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《畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）-基于小波的圖像分割技術(shù)研究》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫(kù)。
1、基于小波的圖像分割方法研究摘要在過去的幾十年里，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的處理速度，存儲(chǔ)能力以及計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)都飛速發(fā)展著，這些驚人的發(fā)展都為數(shù)字圖像處理以及網(wǎng)絡(luò)多媒體都提供了有力的技術(shù)保障，并且極大的拓展了數(shù)字圖像處理及網(wǎng)絡(luò)多媒體的研究和應(yīng)用。數(shù)字圖像處理已經(jīng)成為一個(gè)令人矚目的學(xué)科項(xiàng)目，其研究領(lǐng)域和研究課題都數(shù)不勝數(shù)。數(shù)字圖像處理理論和技術(shù)大致可概括為:圖像數(shù)字化、圖像恢復(fù)、圖像增強(qiáng)、圖像壓縮、圖像重建、圖像分割、特征提取等。這篇文章的研究重點(diǎn)在于基于小波的圖像分割技術(shù)。首先圖像分割的關(guān)鍵步驟是由圖像處理到圖像分析，在圖像工程中占據(jù)重要的位置。然而傳統(tǒng)方法中還存在著很多不足，經(jīng)過本文的分
2、析和研究我們得出以下結(jié)論：傳統(tǒng)的直方圖閾值法圖像分割技術(shù)的基本思想是圖像由不同特征區(qū)域構(gòu)成,它的直方圖呈現(xiàn)出多個(gè)峰值,每個(gè)峰值相應(yīng)地對(duì)應(yīng)著一個(gè)區(qū)域,以谷值點(diǎn)為閾值劃分相鄰峰值。如果直方圖有明顯的谷值點(diǎn),則能比較容易選擇出閾值,然而在實(shí)際應(yīng)用中,由于噪聲的存在,很難準(zhǔn)確地選擇閾值,閾值設(shè)定容易受噪聲的影響?；谛〔ㄗ儞Q的閾值法圖像分割技術(shù)則能夠有效地避免噪聲的影響。圖像分割技術(shù)的主導(dǎo)思想是首先由二進(jìn)制小波變換將圖像的直方圖分解為不同層次的小波系數(shù),隨后依據(jù)給定的分割準(zhǔn)則和小波系數(shù)選擇閾值門限,最后利用閾值標(biāo)出圖像分割的區(qū)域。與以往方的圖像分割方式相比有明顯較大的優(yōu)勢(shì)。關(guān)鍵詞
3、小波；哈爾小波；圖像分割；邊緣檢測(cè)；matlab仿真IIIAbstractInthepastyears,theprocessingspeedofthecomputer,storagepowerandnetworkarealldevelopingwithanamazingspeed.Thegreatdevelopmentprovideastrongtechnicalsupportforthedigitalimageprocessingandnetworkmultimedia,alsoexpandtheresearchandapplication.Imageprocessin
4、gisbecomingaboomingscienceprojects,ithasawiderangofreserchingareaandsuject.Imageprocessingtheoryandtechnologyinclude:imagedigitization、imageenhancement、imagedatacompression、imagesegmentation、featureextraction.Thefocusofthisarticleismagesegmentation.First,imagesegmentationisthekeystepsfrom
5、imageprocessingtoimageanalysis,andintheimageworksoccupyanimportantplace.ButTherearealotShortcomingsthantraditionalmethods,Afterthisanalysiswefoundthefollowingfindings:ThetraditionalhistogramthresholdmethodThebasicideaoftheimagesegmentationistheimageconstitutethedifferentfeatureregions,whi
6、chshowmulti-peakhistogram,eachpeakcorrespondingtoaregiontothethresholdpointvalleybyneighboringpeaks.Ifthehistogramvalleyobviouspoint,isrelativelyeasytoselectthethresholdvalue,butinpractice,duetothepresenceofnoise,isoftendifficulttoeffectivelyselectthethreshold,thethresholdvalueissettosens
7、itivenoise.Wavelet-basedimagesegmentationthresholdmethodisabletoeffectivelyavoidthenoise.Thebasicideaistofirsttransformtheimagefromthebinaryhistogramisdividedintodifferentlevelsofwaveletcoefficients,andthensplitaccordingtoagivenwaveletcoefficientselectioncriteriaand
