基于otsu算法的图像分割论文大学学位论文

江苏科技大学

本科毕业设计(论文)

学院电信学院

专业电子信息工程

学生姓名张博伟

班级学号1140302123

指导教师黄炜嘉

二零一五年六月

江苏科技大学本科毕业论文

基于Otsu算法的图像分割Image segmentation based on Otsu algorithm

江苏科技大学

毕业设计（论文）任务书

学院名称：电子信息学院

专业：电子信息工程

学生姓名：张博伟

学号： 1140302123

指导教师：黄炜嘉

职称：讲师

2015年 3 月 18 日

毕业设计（论文）题目：

基于Otsu算法的图像分割

一、毕业设计（论文）内容及要求（包括原始数据、技术要求、

达到的指标和应做的实验等）

1、设计内容与要求:

(1) 熟悉和掌握数字图像处理的相关内容与知识；

(2)学习图像分割的基本理论，深入研究基于Otsu算法的图像分割原理，实现方法；

(3) 利用Matlab对基于Otsu算法的图像分割进行实现；

2、开发环境：

编程工具：MATLAB

二、完成后应交的作业（包括各种说明书、图纸等）

1. 毕业设计论文一份（不少于1.5万字）；

2. 外文译文一篇（不少于5000英文单词）；

3. 程序代码。

三、完成日期及进度

2015年 1月2日至2015年1月16日，2015年3月19

日至2015年6月5日，共14周。

进度安排：

1.2-1.16：查阅资料，理解毕业设计的任务，包括课题背景、

工作内容及目标、要求等；

3.19-3.27：完成开题报告；

3.28-

4.19：算法研究，制定较为详细的设计方案；

4.20-4.30：图像分割算法具体实现，程序编写，完成中期检查；

5.4-5.20：程序调试与优化，文档整理；

5.21-

6.5：撰写论文，论文初稿审核；

6.6-6.12：准备答辩，论文答辩，提交资料。

四、主要参考资料（包括书刊名称、出版年月等）:

1、阮秋琦编著. 数字图像处理学（第二版）. 北京：电子工业出版社，2007.2.

2、章毓晋.图像处理基础教程.电子工业出版社,2012.12.

3、李兆锋,炎士涛主编.图像处理技术案例教程.清华大学出版

社, 2012.10.

4、徐金明主编. MATLAB应用基础.北京交通大学出版

社.2012.09.

5、王玉顺著.MATLAB实践教程.西安电子科技大学出版

社,2012.09.

6、杨杰主编. 数字图像处理及MATLAB实现.第2版. 电子工业

出版社 2013.0

系(教研室)主任：（签章）2015年3月20日

学院主管领导：（签章）2015年3月20 日

摘要

在计算机科学技术的发展的历程中，图像处理技术也开始崛起，虽然，发展历史不长，但受到的关注确实是极大的，所以图像分析与处理也形成了自己的体系。首先，人类为观察事物，发现事物的第一感知手段就是通过眼睛来完成的，而视觉恰恰就是图像的基础。同时生理心理学，应用科学等领域学科中研究方法的关键之一就是数字图像。其次，图像处理在军事行动中，在国防中，在航天技术中，在气象预测中等大型应用程序有一个不断增长的需求。

图像处理有一个非常重要的手段就是图像分割。在图像分割中，阈值分割较之其他的分割方法，是最为经典，简单，实用的分割方法，而分割成败的关键就是阈值。阈值的选取合适与否直接决定着结果的成败。在这里，本文阐述了一种分割方法-基于Otsu算法的图像分割。Otsu算法具有自动选取阈值的特点，并且相比较于其他阈值选取的算法它是最优的。Otsu算法不仅对于图形亮度变化的影响较小，而且还可以适用于多种不同的图像对比度中，并且其受干扰性好，还具有良好的并行性与自适应能力，可以节省运算时间。

关键词：图像分割；阈值；Otsu算法；matlab;

Abstract

In the course of the development of computer science and technology, image processing technology also began to rise, although history is not long, but the attention is indeed great, so image analysis and processing also formed its own system. First, the human is to observe the thing, discovered the thing first sensation means through the eye to complete, and the vision is precisely is the image foundation. At the same time, the key of the research is the digital image.. Secondly, image processing in military operations, in defense, in the aerospace technology, in the weather forecast of medium large applications has a growing demand.

Image processing is a very important means of image segmentation. In the image segmentation, the threshold segmentation method is the most classic, simple and practical segmentation method, and the key of the segmentation is the threshold.. Whether the selection of the threshold determines the success or failure of the results directly. Here, this paper describes a segmentation method - based on the Otsu algorithm for image segmentation. The Otsu algorithm has the feature of automatically selecting the threshold, and it is the best compared to the other threshold algorithm.. Otsu algorithm not only has a little influence on the graphics changes in brightness, but also can apply to a variety of different image contrast and its interference is good, also has good parallelism and adaptive ability can save computing time.

Keywords: Image segmentation; threshold; Otsu algorithm;matlab;

目录

第一章绪论 ---------------------------------------------------------------------------------------------------- 1 1.1 课题研究的目的与意义 ------------------------------------------------------------------------------ 1 1.2 课题研究现状与展望 ---------------------------------------------------------------------------------- 3

1.2.1 课题研究现状 -------------------------------------------------------------------------------------- 3

1.2.2 数字图像分割的展望 --------------------------------------------------------------------------- 4 1.3本文研究的主要内容----------------------------------------------------------------------------------- 5第二章数字图像分割的介绍 ----------------------------------------------------------------- 6 2.1数字图像的介绍 ------------------------------------------------------------------------------------------ 6 2.2图像分割的定义 ------------------------------------------------------------------------------------------ 7 2.3常用的图像分割方法----------------------------------------------------------------------------------- 7

2.3.1基于阈值的分割方法 ---------------------------------------------------------------------------- 8

2.3.2基于边缘的分割方法 -------------------------------------------------------------------------- 11

