并加以高度概括。图论图论的应用领域已经非常广泛例如计算机网络中拓扑图的设计与结构描述大量的算法是建立在图论的基础上。组合学组合学有两个领域组合数学与组合算法。除了数学理论，物理理论和哲学理论等也越来越多得在计算机应用中出现它们的出现，为计算机技术的研究注入了新的思路，使得计算机算法有了创新和突破，同时使得计算机技术进入了个全新的高度学科间的相互渗透对科技的发展具有强大的推动作用，从而使得人们的生活更快捷更人性化。图像处理常用方法图像变换由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。因此，往往采用各种图像变换的方法，如傅立叶变换沃尔什变换离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，不仅可减少计算量，而且可获得更有效的处理如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理。目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性，它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。图像编码压缩图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量即比特数，以便节省图像传输处理时间和减少所占用的存储器容量。压缩可以在不失真的前提下获得，也可以在允许的失真条件下进行。编码是压缩技术中最重要的方法，它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。图像增强和复原图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量，如去除噪声，提高图像的清晰度等。图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中所感兴趣的部分。如强化图像高频分量，可使图像中物体轮廓清晰，细节明显如强化低频分量可减少图像中噪声影响。图像复原要求对图像降质的原因有定的了解，般讲应根据降质过程建立降质模型，再采用种滤波方法，恢复或重建原来的图像。图像分割图像分割是数字图像处理中的关键技术之。图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来，其有意义的特征有图像中的边缘区域等，这是进步进行图像识别分析和理解的基础。虽然目前已研究出不少边缘提取区域分割的方法，但还没有种普遍适用于各种图像的有效方法。因此，对图像分割的研究还在不断深入之中，是目前图像处理中研究的热点之。图像描述图像描述是图像识别和理解的必要前提。作为最简单的二值图像可采用其几何特性描述物体的特性，般图像的描述方法采用二维形状描述，它有边界描述和区域描述两类方法。对于特殊的纹理图像可采用二维纹理特征描述。随着图像处理研究的深入发展，已经开始进行三维物体描述的研究，提出了体积描述表面描述广义圆柱体描述等方法。图像分类识别图像分类识别属于模式识别的范畴，其主要内容是图像机械零件图像分割经过些预处理增强复原压缩后，进行图像分割和特征提取，从而进行判决分类。图像分类常采用经典的模式识别方法，有统计模式分类和句法结构模式分类，近年来新发展起来的模糊模式识别和人工神经网络模式分类在图像识别中也越来越受到重视。图像处理技术的应用图像是人类获取和交换信息的主要来源，因此，图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面。随着人类活动范围的不断扩大，图像处理的应用领域也将随之不断扩大。航天和航空方面航天和航空技术方面的应用数字图像处理技术在航天和航空技术方面的应用，除了对月球火星照片的处理之外，另方面的应用是在飞机遥感和卫星遥感技术中。许多国家每天派出很多侦察飞机对地球上有兴趣的地区进行大量的空中摄影。对由此得来的照片进行处理分析，以前需要雇用几千人，而现在改用配备有高级计算机的图像处理系统来判读分析，既节省人力，又加快了速度，还可以从照片中提取人工所不能发现的大量有用情报。从年代末以来，美国及些国际组织发射了资源遥感卫星如系列和天空实验室如，由于成像条件受飞行器位置姿态环境条件等影响，图像质量总不是很高。因此，以如此昂贵的代价进行简单直观的判读来获取图像是不合算的，而必须采用数字图像处理技术。如系列陆地卫星，采用多波段扫描器，在高空对地球每个地区以天为周期进行扫描成像，其图像分辨率大致相当于地面上十几米或米左右如年发射的，分辨率为。这些图像在空中先处理数字化，编码成数字信号存入磁带中，在卫星经过地面站上空时，再高速传送下来，然后由处理中心分析判读。这些图像无论是在成像存储传输过程中，还是在判读分析中，都必须采用很多数字图像处理方法。现在世界各国都在利用陆地卫星所获取的图像进行资源调查如森林调查海洋泥沙和渔业调查水资源调查等，灾害检测如病虫害检测水火检测环境污染检测等，资源勘察如石油勘查矿产量探测大型工程地理位置勘探分析等，农业规划如土壤营养水份和农作物生长产量的估算等，城市规划如地质结构水源及环境分析等。中国也陆续开展了以上诸方面的些实际应用，并获得了良好的效果。在气象预报和对太空其它星球研究方面，数字图像处理技术也发挥了相当大的作用。