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《【碩士論文】圖像分割算法研究及實(shí)現(xiàn).pdf》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線(xiàn)閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在教育資源-天天文庫(kù)。
1、武漢理工大學(xué)碩士學(xué)位論文圖像分割算法研究及實(shí)現(xiàn)姓名：?jiǎn)塘崃嵘暾?qǐng)學(xué)位級(jí)別：碩士專(zhuān)業(yè)：計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)指導(dǎo)教師：馬保國(guó)20090401中文摘要圖像分割是一種重要的和關(guān)鍵的圖像分析技術(shù)，其目的是把圖像分成各具特性的區(qū)域并提取出感興趣的部分，圖像分割的結(jié)果是圖像特征提取和識(shí)別等圖像理解的基礎(chǔ)。對(duì)它的研究一直是圖像技術(shù)研究中的熱點(diǎn)和焦點(diǎn)，提出了數(shù)以千計(jì)的不同算法，雖然這些算法大都在不同程度上取得了一定的成功，但是圖像分割問(wèn)題還遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒(méi)有解決，這方面的研究仍然面臨很多挑戰(zhàn)。論文對(duì)圖像分割的方法進(jìn)行了分類(lèi)和研究，把圖像分割的方法分為三大類(lèi)：(1)基于邊緣檢測(cè)的分割方法，圖像最基本的
2、特征是邊緣，邊緣檢測(cè)方法利用圖像一階導(dǎo)數(shù)的極值或二階導(dǎo)數(shù)的過(guò)零點(diǎn)信息為判斷邊緣點(diǎn)提供了基本依據(jù)，論文對(duì)細(xì)胞圖像進(jìn)行分割，從實(shí)際效果上比較各種算子進(jìn)行邊緣檢測(cè)的優(yōu)缺點(diǎn)；(2)基于區(qū)域的分割方法，閾值化方法根據(jù)物體像素的灰度級(jí)與背景像素的灰度級(jí)的不同，將物體從背景中較好地分割出來(lái)，區(qū)域增長(zhǎng)分割就是把具有某種相似性質(zhì)的像素連通起來(lái)，從而構(gòu)成最終的分割區(qū)域；(3)基于特定理論的分割方法，這些特定理論包括小波變換、數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊技術(shù)等。把直方圖與小波變換方法結(jié)合起來(lái)，利用小波變換的多尺度特性，在不同的尺度上選擇分割閾值，這樣使得閾值的選取更加合理，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該
3、算法能得到較好的分割效果。通過(guò)對(duì)以上三類(lèi)方法的探討，以及對(duì)各類(lèi)算法進(jìn)行的實(shí)驗(yàn)，總結(jié)了傳統(tǒng)圖像分割算法的優(yōu)缺點(diǎn)和各類(lèi)算法的適應(yīng)環(huán)境。為了實(shí)現(xiàn)對(duì)細(xì)胞圖像的有效分割，論文對(duì)局部自適應(yīng)圖像分割算法進(jìn)行了改進(jìn)。該算法首先把整幅圖像分為若干子塊，然后計(jì)算每個(gè)子圖像的梯度直方圖，對(duì)每幅子圖像進(jìn)行最大類(lèi)間方差分割，最后還考慮圖像中噪聲的影響，采用形態(tài)學(xué)噪聲濾波器去噪。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法對(duì)細(xì)胞圖像細(xì)節(jié)有很好的區(qū)分和分割，與傳統(tǒng)方法相比，輪廓提取更為精確，且最大程度的保留了細(xì)胞內(nèi)部細(xì)胞核的輪廓，適用于背景和目標(biāo)對(duì)比不是很明顯和具有一定噪聲的圖像。關(guān)鍵字：圖像分割，邊緣檢測(cè)，閾值分割
4、，小波變換AbstractImagesegmentationisacriticalimageanalysistechnique，thepurposeofwhichseparatestheobjectintoregionswithspecialcharacterandextractsinterestingregion，theresultoftheimagesegmentationisthebasisofthefeatureextractionandpatternRecognition．Theresearchoftheimagesegmentationisthehot
5、spotandfocusoftheimagetechnique，hundredsofalgorithmshavebeenpresentedintheliterature，althoughthosealgorithmsaletosomeextentsuccessful，imagesegmentationisstillfarfromsolved，theresearchinthisareastillfacesmanychallenges．Thethesisdescribeswaysofimagesegmentation，wesortsthreekindsofwaysof
6、imagesegmentation：First，segmentationbasedonedgedetection，thebasicfeatureofanimageisedge，thefundamentalwarrantiesofedgepointjudgmentarethefirstderivative’sextremevalueandthesecondderivative’Scrosspointofimagepixels．Thethesisseparatesthecellimages，comparestheadvantagesanddisadvantagesof
7、avarietyofedgedetectionoperatorfromtheactualresults；Secondly,segmentationbasedonregion，iftargetpixels’graylevelhasobviousdifferenceswithbackgroundpixels’，thresholdsegmentationwouldbeaneffectivewaytoseparatetargetfrombackground；Theseededregiongrowingsegmentationaimstoformasegmentationa
8、leaby