2.3.3基于区域的分割方法 -------------------------------------------------------------------------- 12 2.4本章小结----------------------------------------------------- 13 第三章基于Otsu算法的图像分割原理--------------------------------------------- 14 3.1 Otsu算法简介 ------------------------------------------------------------------------------------------ 14 3.2 一维Otsu算法的图像分割原理 --------------------------------------------------------------- 14 3.3 一维改进的Otsu算法的图像分割原理 ---------------------------------------------------- 16 3.4 二维Otsu算法的图像分割原理 --------------------------------------------------------------- 16 3.5本章小结 --------------------------------------------------------------------------------------------------- 18 第四章基于Otsu算法的图像分割的实现 ---------------------------------------- 19 4.1 一维Otsu算法及改进算法的图像分割的实现 ----------------------------------------- 19 4.2二维Otsu算法的图像分割的实现 ------------------------------------------------------------ 21 4.3本章小结 --------------------------------------------------------------------------------------------------- 24 结束语 -------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 26

致谢------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 27 参考文献 --------------------------------------------------------------------------------------------------------- 28

第一章绪论

人们获取外界信息中，眼睛是一种最直接最方便的方法，他对信息的获取具有重要意义。除了自然景色外，大量由计算机处理和生成的图像图拓展了视觉的范围，使人们对图像的认识有了更深的影响，看见了图像的本质。20世纪以来，图像处理技术得到了飞速的发展，现在已经朝着智能化、网络化、个人化、实时化等方向发展。最近几年，图像的处理技术在我国的科学技术研究与工程技术的崛起中做出了举足轻重的作用，更重要的是在宇航工程方面更是立下了汗马功劳！

1.1 课题研究的目的与意义

科学技术的发展使世界不再那么神秘，以往人们所获得的大部分信息都是从图像中得到的，而现在随着计算机的出现，从计算机中获取和处理大量的信息已经成为一种趋势，获取和处理图像中的信息就是它的关键所在。图像技术在近些年的发展令人咋舌，已经基本出现了一套完整的体系对于图像的处理。数字图像处理的本质其实就是计算机图像处理。其具体内容为先把图像信号转换为数字信号，再通过计算机对信号进行处理。数字图像技术的雏形在20世纪60年代早期便已经形成。受当时条件影响，空间探测器发回的太空照片过于模糊。为了矫正传送导致的图像畸变，第一台带有图像处理能力的大型计算机问世，至此以后，为了应对航空航天、军事、医学和工业等方面的技术需求，数字图像处理技术伴随着计算机技术的发展与数学的发展，也迅猛的发展起来。从20世纪60年代到现在，图像处理技术已经在我们身边的各行各业中深深扎根，起着至关重要的作用，而不仅仅是在军事、航空航天、工业等大型项目上。例如在医学上，大家所熟知的CT技术就是利用数字图像将通过物体的X射线转换为光信号后，用易敏感的数字系统完成来成像；还有在身边随处可见的摄像头，遭遇到阴雨霜雾天气时视线会受干扰，此时就需要数字图像技术对画面进行图像去雾处理；又比如数码相机，将拍摄内容进行数字化处理后存放于存储器中，省去了传统相机冲洗照片的麻烦，更能让使用者当下立即观看所拍内容，省时省力；更不用提影视作品中的特效镜头，电脑制作的画面大大增加了观赏性，将作者所想呈现的画面更加真实的展现在观众面前，对影视行业的发展具有划时代的意义。在公安、司法临区域应用也非常广泛，在调查取证拍摄的图像需要分割处理，图像分割技术为工作的进

展带来有力的技术支持；在医学方面，观察病人的 CT 图像和 MR 图像，医生通过处理图像可以更为细致的了解病人身体状况；在国防发面，通过雷达卫星传输的图像，根据需要来突显图像中的定位目标等。在实际生活和工作中许多方面的背后都有着图像分割处理技术给我们提供帮助。这些都和我们的生活密不可分。

用抽象程度来区分，我们可以将处理图像的方法分为一下几个方面：图像分析，图像处理和图像理解。图像处理技术在人们生产生活中是不可或缺的，比如指纹识别，车牌识别，数码相机的产生与应用，以及遥感监测等。就车辆识别与检测而言，图像的处理对其具有举足轻重的巨大作用，现在车作为代步工具已经越来越频繁的进入人们的生活，堵车现象日益严重，而约束车辆规范形式的一方面靠的是人们的对于安全的意识以及素质，但是总有人为了激情铤而走险，这就需要法律的约束，而法律是需要证据的，这时候具有检测识别功能的各种图像处理设备就出现了，比如说马路说现在有许多电子眼，对于事故的处理和认定责任方具有决定性的作用。

图1-1：NBA湖人队的比赛

人的眼睛是大脑获取信息的主要途径，而且它直接，迅速。例如图1-1为NBA 中比赛的图片，我们可以明显的的从科比、加索尔的表情中看出来这场比赛他们可能是打输了，就一瞬间，眼睛获取的信息或许比文字描述几百字来的直接，而且迅速是其最大的优点。图像的获取也只是图像处理中最最基本的一项，有了图片，就需要选取不同的方法来处理以得到自己想要的部分，与此同时，误差总是伴随着出现，而导致图像不准确的原因大多是因为噪声的干扰，设备仪器本身存在的优劣等因素的存

在。或者是出现错误，根本就生成不了目标图像。于是，研究不同的图像处理方法就成为一项迫在眉睫的重点，怎样消除或者是减少干扰，怎么要用处理方式的优缺点避开环境所致的问题。通信临区域对于图像分割技术的传输是通信临区域中非常重要和需要单独的活动和静态的背景图像，而且不同地区的活动部分的位移是分开的，有不同的编码传输不同运动量面积和降低传输速率。经过几十年的发展，图像处理已经得到了一些巨大的进步主要有下面几个方面[1]：

1.军事国防领域：雷达成像处理等；例如提取海面上的危险，例如二战时期未排除的水雷，天空中的敌机，以及敌舰；

2.遥感图像处理领域：气象局通过卫星传回的图像，精确分析当前实时的云层情况，进行天气的预测，为人们衣食住行和生产提供帮助等；

3.医学的领域：医院利用此技术研究病人的 CT 图像和 MR 图像，深入了解病人的健康状况，有益于提高治疗的实际效果；

4.交通运输及安全领域：通过电子眼的监控装置所得到交通图像，来分析路段的交通状况，给交通带来了极大的便利。

5.在计算机视觉的领域：计算机通过其处理器的识别与检测，可以对指纹进行分析，在机场，火车站的安检具有重要作用，可以对犯罪分子的脸部进行判断，对罪犯的抓捕有重要的作用。而且，近年来，无人驾驶技术的发展迅速无比，这也离不开图像处理的功劳。

