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文档简介

毕业课题:图像分割的研究与实现 答辩人：李金文 1.基于区域的分割方法:基于阀值的分 割方法、边缘检测法 2.特定理论的常见的图像分割方法 3.常见图像分割方法的算法实现 4.图像分割的仿真与结果分析 图像分割的研究与实现 意义：基于区域的分割方法是根据区 域内特点的相似程度把图像划分成一 系列有实际意义区域的处理方法。 基于阀值的分割方法：单阀值、多阀 值 边缘检测法：Roberts算子，Prewitt 算子，Sobel算子，Log算子，canny 算子 基于区域的分割方法 单阀值、多阀值 图像只有目标和背景两大类,那么只需选取 一个阈值称为单阈值分割。这种方法是将 图像中每个像素的灰度值与阈值相做比较 。然后将图像分为两类，灰度值大于阈值 的像素为一类，灰度值小于阈值的像素为 另一类。如果图像中有多个目标就需要选 取多个阈值将各个目标分开，这种方法称 为多阈值分割。 双峰之间的波谷处就是图像的阈值所在，如图11所示很容易理解波谷 的两侧分别对应着差异明显的两个区域：前景和背景。这种方法一般适 用于差异对比很明显的图像。 常见图像分割方法的算法实现 基于阈值的图像分割的算法实现 基于边缘检测的图像分割的几种算法 基于小波变换的图像边缘检测的算法实现 基于边缘检测的图像分割的几种算 法 （1）滤波。边缘检测主要基于导数计算， 但受噪声影响。但滤波器在降低噪声的同 时也导致边缘强度的损失。（2）增强。增 强算法将邻域中灰度有显著变化的点突出 显示。一般通过计算梯度幅值完成。（3） 检测。但在有些图像中梯度幅值较大的并 不是边缘点。最简单的边缘检测是梯度幅 值阈值判定。（4）定位。精确确定边缘的 位置。 流程图 原始 图像 平滑 图像 平滑 图像 得出边缘的二值 化图像既检出边 缘点 阈值 分割 梯度算子 边缘增强边缘检测 边缘定位图像滤波 仿真结果 对于前景与北 京对比比较明 显且只有单一 前景的话，图 像分割还能达 到比较好的效 果，但是对于 有多个前景， 且前景和背景 都有大于和小 于阈值部分的 存在时，那
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