图像分割的方法及应用论文

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1、图像分割的方法及应用毕业论文目录摘　要IAbstractII第1章绪论11.1选题意义11.2图像分割技术的现状和发展情况11.3图像分割主要研究方法31.3.1边缘检测法41.3.2区域提取法41.3.3阈值分割法41.3.4结合特定理论工具的分割方法51.4本次课题的主要研究内容5第2章图像分割预处理62.1图像平滑62.1.1中值滤波原理62.1.2平滑效果分析72.2灰度调整72.2.1灰度调整原理72.2.2灰度调整效果分析8第3章图像分割的基本方法综述93.1基于区域的分割方法93.1.1阈值法93.1.2区域生长和分裂合并法103.1.3聚类分割法103.2基于边界的分割方法11

2、643.2.1微分算子法113.2.2串行边界技术113.3基于区域和边界技术相结合的分割方法113.4基于特定理论的分割方法123.4.1基于数学形态学的边缘检测方法123.4.2基于模糊集理论的方法123.4.3基于小波变换的边缘检测方法123.4.4基于神经网络的分割方法123.4.5基于遗传算法的图像分割技术133.4.6基于粗糙集理论的图像分割技术133.5边缘检测法13第4章图像分割算法154.1基于分水岭算法的图像分割154.2基于区域生长法的图像分割164.3基于区域分裂合并法的图像分割18第5章图像分割应用综述225.1区域生长法在车牌定位中的应用225.2分水岭算法在粘连颗

3、粒图像分割中的应用235.2.1形态学重建滤波235.2.2阈值分割245.2.3距离变换245.2.4分水岭变换255.3结果与分析255.4图像分割技术在煤矿生产中的应用275.4.1常用的噪声去除算法275.4.2图像分割算法介绍285.4.3实验结果分析305.5图像分割技术在医学图像处理中的应用研究305.5.1基于区域的分割方法315.5.2基于边界的分割方法315.5.3基于特定理论的方法32第6章总结与展望34646.1工作总结346.2展望34参考文献35致谢36附录A外文文献翻译37附录B源程序6164第1章绪论本章对论文涉及的研究领域进行了较为详细的综述。简要介绍了图像分

4、割的研究背景和意义，给出了图像分割的基本方法及步骤。在对图像分割问题的起源、发展和研究现状进行简要综述的基础上，介绍了该领域当前的研究热点及论文的主要研究内容。1.1选题意义图像分割是从上世纪60年代开始被人们所研究的，它是由图像处理到图像分析的关键步骤，多年来一直被广泛关注。图像分割可定义为将数字图像分割成互不相交区域的过程。在计算机视觉理论中，图像分割、特征提取与目标识别构成了有低层到高层的三大任务。图像分割是一项基础而长久的研究领域，其结果好坏直接影响计算机视觉工程各环节。图像分割的应用非常广泛，几乎出现在有关图像处理的所有领域并涉及各种类型。图像分割的目的是把图像划分成若干互不相交的区

5、域，使各区域具有一致性，而相邻区域间的属性特征有明显的差别。当人观察景物时，在视觉系统中对景物进行分割的过程是必不可少的。人所观察理解的并不仅仅是一个复杂的景物，而更是由多个内容组成的集合体。但是在由像元阵列构成的数字图像中，不同图像内容占据不同的连通像元集合，图像分割的任务是将整个图像分离成代表不同图像内容的像元集合的过程。尽管图像分割的任务在人类视觉感受中很难找到对照，但在数字图像处理和分析中它却是一个非常重要且艰巨的任务。图像分割作为前沿学科充满了挑战，吸引了众多学者从事这一领域研究。图像处理技术在航空航天、生物医学工程、工业检测、机器人视觉、公安司法、军事制导、文化艺术、地理测绘等领域

6、受到广泛重视，并取得了重大的开拓性成就，使图像处理成为一门引人注目、前景远大的新型学科。1.2图像分割技术的现状和发展情况图像分割算法的研究已有几十年的历史，一直以来都受到人们的高度重视。关于图像分割的原理和方法国内外已有不少的论文发表，但一直以来没有一种分割方法适用于所有图像分割处理。传统的图像分割方法存在着不足，不能满足人们的要求，为进一步的图像分析和理解带来了困难。随着计算机技术的迅猛发展，及其相关技术的发展和成熟，结合图像增强等技术，能够在计算机上实现图像分割处理。其中最主要的技术是图像分割技术，从图像中将某个特定区域与其它部分进行分离并提取出来的处理64。图像分割的方法有许多种，有阈

7、值分割方法，边界分割方法，区域提取方法，结合特定理论工具的分割方法等。早在1965年就有人提出检测边缘算子，边缘检测已产生不少经典算法。越来越多的学者开始将数学形态学、模糊理论、遗传算法理论、分形理论和小波变换理论等研究成果运用到图像分割中，产生了结合特定数学方法和针对特殊图像分割的先进图像分割技术。尤其是近年来迅速发展起来的小波理论为图像处理带来了新的理论和方法。小波变换具有良好局部特性，当小波