1.2 课题研究现状与展望

1.2.1 课题研究现状

图像中含有许多元素，在这些元素中往往会有许多元素干扰我们的视觉，也就是说我们不需要这些元素。在这种情况下我们需要的是分割图像中我们所需要的元素或者相对的淡化我们所不需要的。而图像分割技术上可以很好的解决这些局部的问题，通过分割图像来突显我们需要的局部特征来满足我们视觉感观。人们对于新事物的探索永无止境，虽然算起来图像分割技术的发展才40多年，由于近代计算机技术的发明，计算机作为一个新的处理工具登上了舞台，克服了不少研究困难。但是，随着研究的越来越深入，人们对于目标图像的要求也越来越高。在这段期间，国内和国外的学者已经提出了不下千种的研究方法，有些是原创，作为一种新的技术呈现在我

们面前，但是也有很多是基于原有算法的改进，使其使用更加与多种粗燥环境相适应，使其得到的目标图像更加的准确。虽然如此，面对图像分割，这个问题依旧没有一种功能全面，涵盖所有问题的方法来解决。图像分割总是被认为是计算机视觉领域中的一个令人迷惑人们的难题[4]。发展至今也有许多经典的分割方法：阈值分割方法[5-6]、边缘检测方法[7-8]、区域生长技术[9]等等。在其后的一段时间内，学者和专家在这些经典算法的基础上同时运用统计学术、模糊学术、形态学、智能算法等方面的知识来重新研究了图像的分割技术。国内外学者和专家将其他领域中的新鲜概念，新鲜知识，新鲜技术和原理同图像分割的原理巧妙无比的结合起来，衍生出来了许多新兴的研究方法，比如：基于水平集的分割方法[10]、基于蚁群算法的图像分割技术[11-12]、基于信息论的图像分割技术[13]、基于分形的图像分割技术[14]、与神经网络方法相结合的分割技术[15-16]、使用小波变换运用到图像中的分割方法[17]、利用遗传算法来改进的分割技术[18]、采用数学形态学的分割技术[19]、基于模糊数学的分割方法[20]、基于图论的分割方[21]等。在近几年的发展中图像分割技术的发展趋势主要从下面几个方面开始着手，图像分割发展的潮流是：首先，遗传理论，模糊知识，水平集的理论等新的理论提供的了新的平台来开辟一个新的世界；其次，分割方法具有多样性，比如所有原始的算法可以组合成一个新的强大的分割理论为了弥补算法的不足；最后，人类视觉系统的使用和开发的与生俱来的计算机一起工作，实现了优良的人机交互方法分割方法。1.2.2 数字图像分割的展望

当今社会已经是一个图、像、声的时代了，图像处理具有着无限的未来，吸引了一大批的学生投入于这个行业，有人才的投入就必然有出色的收获，随着时间的推移，学者们研究得到的图像分割的方法越来越多，但是，因为图像分割本身就具有自身的难度，第一，没有一种分割方法是普遍适用于所有场景的；第二，对于分割得到的目标图像没有一个标准的评价审判标准。

展望这几十年的发展趋势，我们不难发现，在接下来的时间里图形处理有以下一个明显的发展趋势：

一是继续研究新的分割算法，或者是改进，组合经典算法，使其具有较高的实用性与适用性。

二是从其他别的学科途径中获取一些新的想法，转变思维模式，引进其他领域中

基于谱聚类的图像分割

本科生毕业设计 姓名：学号： 学院：计算机科学与技术学院 专业：计算机科学与技术 设计题目：基于谱聚类的图像分割 专题：图像分割的设计与实现 指导教师：职称：副教授

大学毕业设计任务书 学院计算机专业年级学生姓名 任务下达日期： 毕业设计日期： 毕业设计题目： 毕业设计专题题目 毕业设计主要内容和要求： 院长签章：指导教师签字：

中国矿业大学毕业设计指导教师评阅书 指导教师评语（①基础理论及基本技能的掌握；②独立解决实际问题的能力；③研究内容的理论依据和技术方法；④取得的主要成果及创新点；⑤工作态度及工作量；⑥总体评价及建议成绩；⑦存在问题；⑧是否同意答辩等）： 成绩：指导教师签字： 年月日

中国矿业大学毕业设计评阅教师评阅书 评阅教师评语（①选题的意义；②基础理论及基本技能的掌握；③综合运用所学知识解决实际问题的能力；③工作量的大小；④取得的主要成果及创新点；⑤写作的规范程度；⑥总体评价及建议成绩；⑦存在问题；⑧是否同意答辩等）： 成绩：评阅教师签字： 年月日

中国矿业大学毕业设计答辩及综合成绩

需求分析 一、利用前台，得到一张原始JPG图片； 二、把这张图片传到后台，JAVA通过JRI调用R； 三、利用R调用K-Means的改进算法，实现对这张图片的处理，由于一张图片的 像素值是一个矩阵，可以得到一组关于像素值的数据； 四、把这组像素值进行分类，对各类赋予不同的颜色进行标记，从而区分出需要的 图片信息； 五、把得到的新图片传到前台； 六、前台对进行处理后的图片进行显示，从图像中得到需要的信息，从而实现图像 的分割。

图像分割毕业设计

目录 摘要........................................................... I Abstract......................................................... I I 第1章绪论 (1) 1.1图像分割概述 (1) 1.2图像分割特征 (1) 1.3图像分割的发展及现状 (1) 1.4研究的背景与意义 (2) 第2章数字图像处理 (3) 2.1发展概况 (3) 2.2主要目的 (4) 2.3常用方法 (4) 2.4应用领域 (5) 2.5研究方向 (7) 2.6基本特点 (7) 2.7MATLAB软件 (8) 第3章阈值分割 (10) 3.1图像二值化 (10) 3.2阈值分割基本原理 (10) 3.3阈值分割方法定义 (11) 3.4阈值分割描述 (11) 3.5阈值分割分类 (12) 第4章阈值分割方法 (13) 4.1直方图法 (13)

4.2迭代法 (14) 4.3最大类间方差法 (17) 4.4小结 (20) 第5章最大类间方差法的改进 (21) 结论 (27) 参考文献 (28) 致谢 (29)

