基于閾值法的圖像分割的研究畢業(yè)答辯

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1、基于閾值法的圖像分割的研究專業(yè)：通信工程班級(jí)：通信工程專12姓名：劉雨嬌學(xué)號(hào)：5052209027內(nèi)容概述研究?jī)?nèi)容3基于閾值法的圖像分割的研究課題背景1研究的目的與意義2總結(jié)4基于閾值法的圖像分割的研究圖像分割技術(shù)自20世紀(jì)70年起就一直受到人們的高度重視，至今已提出上千種分割算法。但是因?yàn)檫€沒有通用的分割理論，現(xiàn)今提出的分割算法主要是針對(duì)具體問題的，還沒有出現(xiàn)一種適合所有圖像的分割算法。另外，因?yàn)檫€沒有制定出適用于分割算法的選擇標(biāo)準(zhǔn)，所以圖像分割技術(shù)的應(yīng)用還存在許多實(shí)際的問題。閾值分割的方法是眾多圖像分割方法之一，其歷史可追溯到4

2、0年前，是一種傳統(tǒng)的圖像分割方法。課題背景1基于閾值法的圖像分割的研究圖像分割的目的主要有兩個(gè)：一是產(chǎn)生更適合人類視覺觀察和識(shí)別的圖像，二是希望計(jì)算機(jī)能夠自動(dòng)進(jìn)行識(shí)別和理解圖像。圖像分割是圖像處理和分析的基礎(chǔ)，接下來的特征提取、目標(biāo)識(shí)別等任務(wù)的結(jié)果好壞，都取決于圖像分割的質(zhì)量如何。研究的目的與意義2基于閾值法的圖像分割的研究1.圖像分割預(yù)處理2.基于傳統(tǒng)閾值法的圖像分割3.基于小波的閾值分割研究?jī)?nèi)容3基于閾值法的圖像分割的研究1.圖像分割預(yù)處理一幅圖像在傳輸?shù)倪^程中會(huì)受到各種噪聲的干擾。為了使圖像分割具有良好的效果，在對(duì)圖像進(jìn)行分割

3、之前需要濾除這些噪聲，也就是圖像分割的預(yù)處理。中值濾波是一種有效抑制噪聲的非線性信號(hào)處理技術(shù)，其基本原理是把數(shù)字圖像或數(shù)字序列中一點(diǎn)的值用該點(diǎn)的一個(gè)鄰域中的所有點(diǎn)值的中值代替，讓周圍的像素值接近的真實(shí)值。中值濾波的實(shí)現(xiàn)方法：1、通過從圖像中的某個(gè)采樣窗口取出奇數(shù)個(gè)數(shù)的數(shù)據(jù)進(jìn)行排序。2、用排序后的中值數(shù)據(jù)取代要處理的數(shù)據(jù)?；陂撝捣ǖ膱D像分割的研究1.圖像分割預(yù)處理這里選取了兩種噪聲進(jìn)行中值濾波的實(shí)驗(yàn)，一種是高斯噪聲，另一種是椒鹽噪聲。高斯噪聲仿真結(jié)果如圖所示：(a)帶噪聲圖像(b)消噪后圖像含高斯噪聲圖像與中值濾波后圖像比較圖基于閾

4、值法的圖像分割的研究1.圖像分割預(yù)處理椒鹽噪聲仿真結(jié)果如圖所示：帶噪聲圖像消噪后圖像含椒鹽噪聲圖像與中值濾波后圖像比較圖基于閾值法的圖像分割的研究2.基于傳統(tǒng)閾值法的圖像分割所謂“閾”就是一個(gè)領(lǐng)域或一個(gè)系統(tǒng)的界限，其數(shù)值稱為閾值，使用閾值進(jìn)行圖像分割是一種區(qū)域分割技術(shù)，對(duì)物體與背景有較強(qiáng)對(duì)比的圖像的分割特別有效。該方法計(jì)算簡(jiǎn)單，而且總能用封閉且連通的邊界，定義不相交的區(qū)域。閾值分割的基本原理：選取一個(gè)或多個(gè)處于灰度圖像范圍之中的灰度閾值，然后將圖像中各個(gè)像素的灰度值與閾值比較，并根據(jù)比較的結(jié)果將圖像中的對(duì)應(yīng)像素分成兩類或多類，從而把

