韓光開(kāi)題報(bào)告0419

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1、天津大學(xué)仁愛(ài)學(xué)院本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）開(kāi)題報(bào)告課題名稱(chēng)利用聚類(lèi)方法實(shí)現(xiàn)圖像不同紋理區(qū)域的自動(dòng)分割系名稱(chēng)信息工程系專(zhuān)業(yè)名稱(chēng)通信工程學(xué)生姓名韓光指導(dǎo)教師何凱一、課題來(lái)源及意義圖像分割是一種重要的圖像分析技術(shù)。在對(duì)圖像的研究和應(yīng)用中，人們往往僅對(duì)圖像中的某些部分感興趣，這些部分常常被稱(chēng)為目標(biāo)或前景（其他部分稱(chēng)為背景），它們一般對(duì)應(yīng)圖像中特定的、具有獨(dú)特性質(zhì)的區(qū)域。這些獨(dú)特性質(zhì)可以是像素的灰度值、物體輪廓曲線、顏色和紋理等。為了識(shí)別和分析圖像中的目標(biāo)，需要將它們從圖像中分離提取出來(lái)，在此基礎(chǔ)上才有可能進(jìn)一步對(duì)目標(biāo)進(jìn)行測(cè)量和對(duì)圖像進(jìn)行利用。圖像分割就是指圖像分成各具特性的區(qū)域并提取

2、出感興趣目標(biāo)的技術(shù)和過(guò)程。我們所要達(dá)到的圖像分割方法的設(shè)計(jì)目的是：(1)被提取的區(qū)域在視覺(jué)上是連續(xù)的；(2)對(duì)圖像提取的分割方法應(yīng)該能夠給出滿意的結(jié)果。如今在因特網(wǎng)和許多數(shù)字化多媒體圖書(shū)館中，可訪問(wèn)的圖像的數(shù)量越來(lái)越多，這就導(dǎo)致了對(duì)于支持基于內(nèi)容的圖像提取技術(shù)的研究成為必要。目前，對(duì)于灰度圖像的分割，已經(jīng)有相當(dāng)多的成果和結(jié)論，而對(duì)彩色圖像的分割，由于比較復(fù)雜、運(yùn)算量大，研究還比較少。彩色圖像通常情況下比灰度圖像包含更多的信息，更接近人的視覺(jué)感受，因此，對(duì)彩色圖像分割的研究很有必要。二、國(guó)內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀迄今為止，圖像分割已經(jīng)取得了大量的研究成果，國(guó)內(nèi)外的專(zhuān)家學(xué)者針對(duì)本項(xiàng)目進(jìn)行

3、了大量的研究工作，提出了各種各樣的圖像分割方法，這些圖像分割的方法可以被分為兩大類(lèi)：基于區(qū)域的和基于輪廓的。(1)基于區(qū)域的研究希望將圖像中的像素分成很多區(qū)域。每個(gè)區(qū)域的像素在視覺(jué)上是互相關(guān)聯(lián)的，這些區(qū)域被稱(chēng)為平臺(tái)區(qū)域，根據(jù)一個(gè)、兩個(gè)或者三個(gè)顏色、紋理和亮度的特征來(lái)組合。通常來(lái)說(shuō)，這些研究先假定對(duì)于圖像分割來(lái)說(shuō)在特征空間當(dāng)中只有一個(gè)確定的維數(shù)，這樣，圖像中的每個(gè)像素都被分類(lèi)為這些維中的一個(gè)。最終，空間上接近和視覺(jué)上相關(guān)的像素就被組合成一個(gè)個(gè)的區(qū)域了。(2)基于輪廓的研究嘗試于檢測(cè)區(qū)域的邊緣然后開(kāi)發(fā)一種曲線連續(xù)性的技術(shù)來(lái)連接這些被檢測(cè)到的邊緣，這樣，這些區(qū)域就被識(shí)別出來(lái)了。

