图像分割综述(数字图像处理大作业)

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1、图像分割综述摘要：现在数字图像处理越来越多地被运用在相关领域中，图像分割是数字图像处理过程中一种非常重要的技术手段，其发展至今没有一个通用的方法和标准。本文对数字图像处理中的图像分割作了简要介绍，并运用Matlab实现几种图像分割处理方法，如双峰法、迭代法、K均值聚类法、边缘检测,讨论他们了的不同技术要点.关键字：数字图像处理;图像分割;双峰法;迭代法;K均值聚类;边缘检测OverviewofimagesegmentationAbstract:Nowthedigitalimageprocessingisappliedinmoreandmorefields,ima

2、gesegmentationisaveryimportantprocessofdigitalimageprocessingtechnology,andtheredoesn’texsistaunifiedmethodandstandard.TheimagesegmentationareintroducedinthispaperandseveralmethodsofimagesegmentationarerealizedbyMatlab,suchasbimodalmethod,iterativemethod,k-meansclusteringandedgedetec

3、tion.Wealsodiscussthemainpointsofdifferenttechnology.keyword:Digitalimageprocessing;Imagesegmentation;Bimodalmethod;Iterationmethod;K-meansclustering;Edgedetection1引言在数字图像处理的研究和应用中，有时往往对图像的某些部分或者目标感兴趣，此时需要用利用图像分割技术将感兴趣的目标同背景区分开来，以便进一步的研究和分析，这就是数字图像处理中的图像分割技术，其目的是将图像分为若干有意义的区域，这些区域对应图

4、像中不同的目标，然后对感兴趣的区域进行描述和研究[1]。可以说，图像分割结果的好坏，直接影响对图像的理解。图像分割的种类和方法有很多，但还没有一个成形的图像分割理论。因此，还没有一个单一的、标准的图像分割方法.不同类型的图像，应该选择合适的分割算法对其进行分割。同时，某些分割算法也只是适用于某些特殊类型的图像分割。分割结果的好坏需要根据具体的场合及要求衡量，没有统一的评价准则。因此，图像分割是图像分析和计算机视觉中的经典难题。2边缘检测边缘是一个区域的结束，也是另一个区域的开始，利用该特征可以分割图像，图像中的边缘通常与图像强度的不连续性有关。图像强度的不连续性

5、可分为：①阶跃不连续，即图像强度在不连续处的两边的像素灰度值有着显著的差异；②线条不连续，即图像强度突然从一个值变化到另一个值，保持一个较小的行程后又返回到原来的值。2.1Roberts梯度算子法Roberts梯度就是采用对角方向相邻两像素之差，故也称为四点差分法。对应的水平和垂直方向的模板为：标注的是当前像素的位置(i,j)为当前像素的位置，其计算公式如下：特点：用4点进行差分，以求得梯度，方法简单。其缺点是对噪声较敏感，常用于不含噪声的图像边缘点检测。梯度算子类边缘检测方法的效果类似于高通滤波，有增强高频分量，抑制低频分量的作用。（a）原图（b）robert

6、s处理后图1roberts效果图2.2Prewitt梯度算子法（平均差分法）因为平均能减少或消除噪声，Prewitt梯度算子法就是先求平均，再求差分来求梯度。水平和垂直梯度模板分别为：利用检测模板可求得水平和垂直方向的梯度，再通过梯度合成和边缘点判定，就可得到平均差分法的检测结果。（a）原图（b）prewitt处理后图2prewitt效果图2.3Sobel算子法（加权平均差分法）Sobel算子就是对当前行或列对应的值加权后，再进行平均和差分，也称为加权平均差分。水平和垂直梯度模板分别为：Sobel算子和Prewitt算子一样，都在检测边缘点的同时具有抑制噪声的能

7、力，检测出的边缘宽度至少为二像素。由于它们都是先平均后差分，平均时会丢失一些细节信息，使边缘有一定的模糊。但由于Sobel算子的加权作用，其使边缘的模糊程度要稍低于程度要稍低于Prewitt算子。（a）原图（b）sobel处理后图3sobel效果图3阈值分割阈值分割是一种简单有效的图像分割方法。阈值分割的基本想法[2]是确定一个阈值，然后把每个像素点的像素值和阈值相比较，根据比较的结果把该像素划分成两类——前景或者背景。一般阈值分割可以分成以下3步：①确定阈值；②将阈值和像素值比较；③把像素归类。3.1双峰法假定图像由目标背景（具有不同的灰度级）组成，图像的灰度

8、分布曲线可以近似的认为由