1、的图像处理。第三步即进行分水岭分割。最后通过数学形态学中的开闭运算对图像进行平滑去噪，关于开闭运算的详述也已在本章节开始就进行了论述。在这里我们通过实例看到了图像经过开闭运算和梯度优化处理后，保留了重要的区域轮廓，消除了细节轮廓和噪声，以及明显比单纯只用分水岭算法时削弱了过分割的现象，这点通过观察车牌数字的背景减少了杂纹，以及将皖字明显更清晰的体现出了轮廓。这次的改进是较为成功的。使用梯度加掩模的三次分水岭算法程序如下获得纵方向的算子使用算子进行梯度运算分水岭运算计算图像的区域最小值定位，该函数仅仅是用来观察为何分水岭算法产生这么多集水盆地上面仅是产生最小值点，而该函数则是得到最小值附近的区域，此处的附近是相差的区域将在原图上标识出，用以。
2、供参考。大连交通大学届本科生毕业设计论文结论本文的主要工作是研究了数字图像分割的多种算法，不仅从宏观上介绍了整体的研究发展状况并将分割方法分以大类，然后各自介绍其工作原理及作用领域，也客观阐述了每种方法的优缺点。然后对三种经典的基础性算法进行研究对照，并用软件进行了仿真验证以及分析和探讨。最后本文着重探究了基于数学形态学的分水岭分割算法，这也是本论文的重点，并特别针对其易产生过分割的弱点，设计了三种程序，最后以三种分水岭分割方法相互对比的方式得出了条最优的分割方案。实验证明此方案是可行的。本文最后将浅述下于论文最后设计的分水岭图像分割程序的现实意义。由于其能够较好的解决分水岭分割法的细节敏感性造成的过分割现象，并且比其他的形态学图像分割方。
3、繁复的图像时也具有高效性见附录图。这让我想到此程序可以用在公路路面展现上，它可以迅速确定路面的边界及前方的车辆轮廓，当驾驶员眼睛疲劳或阳光直射的情况下也能清晰的辨明路况。虽然这只是笔者的种推理设想，但分水岭方法本身以其不可替代的优越性就是很有应用价值的种图像处理方法。大连交通大学届本科生毕业设计论文参考文献,章毓晋图象处理和分析北京清华大学出版社史飞基于的图像处理技术研究兰州兰州大学信息科学与工程学院,,柏子游,张勇,虞烈种彩色图像的色彩分割方法模式识别与人工智能钱志柏基于模糊聚类和的图像分割新算法研究兰州兰州大学信息科学与工程学院,,姬光荣,时鹏,秦勃,等基于内禀性结构模式的图像分割电子学报乐宋进,武和雷,胡泳芬图像分割方法的研究现状与。
4、观察大连交通大学届本科生毕业设计论文再次分水岭计算在梯度图上标出和，是集水盆地的中心，是分水岭第三次分水岭计算从原图对分水岭进行观察图像显示图使用梯度加掩模的三次分水岭算法此次的改进是在上次的基础上进行的，这次的方法最大的变化在于加入了掩模的方法，通过每次的分水岭计算，得出集水盆地的中心以及分水岭，并将此与分割后的图像进行叠加标示，共进行了三次分水岭，两次掩模运算后，能在最后张处理后的车牌中发现不同于图的分割效果增进，最好的莫过于在车牌数字部分的背景上已经用肉眼几乎察觉不到有杂纹了，也就是说这第三种方法的分割效果是非常理想的，它将选定的目标区域完整清晰的分割了出来。为进步验证这三种分水岭方法的效果，本文在附录中另外处理了其他的几张不同图片。
5、分水岭分割后的结果，为经过区域合并的结果。大连交通大学届本科生毕业设计论文梯度优化的分水岭分割梯度优化分水岭变换得到的是输入图像的集水盆图像，集水盆之间的边界点即为分水岭。显然，分水岭表示的是输入图像极大值点。因此，为得到图像的边缘信息，通常把梯度图像作为输入图像。采用形态学开闭运算结果作为梯度图像,并且对梯度图像进行阈值优化处理，这两个步骤都是为了减少分水岭图像分割的过分割现象而采取的措施。经形态学开闭运算平滑后的图像消除了非规则的细节扰动和明暗噪声，对平滑后的梯度图像进行阈值优化，则可以进步消除产生过分割的因素，再经分水岭分割时分割的区域数也相应地减少了，这样能够更有效地检测目标。梯度图像上的分水岭分割算法梯度图像能更好地反映图像的变。
6、分割复杂的图像时,人们往往采用多参量进行信息融合,在多参量参与的最优值求取过程中,优化计算是最重要的,把自然进化的特征应用到计算机算法中,能解决很多困难。遗传算法的出现为解决这类问题提供了新而有效的方法,它不仅可以得到全局最优解,而且大量缩短了计算时间。魏志成等人就提出种新的图像分割自适应算法的研究,改进遗传算法的变异算子,并把单点变异算子与双点变异算子结合,能有效地改善局部收敛,该算法可保留图像的大部分信息,对些复杂图像的处理能得到很好的处理结果,同时算法在时间上还有很大的优势王月兰等人提出的基于信息融合技术的彩色图像分割方法,该方法应用剥壳技术将问题的复杂度降低,然后将信息融合技术应用到彩色图像分割中,为彩色分割在不同领域中的应用提供。
