畢業(yè)論文1(圖像分割技術(shù)研究)

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1、UNIVERSITYOFTECHNOLOGY畢業(yè)論文題目圖像分割技術(shù)研究學(xué)生姓名學(xué)號專業(yè)班級通信工程指導(dǎo)教師學(xué)院計(jì)算機(jī)與通信答辯日期2012圖像分割技術(shù)研究ResearchonImageSegmentationTechnologyXxx摘要圖像分割是圖像特征提取和識別等圖像理解的基礎(chǔ),對圖像分割的研究一直是數(shù)字圖像處理技術(shù)研究中的熱點(diǎn)和焦點(diǎn)。本文介紹了數(shù)字圖像處理技術(shù)中圖像分割技術(shù)的基本原理和主要方法,對經(jīng)典的圖像分割算法進(jìn)行了較全面的敘述,分別研究了基于邊緣、區(qū)域和形態(tài)學(xué)分水嶺法的圖像分割方法,并使用MATLAB軟件對各種分割方法進(jìn)行了仿真,對仿真結(jié)

2、果進(jìn)行了分析。關(guān)鍵詞:圖像分割;邊緣;區(qū)域AbstractImagesegmentationisthefoundationoftheunderstandinginimagefeatureextractionandrecognition,andthereseachonitisusuallythehotspotandfocusinthestudyofdigitalimageprocessingtechnology.Thispaperintroducesthebasicprinciplesoftechniquesandthemainmethodsinimag

3、esegmentation,whichisalwaysusedindigitalimageprocessingtechniques,wereinvestigatedbythelawofmarginal,regionalandmorphological,thenusetheMATLABsoftwaresimulatingavarietyofsegmentationmethodsandthesimulationresultsareanalyzed.Inthispaper,theclassicimagesegmentationalgorithmhasbeen

4、comprehensivelynarratived.Keywords:imageSegmentation;marginalimagesegmentation;regionalimagesegmentation目錄第一章圖像分割技術(shù)基本現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢11.1圖像分割的意義11.2圖像分割技術(shù)的基本現(xiàn)狀11.3圖像分割技術(shù)的發(fā)展趨勢2第二章圖像分割的主要方法綜述32.1基于邊緣的分割方法42.2基于區(qū)域的分割方法42.3結(jié)合特定理論工具的分割方法5第三章基于邊緣的圖像分割方法的仿真實(shí)現(xiàn)63.1邊緣檢測63.1.1梯度算子63.1.2拉普拉斯算子73.1.3

5、CANNY算子83.1.4結(jié)果分析83.2霍夫變換113.2.1利用霍夫變換檢測圖像邊緣的算法113.2.2結(jié)果分析13第四章基于區(qū)域的圖像分割方法的仿真實(shí)現(xiàn)154.1區(qū)域分割算法154.1.1區(qū)域生長法164.1.2區(qū)域分裂與合并法164.2閾值分割方法184.2.1直方圖雙峰法184.2.2最大類間方差法204.2.3迭代法21第五章基于形態(tài)學(xué)分水嶺的圖像分割方法的仿真實(shí)現(xiàn)235.1分水嶺法圖像分割基本原理235.2分水嶺法圖像分割算法235.3分水嶺法圖像分割仿真及結(jié)果分析25結(jié)論30參考文獻(xiàn)31附錄Ⅰ外文文獻(xiàn)翻譯32附錄Ⅱ程序清單56致謝66第

6、一章圖像分割技術(shù)基本現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢1.1圖像分割的意義在一副圖像中,我們常常只對其中的某些目標(biāo)感興趣,對于這些我們感興趣的目標(biāo),它們通常在要分割的圖像中占據(jù)一定的區(qū)域,而且在某些特性上與周圍的圖像存在一定的差別。這些差別可能非常明顯,也可能十分細(xì)微,以至于人眼無法覺察。圖像分割是按一定的制約規(guī)則把圖像劃分為若干個互不相交、具有特定性質(zhì)的區(qū)域,是把我們關(guān)注的區(qū)域從需要分割的圖像中提取出來,以此進(jìn)行進(jìn)一步研究分析和處理的技術(shù)。圖像分割的結(jié)果是圖像特征提取和識別等圖像理解的基礎(chǔ),對圖像分割的研究一直是數(shù)字圖像處理技術(shù)的焦點(diǎn)和熱點(diǎn)。圖像分割把圖像空間分成一些有

7、意義的區(qū)域,與圖像中各種物體目標(biāo)相對應(yīng)。它使得其后的圖像分析和識別等處理過程中所要處理的數(shù)據(jù)量大大減少了,同時又保留了有關(guān)圖像結(jié)構(gòu)特征的信息。通過對分割結(jié)果的描述,能夠理解圖像中包含的有關(guān)信息。圖像分割質(zhì)量直接影響后續(xù)圖像處理的效果,甚至決定其成敗,因此,分割的方法和精確程度至關(guān)重要。由此可知,圖像分割在圖像工程中占據(jù)非常重要的位置。圖像分割在不同的領(lǐng)域也有其它的名稱,如目標(biāo)輪廓技術(shù)、目標(biāo)檢測技術(shù)、閾值化技術(shù)、目標(biāo)跟蹤技術(shù)等,這些技術(shù)本身或其核心實(shí)際上也就是圖像分割技術(shù)。1.2圖像分割技術(shù)的基本現(xiàn)狀圖像分割算法的研究已經(jīng)有幾十年的歷史,一直都受到人們的

8、高度重視。關(guān)于圖像分割的原理和方法國內(nèi)外已有不少的研究成果,但一直以來沒有一種分割方法適用于所

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