毕业论文_图像分割技术研究（5） ㊣ 精品文档 值得下载

图像理工大学毕业论文致谢四年的大学生活已经接近尾声了，在此，我要感谢我的母校理工大学，感谢四年来关心和教育我的老师们，以及同我起成长和进步的同学们。

本次毕业论文是在老师的悉心指导下完成的，论文写作期间我最大的体会就是认识到了理论联系实践的重要性。

在论文写作过程当中，我遇到了些困难，由于老师的耐心指导和同学们的热心帮助，我找到了的原因，以及改正方法，在此我非常感谢，老师精益求精认真负责的工作态度给我留下了深刻的印象，也给我将来的工作态度指引了方向。

在老师身上学到的不仅是知识，更多的是思想研究方法及做人的哲理，使我终生难忘，在此向老师致以崇高的敬意和衷心的感谢，毕业论文题目图像分割技术研究学生姓名学号专业班级通信工程指导教师学院计算机与通信答辩日期理工大学毕业论文图像分割技术研究理工大学毕业论文摘要图像分割是图像特征提取和识别等图像理解的基础，对图像分割的研究直是数字图像处理技术研究中的热点和焦点。

本文介绍了数字图像处理技术中图像分割技术的基本原理和主要方法，对经典的图像分割算法进行了较全面的叙述，分别研究了基于边缘区域和形态学分水岭法的图像分割方法，并使用软件对各种分割方法进行了仿真，对仿真结果进行了分析。

关键词图像分割边缘区域理工大学毕业论文理工大学毕业论文目录第章图像分割技术基本现状和发展趋势图像分割的意义图像分割技术的基本现状图像分割技术的发展趋势第二章图像分割的主要方法综述基于边缘的分割方法基于区域的分割方法结合特定理论工具的分割方法第三章基于边缘的图像分割方法的仿真实现边缘检测梯度算子拉普拉斯算子算子结果分析霍夫变换利用霍夫变换检测图像边缘的算法结果分析第四章基于区域的图像分割方法的仿真实现区域分割算法区域生长法区域分裂与合并法阈值分割其中是对所有在集合中元素的逻辑谓词，表示合概念对图像分割可给出如下定义令集合代表的整个图像区域，对的图像分割可以看做是将分成个满足以下条件的非空子集，。

对于所有的和，，有研究的热点之。

图像分割在图像工程中起着承上启下的作用，可以认为是介于低层次处理和高层次处理的中间层次。

最近几年又出现了许多新思路新方法和改进算法。

多年来人们对图像分割提出了不同的解释和表述，借助集具体问题的，并没有种适用于所有图像的通用分割算法。

而且，至今还没有制定出选择合适分割算法的标准，这给图像分割技术的应用带来许多实际困难。

因此，对图像分割的研究还在不断深入之中，它是目前图像处理中法研究的重点。

理工大学毕业论文第二章图像分割的主要方法综述图像分割是图像处理的项关键技术，从世纪年代开始受到人们的高度重视，至今，人们已经提出了上千种分割算法，现在已经提出的分割算法大部分是针对的分割方法很难对含复杂目标的图像取得理想的分割结果。

此时，除需要利用多种特征融合外，还需将多种分割方法结合，使这些方法充分发挥各自的优势，并避免各自的缺点。

采用哪种方式结合以获得良好的分割效果是这种方提取的特征值组成个多维特征矢量，再进行多维特征分析。

通过多种特征的融合，图像像素能被全面描述，从而获得更好的分割结果。

多种分割方法结合的分割方法。

由于目标成像的不确定性以及目标的多样性，单外，我们还可以利用图像的梯度特征几何特征形态坐标距离方向曲率等变换特征傅立叶谱小波特征分形特征等及统计学特征纹理不变矩灰度均值等等高层次特征，对于每个待分割的像素，将所分割的质量，以满足各方面的需求。

由于遗传算法统计学理论神经网络分形理论以及小波理论等理论在图像分割中广泛应用，图像分割技术呈现出新的发展趋势多种特征融合的分割方法。

除利用图像的原始灰度特征方法和针对特殊图像分割的先进图像分割技术。

此外，理工大学毕业论文还有结合特定理论工具的分割方法，这些方法包括基于形态学分水岭的分割基于统计模式识别的分割基于神经网有人提出了检测边缘算子边缘检测方法，边缘检测已产生了不少经典算法。

目前越来越多的学者开始将数学形态学模糊理论遗传算法理论分形理论和小波变换理论等研究成果运用到图像分割中，产生了结合特定数学方法和针对特殊图像分割的先进图像分割技术。

理工大学毕业论文图像分割技术的发展趋势由于图像分割技术在当今图像工程的发展过程中起着十分重要的作用，得到了广泛应用，促使人们致力于寻找新的理论和方法来提高图像分割的质量，以满足各方面的需求。

由于遗传算法统计学理论神经网络分形理论以及小波理论等理论在图像分割中广泛应用，图像分割技术呈现出新的发展趋势多种特征融合的分割方法。

除利用图像的原始灰度特征外，我们还可以利用图像的梯度特征几何特征形态坐标距离方向曲率等变换特征傅立叶谱小波特征分形特征等及统计学特征纹理不变矩灰度均值等等高层次特征，对于每个待分割的像素，将所提取的特征值组成个多维特征矢量，再进行多维特征分析。

通过多种特征的融合，图像像素能被全面描述，从而获得更好的分割结果。

多种分割方法结合的分割方法。

由于目标成像的不确定性以及目标的多样性，单的分割方法很难对含复杂目标的图像取得理想的分割结果。

此时，除需要利用多种特征融合外，还需将多种分割方法结合，使这些方法充分发挥各自的优势，并避免各自的缺点。

采用哪种方式结合以获得良好的分割效果是这种方法研究的重点。

理工大学毕业论文第二章图像分割的主要方法综述图像分割是图像处理的项关键技术，从世纪年代开始受到人们的高度重视，至今，人们已经提出了上千种分割算法，现在已经提出的分割算法大部分是针对具体问题的，并没有种适用于所有图像的通用分割算法。

而且，至今还没有制定出选择合适分割算法的标准，这给图像分割技术的应用带来许多实际困难。

因此，对图像分割的研究还在不断深入之中，它是目前图像处理中研究的热点之。

图像分割在图像工程中起着承上启下的作用，可以认为是介于低层次处理和高层次处理的中间层次。

最近几年又出现了许多新思路新方法和改进算法。

多年来人们对图像分割提出了不同的解释和表述，借助集合概念对图像分割可给出如下定义令集合代表的整个图像区域，对的图像分割可以看做是将分成个满足以下条件的非空子集，。

对于所有的和，，有对于，，有对于，有对于，，是连通的区域。

其中是对所有在集合中元素的逻辑谓词，表示空集。

代表分割的所有子区域的并集即为原来的图像，它是图像处理中的每个像素都被处理的保证。

指出分割结果中的各个区域是互不重叠的。

表明在分割结果中，每个区域都有其独特的特性。