資源描述：
《單目標圖像的目標區(qū)域提取》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關內(nèi)容在教育資源-天天文庫。
1、西安理工大學研究生課程論文課程名稱：數(shù)字圖像分析課程代號：任課教師：論文題目：單目標圖像的目標區(qū)域提取完成日期：2015年1月13日學科：姓名：單目標圖像的目標區(qū)域提取摘要：圖像分割的目的是將圖像劃分為不同的區(qū)域，區(qū)域增長是一種根據(jù)事先定義的準則將像素或子區(qū)域聚合成為更大的區(qū)域的過程，分裂合并是根據(jù)一致性準則處理目標和背景之間灰度漸變圖像的典型算法。本文以單目標圖像為對象，通過區(qū)域增長和分裂合并的方法實現(xiàn)了對目標區(qū)域的提取，并對實驗結果進行了分析。關鍵字：圖像分割；區(qū)域增長；分裂合并；二值化Abstract：Thepur
2、poseofimagesegmentationistodividetheimageintodifferentareas,regionalgrowthisakindofaccordingtopredefinedcriteriawillbecomemorepixelsorsubdomainpolymerizationprocessoflargearea,splitthemergerisprocessedaccordingtotheconsistencycriterionbetweentargetandbackgroundgr
3、aygradientimageoftypicalalgorithm.Basedonthesingletargetimageastheobject,throughregionalgrowthanddivisionmergemethodtoextractthetargetareaisachieved,andtheexperimentresultsareanalyzed.Keywords：Imagesegmentation;Regionalgrowth;Splitthemerger;binarization1引言數(shù)字圖像處理的
4、目的之一是圖像識別,而圖像分割與測量是圖像識別工作的基礎。圖像分割是將圖像分成一些有意義的區(qū)域,然后對這些區(qū)域進行描述,相當于提取出某些目標區(qū)域圖像的特征,判斷圖像中是否有感興趣的目標。圖像分割是圖像處理到圖像分析的關鍵步驟,在圖像工程中占據(jù)重要的位置。一方面,它是目標表達的基礎,對特征測量有重要的影響。另一方面,因為圖像分割及其基于分割的目標表達、特征提取和參數(shù)測量等將原始圖像轉化為更抽象更緊湊的形式,使得更高層的圖像分析和理解成為可能。2技術分析2.1圖像分割11圖像分割就是將待處理的圖像表示為物理上有意義的連通區(qū)域
5、的集合，一般是通過對圖像的不同特征如紋理、顏色、邊緣、亮度等特征的分析，來達到圖像分割的目的。圖像分割通常是為了進一步對圖像進行分析、理解、識別、處理、跟蹤等，分割的準確性直接影響到后續(xù)任務的有效性，因此分割在圖像處理中具有十分重要的意義。圖像分割可以依據(jù)圖像中每個像素的顏色、灰度、紋理信息和幾何性質等特征，將圖像中具有某些特殊含義的不同區(qū)域區(qū)分開，分割后所形成的這些區(qū)域是互不重疊的，并且每個區(qū)域都滿足特定區(qū)域的一致性。分割出來的區(qū)域應該同時滿足：（1）分割出來的圖像區(qū)域的均勻性和連通性。（2）相鄰分割區(qū)域之間針對選定的
6、某種特征具有明顯的差異。（3）分割區(qū)域邊界應該規(guī)整，同時保證邊緣的空間定位精度。根據(jù)圖像分割的處理方式不同，可以將基于區(qū)域的圖像分割算法分為以下三大類：a.閾值法；b.區(qū)域生長和分裂合并法；c.基于統(tǒng)計學的算法。常見的經(jīng)典的圖像分割技術有：并行邊界分割技術、串行邊界分割技術、并行區(qū)域分割技術和串行區(qū)域分割技術。串行區(qū)域分割技術指采用串行處理的策略通過對目標區(qū)域的直接檢測來實現(xiàn)圖像分割的技術,它的特點是將整個處理過程分解為順序的多個步驟逐次進行,對后繼步驟的處理要對前面已完成步驟的處理結果進行判斷而確定。這里的判定要根據(jù)一
7、定的準則,一般來說如果準則是基于圖像灰度特性的,則這個方法可以用于灰度圖像分割?；趨^(qū)域的串行分割技術有兩種基本的形式,一是從單個象素出發(fā),漸漸合并以形成所需的分割區(qū)域,二是從整個圖出發(fā),分裂切割至所需要的分割區(qū)域,第一種方法的典型技術就是區(qū)域增長。本文主要討論的就是區(qū)域增長算法和分裂合并算法。2.2區(qū)域增長算法基于區(qū)域生長的算法的基本思想是把具有相似性質的像素歸并在同一個區(qū)域內(nèi)。像素的相似性判定包括圖像的紋理信息、灰度值、顏色等其他像素特性。該算法首先對需要分割的每個區(qū)域選取一個種子像素，作為區(qū)域生長的起點位置，然后將
8、種子像素與周圍鄰域內(nèi)的像素進行相似性比較，如果滿足約定好的相似性準則或生長準則，就把當前比較的像素合并到種子像素所在的區(qū)域。再利用新合并進去的像素作為種子點，與它周圍的像素進行相似性比較，直到?jīng)]有滿足條件的像素可以被合并進來就表示完成了一個區(qū)域的生長過程。下圖中給出了一個已知種子點進行區(qū)域生長的示例。圖112-1(a
