图像分割算法研究

毕业设计（论文）

图像分割算法研究与实现

学 院

专 业：

学 号： 姓 名：

职 称： 指导老师：

中国 二○一二年五月

讲师

诚信承诺书

本人郑重承诺：我所呈交的毕业论文《图像分割算法研究与实现》是在指导教师的指导下，独立开展研究取得的成果，文中引用他人的观点和材料，均在文后按顺序列出其参考文献，论文使用的数据真实可靠。

承诺人签名：

日期： 年 月 日

II

图像分割算法研究与实现

摘 要

数字图像目标分割与提取是数字图像处理和计算机视觉领域中一个备受关注的研究分支，其中最主要的是运用MATLAB对图像进行仿真分割，并用各个方法进行分析、对比并得出结论。本文主要介绍了图像分割的基本知识，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生长等进行了分析。在边缘检测时对梯度算法中的Sobel算子、Prewitt算子、LoG(Laplacian-Gauss)算子、Canny算子的分割原理逐一介绍并比较各种算子的分割效果。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，本文着重实现基于迭代法

毕业设计（论文）

图像分割算法研究与实现

学 院

专 业：

学 号： 姓 名：

职 称： 指导老师：

中国 二○一二年五月

讲师

诚信承诺书

本人郑重承诺：我所呈交的毕业论文《图像分割算法研究与实现》是在指导教师的指导下，独立开展研究取得的成果，文中引用他人的观点和材料，均在文后按顺序列出其参考文献，论文使用的数据真实可靠。

承诺人签名：

日期： 年 月 日

II

图像分割算法研究与实现

摘 要

数字图像目标分割与提取是数字图像处理和计算机视觉领域中一个备受关注的研究分支，其中最主要的是运用MATLAB对图像进行仿真分割，并用各个方法进行分析、对比并得出结论。本文主要介绍了图像分割的基本知识，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生长等进行了分析。在边缘检测时对梯度算法中的Sobel算子、Prewitt算子、LoG(Laplacian-Gauss)算子、Canny算子的分割原理逐一介绍并比较各种算子的分割效果。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，本文着重实现基于迭代法

图像分割方法研究 宋锦萍 ,职占江 (河南大学 数学与信息科学学院 河南 开封 475001) 摘 要 :图像分割是图像处理与计算机视觉的基本问题之一 ,是图像处理到图像分析的关键步骤。目前 ,图像分割已有 上千种方法 ,既有经典的方法也有结合新兴理论的方法。从分割所应用特定理

《现代电子技术》2006年第6期总第221期　 嵌入式与单片机

图像分割方法研究

宋锦萍,职占江

(河南大学数学与信息科学学院　河南开封　475001)

摘　要:图像分割是图像处理与计算机视觉的基本问题之一,目前,图像分割已有上千种方法,既有经典的方法也有结合新兴理论的方法,方法或改进算法进行综述,关键词:图像分割;数学形态学;;中图分类号:TP751:1004373X(2006)0605903

SurveyontheImageSegmentation

SONGJinping,ZHIZhanjiang

(CollegeofMathematicsandInformationScience,He

《高分谱遥感图像分割》

实习报告

姓名：孟烈 班级：064131 学号：20131002235 老师：喻鑫 时间：2015/11/19

任务一：基于区域的影像分割处理

利用eCognition软件，处理高空间分辨率影像“or_196532810.tif”。尝试多种分割方 法，对每种方法设置其不同参数，得到不同参数设置下的分割结果。具体要求：

1）每种分割方法不同参数设置情况下，展示其相应的分割结果，包括：整幅影像结果、 至少2种典型地物覆盖的局部影像分割结果。

2）分析各种分割方法的参数设置对分割结果的影响，给出有关结论。

打开易康软件后，会提示两种模式，一种是【Quick Map Mode】，称之为快速制图模式，另一种是【Rule Set Mode】，称之为规则开发模式。前者主要针对于临时使用软件和基于样本影像分析的用户，能够极大地简化工作流程如一些面向对象影像分析基本步骤的限制，但是提供的功能有限，而且不能建立规则集；因此这里选择规则开发模式。

在主界面右边的【Process Tree】里，右键然后选择【Apeend New】，在弹出的【Edit Process】对话框里

1. 棋盘分割——Chessboard Segmentatio

维普资讯 http://www.77cn.com.cn

印 l卷 8

20 0 8年 7月

第 7期

计算机技术与发展C OM PUTER TECHNOL OGY AND DEVELOPMENT

V0 . 8 No 7 11 .