4、這種基于輪廓的圖像分割方法的一個(gè)缺點(diǎn)就是對(duì)于是不是邊緣區(qū)域的判決是在本地進(jìn)行的，并且是提前產(chǎn)生的，這樣的話，很容易發(fā)生非連續(xù)性。對(duì)于這個(gè)問(wèn)題的一個(gè)解決的辦法就是對(duì)邊緣檢測(cè)器設(shè)置一個(gè)比較低的閾值。但是，許多隨機(jī)的邊緣分割在一副圖像中到處都是，這就導(dǎo)致邊緣連接的進(jìn)行非常的困難。值得提出的是，沒(méi)有唯一的標(biāo)準(zhǔn)的分割方法。許多不同種類(lèi)的圖像或景物都可作為待分割的圖像數(shù)據(jù)。不同類(lèi)型的圖像，已經(jīng)有相對(duì)應(yīng)的分割方法對(duì)其分割，同時(shí)，某些分割方法也只是適合于某些特殊類(lèi)型的圖像分割。分割結(jié)果的好壞需要根據(jù)具體的場(chǎng)合及要求衡量。目前，有許多的圖像分割方法，從分割操作策略上講，可以分為基于區(qū)域生長(zhǎng)

5、的分割方法，基于邊界檢測(cè)的分割方法和區(qū)域生成與邊界檢測(cè)的混合方法。隨著計(jì)算機(jī)處理能力的提高，很多方法不斷涌現(xiàn)，如基于彩色分量分割、紋理圖像分割。所使用的數(shù)學(xué)工具和分析手段也是不斷的擴(kuò)展，從時(shí)域信號(hào)到頻域信號(hào)處理，小波變換等等。圖像分割方面的研究到現(xiàn)在仍然非?；钴S，國(guó)內(nèi)外的許多研究機(jī)構(gòu)都在從事這方面的工作，關(guān)于圖像分割的研究成果曾出不窮。三、研究目標(biāo)用Matlab軟件實(shí)現(xiàn)圖像紋理自動(dòng)分割的方法，能對(duì)一些比較常見(jiàn)的數(shù)碼照片等進(jìn)行初步的紋理分割，最終實(shí)現(xiàn)對(duì)實(shí)際自然影像圖像的自動(dòng)分割。四、研究?jī)?nèi)容1、理解和掌握利用聚類(lèi)方法實(shí)現(xiàn)圖像不同紋理區(qū)域的自動(dòng)分割的相關(guān)理論和方法；2、能夠使

6、用Gabor濾波器來(lái)提取圖像紋理特征；3、能夠使用聚類(lèi)方法對(duì)一副圖像中的全局紋理直方圖的峰值來(lái)進(jìn)行檢測(cè)來(lái)將其分成很多小的區(qū)域；4、能夠?qū)⒛切┓逯狄约昂纹湎嚓P(guān)聯(lián)的所有區(qū)域(這些區(qū)域連接到相同的被選定的峰值)視為有相同的紋理，達(dá)到圖像分割的目的。五、研究方法與手段本課題研究所用的算法被稱(chēng)為基于紋理分割的爬山法（聚類(lèi)法），它是一種簡(jiǎn)單而快速的檢測(cè)一副圖像的全局紋理直方圖的區(qū)域峰值的方法，將其分成很多小的區(qū)域。我們使用直方圖區(qū)域而不是像素本身來(lái)檢測(cè)那些區(qū)域的峰值，這樣的話，我們的區(qū)域就可以有效的找到那些峰值。然后，這個(gè)算法基于區(qū)域的本地結(jié)構(gòu)將一個(gè)個(gè)被檢測(cè)的區(qū)域內(nèi)的像素連接起來(lái)。六

7、、進(jìn)度安排1、2009.12.07——2010.03.15搜集總結(jié)相關(guān)資料，學(xué)習(xí)圖像紋理分割的相關(guān)理論知識(shí)以及Matlab軟件，完成開(kāi)題報(bào)告；2、2010.03.15——2010.03.25實(shí)現(xiàn)用Gabor濾波器來(lái)提取圖像紋理特征；3、2010.03.26——2010.04.08進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)用聚類(lèi)方法對(duì)一副圖像中的全局紋理直方圖的峰值來(lái)進(jìn)行檢測(cè)來(lái)將其分成很多小的區(qū)域；4、2010.04.09——2010.05.09最后實(shí)現(xiàn)圖像不同紋理區(qū)域的自動(dòng)分割；5、2010.05.10——2010.06.01撰寫(xiě)論文，準(zhǔn)備答辯。七、方案可行