7、来定义边界。这就是分水岭算法在梯度图中的应用。用阈值限制梯度图像以达到消除灰度值的微小变化产生的过度分割,获得适量的区域。下面以个小例子就可直观的看出用梯度图像比用简单的二值化图像做分水岭算法的输入图像出现的过分割现象有明显的减少。原图二值化后分水岭梯度图像分水岭实验结果及分析大连交通大学届本科生毕业设计论文本次实验中共分三个小部分，呈逐渐改进的用了三种方法进行分水岭图像分割，记录了每种方法的分割效果，并进行了比较分析。本次的实验对象随机选定了个车牌，因其图片较小，软件仿真可节约时间。车牌如图所示。图原图读入图像并显示程序如下三维直方图图三维直方图观察图片发现这幅图像类似集水盆地，这与上文对分水岭分割法的定义描述相符，可以给以更直观的视觉。
8、图像分割的种趋势。基于模糊技术的图像分割法基于模糊集合和逻辑的分割法是以模糊数学为基础,利用隶属度决定图像中由于信息不全面不准确含糊矛盾等造成的不确定性问题。该方法在医学图像分析中有广大连交通大学届本科生毕业设计论文泛的应用,如基于有偏场的适配模糊聚类分割算法。薛景浩等人提出了种新的基于图像间模糊散度的阈值化算法以及它在多阈值选择中的推广算法,采用了模糊集合分别表达分割前后的图像,通过最小模糊散度准则来实现图像分割中最优阈值的自动提取。该算法针对图像阈值化分割的要求构造了种新的模糊隶属度函数,克服了传统函数带宽对分割效果的影响,有很好的通用性和有效性。基于遗传算法的图像分割法遗传算法是基于进化论自然选择机制的并行的统计的随机化搜索方法。在。
9、化趋势。实践证明,分水岭算法与图像的梯度有更大的联系,而非图像本身。在梯度图像上进行分水岭算法分割,比在原始图像上分割得到的结果更加准确,所以梯度图像更适合作为分水岭算法的分割图像。因此,为得到图像的边缘信息,我们把梯度图像作为输入图像,即其中表示原始图像，表示梯度运算。为降低分水岭算法产生的过度分割，通常要对梯度函数进行修改，个简单的方法就是对梯度图像进行阈值处理，以消除灰度的微小变化产生的过度分割，即,其中表示阈值。首先用中偏低的灰度阈值对梯度图进行二值化,从而检测出物体和背景。物体与背景被处于阈值之上的边界点分开。随着阈值逐渐提高,就引起物体和背景的同时增长。当它们接触上而又不至于合并时,可用接触。
10、展望南昌水专学报,魏志成,周激流种新的图像分割自适应算法的研究中国图像图形学报王月兰,曾迎生信息融合技术在彩色图像分割方法中的应用计算机学报单志广,魏涛,等种基于视觉熵的图像分割压缩方法北京科技大学学报崔屹图像处理与分析数学形态学方法及应用北京科学出版社，,,,,,,进行开闭运算对图像进行平滑再次进行分水岭运算大连交通大学届本科生毕业设计论文图像显示图用梯度的两次分水岭分割结合本文中对比过的分割效果良好的梯度优化的方法，于是在这次的改进方法中加入了梯度的优化。此外，本次改进还加入了算子，这使得在图像分割之初就先对图像进行了次简单的垂直方向的滤波，可以简单有效地突出图像的边缘。然后将图像做取梯度的运算，并将得出的梯度图像作为输入变量进行接下。
11、感受，为接下来的图像分割做准备。般的分水岭分割程序如下二值化,注意应保证集水盆地的值较低为，否则就要对取反大连交通大学届本科生毕业设计论文求零值到最近非零值的距离，即集水盆地到分水岭的距离自带分水岭算法，中的零值即为风水岭取出边缘用作为从二值图像中取值图像显示图般分水岭分割从图像中不难看出最终的处理结果存在过分割的问题，对图像的质量产生较大影响，将背景中些细小的花纹也分割出来，当然这也就是我们在上文中提到过的分水岭算法本身对细节极其敏感的特性使然。使用梯度的两次分水岭分割程序如下获得纵方向的算子使用算子进行梯度运算分水岭运算于调试的优点，综合考虑下来它的效率还是很高的。笔者虽在文中只列举了此程序段对车牌号的分割，而事实上它在处理其它细节不。
12、法又有相对快速的运行速度，而且它还具备编程简明，易分割方法渐渐得到了人们的关注。结合特定理论工具的分割法图像分割目前尚无通用的理论。近年来,随着各学科许多新理论和新方法的提出,人们也提出了许多与些特定理论方法和工具相结合的分割技术。基于数学形态学的分割技术此技术的基本思想是用具有定形态的结构元素去量度和提取图像中的对应形状以达到对图像分析和识别的目的。如基于图像最大内切圆的数学形态学形状描述图像分割算法基于目标最小闭合结构元素的数学形态学形状描述图像分割算法分水岭区域分割法和聚类快速分割法等。由于形态学对图像分割具有优异的特性,使其在未来的图像分割中起主导作用。但该方法的主要缺陷还是不能很好地解决耗时问题,将其与些节约时间的措施结合起来,。
参考资料：
1、该文档不包含其他附件(如表格、图纸)，本站只保证下载后内容跟在线阅读一样，不确保内容完整性，请务必认真阅读。
2、有的文档阅读时显示本站（www.woc88.com）水印的，下载后是没有本站水印的（仅在线阅读显示），请放心下载。
3、除PDF格式下载后需转换成word才能编辑，其他下载后均可以随意编辑、修改、打印。
4、有的标题标有”最新”、多篇，实质内容并不相符，下载内容以在线阅读为准，请认真阅读全文再下载。
5、该文档为会员上传，下载所得收益全部归上传者所有，若您对文档版权有异议，可联系客服认领，既往收入全部归您。
数字图像分割的多种算法研究