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天津工业大学 基于三维直方图重建的姓名： 学号： 班级： 导师： 论文框架 研究背景及意义 1 图像分割方法的综述 2 3 基于三维直方图重建的 4 5 总结和展望 研究背景及意义 图像分割是 图像处理和计算机视觉领域中 的关键技术，图像分割的效果 直接影响图像处理的结果 图像阈值分割 计算和实现都较为简单， 大大 简化了后续 对图像的 分析 处理 工作 。 因而在许 多领域得到广泛应用， 分割性能稳定、 实时性强且计算简单， 得到广泛应用 图像分割 技术 阈值分割 三维重建和降维的 维的 二维的 一维的 抗噪声能力提高 时间复杂度减少 图像灰度信息、邻域均值信息 邻域中值信息 图像灰度信息和邻域均值信息 图像的灰度信息 图像分割方法分类 基于区域的图像分割 基于阈值的 图像分割 基于边缘的 图像分割 基于特定理论的图像分割 一维 原理 设阈值将图像分割成两组，一组灰度对应目标，另一组对应背景，分别计算两组灰度值的类间方差。当被分割成的两类类间方差最大时，此灰度值作为图像二值化处理的阈值。 一维 不足 一维 目标区域和背景区域的灰度直方图差异不大时效果不好 。 三维 f(x,y)表示图像中(x,y) 处像素点的灰度值 g(x,y)表示 (x,y)处 k h(x,y)表示 (x,y)处 k 三维方法的不足点 1 对区域 2略不计与实际不符 3 时间和空间复杂度较大 2 对噪声的处理不统一 ,抗噪性能弱 三维直方图重建 区域 0：三者均较小，且接近，为目标区域 区域 1：三者均较大，且接近，为目标区域 区域 2：灰度值较小，均值和中值较大且接近，为目标区域的噪声点 区域 3：灰度值较大，均值和中值较小且接近，为背景区域的噪声点 区域 4：均值较小，均值和中值较大且接近，为目标区域的像素点，周边有较暗的噪声点 区域 5：均值较大，灰度值和中值较小且接近，为背景区域的像素点，周边有较亮的噪声点 区域 6：中值较小，灰度值和均值较大且接近，该点是靠近背景区域部分的边缘像素点 ,其附近有很亮的噪声点 区域 7：中值较大，灰度值和均值较小且接近，该点是靠近目标区域部分的边缘像素点 ,其附近有很暗的噪声点 三维直方图降维 将垂直对角线的平面记为 S ，原点到 d，则对于修正后的三维直方图内任一点 （ f*， g*， h*）， 其所在平面 的方程 f+g+h=f*+g*+h* 则原点到 的距离为： * * *3f g 实验测试 椒盐噪声 高斯噪声 实验测试 图像 椒盐噪声 高斯噪声 混合噪声 三维 文法 合噪声 两种算法计算时间比较（s） 实验测试 路板图像 总结与展望 总结 本文指出了三维 通过对其详细分析 ,研究了一种三维直方图重建和降维的 展望 去噪性能一般 ,对那些
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