毕业设计（论文）-基于MATLAB的图像分割算法研究

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1、摘要摘要本文从原理和应用效果上对经典的图像分割方法如边缘检测、阈值分割技术和区域增长等进行了分析。对梯度算法中的Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、拉普拉斯(Laplacian)算子、LoG(Laplacian-Gauss)算子、坎尼（Canny）算子的分割步骤、分割方式、分割准则相互比较可以看出根据坎尼（Canny）边缘算子的3个准则得出的边缘检测结果最满意。而阈值分割技术的关键在于阈值的确定，只有阈值确定好了才能有效的划分物体与背景，但这种方法只对于那些灰度分布明显，背景

2、与物体差别大的图像的分割效果才明显。区域增长的基本思想是将具有相似性质的像素集合起来构成新区域。与此同时本文还分析了图像分割技术研究的方向。关键词：图像处理图像分割I摘要AbstractThisarticleanalysestheapplicationeffecttotheclassicsimagesegmentationmethodliketheedgeexamination,territoryvaluedivisiontechnology,andtheregiongrowthandsoon.

3、ForcomparingtheRobertsoperator,Sobeloperator,Prewittoperator,theoperatorofLaplacianandtheoperatorofLoG(Laplacian-Gauss),Cannyoperatoringradientalgorithm,thestep,thewayandthestandardoftheimagesegmentation,wecanfindoutthethreestandardofCannyedgeoperato

4、rtheedgedetectionresultofreachingmostsatisfy.Andthekeypointofthresholdsegmentationlieinfixingthethresholdvalue,itisgoodtohaveonlythresholdvaluetodetermineitthencanbeeffectivetodivideobjectandbackground,butthiskindofmethodisgoodtothosegrayscales,thebi

5、gdifferenceimageeffectbetweenthebackgroundandobiect.Thebasicideaofareaistoformthenewregionfromsimilarnature.Andalso,thispaperanalysestheresearchdirectionofimagesegmentationtechnologyatthesametime.Keywords:imageprocessingimagesegmentationoperatorI目录目录

6、第一章绪论11.1数字图像处理的基本特点11.1.1数字图像处理的信息大多是二维信息，处理信息量很大（三级标题有问题）11.1.2数字图像处理占用的频带较宽21.1.3数字图像中各个像素是不独立的，其相关性大21.1.4作合适的假定或附加新的测量21.1.5数字图像处理后的图像受人的因素影响较大21.2数字图像处理的优点21.2.1再现性好21.2.2处理精度高31.2.3适用面宽31.2.4灵活性高31.3数字图像处理的应用41.3.1航天和航空技术方面的应用41.3.2生物医学工程方面的应用

7、51.3.3通信工程方面的应用51.3.4工业和工程方面的应用51.3.5军事公安方面的应用51.3.6文化艺术方面的应用61.4数字图像分割技术的发展概况61.4.1基于分形的图像分割技术61.4.2基于神经网络的图像分割技术71.5本文的主要流程图8第二章数字图像处理的处理方式92.1图像变换92.2图像编码压缩92.3图像增强和复原92.4图像分割92.5图像描述102.6图像分类（识别）10第三章MATLAB平台及其开发环境113.1.MATLAB的组成113.1.1MATLAB主要有以

8、下几个部分11a.数值计算功能12b.符号计算功能12c.数据分析功能12d.动态仿真功能12e.程序借口功能13f.文字处理功能133.2MATLAB的特点133.2.1功能强大，可扩展性强133.2.2界面友好，编程效率高143.2.3图像功能，灵活且方便1451目录3.3MATLAB在图像处理中的应用14第四章图像分割概念及算法研究164.1图像分割的基本概念164.1.1图像分割定义164.2边缘检测方法（4.1和4.2之间不是并行关系）174.2.1边缘检测概述174.2.2边缘检测梯