通常人们只对图像的某个区域感兴趣，为了能够把感兴趣的区域提取出来，就得对图像进行分割。图像分割就是把图像分成一些具有不同特征而有意义的区域，以便进一步的图像处理与分析。图像分割是图像处理的关键，在灰度图像中分割出有意义区域的最基本方法是设置阈值的分割方法。选择阈值的主要方法有：直方图法，迭代法，最大类间方差法。本文主要比较三种方法的优缺点，并对其中的最大类间方差法进行优化，改进分割效果。 关键词：阈值直方图迭代法最大类间方差法

图像处理实验-图像增强和图像分割

图像处理实验 图像增强和图像分割 一、实验目的： 掌握用空间滤波进行图像增强的基本方法，掌握图像分割的基本方法。 二、 实验要求： 1、测试图像1中同时含有均值为零的均匀分布噪声和椒盐噪声。用大小为5×5的算术均值滤波器和中值滤波器对图像进行处理，在不同窗口中显示原图像及各处理结果图像，并分析哪一种滤波器去噪效果好？ 2、对测试图像2进行图像分割，求出分割测试图像2的最佳阈值。分别显示原图、原图的直方图（标出阈值）、和分割后的二值图。 实验内容： 1. 实验原理 1) 图像增强：流程图： 图像增强可以通过滤波的方式来完成，即消除一部分的噪声。滤波又可以分为均值滤波和中值滤波。 1. 中值滤波原理：中值滤波就是选用一个含有奇数个像素的滑动窗口，将该窗口在图像上扫描，把其中所含像素点按灰度级的升（或降）序排列，取位于中间的灰度值来代替窗口中心点的灰度值。

对于一维序列{N f }： 21,},...,,...,{-=∈=+-m u N i f f f M e d y u i i u i i 对于二维序列{ij F }：为滤波窗口W y ij F Med W ij }{= 2. 均值滤波原理：对于含噪声的原始图像g(s,t)的每一个像素点去一个领 域N ，用N 中所包含的相速的灰度平均值，作为领域平均处理后的图像f(x,y)的像素值，即： ∑∈=xy S t s t s g mn y x f ),(),(1),(? 2) 图像分割： 图像分割：依据图像的灰度、颜色等特征，将一幅图像分为若干个互不重叠的、具有某种同质特征的区域。

本实验中我们是根据灰度值，将灰度值大于阈值T的像素统一置为255，小于的则置为0。如何求出最合适的分割阈值，则需要用到迭代算法。 迭代法算法步骤： (1) 初始化阈值T (一般为原图像所有像素平均值)。 (2) 用T分割图像成两个集合：G1 和G2，其中G1包含所有灰度值小于T的像素，G2包含所有灰度值大于T的像素。 (3) 计算G1中像素的平均值m1及G2中像素的平均值m2。 (4) 计算新的阈值：T ＝（m1＋m2）/2 。 (5）如果新阈值跟原阈值之间的差值小于一个预先设定的范围，停止循环，否则继续（2）－（4）步。 2.程序代码与分析： 1)图像增强： clear all;clc; %读入图像 I1=imread('Fig5.12(b).jpg'); %均值滤波模板 h1=ones(5,'uint8'); %获取分辨率 [a,b]=size(I1); %创建变量 I2=zeros(a+4,b+4,'uint8'); I3=zeros(a+4,b+4,'uint8'); %复制原始图像 for n=3:a+2 for m=3:b+2 I2(n,m)=I1(n-2,m-2); I3(n,m)=I1(n-2,m-2); end end

关于图像分割算法的研究

关于图像分割算法的研究 黄斌 （福州大学物理与信息工程学院 福州 350001） 摘要：图像分割是图像处理中的一个重要问题，也是一个经典难题。因此对于图像分割的研究在过去的四十多年里一直受到人们广泛的重视，也提山了数以千计的不同算法。虽然这些算法大都在不同程度上取得了一定的成功，但是图像分割问题还远远没有解决。本文从图像分割的定义、应用等研究背景入手，深入介绍了目前各种经典的图像分割算法，并在此基础比较了各种算法的优缺点，总结了当前图像分割技术中所面临的挑战，最后展望了其未来值得努力的研究方向。 关键词：图像分割 阀值分割 边缘分割 区域分割 一、 引言 图像分割是图像从处理到分析的转变关键，也是一种基本的计算机视觉技术。通过图像的分割、目标的分离、特征的提取和参数的测量将原始图像转化为更抽象更紧凑的形式，使得更高层的分析和理解成为可能，因此它被称为连接低级视觉和高级视觉的桥梁和纽带。所谓图像分割就是要将图像表示为物理上有意义的连通区域的集合，也就是根据目标与背景的先验知识，对图像中的目标、背景进行标记、定位，然后将目标从背景或其它伪目标中分离出来[1]。 图像分割可以形式化定义如下[2]：令有序集合表示图像区域(像素点集)，H 表示为具有相同性质的谓词，图像分割是把I 分割成为n 个区域记为Ri ，i=1，2，…，n ，满足： (1) 1,,,,n i i j i R I R R i j i j ===??≠ (2) (),1,2,,i i i n H R True ?== (3) () ,,,i j i j i j H R R False ?≠= 条件(1)表明分割区域要覆盖整个图像且各区域互不重叠，条件(2)表明每个区域都具有相同性质，条件(3)表明相邻的两个区域性质相异不能合并成一个区域。 自上世纪70年代起，图像分割一直受到人们的高度重视，其应用领域非常广泛，几乎出现在有关图像处理的所有领域，并涉及各种类型的图像。主要表现在： 1)医学影像分析：通过图像分割将医学图像中的不同组织分成不同的区域，以便更好的

otsu自适应阈值分割的算法描述和opencv实现,及其在肤色检测中的应用

otsu算法选择使类间方差最大的灰度值为阈值，具有很好的效果 算法具体描述见otsu论文，或冈萨雷斯著名的数字图像处理那本书 这里给出程序流程： 1、计算直方图并归一化histogram 2、计算图像灰度均值avgValue. 3、计算直方图的零阶w[i]和一级矩u[i] 4、计算并找到最大的类间方差（between-class variance） variance[i]=(avgValue*w[i]-u[i])*(avgValue*w[i]-u[i])/(w[i]*(1-w[i])) 对应此最大方差的灰度值即为要找的阈值 5、用找到的阈值二值化图像 我在代码中做了一些优化，所以算法描述的某些地方跟程序并不一致 otsu代码，先找阈值，继而二值化 // implementation of otsu algorithm // author: onezeros(@https://www.wendangku.net/doc/ce5701922.html,) // reference: Rafael C. Gonzalez. Digital Image Processing Using MATLAB void cvThresholdOtsu(IplImage* src, IplImage* dst) { int height=src->height; int width=src->width; //histogram float histogram[256]= {0}; for(int i=0; iimageData+src->widthStep*i; for(int j=0; j

