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。表明在分割结果中同个子区域的像素应当是连通的，也就是说同个子区域内的任意的两个像素在该子区域内是互相连通的。这些条件对分割具有定的指导作用。但是，实际中的图像分析和处理都是针对种特定的应用，所以条件中的各种关系也需同实际需求结合来设定的。人们在多年的研究中积累了很多图像分割的方法。图像分割是个将像素分类的过程，分类的依据可建立在像素间的相似性灰度不连续性基础之上。对于相似性检测方法即基于区域的分割方法主要有双峰法区域分裂与合并和自适应阈值分割等对于灰度不连续性检测方法即基于边缘的分割方法主要有边缘检测边缘跟踪和霍夫变换等。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络的分割基于信息论的分割基于小波变换的分割等。基于边缘的分割方法基于边缘的分割方法是种利用图像不同区域间的像素灰度不连续的特点检测出区域间的边缘，从而实现图像分割的方法。边缘检测是所有基于边缘分割方法的第步。边缘检测可以根据处理的顺序分为并行边缘检测和串行边缘检测。图像中相邻的不同区域间总是存在边缘，边缘处像素的灰度值是不连续的，可通过求导数的方法检测到，因此，我们常用灰度的阶或二阶微分算子来进行边缘检测。这种利用常用的微分算子进行边缘检测的方法是种并行边界技术。而串行边界查找法是种先检测到边缘再串行连接成闭合边界的方法，这种方法受起始点的影响的程度较大。这种分割方法实现的难点就在于边缘检测时抗噪性和检测精度之间的矛盾。若提高了检测精度，噪声产生的伪边缘会导致不合理的轮廓若提高了抗噪性，则会产生轮廓漏检和位置偏差。因此，人们提出了多尺度边缘检测方法，根据实际问题设计多尺度边缘信息的结合方案，以便更好地兼顾抗噪性和检测精度。基于区域的分割方法基于区域的分割方法主要包括阈值法和区域分割算法两种。对于阈值法，首先需要确定个处于图像灰度取值范围之中的灰度阈值，然后将图像中各个像素的灰度值与之相比较，灰度值大于阈值的像素为类，灰度值小于阈值的像素为另类。这两类像素般分属图像的两类区域，从而达到分割的目的。常用的阈值选取法有利用图像灰度直方图的双峰法最大类间方差法迭代法灰度拉伸法最小误差法等。现有的大部分算法的关键都集中在阈值确定的研究上。这种算法的优点是计算方法简单运算效率较高计算速度快。全局阈值法对于灰度相差很大的不同目标和背景能进行有效的分割。当图像的目标和北京的灰度差异不明显或不同目标的灰度值范围有所重叠时，可以采用局部阈值发或动态阈值法。另方面，这种方法只考虑了像素本身的灰度值，通常不考虑它的空间特征，因而对噪声很敏感。在实际应用中，阈值法常与其他方法结合使用。而对于区域分割算法，其实质就是把具有种相似性质的像素连通，从而构成最终的分割区域。它利用了图像的局部空间信息，可以有效地克服其他方法存在的图像分割空间小连续的缺点。在此类方法中，如果从全图出发，按照区域属性特征致的准则决定每个像元的区域归理工大学毕业论文属，形成区域图，称之为区域生长的分割方法如果从像元出发，按照区域属性特征致的准则，将属性接近的连通像元聚集为区域，则是区域增长的分割方法。若是综合利用上述两种方法，就是区域分裂与合并的方法。它是先将图像分割成很多的致性较强的小区域，再按定的规,,理工大学毕业论文,理工大学毕业论文理工大学毕业论文,理工大学毕业论文外文文献译文特征空间稳健性分析彩色图像分割摘要本文提出了种恢复显著图像特征的普遍技术。这项技术基于种用于估算密度梯度的简单非参数程序均值漂移算法，它避免了目前方法包括鲁棒集群的缺点。它可以处理任何自然特征空间，文中以彩色图像分割为例进行了讨论。分割是完全自动化的，只有其分割的类别由用户选择。因此，相同的程序，可以产生高质量的图像边缘，或通过提取所有显著的颜色来提供个预编程处理器，该预编程处理器是基于内容的查询系统。个彩色图像在个标准的工作站的分析时间少于秒。灰度级图像当做彩色图像来处理时仅有明度坐标。