过去的几十年里，许多图像分割算法和技术已经被提出和研究，其中Matlab作为一个强大的工具被广泛应用于图像分割技术的研究和实践中。
本文将介绍一些在Matlab中常用的图像分割技术，并探讨其应用和优缺点。
一、基于阈值的图像分割算法基于阈值的图像分割算法是最简单且常用的一种方法。
它基于像素的灰度值，将图像中的像素分为不同的区域。
在Matlab中，我们可以使用imbinarize函数以及一些自适应阈值算法，如Otsu方法和基于统计学习的算法来实现基于阈值的图像分割。
这些算法简单易懂，并且可以在处理一些简单的图像分割问题时取得不错的效果。
然而，基于阈值的算法在处理复杂图像时会表现出一定的局限性，因为它们难以找到一个全局的合适阈值来准确分割图像。
二、基于边缘检测的图像分割算法基于边缘检测的图像分割算法是一种常用的非阈值算法。
它通过检测图像中的边缘来实现分割。
Matlab中提供了许多边缘检测算子，如Sobel、Canny等。
这些算子可以用于检测图像中的边缘，并进一步分割图像。
边缘检测算法对于目标有明显边缘的图像分割非常有效，但对于图像中的噪声和纹理较多的情况下，结果可能不够理想。
三、基于区域生长的图像分割算法基于区域生长的图像分割算法是一种基于相似性的分割方法。
它从一组像素种子开始，然后将相邻的像素加入到种子区域中，直到满足一定的相似性准则。
Matlab中提供了regiongrowing函数用于实现区域生长算法。
区域生长算法对于图像中区域明显且相似性较高的分割效果较好，但对于具有复杂纹理和边缘的图像，可能出现分割不准确的情况。
四、基于聚类分析的图像分割算法基于聚类分析的图像分割算法是一种基于像素间相似性度量的分割方法。
它将图像中的像素聚类为不同的组，使得组内像素具有较高的相似性，而组间像素具有较低的相似性。
如何在Matlab中进行图像分割与区域提取
如何在Matlab中进行图像分割与区域提取引言图像分割是图像处理中的一个重要任务，在许多领域中都被广泛应用，如医学影像分析、计算机视觉和机器人导航等。
本文将着重介绍如何使用Matlab进行图像分割与区域提取，以及一些常用的方法和技巧。
一、图像分割基础图像分割是将一个图像划分为不同的区域或对象的过程。
通常情况下，图像分割的目标是将图像中的前景和背景分开，以便于进一步的分析和处理。
在Matlab 中，可以使用一些基于阈值、边缘检测或区域生长的方法进行图像分割。
1. 阈值分割阈值分割是最简单的图像分割方法之一。
它基于图像的灰度值，将灰度值高于或低于某个阈值的像素分为不同的区域。
在Matlab中，可以使用imbinarize函数进行阈值分割，示例如下：```matlabI = imread('image.jpg');level = graythresh(I);BW = imbinarize(I, level);```其中，I为待分割的图像，level为自动确定的阈值，BW为分割后的二值图像。
2. 边缘检测边缘检测是通过检测图像中的灰度值变化来找到图像中的边缘。
在Matlab中，常用的边缘检测算法包括Sobel、Prewitt和Canny等。
下面是使用Canny算法进行边缘检测的示例：```matlabI = imread('image.jpg');BW = edge(I, 'canny');```其中，I为待分割的图像，BW为检测到的边缘图像。
3. 区域生长区域生长是一种基于像素相似度的图像分割算法。
它从种子点开始，将与种子点相似的像素逐步添加到区域中，直到满足某个停止准则。
在Matlab中，可以使用regiongrowing函数进行区域生长，示例如下：```matlabI = imread('image.jpg');seed = [100, 100];tolerance = 10;BW = regiongrowing(I, seed, tolerance);```其中，I为待分割的图像，seed为种子点的坐标，tolerance为容差值，BW为分割后的区域。
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本科毕业设计 题目： 基于区域合并的纹理图像分割—MSRM算法的MATLAB实现 武汉科技大学本科毕业设计
I 摘 要 图像分割是图像分析及计算机视觉系统中的重要环节，是图像处理研究中的一个基本难题。图像分割是由图像处理到图像分析的关键步骤，只有在图像分割的基础上才能对目标进行特征提取、参数测量和识别，使得更高层的图像分析和理解成为可能，图像分割质量的好坏直接影响后续图像处理的效果。因此，可以说图像分割是图像处理中最为重要的环节。 基于区域的图像分割方法，将图像按内容划分成许多区域。虽然存在过分割，但是可以通过研究改进算法减少过分割或选择有效的后处理算法得到有用的结果。例如，在Mean Shift和Watershed这两种图像分割算法中，一方面可以研究各种减少过分割的改进算法。另一方面，也可以采用有效的预处理，去除噪音，使图像适宜于Watershed或Mean Shift算法分割。 MSRM是基于最大相似度的区域合并算法,该算法简单有效,不需要设定区域合并的阈值,且对单目标和多目标图像都能正确分割。本设计在提取了图像的颜色特征和纹理特征之后，计算相邻区域的相似度，在人工交互信息的指导下，基于最大相似度准则逐步对初始过分割区域进行合并，分离出图像中的目标和背景。
关键词： MSRM；区域合并； 交互式图像分割；算法；纹理图像 武汉科技大学本科毕业设计
II Abstract Image segmentation is the important elements of image analysis and computer vision systems ，and it is a fundamentalproblem in image processing。 Image segmentation is a key step that from image processing to the image analysis。Only on the basis of image segmentation to object feature extraction, parameter measurement and recognition，which make it possible to analysis and understanding of the higher-level image, and the quality of image segmentation directly affects the effect ofsubsequent image processing. Therefore, we conclude that image segmentation is the most important part of image processing. Region-based image segmentation method is divided into many regions according to the contents of the image。