图像分割算法开题报告

图像分割算法开题报告 摘要：图像分割是图像处理中的一项关键技术，自20世纪70年代起一直受到人们的高度重视，并在医学、工业、军事等领域得到了广泛应用。近年来具有代表性的图像分割方法有：基于区域的分割、基于边缘的分割和基于特定理论的分割方法等。本文主要对基于自动阈值选择思想的迭代法、Otsu法、一维最大熵法、二维最大熵法、简单统计法进行研究，选取一系列运算出的阈值数据和对应的图像效果做一个分析性实验。 关键字：图像分割，阈值法，迭代法，Otsu法，最大熵值法 1 研究背景 1．1图像分割技术的机理 图像分割是将图像划分为若干互不相交的小区域的过程。小区域是某种意义下具有共同属性的像素连通集合，如物体所占的图像区域、天空区域、草地等。连通是指集合中任意两个点之间都存在着完全属于该集合的连通路径。对于离散图像而言，连通有4连通和8连通之分。图像分割有3种不同的方法，其一是将各像素划归到相应物体或区域的像素聚类方法，即区域法，其二是通过直接确定区域间的边界来实现分割的边界方法，其三是首先检测边缘像素，然后再将边缘像素连接起来构成边界的方法。 图像分割是图像理解的基础，而在理论上图像分割又依赖图像理解，两者是紧密关联的。图像分割在一般意义下十分困难的，目前的图像分割处于图像的前期处理阶段，主要针对分割对象的技术，是与问题相关的，如最常用到的利用阈值化处理进行的图像分割。 1．2数字图像分割技术存在的问题

虽然近年来对数字图像处理的研究成果越来越多,但由于图像分割本身所具有的难度,使研究没有大突破性的进展,仍然存在以下几个方面的问题。 现有的许多种算法都是针对不同的数字图像,没有一种普遍适用的分割算法。 缺乏通用的分割评价标准。对分割效果进行评判的标准尚不统一,如何对分割结果做出量化的评价是一个值得研究的问题,该量化测度应有助于视觉系统中的自动决策及评价算法的优劣,同时应考虑到均质性、对比度、紧致性、连续性、心理视觉感知等因素。 与人类视觉机理相脱节。随着对人类视觉机理的研究,人们逐渐认识到,已有方法大都与人类视觉机理相脱节,难以进行更精确的分割。寻找到具有较强的鲁棒性、实时性以及可并行性的分割方法必须充分利用人类视觉特性。 知识的利用问题。仅利用图像中表现出来的灰度和空间信息来对图像进行分割,往往会产生和人类的视觉分割不一致的情况。人类视觉分割中应用了许多图像以外的知识,在很多视觉任务中,人们往往对获得的图像已具有某种先验知识,这对于改善图像分割性能是非常重要的。试图寻找可以分割任何图像的算法目前是不现实,也是不可能的。人们的工作应放在那些实用的、特定图像分割算法的研究上,并且应充分利用某些特定图像的先验知识,力图在实际应用中达到和人类视觉分割更接近的水平。 1．3数字图像分割技术的发展趋势 从图像分割研究的历史来看,可以看到对图像分割的研究有以下几个明显的趋势。 对原有算法的不断改进。人们在大量的实验下，发现一些算法的效

图像分割技术与MATLAB仿真

中南民族大学 毕业论文(设计) 学院: 计算机科学学院 专业: 自动化年级:2012 题目: 图像分割技术与MATLAB仿真 学生姓名: 高宇成学号:2012213353 指导教师姓名: 王黎职称: 讲师 2012年5月10日

中南民族大学本科毕业论文（设计）原创性声明 本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。 作者签名：年月日

目录 摘要 (1) Abstract (1) 引言 (3) 1 图像分割技术 (3) 1.1 图像工程与图像分割 (3) 1.2 图像分割的方法分类 (4) 2 图像分割技术算法综述 (5) 2.1 基于阈值的图像分割技术 (5) 2.2边缘检测法 (5) 2.3 区域分割法 (7) 2.4 基于水平集的分割方法 (8) 2.5 分割算法对比表格 (8) 3基于水平集的图像分割 (9) 3.1 水平集方法简介 (9) 3.2 水平集方法在图像分割上的应用 (9) 3.3 仿真算法介绍 (10) 3.4 实验仿真及其结果 (11) 结论 (18) 致谢 (19) 参考文献 (19)

图像分割技术研究及MATLAB仿真 摘要：作为一项热门的计算机科学技术，图像分割技术已经在我们生活中越来越普及。顾 名思义这项技术的目的就是，将目标图像从背景图像中分离出去。由于这些被分割的图像区域在某些属性上很相近，因此图像分割与模式识别以及图像压缩编码有着密不可分的关系。完成图像分割所采用的方法各式各样，所应用的原理也不同。但他们的最终目的都是把图像中性质相似的某些区域归为一类，把性质差异明显的不同区域分割开来。通常在分割完成之后，我们就要对某些特定区域进行分析、计算、评估等操作，因而分割质量的好坏直接影响到了下一步的图像处理[1]，因此图像分割是图像处理的一个关键步奏。图像分割技术在各个领域都有着及其重要的意义；在工业上有卫星遥感，工业过程控制监测等等；在医学方面，水平集的分割方法还可以通过医学成像帮助医生识别模糊的病变区域；在模式识别领域还可应用到指纹扫描、手写识别、车牌号识别等等。 本课题的研究内容是对图像分割技术的几种常用的方法进行综述和比较，并基于其中一种方法进行MATLAB仿真测试，给出性能分析比较结果。 关键字：图像分割，MA TLAB仿真，模式识别 Image Segmentation and Matlab Simulation Abstract:Image segmentation is to image representation for the physically meaningful regional connectivity set, namely according to the prior knowledge of target and background, we on the image of target and background of labeling and localization, then separate the object from the background. Because these segmented image regions are very similar in some properties, image segmentation is often used for pattern recognition and image understanding and image compression and coding of two major categories. Because the generated in the segmented region is a kind of image content representation, it is the image of visual analysis and pattern recognition based and segmentation results of quality of image analysis, recognition and interpretation of quality has a direct impact. Image segmentation it is according to certain features of the image (such as gray level, spectrum, texture, etc.) to a complete picture of the image is segmented into several meaningful area. These features made in a certain region of consistent or similar, and between different regions showed significantly different. Image segmentation technology in various fields have most of the field and its important significance in digital image processing, image segmentation has a wide range of applications, such as industrial automation, process control, online product inspection, image coding, document image processing, remote sensing and medical image analysis, security surveillance, as well as military, sports and other aspects. In medical image processing and analysis, image segmentation for body occurrence of three-dimensional display of the diseased organ or lesion location determination and analysis plays an effective role in counseling; in the analysis and application of road traffic conditions,

