图像进行分割，并进行性能评估理论总结，撰写论文做数字水印算法，熟练掌握的使用，为此制定完成本课题的工作方案如下学习图像阈值分割基本原理，学习最大熵相对熵图像阈值分割原理，撰写开题报告学习非对称共生矩阵构造原理，应用九模板进行均进行均值滤波的相对熵阈值分割算法，实现图像的良好分割结果。二〇二年六月九日星期六完成本课题的工作方案完成本课题首先要认真复习的基本知识，掌握编程设计方法及其基本原理。主要学习分割，获得性能良好的分割效果。预期目标应用九个模板均值滤波构造非对称共生矩阵的方法，得到改进的相对熵阈值分割方法。对不同种类不同浓度的噪声图像和测试图像进行分割，并进行性能评估。最终通过基于最小方差割效果，使分割目标更为完整，边缘更加清晰。本课题需要学习最大熵相对熵图像阈值分割原理，学习非对称共生矩阵构造原理，应用九模板进行均值滤波构造共生矩阵，基于二维相对熵阈值分割算法，针对具体图像进行阈值近邻平滑均值中值滤波器。研究方向基于共生矩阵的相对熵阈值分割法是类常用的图像分割方法。通过自适应滤波方法构造非对称共生矩阵，并应用相对熵阈值分割法进行图像分割，该方法能改善对含噪声图像阈值分，其思想就是在尽可能保留原始图像信息的前提下最大程度的剔除噪声图像根据实际图像的特点噪声的统计特征等特性，发展了各式各样的去噪方法。本文列举的去噪方法有均值滤波中值滤波灰度最小方差的均值滤波器，其思想就是在尽可能保留原始图像信息的前提下最大程度的剔除噪声图像根据实际图像的特点噪声的统计特征等特性，发展了各式各样的去噪方法。本文列举的去噪方法有均值滤波中值滤波灰度最小方差的均值滤波器近邻平滑均值中值滤波器。研究方向基于共生矩阵的相对熵阈值分割法是类常用的图像分割方法。通过自适应滤波方法构造非对称共生矩阵，并应用相对熵阈值分割法进行图像分割，该方法能改善对含噪声图像阈值分割效果，使分割目标更为完整，边缘更加清晰。本课题需要学习最大熵相对熵图像阈值分割原理，学习非对称共生矩阵构造原理，应用九模板进行均值滤波构造共生矩阵，基于二维相对熵阈值分割算法，针对具体图像进行阈值分割，获得性能良好的分割效果。预期目标应用九个模板均值滤波构造非对称共生矩阵的方法，得到改进的相对熵阈值分割方法。研究方向基于共生矩阵的相对熵阈值分割法是类常用的图像分割方法。通过自适应滤波方法构造非对称共生矩阵，并应用相对熵阈值分割法进行图像分割，该方法能改善对含噪声图像阈值分割效果，使分割目标更为完整，边缘更加清晰。本课题需要学习最大熵相对熵图像阈值分割原理，学习非对称共生矩阵构造原理，应用九模板进行均值滤波构造共生矩阵，基于二维相对熵阈值分割算法，针对具体图像进行阈值分割，获得性能良好的分割效果。预期目标应用九个模板均值滤波构造非对称共生矩阵的方法，得到改进的相对熵阈值分割方法。对不同种类不同浓度的噪声图像和测试图像进行分割，并进行性能评估。最终通过基于最小方差进行均值滤波的相对熵阈值分割算法，实现图像的良好分割结果。二〇二年六月九日星期六完成本课题的工作方案完成本课题首先要认真复习的基本知识，掌握编程设计方法及其基本原理。主要学习数字水印算法，熟练掌握的使用，为此制定完成本课题的工作方案如下学习图像阈值分割基本原理，学习最大熵相对熵图像阈值分割原理，撰写开题报告学习非对称共生矩阵构造原理，应用九模板进行均值滤波构造共生矩阵基于二维相对熵阈值分割算法，得到改进的阈值分割算法步骤④应用程序文件，对不同种类不同浓度的噪声图像和测试图像进行分割，并进行性能评估理论总结，撰写论文做，准备答辩。指导教师审阅意见该同学能够比较认真地阅读课题相关的文献资料，了解了课题发展情况，提出了解决问题的思路，方案安排合理，同意开题。指导教师签字年月日说明本报告必须由承担毕业论文设计课题任务的学生在毕业论文设计正式开始的第周周五之前独立撰写完成，并交指导教师审阅。