圖像分割方法研究

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1、圖像分割方法研究課程設(shè)計(jì)（論文）課程名稱：科研訓(xùn)練院（系）：專業(yè)班級：姓名：學(xué)號：指導(dǎo)教師：2013年7月7日西安建筑科技大學(xué)課程設(shè)計(jì)（論文）任務(wù)書專業(yè)班級：學(xué)生姓名：指導(dǎo)教師（簽名）：一、課程設(shè)計(jì)（論文）題目二、本次課程設(shè)計(jì)（論文）應(yīng)達(dá)到的目的通過課程設(shè)計(jì)讓學(xué)生較深入地理解圖像分割技術(shù)在通信工程專業(yè)系列課程中的地位、作用和意義；加深對基本概念和基本原理的理解和應(yīng)用，并能夠用所學(xué)知識分析、初步設(shè)計(jì)和解決與通信應(yīng)用相關(guān)的現(xiàn)實(shí)技術(shù)問題，在實(shí)踐中能夠舉一反三。三、本次課程設(shè)計(jì)（論文）任務(wù)的主要內(nèi)容和要求（包括原始數(shù)據(jù)、技術(shù)參數(shù)、設(shè)計(jì)要求等）1）掌握圖像分割的基本概念；2）研究圖像分割方法的

2、特點(diǎn)；3）研究各種圖像分割方法及其應(yīng)用；4）展望通信技術(shù)的發(fā)展趨勢。四、應(yīng)收集的資料及主要參考文獻(xiàn)：[1]《基于內(nèi)容的視頻編碼與傳輸控制技術(shù)》，賀貴明，吳元保等編，武漢大學(xué)出版社[2]《壓縮視頻通信》，A.H.薩達(dá)卡著，科學(xué)出版社[3]《數(shù)字視頻圖像處理》，全子一主編，電子工業(yè)出版社[4]《分形小波與圖像壓縮》，曾文曲編著，東北大學(xué)出版社[5]《圖像編碼基礎(chǔ)和小波壓縮技術(shù)》張旭東編著，清華大學(xué)出版社五、審核批準(zhǔn)意見教研室主任（簽字）I摘要在計(jì)算機(jī)視覺的相關(guān)研究中，圖像分割是連接低級視覺和高級視覺的橋梁和紐帶，而圖像分割是計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)中最關(guān)鍵和重要的一個(gè)環(huán)節(jié)。在概要介紹幾種常用圖像分

3、割方法的基礎(chǔ)上，比較了每種圖像分割算法的優(yōu)缺點(diǎn)及其適應(yīng)范圍。結(jié)果表明：不同工程應(yīng)用中，應(yīng)根據(jù)其需求與圖像特點(diǎn)合理采用不同的圖像分割方法以達(dá)到更好的處理效果。關(guān)鍵詞：圖象分割；圖象處理；閾值；邊緣分割；區(qū)域分割；II1引言近年來，隨著工業(yè)、農(nóng)業(yè)、醫(yī)學(xué)、軍事等領(lǐng)域自動化和智能化需求的迅速發(fā)展，對圖像處理技術(shù)的要求也日益提高。數(shù)字圖像處理技術(shù)是一個(gè)跨學(xué)科的領(lǐng)域。隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)技術(shù)的不斷發(fā)展，圖像處理和分析逐漸形成了自己的科學(xué)體系，新的處理方法層出不窮，盡管其發(fā)展歷史不長，但卻引起各方面人士的廣泛關(guān)注。首先，視覺是人類最重要的感知手段，圖像又是視覺的基礎(chǔ)，因此，數(shù)字圖像成為心理學(xué)、生理學(xué)

4、、計(jì)算機(jī)科學(xué)等諸多領(lǐng)域內(nèi)的學(xué)者們研究視覺感知的有效工具。其次，圖像處理在軍事、遙感、氣象等大型應(yīng)用中有不斷增長的需求。其中對圖像的自動識別與理解就是一項(xiàng)重要任務(wù)，而對圖像進(jìn)行分割來提取目標(biāo)是其關(guān)鍵步驟之一，如果得不到合理的圖像分割圖，也就無法對圖像進(jìn)行正確的識別與理解。在過去的四十多年里，圖像分割的研究一直受到人們高度的重視。迄今為止，研究者提出了上千種不同類型的分割算法。Fu和Mui從細(xì)胞學(xué)圖像處理的角度將圖像分割技術(shù)分為三大類：特征閾值或聚類、邊緣檢測和區(qū)域提取。依據(jù)算法所使用的技術(shù)或針對的圖像，Pal把圖像分割算法分成了6類：閾值分割、像素分割、深度圖像分割、彩色圖像分割、邊緣

5、檢測和基于模糊集的方法。本文將依據(jù)上述兩種分類方法進(jìn)行研究。2圖像分割方法圖像分割（imagesegmentation）：根據(jù)需要將圖像劃分為有意義的若干區(qū)域或部分的圖像處理技術(shù)。圖像分割是圖像處理的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)，從20世紀(jì)70年代開始受到人們的高度重視，至今，人們已經(jīng)提出了上千種分割算法，現(xiàn)在已經(jīng)提出的分割算法大部分是針對具體問題的，并沒有一種適用于所有圖像的通用分割算法。而且，至今還沒有制定出選擇合適分割算法的標(biāo)準(zhǔn)，這給圖像分割技術(shù)的應(yīng)用帶來許多實(shí)際困難。因此，對圖像分割的研究還在不斷深入之中，它是目前圖像處理中研究的熱點(diǎn)之一。多年來人們對圖像分割提出了不同的解釋和表述，借助集合

6、概念對圖像分割可給出如下定義：令集合R代表的整個(gè)圖像區(qū)域，對R的圖像分割可以看做是將R分成N個(gè)滿足以下條件的非空子集R1R2.......RN。1（1）?Ri?Ri?1N（2）對于所有的i和j，i?j，有Ri?Rj??（3）對于i=1,2....N，有P?Ri??TRUE（4）對于i?j，有P?Ri?Rj??FALSE（5）對于i=1,2...N，Ri是連通的區(qū)域其中P?Ri?是對所有在集合Ri中元素的邏輯謂詞，?表示空集。?Ri?Ri?1N代表分割的所有子區(qū)域的并集即為原來的圖像，它是圖像處理中的每個(gè)像素都被處理的保證。Ri?Rj??指出分割結(jié)果中的各個(gè)區(qū)域是互不重疊的。P?Ri?

7、?TRUE表明在分割結(jié)果中，每個(gè)區(qū)域都有其獨(dú)特的特性。也就P?Ri?Rj??FALSE表明在分割結(jié)果中同一個(gè)子區(qū)域的像素應(yīng)當(dāng)是連通的，是說同一個(gè)子區(qū)域內(nèi)的任意的兩個(gè)像素在該子區(qū)域內(nèi)是互相連通的。這些條件對分割具有一定的指導(dǎo)作用。但是，實(shí)際中的圖像分析和處理都是針對某種特定的應(yīng)用，所以條件中的各種關(guān)系也需同實(shí)際需求結(jié)合來設(shè)定的。人們在多年的研究中積累了很多圖像分割的方法。圖像分割是一個(gè)將像素分類的過程，分類的依據(jù)可建立在像素間的相似性、灰度不連續(xù)性基礎(chǔ)之上。