图像分割算法的比较与分析

中北大学 课程设计说明书 学生姓名：学号： 学生姓名：学号： 学生姓名：学号： 学生姓名：学号： 学院：信息与通信工程学院 专业：电子信息工程 题目：信息处理综合实践: 图像分割算法的比较与分析 指导教师：陈平职称: 副教授 2014 年12 月29 日

中北大学 课程设计任务书 14/15 学年第一学期 学院：信息与通信工程学院专业：电子信息工程 学生姓名：学号： 课程设计题目：信息处理综合实践: 图像分割算法的比较与分析起迄日期：2015年1月5日～2015年1月16日课程设计地点：电子信息工程专业实验室 指导教师：陈平 系主任：王浩全 下达任务书日期: 2014 年12月29 日课程设计任务书

课程设计任务书

目录 第一章绪论 (1) 研究目的和意义 (1) 图像分割的研究进展 (1) 第二章区域生长法分割图像 (4) 区域生长法介绍 (4) 区域生长法的原理 (4) 区域生长法的实现过程 (5) 第三章程序及结果 (6) 区域生长算法及程序 (6) 图像分割结果 (7) 第四章方法比较 (8) 阈值法 (8) 区域法 (8) 分水岭法 (8) 形态学方法 (9) 第五章总结 (10) 参考文献 (11)

第一章绪论 研究目的和意义 图像分割是一种重要的图像技术，在理论研究和实际应用中都得到了人们的广泛重视。图像分割的方法和种类有很多，有些分割运算可直接应用于任何图像，而另一些只能适用于特殊类别的图像。许多不同种类的图像或景物都可作为待分割的图像数据，不同类型的图像，已经有相对应的分割方法对其分割;但某些分割方法只是适合于某些特殊类型的图像分割，所以分割结果的好坏需要根据具体的场合及要求衡量。图像分割是从图像处理到图像分析的关键步骤，可以说，图像分割结果的好坏直接影响对图像的理解。 图像分割是由图像处理到图像分析的关键步骤，在图像工程中占有重要位置。一方面，它是目标表达的基础，对特征测量有重要的影响。另一方面，因为图像分割及其基于分割的目标表达、特征提取和参数测量等将原始图像转化为更抽象、更紧凑的表达形式，使得更高层的图像分析和理解成为可能。因此在实际应用中，图像分割不仅仅要把一幅图像分成满足上面五个条件的各具特性的区域，而且要把其中感兴趣的目标区域提取出来。只有这样才算真正完成了图像分割的任务，为下一步的图像分析做好准备，使更高层的图像分析和理解成为可能。 图像分割在很多方面，如医学图像分析，交通监控等，都有着非常广泛的应用，具有重要的意义。(1)分割的结果常用于图像分析，如不同形式图像的配准与融合，结构的测量，图像重建以及运动跟踪等。(2)在系统仿真，效果评估，图像的3D重建以及三维定位等可视化系统中，图像分割都是预处理的重要步骤。 (3)图像分割可在不丢失有用信息的前提下进行数据压缩，这就降低了传输的带宽，对提高图像在因特网上的传输速度至关重要。(4)分割后的图像与噪声的关系减弱，具有降噪功能，便于图像的理解。 图像分割的研究进展 图像分割是图像处理中的一项关键技术，至今已提出上千种分割算法。但因

Otsu算法(大律法或最大类间方差法)

Otsu算法(大律法或最大类间方差法) 一、Otsu最大类间方差法原理 利用阈值将原图像分成前景，背景两个图象。 前景：用n1,csum,m1来表示在当前阈值下的前景的点数，质量矩，平均灰度 后景：用n2, sum-csum,m2来表示在当前阈值下的背景的点数，质量矩，平均灰度 当取最佳阈值时，背景应该与前景差别最大，关键在于如何选择衡量差别的标准，而在otsu算法中这个衡量差别的标准就是最大类间方差（英文简称otsu，这也就是这个算法名字的来源），在本程序中类间方差用sb表示，最大类间方差用fmax 关于最大类间方差法（otsu）的性能: 类间方差法对噪音和目标大小十分敏感，它仅对类间方差为单峰的图像产生较好的分割效果。 当目标与背景的大小比例悬殊时，类间方差准则函数可能呈现双峰或多峰，此时效果不好，但是类间方差法是用时最少的。 最大类间方差法（otsu）的公式推导： 记t为前景与背景的分割阈值，前景点数占图像比例为w0，平均灰度为u0；背景点数占图像比例为w1，平均灰度为u1。 则图像的总平均灰度为：u=w0*u0+w1*u1。 前景和背景图象的方差：g=w0*(u0-u)*(u0-u)+w1*(u1-u)*(u1-u)=w0*w1*(u0-u1)*(u0-u1),此公式为方差公式。 可参照概率论课本上面的g的公式也就是下面程序中的sb的表达式。当方差g最大时，可以认为此时前景和背景差异最大，此时的灰度t是最佳阈值sb = w1*w2*(u1-u0)*(u0-u1) 算法实现1： unsafe public int GetThreshValue(Bitmap image) { BitmapData bd = image.LockBits(new Rectangle(0, 0, image.Width, image.Height), ImageLockMode.WriteOnly, image.PixelFormat); byte* pt = (byte*)bd.Scan0; int[] pixelNum = new int[256]; //图象直方图，共256个点 byte color; byte* pline; int n, n1, n2; int total; //total为总和，累计值 double m1, m2, sum, csum, fmax, sb; //sb为类间方差，fmax存储最大方差值 int k, t, q; int threshValue = 1; // 阈值 int step = 1; switch (image.PixelFormat) { case PixelFormat.Format24bppRgb: step = 3; break; case PixelFormat.Format32bppArgb: step = 4; break; case PixelFormat.Format8bppIndexed: step = 1; break; } //生成直方图 for (int i = 0; i < image.Height; i++) { pline = pt + i * bd.Stride; for (int j = 0; j < image.Width; j++) { color = *(pline + j * step); //返回各个点的颜色，以RGB表示 pixelNum[color]++; //相应的直方图加1 } } //直方图平滑化

