基于matlab的图像分割及其应用毕业设计论文

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1、西安石油大学本科毕业设计(论文)基于MATLAB的图像分割及其应用摘要:近年来,由于科技的迅猛发展,计算机性能越来越好,图像处理系统的价格的日益下降,图像处理在众多科学领域与工程领域得到广泛的利用。从图像处理过渡到图像分析的关键步骤就是图像分割,所以说图像分割在图像工程中占据着重要的位置。在图像分析中,图像分割的任务就是把分成互不重叠的有意义的区域,以便进一步的对图像进行处理、分析和应用。图像分割是图像特征提取和识别等图像理解的基础,对图像分割的研究一直是数字图像处理技术研究中的热点和焦点。本文主要对图像分割算法进行了分析、分类、归纳和总结。并应用Matlab进行了

2、仿真实验,在基于L*a*b的空间彩色分割主要用到的函数是色彩空间转换函数makecform和applyccform,通过计算图像中像素点与样本像素点的距离来判断这个像素点的颜色进行分割。基于纹理滤波器的图像分割主要使用entropyfilt函数创建纹理图像,使用bwareaopen函数显示图像的纹理底部纹理。由于纹理特征的复杂性,每一种算法在对纹理特征处理分析的时候都会有它的缺陷和局限性。利用边缘检测方法对细胞图像进行了分割实验,结果与传统方法相比,轮廓提取更为精确,且最大程度的保留了内部细胞核的轮廓。同时指出了基于阀值的分割方法、基于边缘的分割方法、基于区域的分割

3、方法等各类方法的特点,为不同的应用场合及不同的图像数据条件下选择不同的分割算法提供了一些依据。关键词:Matlab图像分割分割算法西安石油大学本科毕业设计(论文)ImageSegmentationBasedonMATLABandItsApplicationAbstract:Inrecentyears,therapiddevelopmentofscienceandtechnology,computerperformanceisgettingbetter,decliningpricesimageprocessingsystem,imageprocessingiswide

4、lyutilizedinmanyfieldsofscienceandengineeringfields.Thetransitionfromimageprocessingtoimageanalysis,imagesegmentationisthekeystep,sothattheimagesegmentationoccupiesanimportantpositionintheimageproject.Intheimageanalysis,imagesegmentationtaskistoputintomeaningfulnonoverlappingregion,ino

5、rdertofurthertheimageprocessing,analysisandapplication.Imagesegmentationisthebasisoftheimagefeatureextractionandrecognition,imageunderstanding,imagesegmentationresearchhasbeenthedigitalimageprocessingtechnologyresearchhotspotsandfocus.Thispaperfocusesonimagesegmentationalgorithmsareana

6、lyzed,classifiedandsummarized.ApplicationofMatlabsimulationandexperiments,basedonL*a*bcolorspaceisdividedmainfunctionsusedcolorspaceconversionfunctionsmakecformandapplyccform,bycalculatingthedistancebetweentheimagepixelsandpixelsampletodeterminethepixelcolorsegmentation.Imagesegmentati

7、onbasedontexturefiltermainlyuseentropyfiltfunctiontocreateatextureimageusingbwareaopenfunctiondisplaysanimagetexturebottomtexture.Becauseofthecomplexityofthetexturefeaturesofeachalgorithmwhenprocessinganalysisoftexturefeatureswillhaveitsflawsandlimitations.Usingedgedetectionmethodfor

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