关键词鲁棒模式分析，低层次视觉，基于内容的索引绪论特征空间分析是种广泛使用的工具，用于解决低层次的图像理解任务。图像跨越空间从相邻元素中提取的特征向量映射到其组件。而图像的显著特征对应到这个空间中的高密度区域。特征空间分析是用于恢复高密度区域中心的程序，即对显著图像特征的陈述。基于直方图的技术，霍夫变换是这种方法的例子。当独特的特征向量数目庞大的时候，特征空间的大小就被减小并放到个个单元格组成的载体中。每个离散化的功能空间被称为个累加器。每当该累加器的尺寸对于这个数据不准确时，就会出现严重的人为误差。这个问题在霍夫变换中被广泛的研究过。因此，为了得到更令人满意的关于特征空间的结论，我们需要个连续坐标系统。个连续特征空间的内容可以看做个多元多重模态概率分布样本。注意，实时图像的模式数量可以是非常大的，能达到几十倍。最大密度区域对应于底层的概率分布模式为中心的集群。传统的集群技术，能够被应用于特征空间分析，但是它们只有在集群数量小且先验概率已知的情况下才能被应用。从数据中估算集群数量算起来是非常昂贵而且无法得到令人满意的结论。种常用的假设是这个个量集群满足多元正态分布，也就是说，该特征空间就能够被当做混合的高斯分布。这些混合的参数通过最小化误差准则的估计。也就是说，就距离来说，大类阈值算法基于高斯混合模型的直方图。然而，没有理论证据表明提取的正常集群必然对应个显著的图像特征。相反的是，个较强的人工集群也许会在些特征值被映射到部分重叠区域的时候出现。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方法直方图双峰法最大类间方差法迭代法第五章基于形态学分水岭的图像分割方法的仿真实现分水岭法图像分割基本原理分水岭法图像分割算法分水岭法图像分割仿真及结果分析理工大学毕业论文结论参考文献附录Ⅰ外文文献翻译附录Ⅱ程序清单致谢理工大学毕业论文第章图像分割技术基本现状和发展趋势图像分割的意义在副图像中，我们常常只对其中的些目标感兴趣，对于这些我们感兴趣的目标，它们通常在要分割的图像中占据定的区域，而且在些特性上与周围的图像存在定的差别。这些差别可能非常明显，也可能十分细微，以至于人眼无法觉察。图像分割是按定的制约规则把图像划分为若干个互不相交具有特定性质的区域，是把我们关注的区域从需要分割的图像中提取出来，以此进行进步研究分析和处理的技术。图像分割的结果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的焦点和热点。图像分割把图像空间分成些有意义的区域，与图像中各种物体目标相对应。它使得其后的图像分析和识别等处理过程中所要处理的数据量大大减少了，同时又保留了有关图像结构特征的信息。通过对分割结果的描述，能够理解图像中包含的有关信息。图像分割质量直接影响后续图像处理的效果，甚至决定其成败，因此，分割的方法和精确程度至关重要。由此可知，图像分割在图像工程中占据非常重要的位置。图像分割在不同的领域也有其它的名称，如目标轮廓技术目标检测技术阈值化技术目标跟踪技术等，这些技术本身或其核心实际上也就是图像分割技术。图像分割技术的基本现状图像分割算法的研究已经有几十年的历史，直都受到人们的高度重视。关于图像分割的原理和方法国内外已有不少的研究成果，但直以来没有种分割方法适用于所有图像分割处理。传统的图像分割方法存在着些不足，无法满足人们的要求，给进步的图像分析和理解过程带来了困难。随着计算机技术的发展及其相关技术的成熟，结合图像增强等图像处理技术，我们已经能够在计算机上实现图像分割处理过程。然而，到目前为止，人们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，图像分割的研究还在不断深入，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，是介于低层次处理和高层次处理的中间层次。早在年就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，