基于MATLAB的图像分割算法研究

下载后可任意编辑 摘 要 本文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增长等进行了分析。对梯度算法中的Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、拉普拉斯Laplacian算子、LoGLaplacian-Gauss算子、坎尼（Canny）算子的分割步骤、分割方式、分割准则相互比较可以看出根据坎尼（Canny）边缘算子的3个准则得出的边缘检测结果最满意。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，但这种方法只对于那些灰度分布明显，背景与物体差别大的图像的分割效果才明显。区域增长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讨论的方向。 关键词图像处理 图像分割 Abstract This article analyses the application effect to the classics image segmentation like the edge examination, territory value division technology, and the region growth and so on.For comparing the Roberts operator, Sobel operator, Prewitt operator, the operator of Laplacian and the operator of LoGLaplacian-Gauss,Canny operator in gradient algorithm,the step, the way and the standard of the image segmentation,we can find out the three standard of Canny edge operator the edge detection result of reaching most satisfy. And the key point of threshold segmentation lie in fixing the threshold value, it is good to have only threshold value to determine it then can be effective to divide object and background,but this kind of is good to those gray scales,the big difference image effect between the background and obiect. The basic idea of area is to the new region from similar nature.And also, this paper analyses the research direction of image segmentation technology at the same time. Key words image processing image segmentation operator 目 录（一般目录要求最多是三级目录，不要出现四级目录） 第一章 绪论1 1.1数字图像处理的基本特点1 1.1.1数字图像处理的信息大多是二维信息，处理信息量很大（三级标题有问题）1 1.1.2数字图像处理占用的频带较宽2 1.1.3数字图像中各个像素是不独立的，其相关性大2 1.1.4作合适的假定或附加新的测量2 1.1.5数字图像处理后的图像受人的因素影响较大2 1.2数字图像处理的优点2 1.2.1再现性好2 1.2.2处理精度高3 1.2.3适用面宽3 1.2.4灵活性高3 1.3数字图像处理的应用4 1.3.1航天和航空技术方面的应用4 1.3.2生物医学工程方面的应用5 1.3.3通信工程方面的应用5 1.3.4工业和工程方面的应用5 1.3.5军事公安方面的应用5 1.3.6文化艺术方面的应用6 1.4数字图像分割技术的进展概况6 1.4.1 基于分形的图像分割技术6 1.4.2 基于神经网络的图像分割技术7 1.5本文的主要流程图8 第二章 数字图像处理的处理方式9 2.1图像变换9 2.2图像编码压缩9 2.3图像增强和复原9 2.4图像分割9 2.5图像描述10 2.6图像分类（识别）10 第三章 MATLAB平台及其开发环境11 3.1.MATLAB的组成11 3.1.1MATLAB主要有以下几个部分11 a.数值计算功能12 b.符号计算功能12 c.数据分析功能12 d.动态仿真功能12 e.程序借口功能13 f.文字处理功能13 3.2MATLAB的特点13 3.2.1功能强大，可扩展性强13 3.2.2界面友好，编程效率高14 3.2.3图像功能，灵活且方便14 3.3MATLAB在图像处理中的应用14 第四章 图像分割概念及算法讨论16 4.1图像分割的基本概念16 4.1.1图像分割定义16 4.2边缘检测方法（4.1和4.2之间不是并行关系）17 4.2.1边缘检测概述17 4.2.2边缘检测梯度算法19 a.梯度边缘检测算法基本步骤及流程图19 b.Robert算子20 c.Sobel算子21 d.Prewitt算子21 4.2.3拉普拉斯（Laplacian）算子22 4.2.4LoGLaplacian-Gauss算子24 4.2.5坎尼（Canny）算子25 4.3灰度阈值分割27 4.3.1阈值分割介绍28 a.阈值化分割原则28 b.阈值分割算法分类29 4.3.2全局阈值30 a.微小值点阈值31 b.最优阈值31 c.迭代阈值分割33 4.3.3动态阈值34 a.阈值插值35 b.水线阈值算法35 4.4区域分割37 4.4.1区域生长的基本原理、步骤及流程图37 4.4.2生长准则和过程40 a.灰度差准则40 b.灰度分布统计准则41 c.区域形状准则42 4.4.3分裂合并43 第五章 总结45 5.1对于图像边缘检测的分析45 5.2对于图像阈值分割的分析45 5.3对于图像区域分割的分析46 5.4改进意见（改进可另外做为一章比如说某某算法等的若干改进等，不要放入总结一章中）（总结是对整篇文章的一个概述，应该是写比如得出些什么结论，一些算法间比较等相关问题。）46 参考文献48 致 谢49 附 录50 第一章 绪论 1.1数字图像处理的基本特点 1.1.1数字图像处理