Although there is over-segmentation，studing improved algorithm can reduce the over-segmentation or choosing an effective post-processing algorithms are useful results. For example, in both Mean Shiftt and Watershed image segmentation algorithm, One can study a variety of improved algorithm to reduce over-segmentation, On the other hand, effective pretreatment can also be used to remove noise, and make the image suitable for Mean Shiftt and Watershed segmentation algorithm. MSRM is a algorithm which based on the maximum similarity of the region merging, the proposed algorithm is efficient and effective, it does not require a preset threshold and can successfully extract the single objective and multi-target image from complex scenes . In this design, calculate the similarity of adjacent regions afte the extration of image color features and texture features, under the guidance of interaction information ,a maximal similarity based region merging mechanism was proposed to gradually merged the initial over-segmentation of regions. Then separated the target and background from image.
Keywords: MSRM; Region merging; Interactive Image Segmentation; Algorithm;
Texture image 武汉科技大学本科毕业设计
III 目 录 1 绪论 ................................................................... 1 1.1 研究的背景和意义 ................................................. 1 1.2 内容与组织结构 ................................................... 2 2 图像分割技术研究综述 ................................................... 3 2.1 引言 ............................................................. 3 2.2 图像分割的概念和分类 ............................................. 3 2.3 基于阈值的图像分割 .............................................. 4 2.4 基于间断检测的图像分割 ........................................... 4 2.5 基于区域的分割 ................................................... 4 2.5.1 基于区域生长的分割 .......................................... 5 2.5.1 基于分裂合并的分割 .......................................... 6 2.5.1 基于聚类的分割 ............................. 错误！未定义书签。 2.5.1 基于形态学的分割 ........................... 错误！未定义书签。 2.6 本章小结 ......................................................... 7 3 基于最大相似度的交互式区域合并算法的研究 ............................... 8 3.1 引言 ............................................................. 8 3.2 区域表示和相似性度量 ............................................. 9 3.3 目标和背景标记 ................................................... 9 3.4 基于最大相似度的区域合并机制 ..................................... 9 3.5 区域合并算法 .................................... 错误！未定义书签。 3.6 收敛性分析 ...................................... 错误！未定义书签。 3.7 本章小结 ......................................................... 8 4 图像分割系统设计及实验结果 ............................................ 15 4.1 引言 ............................................................ 15 4.2 图像分割系统 .................................................... 15 4.3 实验结果与分析 .................................................. 15 4.3.1 实验结果 .................................................. 15