二〇二年六月九日星期六西安邮电大学毕业设计论文成绩评定表学生姓名性别学号专业班级自动班课题名称基于最小方差滤波的相对熵阈值分割方法课题类型理论研究难度较难毕业设计论文时间年月日月日指导教师职称副教授课题任务完成情况论文千字设计计算说明书千字图纸张其它含附件指导教师意见分项得分开题调研论证分课题质量论文内容分创新分论文撰写规范分学习态度分外文翻译分指导教师审阅成绩指导教师签字年月日评阅教师意见分项得分选题分开题调研论证分课题质量论文内容分创新分论文撰写规范分外文翻译分评阅成绩评阅教师签字年月日验收小组意见分项得分准备情况分毕业设计论文质量分操作回答问题分验收成绩验收教师组长签字年月日二〇二年六月九日星期六西安邮电学院毕业论文设计成绩评定表续表答辩小组意见分项得分准备情况分陈述情况分回答问题分仪表分答辩成绩答辩小组组长签字年月日成绩计算方法填写本系实用比例指导教师成绩评阅成绩验收成绩答辩成绩学生实得成绩百分制指导教师成绩评阅成绩验收成绩答辩成绩总评答辩委员会意见毕业论文设计总评成绩等级院系答辩委员会主任签字院系签章年月日备注二〇二年六月九日星期六目录摘要绪论数字图像处理技术数字图像处理技术发展历史数字图像处理技术的研究内容图像分割技术数字图像分割的研究背景数字图像分割的研究现状数字图像分割方法综述本文内容相关重点问题研究数字图像处理本文的内容安排图像分割基于阈值的图像分割阈值化分割的定义阈值化分割的数学描述阈值化分割方法的分类基于共生矩阵的发展历史及研究现状图像分割的评价标准图像分割算法的评价方案常见的图像分割算法评价准则本章图像分割就是指把图像分成格局特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程。这里特性可以是象素的灰度颜色纹理等，预先定义的目标可以对应单个区域，也可以对应多个区域。现有的图像分割算法有阈值分割边缘检测和区域提取法。本文着重研究基于阈值法的图像分割技术。应用现状综述数字图像处理技术在未来信息技术方面将会发挥的重要作用早已被人们看到，对于计算机图像技术的发展道路，大致可以归结出个原则性内容未来数据图像技术强调高清晰度高速传输实时图像处理三维成像或多维成像智能化自动化等方向发展。未来数字图像处理技术强调操作运用的方便性，图像处理功能的集中化趋势是必然会存在的。更新的理论研究与更快的算法研究。理论走在实践的前面，已经是现代科学的特点，未来数字图像处理技术的实际运用要取得更多的发展，必然离不开理论和研究方法的更新，新理论中包括小波分析分形几何形态学遗传算法等都将得到更深层次的发展。二〇二年六月九日星期六本课题需要重点研究的关键问题解决的思路及实现预期目标的可行性分析主要研究内容图像噪声是最常遇到的，图像噪声是指妨碍人的视觉感知，或妨碍系统传感器对所接受图像信息源进行理解或分析的各种因素，也可以理解为真实信号与理想信号之间存在的偏差。其特点为噪声的扫描变换噪声与图像的相关性噪声的迭加性。图像噪声来自很多方面，有来自于系统外部的干扰如经过电磁波或电源窜进系统内部的外部噪声，也有来自于系统内部的干扰如摄像机的热噪声，电器机械运动而产生的都得噪声等内部噪声，但大部分噪声都是随机的。噪声是个十分关键的问题，若输入伴有较大噪声，必然影响之后的处理以及最终的处理结果。给我们的工作和生活带来不便。噪声大致可以分成两种，种是噪声的幅值基本相同但噪声出现的位置是随机的，称为椒盐噪声。另种是每点都存在噪声，但噪声的幅值是随机分布的。从噪声幅值大小的分布统计来看，其密度函数有高斯型瑞利型，分别称为高斯噪声和瑞利噪声。特别是在图像的输入采集过程中，噪声是个十分关键的问题，若输入伴有较大噪声，必然影响之后的处理以及最终的处理结果。因此，任何个良好的图像处理系统，无论是模拟处理还是计算机处理，无不把减少最前级的噪声作为主攻目标。去噪处理已成为图像处理中极其重要的步骤。