图像分割算法研究与实现设计()

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1、毕业设计(论文)图像分割算法研究与实现VI诚信承诺书本人郑重承诺:我所呈交的毕业论文《图像分割算法研究与实现》是在指导教师的指导下,独立开展研究取得的成果,文中引用他人的观点和材料,均在文后按顺序列出其参考文献,论文使用的数据真实可靠。承诺人签名:日期:年月日VI图像分割算法研究与实现摘要数字图像目标分割与提取是数字图像处理和计算机视觉领域中一个备受关注的研究分支,其中最主要的是运用MATLAB对图像进行仿真分割,并用各个方法进行分析、对比并得出结论。本文主要介绍了图像分割的基本知识,从原理和应用效果上对经典的图像分割方法如边缘检测、阈值分割技术和区域生长等进

2、行了分析。在边缘检测时对梯度算法中的Sobel算子、Prewitt算子、LoG(Laplacian-Gauss)算子、Canny算子的分割原理逐一介绍并比较各种算子的分割效果。而阈值分割技术的关键在于阈值的确定,只有阈值确定好了才能有效的划分物体与背景,本文着重实现基于迭代法的全局阈值及基于Otsu最大类间方差算法的自适应阈值。此外还介绍了区域增长法,它的基本思想是将具有相似性质的像素集合起来构成新区域。与此同时本文还分析了图像分割技术研究的方向。关键词:图像分割MATLAB边缘检测区域生成阈值分割VIResearchofImageSegmentationAl

3、gorithmABSTRACTDigitalImageObjectSegmentationandExtractionisamajorconcerninthefieldofdigitalimageprocessingandcomputervisionresearchbranch,whichthemostimportantistheuseofMATLABforimagesegmentationandsimulation,usingeachmethodtocarryontheanalysis,comparisonandconclusion.Thispapermain

4、lyintroducesthebasicknowledgeofimagesegmentation,basedontheprincipleandtheapplicationeffecttotheclassicimagesegmentationmethodssuchasedgedetection,thresholdsegmentationandregiongrowingisanalyzed.IntheedgedetectionofgradientalgorithmintheSobeloperator,Prewittoperator,Logoperator,Cann

5、yoperatorsegmentationprinciplesintroducedandcomparisonofvariousoperatorssegmentation.Whilethethresholdsegmentationtechnologyisthekeytodetermineathreshold,onlyagoodthresholdcaneffectivelydivideobjectandbackground,thispaperfocusesontheimplementationoftheglobalthresholdbasedoniterative

6、algorithmandbasedonOtsuadaptivethresholdalgorithm.Italsointroducestheregionalgrowthmethod,itsbasicideaistohavesimilarpropertiestothepixeltogetherconstituteanewarea.Atthesametimethepaperalsoanalyzestheresearchdirectionofimagesegmentationtechnology.Keywords:ImagesegmentationMATLABEdge

7、detectionRegionalgenerationThresholdsegmentationVI目录1引言11.1数字图像分割的现状11.2数字图像分割的意义12基于MATLAB的图像分割32.1MATLAB的优点33图像分割的主要研究方法43.1图像分割定义43.2图像分割方法综述43.3边缘检测法53.3.1边缘检测原理53.3.2Canny算子63.3.3Prewitt算子73.3.4Sobel算子83.3.5Log算子93.4区域生长法93.4.1区域生长原理93.4.2灰度差准则103.4.3灰度分布统计准则113.5阈值分割法113.5.1阈值

8、分割法原理113.5.2迭代阈值分割1

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