J1 2 0 u. 0 8

基于微粒群算法和脉冲耦合神经网络的图像分割算法卢桂馥刘金飞2王勇，易文，,窦(. 1安徽工程科技学院计算机科学与工程系，安徽芜湖 2 10; 4 002 .芜湖天创技术创新服务有限公司，徽芜湖 210 )安 400摘要：冲耦合神经网络 (u e ol erl e okP N在图像处理中得到了十分广泛的应用，脉 P l C u dN u N t r,C N) s e a w但是其多个参数的

设置给实际应用造成很大的困难。尤其是在图像分割中，同类型的图像要求不同的分割参数，同的参数对图像分割不不的结果影响很大。而微粒群优化算法 (at￣S r pi ztn P 0具有对参数自动寻优的优势， Prc wa O t ao,S ) i m mi i为此， P O和 P .将 S CN N相结合，以改进的最大熵函数为适应度函数，出了一种基于 P O和 P N算法的图像自动分割算法。实验仿真结提 S CN

果验证了该

TP391.41

学士学位论文（设计）

论文题目 作者姓名 指导教师 所在院系 专业名称 完成时间

图像分割算法研究与实现

毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明

原创性声明

本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得 及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。

作 者 签 名： 日 期： 指导教师签名： 日 期：

使用授权说明

本人完全了解 大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。

作者签名： 日 期：

昆明理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告

（ 201—201学年 第 学期 ）

课程名称：图形图像基础 开课实验室： 201年 月 日 年级、专业、班 实验项目名称 教师评 教师签名： 图像分割 学号 姓名 成绩 指导教师 语 年 月 日 一、实验目的及内容

目的：掌握和熟悉Matlab编程环境及语言；掌握数学形态学和图像分割的基本原理及应用。

内容：

1. 通过数学形态学实现边界提取。

2. 通过全局阈值及局部阈值实现灰度图像二值化；

3. 分别用Sobel算子和Canny算子对图像进行边缘检测；通过Hough检测图像中的直线。

二、要求

1. 描述腐蚀、膨胀、开运算、闭运算的原理。 2. 编写程序，使用数学形态学方法实现边界提取。 3. 描述全局阈值、局部阈值对图像进行二值化的原理。 4. 描述Canny边缘检测算法原理及Hough变换直线检测原理。

5. 使用Matlab中的edge函

1 clear

I=imread('rice.tif') figure imshow(I) imshow(I)

I=imread('rice.png') I=imread('rice.tif') imshow(I)

I2=im2bw(I,91/255); I3=im2bw(I,140/255); I4=im2bw(I,120/255); I5=im2bw(I,56/255); figure imshow(I2) figure,imshow(I2) figure,imshow(I3) figure,imshow(I4) figure,imshow(I5)

2 clear all;

I=imread('coins.png'); subplot(1,3,1),imshow(I); xlabel('(a) 原始图像'); %下面使用MATLAB函数计算阈值 level=graythresh(I);

%大津法计算全局图像I的阈值

BW=im2bw(I,level); %阈值分割

subplot(132),imshow(BW);

xl

[matlab图像处理] 阈值分割

%迭代式阈值分割 otsu阈值分割 二值化 close all;%关闭所有窗口 clear;%清除变量的状态数据 clc;%清除命令行 I=imread('rice.png'); subplot(2,2,1); imshow(I);

title('1 rice的原图'); %迭代式阈值分割

zmax=max(max(I));%取出最大灰度值 zmin=min(min(I));%取出最小灰度值 tk=(zmax+zmin)/2; bcal=1; [m,n]=size(I); while(bcal)

%定义前景和背景数 iforeground=0; ibackground=0;

%定义前景和背景灰度总和 foregroundsum=0; backgroundsum=0; for i=1:m

for j=1:n

tmp=I(i,j); if(tmp>=tk)

%前景灰度值

iforeground=iforeground+1;

图像分割方法综述的论文

第"&卷第$期

电脑开发与应用

总"’%C)l("l

文章编号!"##%&%#’(##%)###(#$

图像分割方法综述

*+,-./012345.*.53.67478069.7:0;

杨

辽宁大学’

沈阳

晖

曲秀杰

北京

"###&")

北京理工大学""##$%)’

摘要=图像分割是图像处理与计算机视觉的基本问题之一>是图像处理图像分析的关键步骤?对传统的图像<

分割方法和近年来出现的一些新方法进行了综述?具体介绍了基于区域的分割方法@基于边界的分割方法>基于区域和边界技术相结合的分割方法及基于特定理论的分割方法?关键词=<

图像分割>图像处理>边缘检测>区域分割

文献标识码!D

中图分类号!A$C"B

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