图像分割算法的研究与实现本科学士学位毕业论文

TP391.41 学士学位论文（设计） 论文题目图像分割算法研究与实现 作者姓名 指导教师 所在院系 专业名称 完成时间

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：

学位论文原创性声明 本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。 作者签名：日期：年月日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。 涉密论文按学校规定处理。 作者签名：日期：年月日 导师签名：日期：年月日

图像分割常用算法优缺点探析

图像分割常用算法优缺点探析 摘要图像分割是数字图像处理中的重要前期过程,是一项重要的图像分割技术,是图像处理中最基本的技术之一。本文着重介绍了图像分割的常用方法及每种方法中的常用算法,并比较了各自的优缺点,提出了一些改进建议,以期为人们在相关图像数据条件下,根据不同的应用范围选择分割算法时提供依据。 关键词图像分割算法综述 一、引言 图像分割决定了图像分析的最终成败。有效合理的图像分割能够为基于内容的图像检索、对象分析等抽象出十分有用的信息,从而使得更高层的图像理解成为可能。目前图像分割仍然是一个没有得到很好解决的问题,如何提高图像分割的质量得到国内外学者的广泛关注,仍是一个研究热点。 多年来人们对图像分割提出了不同的解释和表达,通俗易懂的定义则表述为:图像分割指的是把一幅图像分割成不同的区域,这些区域在某些图像特征,如边缘、纹理、颜色、亮度等方面是一致的或相似的。 二、几种常用的图像分割算法及其优缺点 (一)大津阈值分割法。 由Otsu于1978年提出大津阈值分割法又称为最大类间方差法。它是一种自动的非参数非监督的门限选取法。该方法的基本思路是选取的t的最佳阈值应当是使得不同类间的分离性最好。它的计算方法是首先计算基于直方图而得到的各分割特征值的发生概率,并以阈值变量t将分割特征值分为两类,然后求出每一类的类内方差及类间方差,选取使得类间方差最大,类内方差最小的t作为最佳阈值。 由于该方法计算简单,在一定条件下不受图像对比度与亮度变化的影响,被认为是阈值自动选取的最优方法。该方法的缺点在于,要求得最佳阈值,需要遍历灰度范围0—(L-1)内的所有像素并计算出方差,当计算量大时效率会很低。同时,在实际图像中,由于图像本身灰度分布以及噪声干扰等因素的影响,仅利用灰度直方

信息熵在图像分割中的应用毕业论文

信息熵在图像分割中的应用 毕业论文 目录 摘要 ....................................................... .. (1) ABSTRACT (2) 目录 (3) 1 引言 (5) 1.1信息熵的概念 (5) 1.2信息熵的基本性质及证明 (6) 1.2.1 单峰性 (6) 1.2.2 对称性 (7) 1.2.3 渐化性 (7) 1.2.4 展开性 (7) 1.2.5 确定性 (8) 2基于熵的互信息理论 (9) 2.1 互信息的概述 (9) 2.2 互信息的定义 (9) 2.3 熵与互信息的关系 (9) 3 信息熵在图像分割中的应用 (11) 3.1图像分割的基本概念 (11) 3.1.1图像分割的研究现状 (11) 3.1.2 图像分割的方法 (11) 3.2 基于改进粒子群优化的模糊熵煤尘图像分割 (12) 3.2.1 基本粒子群算法 (12) 3.2.2 改进粒子群优化算法 (13) 3.2.3 Morlet变异 (13)

3.2.4改建粒子群优化的图像分割方法 (14) 3.2.5 实验结果及分析 (16) 3.3 一种新信息熵的定义及其在图像分割中的应用 (19) 3.3.1香农熵的概念及性质 (19) 3.3.2一种信息熵的定义及证明 (19) 3.3.3信息熵计算复杂性分析 (21) 3.3.4二维信息熵阈值法 (22) 3.3.5二维信息熵阈值法的复杂性分析 (24) 3.3.6 结论及分析 (25) 4 信息熵在图像配准中的应用 (27) 4.1图像配准的基本概述 (27) 4.2基于互信息的图像配准 (27) 4.3P OWELL算法 (28) 4.4变换 (28) 4.4.1平移变换 (29) 4.4.2旋转变换 (30) 4.5基于互信息的图像配准的设计与实现 (31) 4.5.1总体设计思路和图像配准实现 (31) 4.5.2直方图 (33) 4.5.3联合直方图 (33) 4.5.4灰度级差值技术 (34) 4.4.5优化搜索办法级结论 (35) 5结语 (37) 致谢 (38) 参考文献 (39) 1 引言 1.1.信息熵的概念 1948年，美国科学家发表了一篇著名的论文《通信的数学理论》。他从研究通信系统传输的实质出发，对信息做了科学的定义，并进行了定性和定量的描述。

数字图像处理实验 图像分割

实验报告 实验名称实验四图像分割 课程名称数字图像处理A 姓名成绩 班级学号 日期地点 1.实验目的 （1）了解并掌握图像分割的基本原理； （2）编写程序使用Hough变换处理图像，进行线检测；

