图像的区域分割与研究

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1、黑龙江科技大学本科课程设计报告题目图像的区域分割技术的研究1、设计冃的（题冃来源、设计背景及意义）在对图像的研究和应用中，人们往往只对图像中的某些部分感兴趣，这些部分通常称为目标，它们一般对应图像中特定的、具冇独特性质的区域。为了辨识和分析冃标，要将它们分别提取出来，在此基础上才有对能对冃标进一步利用。图像区域分割便是提取感兴趣部分的过程⑴。图像区域分割一直是图像处理领域中的重点和难点，多年来一直得到人们的高度重视。早在50年代小期，计算机视觉理论体系形成以前，人们就开始了图像分割的研究⑵。在图像分割最初发展的二十年里的分割方法的研究人多只是将图像分割

2、成目标和背景两部分，丢失了许多图像信息。进入八十年代以后，人们进一步研究了多区域分割，将图像分成由多个冃标和背景组成的多个区域。仏几越来越多的将图像分割技术与许多其它学科和领域例如数学、物理、心理学、电子学、计算机科学等学科联系起來⑶。近年來，随着各学科许多新理论和方法的捉出，人们也提岀了许多结合一些特定理论、方法和工具的分割技术。每当有新的数学工具或方法提出來，人们就试着将其用于图像分割,因而提出了不少特殊的算法，例如基于马尔可夫随机场、数学形态学、遗传算法、模拟退火、小波变换、等理论的分割算法⑷。多年來，对图像分割的研究一直是图像技术研究中的热点和

3、焦点，很多研究人员为Z付出了巨大的努力，人们对其的关注和投入也不断提高。从兴起到现在，图像分割算法得到了不断的改进和创新，在不同的领域也収.得了相当的进展与成就。至今己提出了上千种各种类型的分割算法。图像区域分割是图像处理与机器视觉的基木问题之一，是由图像处理前进到图像分析的关键一步，在图像工程中占冇重要的地位和影响。一方面，它是冃标表达的革础，对特征测量冇重要的影响。另一方面，因为图像分割及具基于分割的目标表达、特征捉取和参数测量等将原始图像转化为更抽象更紧凑的形式，使得更高层的图像分析和理解成为可能⑸。图像分割的质量直接影响对图像的后续处理，如特征

4、提取、目标识别的效果，所以图像分割被视为图像处理小的瓶颈，具有十分重要的意义⑹。2、设计要求（设计任务、实现功能及技术指标）设计任务：（1）学习利用MATLAB编写图像区域分割程序。（2）通过观察经过图像区域分割后的图象效果，加深对图像区域分割物理意义的理解。（3）掌握编程调试方法。实现功能：本设计将利用灰度直方图的方法用MATLAB对图像进行处理实现图像的区域分割，也就是将特定的图像分割成区域内部属性一致而区域间不一致的图像。技术指标：原始图象为128X128像素256级灰度图象。分割点为灰度范围的1/3,1/2,2/3、双峰直方图的谷底。3、设计方

5、案(理论分析、设计步骤或方法)图像直方图是图像处理中一种十分重要的图像分析丄具，它描述了一幅图像的灰度级内容，任何一幅图像的肯方图都包含了丰富的信息，它上要用在图象分割，图像灰度变换等处理过程屮C73o从数学上来说图像直方图是图像各灰度值统计特性与图像灰度值的函数，它统计一幅图像中各个灰度级出现的次数或概率；从图形上来说，它是一个二维图，横坐标表示图像中各个像素点的灰度级，纵处标为各个灰度级上图像各个像素点出现的次数或概率⑻。本设计利用MATLAB软件通过C语言并用直方图方法对图像进行区域分割处理。4、设计内容(应用的技术原理及具体的实现方法)技术原理

6、：图像区域分割含义是的根据图像的纽成结构和应用需求将图像划分为若干个互不相交的子区域的过程。这些子区域四某种意义下具有共同属性的像素的连通集合。灰度直方图变换法即是通过变换图像的灰度总方图，这样变换之后直方图就满足了适合阈值法的条件，Z后就可以使用双峰法做后续处理了。这种方法的实现是基于像素的局部特征，将比较分散的像素集中处理，因为灰度是影响阈值法的唯一因素，所以我们只要将比较平均或者分散的灰度直方图做集中化处理即町，由于对灰度直方图做了类似聚类的处理，呈现的直方图会表现出很明显的波峰和波谷⑼。直方图法可以利用像素本身的特点把图像原有的直方图变换成可以

7、明显看出谷底的直方图，这个新的直方图和原始的直方图比较，双峰Z间的谷底更深，或者把谷底转换为峰从而更容易检测，这样我们就可以从直方图看出图像的阈值何。例如，因为目标区域的像素点具有一致性和相关性，背景区域就会类似，梯度值比较小。而边界区域因为噪音会有较大的梯度值。使川直方图变换法，就町以根据梯度值加权，梯度值小的像素权加大，梯度值大的像素值减小。这样就可以明显的看出直方图的谷底。阈值分割算法主要有两个步骤：首先就是确定一个阈值T,第二步当然就是把每个像素的灰度级与选定的阈值T进行比较；比较的结果也无非分为大于、小于和等于，我们把图像中灰度值人于T的像素

8、点设为日标点(值为1)其余的像素点设为背景点(值为0),或者我们把他们叫做FI标区域和背景区域