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1、灰度图像二值化方法研究目录摘要IIIAbstractIV第一章绪论11.1图像与数字图像11.2数字图像处理技术内容与发展现状21.3灰度图像二值化原理及意义4第二章软件工具——MATLAB62.1MATLAB概述62.2MATLAB的工作环境62.3MATLAB图像处理工具箱82.4工具箱实现的常用功能9第三章图像二值化方法113.1课题研究对象113.2二值化方法研究动态133.3全局阈值法183.4局部阈值法18第四章Otsu方法和Bernsen方法204.1Otsu算法分析204.2Otsu方法流程
2、图224.3Bernsen算法分析234.4Bernsen方法流程图23第五章Otsu方法和Bernsen方法实验比较255.1Otsu方法实验结果分析2544灰度图像二值化方法研究5.2Bernsen方法结果分析275.30tsu方法和Bernsen方法实验结果比较285.4结论29结束语31参考文献32致谢33附录：源代码3444灰度图像二值化方法研究摘要在人类获取的信息中，视觉信息约占60%，听觉约占20%，其它约占20%。由此可见，视觉信息对人类非常重要。同时，图像是人类获取视觉信息的主要途径。图像
3、二值化是图像预处理中的一项重要技术，在模式识别、光学字符识别、医学成像等方面都有重要应用。论文介绍了图像及数字图像处理技术的一些概念和相关知识；对Matlab7.0软件的发展和软件在图像处理中的应用做了简要介绍；还介绍了灰度图像二值化方法以及利用Matlab7.0软件工具进行算法的实现。课题重点实现了图像分割技术中灰度图像二值化方法，如Otsu算法、Bernsen算法，并对这些算法运行的实验结果进行分析与比较。关键词：图像处理，二值化，Matlab，Otsu算法，Bernsen算法44灰度图像二值化方法研究
4、AbstractHumanbeingsobtainalotofinformation,amongwhichthevisualinformationisabout60%,thesenseofhearingabout20%,andothersabout20%.Therefore,thevisualinformationisveryimportantforhumanbeings.Moreover,theimagesaretheprimaryway,bywhichalotofinformationisobtaine
5、d.Imagebinarization,asanimportanttechnologyinimagepre-processing,iswidely-employedinpatternrecognition,opticalcharacterrecognition,medicalimagingandsoforth.Inthispaper,somenotionsandrelativeknowledgeindigitalimageprocessingtechnologyareintroduced;then,thed
6、evelopmentofMatlab7.0anditsapplicationinimageprocessingbrieflyintroduced;inaddition,themethodofgrayscaleimagebinarizationandhowtoimplementthesealgorithmsbasedonMatlab7.0arepresented.Thispapermainlyimplementsthegrayscaleimagebinarizationmethodinimagesegment
7、ationtechnology,suchasOtsualgorithmandBernsenalgorithm,andanalyzesandcomparestheexperimentalresultsoftheabovealgorithms.Keywords:Imageprocessing,Binarization,Matlab,Otsualgorithm,Bernsenalgorithm44灰度图像二值化方法研究第一章绪论1.1图像与数字图像图像就是用各种观测系统观测客观世界获得的且可以直接或间接作用与人眼
8、而产生视觉的实体。视觉是人类从大自然中获取信息的最主要的手段。拒统计，在人类获取的信息中，视觉信息约占60%，听觉信息约占20%，其他方式加起来才约占20%。由此可见，视觉信息对人类非常重要。同时，图像又是人类获取视觉信息的主要途径，是人类能体验的最重要、最丰富、信息量最大的信息源。通常，客观事物在空间上都是三维的(3D)的，但是从客观景物获得的图像却是属于二维(2D)平面的。图像存在方式多种多样，可以是可视的或
