学科期末论文-图像分割概述

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1、学科期末论文图像分割概述学院名称：物理电子信息学院制作人：15级电了商务2班董世恩2016年5月摘要：图像分割是图象特征提取和识别等图像理解的基础，对图像分割的研究一直是数字图像处理技术研究屮的热点和焦点。木文介绍了数字图像处理技术屮的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简单的叙述,分别研究了基丁边缘，区域的图像分割方法，并使用MATLAB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1.1图像分割的意义在-•幅图像中，我们常常支队其中的某些目标感兴趣，对于这些我们感兴趣的目标，它们通常在耍分隔的

2、图像中占据一定的区域，而且在某些特性上与周围的图像存在一定的差别。这些差别可能罪常明显，也可能卜分细微，以至于人眼无法觉察。图像分割是按一定的制约规则把图像划分为若干个互不相干、具有特定性质的区域，是把我们关注的区域从需耍分割的图像中提収出来，以此进行进一-步的研究分析和处理的技术。图像分割的结果是图像特征捉取和识别等图像理解的羞础，对图像分割的研究一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一些有意义的区域，与图像屮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虽大大减少了，同时乂保留了冇关图像结构特征的信息。

3、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处理的效果，甚至决定其成败，因此，分割的方法和梢确程度至关重要。山此可知，图像分割在图像工程小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。1.2图像分割方法综述图像分割是指将图像划分为与其中含有的真实世界的物体或区域有强相关性的组成部分的过程。图像分割使图像处理和分析中的重要问题，也是计算机视觉研究中的一个经典难题。尽管它一肓受到科研人员的重视，但是它的发展很慢，

4、被认为是计算机视觉的一个瓶颈。迄今为止，还没有一种图像分割方法适用于所有的图像，也没有一类图像所有的方法都适用于它。近几年来，科研人员不断改进原有方法并将其他学科的新理论和新方法引入图像分割，提出了不少新的分割方法。本问对传统的图像分割方法进行分析。典型的图像分割方法有阈值法，边缘检测法，区域法。分析各种图像分割方法可以发现，他们分割图想的基木依据和条件有以下四方而：1）分割的图像区域应具有同质性，如灰度级别相近，纹理相似等；2）区域内部平整，不存在很小的空洞；3）相邻区域Z间对选定的某种同质判断而言，应存在显著差异性；4）每个分割区域边界应具有齐整性

5、和空间位置的准确性。现有的人多数图像分割方法只是部分满足上述判据。如來加强分割区域的同性质约束，分各区域很容易产生大虽小空洞和不规整边缘：若强调不同区域间性质差异的显著性，则极易造成非同质区域的合并和有意义的边界丢失。不同的图像分割方法总有在各种约束条件之间找到适当的平衡点。2.1阈值法阈值法的优点是计算简单，速度快，易于实现。尤其是对于不同类的物体灰度值和或其他特征值相差很大时，能很冇效地对图像进行分割。阈值法的缺点是当图像屮不存在明显的灰度差异或灰度值范围有较大的重叠时，分割效果不理想。并且阈值法仅仅考虑图像的灰度信息而没有考虑图像的空间信息，致使

6、阈值法対噪声和灰度不均匀十分頌感。在实际应用中，阈值法通常与其他方法结合使用。阈值分割法是简单地用一个或几个阈值将图像的肓方图分成几类，图像屮灰度值在同一个灰度类内的像索属于同一个类。其过程是决定-•个灰度值，用以区分不同的类，这个灰度值就叫做“阈值”。它可以分为全局阈值分割和局部阈值分割。所谓金局阈值分割是利用整幅图像的信息來得到分割川的阈值，并根据该阈值对整幅图像进行分割而局部阈值对各个区域进行分割，即一个阈值对应相应的一个子区域，这种方法也称适应阈值分割。阈值法是一种简单但是IF-常有效的方法，特别是不同物体或结构Z间有很大的强度对比吋,能够得到

7、很好的效果，它一般可以作为一系列图像处理过程的第一步。它一般要求在直方图能得到明显的峰或谷，并在谷底选择阈值。如何根据图像选择合适的阈值是基于阈值分割方法的重点所在，也是难点所在。它的主要局限是，最简单形式的阈值法只能产生二值图像区分两个不同的类。另外，它只考虑像索本身的值，一般都不考虑图像的空间特性，这样就对噪声很敏感，它也没有考虑图像的纹理信息等有用信息，使分割效果有时不能尽如人意。2.2基于边缘检测的分割方法边缘（或边沿）是指具周围像索灰度有阶跃变化或“屋顶”变化的那些像索的结合，也即边缘是灰度值不连续的结果，这种不连续常常可以用求导数方便的检测

8、到，一般常用一阶导数和二阶导数来检测边缘。边缘广泛存在于物体与背景间、物体于物体之间、基元与基