聚类具有很好的应用前景。图划分准则常见的划分准则有最小割集准则规范割集准则比例割集准则平均割集准则最小最大割集准则沈阳理工大学学士学位论文多路规范割集准则课题研究的目的及本文的主要内容本章介绍了本文各项理论基础的简述。第二章将详细介绍图像分割技术的基本理论，然后详细介绍各个算法的应用，及发展前景。第三章将详细介绍谱聚类的基本理论，然后详细介绍了谱聚类在图像分割中的应用算法存在的问题以及研究的进展。第四章针对上两章给出算法对目标图像进行分割处理，并写明操作的流程图。由于编程较多因此不写入本论文中。对程序的运行，检查，以及调整。实现其结果。最后对本论文进行总结，并结合论文工作提出进步展望。沈阳理工大学学士学位论文图像分割技术与边缘检测图像分割定义和方法分类图像分割是将图像中有意义或有用的特征提取出来，也可以说，将图像分成各具特点的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程。图像分割是由图像处理到图像分析的关键步骤。图般的图像处理过程图像分割的定义令集合代表整个图像区域，对的分割可看作将分成若干个满足以下个条件的非空子集子区域，对所有的和，≠，有对有④对≠，有∪对是连通域。其中代表所有集合中元素的种性质。图像读入光电转换图像处理增强，编码图像分析分割，描述图像理解解释，理解光图像数字图像处理过的图像解释判断特征数据沈阳理工大学学士学位论文图像分割算法根据相邻象素在象素值方面的相似性和不连续性可分为区域法和边界法根据处理策略不同分为串行算法和并行算法。表分割目标与处理方法边界区域并行处理并行边界技术，如微分算子并行区域技术，如阈值串行处理串行边界技术，如边沿跟踪串行区域技术，如四叉树分割灰度阈值分割灰度阈值分割是种常见的分割方法，由于它实现的直观性和简单性，它在图像分割中占有十分重要的地位。灰度阈值分割法就是根据图像的不同灰度级来选取个合适的灰度阈值，以此来确定有意义的区域或者分割物体的边界。灰度阈值分割法就是将图像进行二值化处理，即选择个阈值，将原始图像转换成黑白二值图像。灰度阈值分割法的处理函数如下𝑔𝑥𝑓𝑥𝑦其中是原始图像的像素值是处理后的黑白图像的像素值。灰度阈值分割法是种非线性的运算。如果图像像素值大于我们所设置的阈值，则将这个像素灰度值设置为，反之将其灰度值设置为当原始图像的灰度直方图的双峰特性不明显时，也就是图像中的前景和背景之间的灰度值相差较小时，根据图像的直方图就不易选择个合适的阈值。所以，这时我们就要选择其他方法来确定阈值，常用方法有最小误差阈值法最大方差阈值法沈阳理工大学学士学位论文最佳阈值法差别分析法阈值法阈值法是种并行的区域分割技术，主要利用图像的灰度信息，通常的做法是根据图像灰度直方图的谷底简单地确定个或几个阈值，将图像的灰度直方图分成几类，认为图像中灰度值在同灰度类的像素属于同类物体。根据使用的图像的整体信息还是局部信息，可分为上下文相关方法和上下文无关方法根据对全图使用同意与之还是对不同区域使用不同阈值，可以分为全局阈值方法和局部阈值，也叫自适应阈值方法方法另外还可以分为单阈值方法和多阈值方法。阈值法分割的结果依赖于阈值的选取，确定闭值是阈值法分割的关键。阈值分割实质上就是按照个准则求出最佳阈值的过程。常用的全局阈值选取方法有利用图像灰度直方图的峰谷法最小误差法最大类间方差法最大嫡自动阈值法以及其他些方法。边缘检测算子函数的导数反映图像灰度变化的显著程度，阶导数的局部极大值和二阶导数的过零点都是图像灰度变化极大的地方。因此可以将导数值作为相应点的边界强度，通过设置门限的方法，提取边界点集。基于边缘检测的分割这类方法主要基于图像灰度级的不连续性，基本思想是通过检测图像中不同均匀区域之间的边界来实现对图像的分割，其难点在于边缘检测时抗噪性和检测精度的矛盾。若提高检测精度，则噪声产生的伪边缘会导致不合理的轮廓若提高抗噪性，则会产生轮廓漏检和位置偏差。为此，人们提出各种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，以较好地兼顾抗噪性和,沈阳理工大学学士学位论文沈阳理工大学学士学位论文沈阳理工大学学士学位论文函数代码及注释沈阳理工大学学士学位论文谱聚类的图输入输出图像代码及注释沈阳理工大学学士学位论文沈阳理工大学学士学位论文摘要谱聚类作为类新兴的有效的聚类方法得到广泛的关注，并已成功的应用于图像分割。本文研究基于谱聚类的图像分割技术，并成功的应用到图像分割中。本文主要工作如下谱聚类算法是利用图像的相似性矩阵进行图像分割，如何构造个对图像信息表达更充分的相似性矩阵，对算法性能有很大影响。本文应用谱聚类算法进行图像分割技术的研究，而且还具有良好的方向分析能力，它能反映出图像在不同分辨率上沿多个方向的变化，能更好地描述图像的几何结构。该方法为的是在聚类的时候取得较好且稳定的性能，然而仅在对低维数样本聚类时较算法要好。