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均值迭代至前后两次阀域值相差几乎为时停止在阈值下，迭代阈值的计算过程显示运行次数显示最佳阈值算出图像在最佳阈值下二值化合并子图像局部阈值化湖北师范学院学士学位论文设计评审表系部名称物理与电子科学学院学生姓名韩焱班级名称班评阅人姓名王凤琴专业方向电子信息科学与技术学生学号提交时间年月日评阅人职称讲师论文题目图像分割算法研究与实现论文或设计的主要内容本文围绕图像分割技术的理论基础及其实际应用情况，主要进行了以下几个方面的研究工作对图像分割的概念进行详细的陈述。
对图像分割的常用方法进行分析和总结根据图像分割所基于的原理不同，把图像分割方法主要分为基于阈值分割基于边缘检测分割和基于区域分割三大类，并对他们做了简单的介绍和比较。
提出本次图像分割的方案，并且对方案进行详细的论述以及分析。
运用软件进行实验，展示实验现象，得到了较好的效果，根据实验现象对图像分割进行分析，总结本次图像分割方案的优缺点。
评阅人评语本文对图像分割的算法进行了较为深入的研究，提出了图像分割方案，重点阐述了图像分割的各种算法，并且对这些方法加以应用，总结了在图像分割过程中出现的问题，以及对于实验现象得到各种现象的分析。
论文结构合理，思路清晰，具有定的应用价值。
论文已经达到本科学士学位水平，同意参加论文答辩。
评阅人签名年月日学院评审意见院学术委员会主席签章年月日备注目录摘要前言图像分割概念图像分割定义图像分割方法综述阈值法基于边缘检测的分割方法基于区域的分割方法图像分割方法详述图像分割方法图像分割方法实现实验结果及分析实验结果实验结果分析小结本文主要工作总结结论及展望致谢附录湖北师范学院学士学位论文设计评审表图像分割算法研究与实现韩焱湖北师范学院物理与电子科学学院，湖北黄石摘要图像分割是图像处理与计算机视觉的基本问题之，是图像处理图像分析的关键步骤。
因为图像分割及其基于分割的目标表达特征提取和参数测量等将原始图像转化为更抽象更紧凑的形式，使得更高层的图像分析和理解成为可能。
因此，图像分割多年来直得到人们的高度重视本文首先将现有的多种类型图像分割方法归结为类典型的方法，并分析各自的特性然后提出图象分割方案，并利用软件编写程序，展示实验现象，最后对所做工作进行总结。
关键词图像分割阈值法边缘检测微分算子局部阈值中图分类号不同的图像分割方法总有在各种约束条件之间找到适当的平衡点域内部平整，不存在很小的小空洞相邻区域之间对选定的种同质判据而言，应存在显著差异性每个分割区域边界应具有齐整性和空间位置的准确性。
现有的大多数图像分割方法只是部分满足上述判据。
如果加强分方法进行分析。
典型的图像分割方法有阈值法，边缘检测法，区域法。
分析各种图像分割方法可以发现，它们分割图像的基本依据和条件有以下方面分割的图像区域应具有同质性，如灰度级别相近纹理相似等区止，还没有种图像分割方法适用于所有的图像，也没有类图像所有的方法都适用于它。
近几年来，研究人员不断改进原有方法并将其它学科的新理论和新方法引入图像分割，提出了不少新的分割方法。
本文对传统的图像分割界的物体或区域有强相关性的组成部分的过程。
图像分割是图像处理和分析中的重要问题，也是计算机视觉研究中的个经典难题。
尽管它直受到科研人员的重视，但是它的发展很慢，被认为是计算机视觉的个瓶颈。
迄今为象分割不仅是要把幅图象分成满足以上五个条件的各具特性的区域，而且需要把其中感兴趣的目标区域提取出来，只有这样才算是真正完成了图象分割的任务。
图像分割方法综述图像分割是指将图像划分为与其中含有的真实世所有区域和所有象素，条件和条件说明合理的分割准则应该能够帮助确定各区域象素有代表性的特性，而条件说明完整的分割准则应直接或间接地对区域内象素的连通性有定的要求或限定。
最后需要指出的是，在实际应用中图内是互相连通，或者说分割得到的区域是个连通组元。
上面的定义，不仅对明确的说明了分割的含义，而且对进行分割也有相当的指导作用。
因为分割总是根据些分割准则进行的。
条件和条件说明正确的分割准则应可适用于指出在分割结果中，不同的子区域具有不同的特性，没有公共元素，或者说属于不同区域的象条件指出在分割结果中各个子区域是互不重叠的，或者说在分割结果中个象素不能同时属于两个区域。
条件指出在分割结果中每个子区域都有独特的特性，或者说属于同个区域中的象素应该具有些相同的特性。
条件指出在分割结果中，不同的子区域具有不同的特性，没有公共元素，或者说属于不同区域的象素应该具有些不同的特性。
条件要求分割结果中同个子区域内的象素应当是相通的，即同个子区域内的任意两个象素在该子区域内是互相连通，或者说分割得到的区域是个连通组元。
上面的定义，不仅对明确的说明了分割的含义，而且对进行分割也有相当的指导作用。
因为分割总是根据些分割准则进行的。
条件和条件说明正确的分割准则应可适用于所有区域和所有象素，条件和条件说明合理的分割准则应该能够帮助确定各区域象素有代表性的特性，而条件说明完整的分割准则应直接或间接地对区域内象素的连通性有定的要求或限定。
最后需要指出的是，在实际应用中图象分割不仅是要把幅图象分成满足以上五个条件的各具特性的区域，而且需要把其中感兴趣的目标区域提取出来，只有这样才算是真正完成了图象分割的任务。
图像分割方法综述图像分割是指将图像划分为与其中含有的真实世界的物体或区域有强相关性的组成部分的过程。
图像分割是图像处理和分析中的重要问题，也是计算机视觉研究中的个经典难题。
尽管它直受到科研人员的重视，但是它的发展很慢，被认为是计算机视觉的个瓶颈。
迄今为止，还没有种图像分割方法适用于所有的图像，也没有类图像所有的方法都适用于它。
近几年来，研究人员不断改进原有方法并将其它学科的新理论和新方法引入图像分割，提出了不少新的分割方法。
本文对传统的图像分割方法进行分析。
典型的图像分割方法有阈值法，边缘检测法，区域法。
分析各种图像分割方法可以发现，它们分割图像的基本依据和条件有以下方面分割的图像区域应具有同质性，如灰度级别相近纹理相似等区域内部平整，不存在很小的小空洞相邻区域之间对选定的种同质判据而言，应存在显著差异性每个分割区域边界应具有齐整性和空间位置的准确性。
现有的大多数图像分割方法只是部分满足上述判据。
如果加强分割区域的同性质约束，分割区域很容易产生大量小空洞和不规整边缘若强调不同区域间性质差异的显著性，则极易造成非同质区域的合并和有意义的边界丢失。
不同的图像分割方法总有在各种约束条件之间找到适当的平衡点。
阈值法阈值法的优点是计算简单，速度快，易于实现。
尤其是对于不同类的物体灰度值或其他特征值相差很大时，能很有效地对图像进行分割。
阈值法的缺点是当图像中不存在明显的灰度差异或灰度值范围有较大的重叠时，分割效果不理想。
并且阈值法仅仅考虑图像的灰度信息而没有考虑图像的空间信息，致使阈值法对噪声和灰度不均匀十分地敏感。
在实际应用中，阈值法通常与其他方法结合使用。
阈值分割法是简单地用个或几个阈值将图像
毕业论文_图像分割算法研究与实现（3）
