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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。

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。

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，人们已经部分内容简介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。

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。