为了缓解谱聚类对初始化敏感的问题，本文采用了基于优化策略的均值算法，实现了基于谱聚类的图像分割方法。通过在谱聚类算法仿真实验表明本文的方法无论在细纹理粗纹理非均匀纹理和混合纹理上，其视觉效果和评价指标上都要优于的方法。关键词图像分割谱聚类谱聚类算法聚类算法沈阳理工大学学士学位论文,沈阳理工大学学士学位论文目录绪论数字图象处理技术简介图像处理的主要目的常用方法图像分割技术编程软件的介绍简介谱聚类的简述简介图划分准则课题研究的目的及本文的主要内容图像分割技术与边缘检测图像分割定义和方法分类图像分割的定义图像分割算法灰度阈值分割阈值法边缘检测算子基于边缘检测的分割普通梯度算子区域生长区域生长的主要步骤本章小结谱聚类算法分析与研究基本理论图和矩阵的表示谱图理论沈阳理工大学学士学位论文图划分准则相似度矩阵拉普拉斯矩阵谱聚类算法谱聚类算法谱聚类算法与算法的比较谱聚类算法存在的问题以及研究进展本章小结基于谱聚类图像分割算法研究谱聚类算法扩展方法扩展谱聚类算法谱聚类图像分割算法程序流程图仿真与分析结果分析本章小结结论致谢参考文献附录英文原文附录中文翻译附录计算程序沈阳理工大学学士学位论文绪论数字图象处理技术简介数字图象处理又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。图像处理的主要目的提高图像的视感质量，如进行图像的亮度彩色变换，增强抑制些成分，对图像进行几何变换等，以改善图像的质量。提取图像中所包含的些特征或特殊信息，这些被提取的特征或信息往往为计算机分析图像提供便利。提取特征或信息的过程是模式识别或计算机视觉的预处理。提取的特征可以包括很多方面，如频域特征灰度或颜色特征边界特征区域特征纹理特征形状特征拓扑特征和关系结构等。图像数据的变换编码和压缩，以便于图像的存储和传输。常用方法图像变换，图像编码压缩，图像增强和复原，图像分割，图像描述，图像分类识别。图像分割技术图像分割技术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，是图像处理中研究的热点之。沈阳理工大学学士学位论文编程软件的介绍本论文运用来进行编程，下面来介绍下编程软件。简介是款由美国公司出品的主要对科学计算可视化以及交互式程序设计的高科技计算软件。它将数值分析矩阵计算科学数据可视化以及非线性动态系统的建模系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在个抑郁使用的视窗环境中。的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学工程中常用的形式十分先相似，故用来解算要比等语言完成相同的事情简捷的多。本论文运用版本是，在这个版本中也加入了对的支持，可以直接调用。谱聚类的简述简介谱聚类算法建立在谱图理论基础上，与传统的聚类算法相比，它具有能在任意形状的样本空间上聚类且收敛于全局最优解的优点。该算法首先根据给定的样本数据集定义个描述成对数据点相似度的亲合矩阵,并且计算矩阵的特征值和特征向量，然后选择合适的特征向量聚类不同的数据点。谱聚类算法建立在图论中的谱图理论基础上，其本质是将聚类问题转化为图的最优划分问题，是种点对聚类算法，对数据聚类具有很好的应用前景。图划分准则常见的划分准则有最小割集准则规范割集准则比例割集准则平均割集准则最小最大割集准则沈阳理工大学学士学位论文多路规范割集准则课题研究的目的及本文的主要内容本章介绍了本文各项理论基础的简述。第二章将详细介绍图像分割技术的基本理论，然后详细介绍各个算法的应用，及发展前景。第三章将详细介绍谱聚类的基本理论，然后详细介绍了谱聚类在图像分割中的应用算法存在的问题以及研究的进展。第四章针对上两章给出算法对目标图像进行分割处理，并写明操作的流程图。由于编程较多因此不写入本论文中。对程序的运行，检查，以及调整。实现其结果。最后对本论文进行总结，并结合论文工作提出进步展望。沈阳理工大学学士学位论文图像分割技术与边缘检测图像分割定义和方法分类图像分割是将图像中有意义或有用的特征提取出来，也可以说，将图像分成各具特点的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程。图像分割是由图像处理到图像分析的关键步骤。图般的图像处理过程图像分割的定义令集合代表整个图像区域，对的分割可看作将分成若干个满足以下个条件的非空子集子区域，对所有的和，≠，有对有④对≠，有∪对是连通域。其中代表所有集合中元素的种性质。图像读入光电转换图像处理增强，编码图像分析分割，描述图像理解解释，理解光图像数字图像处理过的图像解释判断特征数据沈阳理工大学学士学位论文图像分割算法根据相邻象素在象素值方面的相似性和不连续性可分为区域法和边界法根据处理策略不同分为串行算法和并行算法。表分割目标与处理方法边界区域并行处理并行边界技术，如微分算子