欢迎来到天天文库
浏览记录
ID:14096137
大小:1.23 MB
页数:45页
时间:2018-07-26
《灰度图像二值化方法研究毕业设计论文》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、毕业设计(论文)灰度图像二值化方法研究毕业设计(论文)原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺:所呈交的毕业设计(论文),是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。尽我所知,除文中特别加以标注和致谢的地方外,不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果,也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体,均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。作者签名: 日 期: 指导教师签名: 日 期: 使用授权说明本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计(论文
2、)的规定,即:按照学校要求提交毕业设计(论文)的印刷本和电子版本;学校有权保存毕业设计(论文)的印刷本和电子版,并提供目录检索与阅览服务;学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文;在不以赢利为目的前提下,学校可以公布论文的部分或全部内容。作者签名: 日 期: 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
3、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255.2Bernsen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34摘要在人类获取的信息中,视觉信息约占60%,听觉约占
4、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,Berns
5、en算法AbstractHumanbeingsobtainalotofinformation,amongwhichthevisualinformationisabout60%,thesenseofhearingabout20%,andothersabout20%.Therefore,thevisualinformationisveryimportantforhumanbeings.Moreover,theimagesaretheprimaryway,bywhichalotofinformationisobtained.Imagebinarization,asanimport
6、anttechnologyinimagepre-processing,iswidely-employedinpatternrecognition,opticalcharacterrecognition,medicalimagingandsoforth.Inthispaper,somenotionsandrelativeknowledgeindigitalimageprocessingtechnologyareintroduced;then,thedevelopmentofMatlab7.0anditsapplicationinimageprocessingbrieflyin
7、troduced;inaddition,themethodofgrayscaleimagebinarizationandhowtoimplementthesealgorithmsbasedonMatlab7.0arepresented.Thispapermainlyimplementsthegrayscaleimagebinarizationmethodinimagesegmentationtechnology,suchasOtsualgorithmandBernsenalgorithm,andanalyzesan
此文档下载收益归作者所有