5、圖像劃分成互不重疊的區(qū)域集合，達(dá)成圖像分割的目的。基于閾值法的圖像分割的研究2.基于傳統(tǒng)閾值法的圖像分割灰度直方圖峰谷法:原始圖像灰度直方圖在一些簡(jiǎn)單的圖像中，對(duì)目標(biāo)物的灰度分布較有規(guī)律，背景和各個(gè)目標(biāo)物在圖像的灰度直方圖中各自形成一個(gè)波峰，即區(qū)域和波峰一一對(duì)應(yīng)。由于每個(gè)波峰間形成一個(gè)波谷，因?yàn)檫x擇雙峰間的波谷處所對(duì)應(yīng)的灰度值為閾值，即可將兩個(gè)區(qū)域分離?；陂撝捣ǖ膱D像分割的研究2.基于傳統(tǒng)閾值法的圖像分割閾值為90時(shí)的分割圖像閾值為130時(shí)的分割圖像灰度直方圖峰谷法閾值分割對(duì)比圖基于閾值法的圖像分割的研究2.基于傳統(tǒng)閾值法的圖像分

6、割最大方差自動(dòng)閾值法：灰度圖像分割后圖像最大方差自動(dòng)閾值法獲取閾值圖像如果圖像灰度直方圖的形狀是多變的，有雙峰但是無明顯低谷或者是雙峰與低谷都不明顯，兩個(gè)區(qū)域的面積比也難以確定的情況常常出現(xiàn)，采用最大方差自動(dòng)閾值法往往能得到較為滿意的結(jié)果?；陂撝捣ǖ膱D像分割的研究3.基于小波的閾值分割小波變換是近年來得到廣泛應(yīng)用的數(shù)學(xué)工具，在圖像處理中十分受到重視，與傅里葉變換，窗口傅里葉變換相比，小波變換是空間（時(shí)間）和頻率的局部變換，能有效地從信號(hào)中提取信息。它通過伸縮和平移等運(yùn)算功能對(duì)函數(shù)或信號(hào)進(jìn)行多尺度細(xì)化分析，解決了傅里葉變換不能解決的

7、許多困難問題?；谛〔ㄗ儞Q的圖像分割方法,先對(duì)圖像的灰度直方圖進(jìn)行小波多尺度變換,然后從較大的尺度系數(shù)到較小的尺度系數(shù)逐步定位出灰度閾值。基于閾值法的圖像分割的研究3.基于小波的閾值分割原始圖像灰度圖像繪制直方圖直方圖均衡化選取小波指數(shù)參數(shù)，對(duì)直方圖進(jìn)行小波尺度變換求出零交叉點(diǎn)選取閾值對(duì)圖像進(jìn)行分割顯示分割結(jié)果流程圖基于閾值法的圖像分割的研究3.基于小波的閾值分割小波分解圖像如圖是256灰度的三級(jí)小波分解圖，左上角是低頻子圖，右上角是水平高頻子圖，左下角是垂直高頻子圖，右下角對(duì)角高頻子圖。圖像經(jīng)haar小波一級(jí)分解后，低頻子圖的能量

8、要比其余三個(gè)高頻子圖的能量大很多；對(duì)一級(jí)分解的低頻子圖進(jìn)行二級(jí)haar小波分解后，同樣，二級(jí)分解圖的低頻子圖的能量要比同及其余三個(gè)高頻子圖及上一級(jí)三個(gè)高頻子圖的能量大很多，這說明分解后圖像的能量大部分集中到了低頻子圖上，代表高頻子圖能