生物医学工程方面数字图图图到为选取之后得到的分割结果。由上图我们可以看出选用融合和融合后再分割得到的结果明显由于融合后的分割结果。从细节上来看选用融合分割的结果优于选用融合分割结果。特别从图片右下方可以清楚看出后者的颗粒多余前者。颗粒多的分割结果不利于我们图片分析。机械零件图像分割图图无锡太湖学院学士学位论文图图原始图片分割融合分割融合分割机械零件图像分割融合分割。图到为选取之后得到的分割结果。由上图我们可以看出选用融合和融合后再分割得到的结果明显由于融合后的分割结果。从细节上来看选用融合分割的结果优于选用融合分割结果。但这组图片丢失图像部分细节，尤其是原始图像和经过融合分割后的图像在焊缝区几乎是片白色。这显然不利于图像的分析。图像是通过同种方法融合方法再分割的图像。由图像可以看出越小图像分割效果越明显，但图像颗粒点越多。图像分割中不是越小效果越好。随着增大图像颗粒越少，噪声过滤越明显但是图像变得模糊。就这三幅图而言分割效果最好的是。图像和是通过融合分割的图像而这三幅分割效果是。结论图像分割结果不是越小越好，图像分割效果噪声过滤程度和图像的细节来决定。不同融合方法得到的图像再分割时最适合的是不同的。最适合的取决于我们实际需要。无锡太湖学院学士学位论文总结和展望论文工作总结如今，图像处理技术已经是计算机科学技术的其中个重要的研究方向，同时也被运用于各种领域，尤其在机械图像处理上显得更加高深图像融合图像分割作为图像处理技术的关键技术之，是图像进步分析与理解的基础，图像分割结果的好坏直接影响到图像处理的最终效果。本论文在阅读大量国内外文献之后，做了如下的工作首先，本文介绍了的融合方法，并应用这些融合方法融合了俩张原始图像。系统地介绍了数字图像处理技术聚类分割技术中智学理论以及热平衡理论。然后详细介绍了中智学在图像处理中的应用，并根据中智学理论的特点提出了热平衡去噪模型。根据中智学不确定性理论，定义了热平衡运算的概念并提出基于热平衡的图像分割方法通过编程环境，实现了该方法对不同种类医疗图像的分割在中智学基础上引入能量理论，充分考虑了邻域信息的不确定性及分布的不均衡性，使得邻域像素对目标像素的影响力量化更加合理更加准确，因为分割的结果也比较理想通过多组实验，添加不同类型不同程度的噪声，证明了该方法对于医疗图像处理的可行性并且具有较高的抗噪性以及实用性同时该方法减少了运算次数因而也具有良好的时效性。不足之处及未来展望本论文提出的方法经过试验证明是有效的可行的，而且具有较好的抗噪性，但是也存在着些局限性。本文介绍了和融合方法。这三种方法不定都适用本文原始图像的融合。基于热平衡的中智学分割算法虽然减少了运算速度，但是和中智学方法是脉相承的体系目前还只针对灰度图像做了相关研究，方法实现上有定的局限性而且算法中的些参数是根据实验经验得来的实验中的噪声只选择了高斯作为研究对象，噪声的选择同时不具有普遍性对于噪声强度高的图像分割效果不是非常理想。机械图像本身信息复杂丰富又对图像分割的准确性有很高的要求，所以些图像的分割效果不令人满意。因此，如何进步扩展该方法的广泛性，将其应用到不同类型的机械图像包括灰度图像和彩色图像以及实现相关参数的自适应选取是未来工作的研究重点。机械零件图像分割致谢时光飞逝，转眼间美好的本科生活就要结束了最青春最珍贵的本科四年，我学到了很多知识，取得了许多成绩，许多同学老师陪我度过了快乐的大学时光，我们起学习起游玩，无论是学习上还是生活上他们都给我了许多帮助，给我留下了最值得珍藏的段美好时光。又了他们的支持与鼓励，我才能在学习上风雨兼程，才能顺利达到自己的目标实现自己的梦想。在此，我对数字媒体学院和至善学院的那些帮助关心过我的老师和同学们表示衷心的感谢。首先我要特别感谢我的导师王士同教授。毕业设计的研究和论文得到了王老师的精心指导和大力支持不管王老师多么繁忙，他都会抽出时间时不时与我们进行毕设交流，时刻关注毕设进展，及时帮助我们解决遇到的难点。王老师渊博的学术知识严谨的科研作风以及学术研究上的大胆创新都对我产生了深深的影响无论是在理论上还是实践上王老师都给了我巨大的帮助与指导，在此谨向导师王士同教授致以诚挚的谢意和崇高的敬意。同时，我要感谢师兄蒋亦樟对我毕设上的指导和帮助感谢机械班的同学们，感谢他们给了我个快乐而温馨的学习环境，使我的大学时光快乐而充实。另外，我要感谢我的家人，他们是我坚强的后盾，感谢他们在物质和精神上对我的支持，让我有机会感受国外的学习生活，拓宽了我的视野。最后，我还要感谢答辩组的各位老师，感谢你们的批评和指导。无锡太湖学院学士学位论文参考文献章毓晋图像工程上册图像处理北京清华大学出版社，。章毓晋图像处理和分析技术北京高等教育出版社，。李贝贝基于聚类技术的图像分割算法研究。天津天津大学模式识别与智能系统系，美冈萨雷斯数字图像处理版电子工业出版社，。陈超华基于数字图像的水库水位自动检测系统设计广州中山大学，付忠良图像阈值选取方法方法的推广。计算机应用。俞浙辉脑图像分割研究。南京南京理工大学生物医学工程系，。陈浩，王延杰。基于小波变换的图像融合技术研究。微电子学与计算机。王利脑核磁共振图像分割技术研究南京南京理工大学模式识别与智能系统系，。田文成计算机数学基础天津天津大学出本社，。,机械零件图像分割附录进行增强为输入矩阵为输入的运算判别矩阵为实验所得数据，为滑动块大小设定获得矩阵大小求均值滤波更新矩阵无锡太湖学院学士学位论文输入矩阵