mean shift 算法在彩色图像分割中的应用毕业论文

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1、Meanshift算法在彩色图像分割中的应用毕业论文目录摘要IAbstractII第1章绪论11.1课题背景11.1.1课题简介21.1.2课题意义21.2发展状况与应用领域31.3发展趋势51.4图像分割中存在的问题61.5论文的主要工作6第2章彩色图像的特性及分割方法82.1彩色图像的特性82.1.1图像的基本特性82.1.2图象的色彩模式102.2图像分割的理论知识132.2.1图象分割的定义142.2.2图像分割方法的分类142.2.3图像分割质量评价182.3本章小结19第3章Meanshift算法分析20III3.1简介203.

2、2核估计213.3估计质量213.4平均密度梯度转移作为正常化估计233.5章小结24第4章实验与分析254.1编程环境介绍254.1.1运行软件介绍254.1.2运行硬件介绍254.2相关图像实验264.2.1灰度变换程序264.2.2真彩色图像的分解264.3实验结果274.3.1不同带宽相同图像的分割实验274.3.2相同带宽不同图的实验304.4实验分析314.5本章小结31结论32参考文献33致谢35附录136附录243附录349附录4外文译文54III附录5外文文献62III第一章绪论第1章绪论1.1课题背景自然界物质运动总体的

3、一个重要方面是信息，人类认识世界和改造世界首先要获得各种各样的信息。图像信息是人类获取外界信息的主要来源，大约有70%的信息是通过人眼获得的，而人眼获得的都是图像信息。在近代科学研究、工农业生产、军事技术、医学、天文学及气象领域中，人们利用图像信息来认识和判断事务，解决实际问题的地方越来越多。尤其在大量复杂的图像中，除了找出我们所需要的信息之外，更重要的是对图像信息进行处理，在当今科学技术迅速发展的时代，对图像信息处理的要求也就更高，从而使人们更加迅速、准确、可靠地获得有用的信息。所谓图像分割是指将图像中具有特殊涵义的不同区域区分开来，这些

4、区域是互相不交叉的，每一个区域都满足特定区域的一致性。图像分割是一种基本的计算机视觉技术，是从图像处理到图像分析的关键步骤，也是解决起来比较困难的一个问题。对十那些基十图像分割结果的接下来的工作，如特征提取、目标识别等的质量的好坏都取决十是否有一个高质量的图像分割结果，有效合理的图像分割能够为基十内容的图像检索、对象分析等抽象出十分有用的信息，从而使得更高层的图像理解顺利实现。随着计算机的高速发展，图像分割技术不断自我完善，逐渐成为一个新兴的学科。利用数字图像分割在生活实际和科研工作中有着重要的意义，主要是为了修改图形，改善图像质量，或是从

5、图像中提起有效信息。，图像分割技术已经深入到我们生活中的方方面面，得到了广泛的应用，在工业自动化，在线产品检验，生产过程控制，文档图像处理，遥感和生物医学图像分析，保安监视以及军事，体育和农业工程等方面。(1)一幅航空照片，可以根据其内容分割成工业区、住宅区、湖泊、森林等。(2)在一幅关于染色体的图像中，可以首先将染色体和背景分割开来，然后采用尺寸大小、形状等准则进一步将其分割成单个染色体。(3)工业图像：X线控探伤，X线检察，三维测量等。31第一章绪论(4)如果森林着火，可以分割航空图来客观反映火灾情况和面积的大小。概括来说，在图像应用中

6、，只要对图像目标进行提取，测量等都离不开图像分割技术。综上所述，图像分割在我们的社会中已经是很重要的一部分，影响到我们社会中的许多方面，研究图像分割也就成为一个很重要的课题。1.1.1课题简介Meanshift算法在彩色图像分割中的应用在新近几年才成为一单独课题被国内外专家加以研究、讨论，正处在蓬勃发展时期，有待进一步的完善与提高。主要是研究三部分。一研究Meanshift算法的原理；二彩色图像；三图像分割。三部分都在发展，都有他们各有的理论。Meanshift算法并不算一种很新的特征空间分析算法，但是它原理简单，计算速度较快，通常能在一次

7、分割后形成大量小的模态区域。这个特点正是图像处理最终效果所需要的特点，所以在近年来对Meanshift算法的研究有了很大的突破，也趋近于成熟。彩色图像在社会中扮演一个重要的角色，我们的生活中到处都伴随有他的存在。随着科学技术的进步，各种摄影器材的像素在不断的提高，图像的质量也在不断地提高。图像的复杂程度也在逐渐地变大。这样的变化给我们带来了莫大的好处，我们可以通过图像来跟好地了解这个世界。图像复杂程度的变化导致了图像分割的难度，同时伴随着社会对图像分割的要求越来越高，图像分割技术在发生着翻天覆地的变化。目前，图像分割有许多种方法，但是现在图

8、像分割技术没有具体的规定尺度，图像分割好坏也没有一个好的定论。Meanshift算法在图像分割中的应用度到很大力度的研究。它通过密度估计方法分类，通过对引进后核估计。从内核的方法