图像分割的研究与实现ppt课件

《图像分割的研究与实现ppt课件》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。

1、毕业课题:图像分割的研究与实现答辩人：李金文1.基于区域的分割方法:基于阀值的分割方法、边缘检测法2.特定理论的常见的图像分割方法3.常见图像分割方法的算法实现4.图像分割的仿真与结果分析图像分割的研究与实现意义：基于区域的分割方法是根据区域内特点的相似程度把图像划分成一系列有实际意义区域的处理方法。基于阀值的分割方法：单阀值、多阀值边缘检测法：Roberts算子，Prewitt算子，Sobel算子，Log算子，canny算子基于区域的分割方法单阀值、多阀值图像只有目标和背景两大类,那么只需选取一个阈值称为单阈值分割。这种方法是将

2、图像中每个像素的灰度值与阈值相做比较。然后将图像分为两类，灰度值大于阈值的像素为一类，灰度值小于阈值的像素为另一类。如果图像中有多个目标就需要选取多个阈值将各个目标分开，这种方法称为多阈值分割。双峰之间的波谷处就是图像的阈值所在，如图1—1所示很容易理解波谷的两侧分别对应着差异明显的两个区域：前景和背景。这种方法一般适用于差异对比很明显的图像。常见图像分割方法的算法实现基于阈值的图像分割的算法实现基于边缘检测的图像分割的几种算法基于小波变换的图像边缘检测的算法实现基于边缘检测的图像分割的几种算法（1）滤波。边缘检测主要基于导数计算，

3、但受噪声影响。但滤波器在降低噪声的同时也导致边缘强度的损失。（2）增强。增强算法将邻域中灰度有显著变化的点突出显示。一般通过计算梯度幅值完成。（3）检测。但在有些图像中梯度幅值较大的并不是边缘点。最简单的边缘检测是梯度幅值阈值判定。（4）定位。精确确定边缘的位置。流程图原始图像平滑图像平滑图像得出边缘的二值化图像既检出边缘点阈值分割梯度算子边缘增强边缘检测边缘定位图像滤波仿真结果对于前景与北京对比比较明显且只有单一前景的话，图像分割还能达到比较好的效果，但是对于有多个前景，且前景和背景都有大于和小于阈值部分的存在时，那么在单阈值分割

4、的情况下，就会有些背景或者前景图像没有分离出来的情况。谢谢老师