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（論文）課程名稱：科研訓練院（系）：專業(yè)班級：姓名：學號：指導教師：2013年7月7日西安建筑科技大學課程設(shè)計（論文）任務(wù)書專業(yè)班級：學生姓名：指導教師（簽名）：一、課程設(shè)計（論文）題目二、本次課程設(shè)計（論文）應(yīng)達到的目的通過課程設(shè)計讓學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，并能夠用所學知識分析、初步設(shè)計和解決與通信應(yīng)用相關(guān)的現(xiàn)實技術(shù)問題，在實踐中能夠舉一反三。三、本次課程設(shè)計（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；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：[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，武漢大學出版社[2]《壓縮視頻通信》，A.H.薩達卡著，科學出版社[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，清華大學出版社五、審核批準意見教研室主任（簽字）I摘要在計算機視覺的相關(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，而圖像分割是計算機視覺系統(tǒng)中最關(guān)鍵和重要的一個環(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)其需求與圖像特點合理采用不同的圖像分割方法以達到更好的處理效果。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、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)是一個跨學科的領(lǐng)域。隨著計算機科學技術(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、生理學

4、、計算機科學等諸多領(lǐng)域內(nèi)的學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重要任務(wù)，而對圖像進行分割來提取目標是其關(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從細胞學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關(guān)鍵技術(shù)，從20世紀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準，這給圖像分割技術(shù)的應(yīng)用帶來許多實際困難。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代表的整個圖像區(qū)域，對R的圖像分割可以看做是將R分成N個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像素都被處理的保證。Ri?Rj??指出分割結(jié)果中的各個區(qū)域是互不重疊的。P?Ri?

7、?TRUE表明在分割結(jié)果中，每個區(qū)域都有其獨特的特性。也就P?Ri?Rj??FALSE表明在分割結(jié)果中同一個子區(qū)域的像素應(yīng)當是連通的，是說同一個子區(qū)域內(nèi)的任意的兩個像素在該子區(qū)域內(nèi)是互相連通的。這些條件對分割具有一定的指導作用。但是，實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。