圖像分割算法的研究

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1、實(shí)用標(biāo)準(zhǔn)文案圖像分割算法研究摘要圖像分割是指把圖像分解成各具特性的區(qū)域并提取出感興趣目標(biāo)的技術(shù)和過程，它是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的一個(gè)重要而且基本的問題，分割結(jié)果的好壞將直接影響到視覺系統(tǒng)的性能。因此從原理、應(yīng)用和應(yīng)用效果的評估上深入研究圖像分割技術(shù)具有十分重要的意義。本課題主要介紹了圖像分割的基本知識，研究了圖像分割的兩大類算法，即基于邊緣檢測的方法和基于區(qū)域生成的方法。采用MATLAB仿真了所有分割過程，得到了比較理想的分割結(jié)果，并分析了各個(gè)算法的優(yōu)點(diǎn)和不足之處,以及適用于何種圖像?；谶吘墮z測方法種類繁多，主要介紹基于EDGE函數(shù)、檢測微小結(jié)構(gòu)、四叉樹分解和閾值分割的方法實(shí)現(xiàn)對圖像的邊緣

2、檢測及提取。而基于區(qū)域的圖像分割方法主要包括區(qū)域生長法和分裂-合并分割方法。通過多次的實(shí)驗(yàn)過后，總結(jié)出一般的圖像分割處理可以用EDGE函數(shù)。而特定的圖像應(yīng)用閾值分割、檢測微小結(jié)構(gòu)和四叉樹分解比較簡單。雖然近年來人們在圖像分割方面做了大量的研究工作，但由于尚無通用的分割理論，因此現(xiàn)已提出的分割算法大都是針對具體問題的，并沒有一種適合于所有圖像的通用的分割算法，有待于進(jìn)一步解決。關(guān)鍵字：圖像分割；邊緣檢測；區(qū)域生成；閾值分割精彩文檔實(shí)用標(biāo)準(zhǔn)文案ResearchofimagesegmentationalgorithmAbstractImageSegmentationisthetechniqu

3、eandtheprocesstosegmentanimageintodifferentsub-mageswithdifferentcharactersandtoextracttheinterestedobjectsfromtheimage.Itisanimportantandbasicprocedureinthefieldofcomputervision,thequalityofimagesegmentationdirectlyaffectstheperformanceofvisionsystem.Therefore,fromthetheory,applicationandevalua

4、tionofapplicationeffectofdepthofimagesegmentationisofgreatsignificance.Thisissueintroducesthebasicsofimagesegmentation,imagesegmentationofthetwomajoralgorithmshavebeendone,thatisbasedonedgedetectionmethodandthemethodbasedonregionalproduce.Segmentationprocessissimulatedandtheresultshaveshownperfe

5、ct.Advantagesanddisadvantagesofeachalgorithmarediscussedattheendofthepaper,andtoapplytoeachimage.EdgedetectionmethodbasedonawiderangeofEDGE-basedfunctionsareintroduced,thedetectionofminimalstructure,quadtreedecompositionandthresholdsegmentationmethodtorealizetheedgedetectionandextraction.Theregi

6、on-basedimagesegmentationmethodsincluderegiongrowinganddivision-combinedsegmentation.Throughmanyexperimentslater,summedupthegeneralimagesegmentationcanbeEDGEfunction.Thespecificapplicationofimagesegmentation,thedetectionofminimalstructureandquadtreedecompositionissimple.Althoughalotofimagesegmen

7、tationresearchhasbeendoneinrecentyears,butthereisnotgeneraltheoryofsegmentation,theproposedsegmentationalgorithmhasbeenmostlyissue-specific,andthereisnotasuitablesegmentationalgorithmforallcommonimage,remainstoberesolved.Key