多媒体论文可参考---论文格式

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1、郑州大学《多媒体技术》课程论文（2015-2016年度第1学期）所在学院专业班级学号姓名任课教师南晓斐2015年11月15日论文题目：图像分割算法简论摘要：图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提岀感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。关键词：图像分割正文：阈值分割灰度阈值分割法是一种最常用的并行区域技术，它是图像分割中应用数量最多的一类。阈值分割方法实际上是输入图像f到输出图像g的如下变换：g(tj)=I其中，T为阈值，对于物体的图像元索g（i，W,对于背景的图像元索g（〃）=o。由此可见

2、，阈值分割算法的关键是确定阈值，如果能确定一个合适的阈值就可准确地将图像分割开來。阈值确定后，将阈值与像索点的灰度值逐个进行比较，而11像索分割可对各像素并行地进行，分割的结果直接给出图像区域。阈值分割的优点是计算简单、运算效率较高、速度快。在重视运算效率的应用场合（如用于硬件实现），它得到了广泛应用。人们发展了各种各样的阈值处理技术，包括全局阈值、自适应阈值、最佳阈值等等。全局阈值是指整幅图像使用同一个阈值做分割处理，适用于背景和前景有明显对比的图像。它是根据整幅图像确定的：但是这种方法只考虑像索本身的灰度值，一般不考虑空间特征

3、，因而对噪芦很皱感。常用的全局阈值选取方法有利用图像灰度直方图的峰谷法、最小误差法、最大类间方差法、最大嫡自动阈值法以及其它一些方法。在许多情况卜•，物体和背景的对比度在图像中的各处不是一样的，这时很难用一个统一的阈值将物体与背景分开。这时可以根据图像的局部特征分别采用不同的阈值进行分割。实际处理时，需要按照具体问题将图像分成若干子区域分别选择阈值，或者动态地根据一定的邻域范围选择每点处的阈值，进行图像分割。这时的阈值为自适应阈值。阈值的选择需要根据具体问题来确定，一般通过实验来确定。对于给定的图像，可以通过分析直方图的方法确定最

4、佳的阈值，例如当直方图明显呈现双峰情况时，可以选择两个峰值的屮点作为最佳阈值。区域分割区域生长和分裂合并法是两种典型的串行区域技术，其分割过程后续步骤的处理要根据前面步骤的结果进行判断而确定。区域生长区域生长的基本思想是将具有相似性质的像素集合起来构成区域。具体先对每个需耍分割的区域找一个种子像素作为生长的起点，然后将种子像素周围邻域中与种子像素有相同或相似性质的像素（根据某种事先确定的生长或相似准则来判定）合并到种子像素所在的区域屮。将这些新像素当作新的种子像索继续进行上面的过程，直到再没有满足条件的像素可被包括进來。这样一个区

5、域就长成了。区域生长需要选择一组能」II确代表所需区域的种子像素，确定在生长过程中的相似性准则，制定让生长停止的条件或准则。相似性准则可以是灰度级、彩色、纹理、梯度等特性。选取的种子像素可以是单个像素，也可以是包含若干个像素的小区域。大部分区域牛•长准则使用图像的局部性质。生长准则可根据不同原则制定，而使用不同的生长准则会影响区域生长的过程。区域生长法的优点是计算简单，对于较均匀的连通目标有较好的分割效果。它的缺点是需要人为确定种子点，对噪声敏感，可能导致区域内有空洞。另外，它是一种串行算法，当目标较人时，分割速度较慢,因此在设计

6、算法时，要尽量提高效率。区域分裂合并区域生长是从某个或者某些像索点出发，最后得到整个区域，进而实现目标提取。分裂合并弄不多是区域牛长的逆过程：从整个图像出发，不断分裂得到各个了区域，然后再把前景区域合并，实现目标提取。分裂合并的假设是对于一幅图像，前景区域由一些相互连通的像素组成的，因此，如果把一幅图像分裂到像素级，那么就可以判定该像素是否为前景像素。当所有像素点或者子区域完成判断以后，把前景区域或者像素合并就可得到前景目标。在这类方法中，最常用的方法是四义树分解法。设R代表整个正方形图像区域，P代表逻辑谓词。基本分裂合并算法步骤

7、如下：⑴对任一个区域，如果H(R/)=MLSE就将其分裂成不重亞的四等份；(2)対相邻的两个区域R/和R/,它们也可以大小不同(即不在同一层)，如果条件H(RiURjgTRUE满足，就将它们合并起來。(3)如果进一步的分裂或合并都不可能，则结朿。分裂合并法的关键是分裂合并准则的设计。这种方法对复杂图像的分割效果较好，但算法较复杂,计算量大，分裂还可能破坏区域的边界。边缘分割图像分割的一种重要途径是通过边缘检测，即检测灰度级或者结构具有突变的地方，表明-•个区域的终结，也是另-•个区域开始的地方。这种不连续性称为边缘。不同的图像灰度

8、不同，边界处一般有明显的边缘，利用此特征可以分割图像。图像屮边缘处像素的灰度值不连续，这种不连续性可通过求导数来检测到。对于阶跃状边缘，其位置对应一阶导数的极值点，对应二阶导数的过零点(零交叉点)。因此常用微分算子进行边缘检测。常用的一阶微分算了有