（3）编写程序使用阈值处理方法进行图像分割，根据实验结果分析效果； （4）总结实验过程（实验报告，左侧装订）：方案、编程、调试、结果、分析、结论。 2.实验环境（软件条件） Windws2000/XP MATLAB 7.0 3.实验方法 对256级灰度的数字图像camera.bmp（如图4.1所示）和car.bmp（如图4.2所示）进行如下处理： （1）对图像camera.bmp进行Hough变换进行线检测，显示处理前、后图像： 思考如何利用Hough变换进行圆检测； （2）对图像car.bmp分别利用不同的阈值处理方法进行图像中汽车及车牌的分割，显示处理前、后图像；思考不同的阈值处理算法对分割效果的影响？ 4.实验分析 实验原理 Hough变换是最常用的直线提取方法，它的基本思想是：将直线上每一个数据点变换为参数平面中的一条直线或曲线，利用共线的数据点对应的参数曲线相交于参数空间中一点的关系，使直线的提取问题转化为计数问题。Hough变换提取直线的主要优点是受直线中的间隙和噪声影响较小。 思考： Hough变换对圆的检测： Hough变换的基本原理在于，利用点与线的对偶性，将图像空间的线条变为参数空间的聚集点，从而检测给定图像是否存在给定性质的曲线。 圆的方程为：222 ()() x a y b r -+-=，通过Hough变换，将图像空间(,) x y对应到参数空间(,,) a b r。 第一题结果图 图4.1 实验图像camera.bmp 图4.2 实验图像car.bmp

几种图像分割算法在CT图像分割上的实现和比较

第20卷第6期2000年12月北京理工大学学报JOurnaI Of Beijing InStitute Of TechnOIOgy VOI.20NO.6Dec.2000 文章编号21001-0645(2000)06-0720-05几种图像分割算法在CT 图像分割上的 实现和比较 杨 加19吴祈耀19田捷29杨骅2(1-北京理工大学电子工程系9北京1000 1;2-中国科学院自动化研究所9北京1000 0)摘要2对目前几种在图像分割领域得到较多应用的交互式分割 区域生长分割以及阈值 分割算法进行了探讨9并且结合实际CT 片图例分别进行分割实验研究9得到较为满意和 可用性强的结果.实验表明2阈值分割对于CT 切片的效果最好;区域生长分割适宜于对面 积不大的区域进行分割9分割效果较好;基于动态规划的交互式分割算法比较复杂9计算时 间较长9但对于边缘较平滑的区域9同样具有较好的实际效果.几种算法的评估为其在CT 图像分割上的实际应用提供了科学依据. 关键词2图像分割算法;CT 图像分割;交互式分割;阈值分割;区域生长分割 中图分类号2TN 911-73文献标识码2A 收稿日期220000625 基金项目2国家自然科学基金资助项目(69 43001);国家 63 计划项目作者简介2杨加9男91975年生9硕士生. 图像分割可以分解为两个任务9即识别(recOgnitiOn )和描绘(deIineatiOn ).识别的目的在于确定目标物体的大致位置并区别于图像中的其它物体;而描绘的任务在于精确定义和刻画图像中目标物体的区域或边缘的空间范围.人的识别能力通常强于计算机算法9另一方面9计算机算法的描绘能力则优于操作者(人).因此既能利用操作者强大的识别能力9又能利用计算机算法的描绘能力的交互式图像分割则越来越受到人们的关注.在医学领域中9图像分割是病变区域提取 特定组织测量以及实现三维重建的基础9因此图像分割技术在医学图像处理中具有十分重要的意义[1].作者探讨了3种目前在图像分割上得到较多实际应用的分割算法9并结合实际CT 片图例进行了实验研究9得到较为满意和可用性强的结果;最后对这几种方法进行了评估9为这些算法在CT 图像分割上的实际应用提供了科学依据. 1 交互式分割算法1-1基本理论及算法描述 动态规划方法最早应用于图像边缘跟踪[2].可以将图像边缘检测看作一个优化问题[3]9并将其表述为找出一目标函数V =V (I 19I 29I 39~9I H )的最优值M (如取最小值min )9得V 取最优值时的一组自变量值(I 19I 29I 39I 49~9I H 9).若变量离散9目标函数没有特定规律可循时9则该问题将包括一个极大的解空间.如果这个目标函数能够描述成如下形式2 V =V (I 19I 29I 39~9I N )=V 0(I 09I 1)+V 1(I 19I 2)+~+V H-1(I H-19I H )

最大类间方差法(otsu)的原理

在网上很多地方都可以找到，但是我发觉似乎都是一样，而且一点注释都没有，如果光拿来用当然可以了，可是用一个算法不搞清楚里面的数学是件很遗憾的事情，我把OTSU的代码加上详细的注释，也算是对自己以后继续努力的一个鞭笞吧！ 最大类间方差法（otsu）的原理： 阈值将原图象分成前景，背景两个图象。 前景：用n1, csum, m1来表示在当前阈值下的前景的点数，质量矩，平均灰度后景：用n2, sum-csum, m2来表示在当前阈值下的背景的点数，质量矩，平均灰度 当取最佳阈值时，背景应该与前景差别最大，关键在于如何选择衡量差别的标准而在otsu算法中这个衡量差别的标准就是最大类间方差（英文简称otsu，这也就是这个算法名字的来源） 在本程序中类间方差用sb表示，最大类间方差用fmax 关于最大类间方差法（otsu）的性能: 类间方差法对噪音和目标大小十分敏感，它仅对类间方差为单峰的图像产生较好的分割效果。 当目标与背景的大小比例悬殊时，类间方差准则函数可能呈现双峰或多峰，此时效果不好，但是类间方差法是用时最少的。 最大最大类间方差法（otsu）的公式推导： 记t为前景与背景的分割阈值，前景点数占图像比例为w0，平均灰度为u0；背景点数占图像比例为w1，平均灰度为u1。 则图像的总平均灰度为：u=w0*u0+w1*u1。 前景和背景图象的方差： g=w0*(u0-u)*(u0-u)+w1*(u1-u)*(u1-u)=w0*w1*(u0-u1)*(u0-u1),此公式为方差公式，可参照概率论课本 上面的g的公式也就是下面程序中的sb的表达式 当方差g最大时，可以认为此时前景和背景差异最大，也就是此时的灰度是最佳阈值 unsafe public int GetThreshValue(Bitmap image) { BitmapData bd = (new Rectangle(0, 0, , , , ; byte* pt = (byte*); int[] pixelNum = new int[256]; //图象直方图，共256个点 byte color; byte* pline; int n, n1, n2; int total; //total为总和，累计值 double m1, m2, sum, csum, fmax, sb; //sb为类间方差，fmax存储最大方差值 int k, t, q; int threshValue = 1; // 阈值 int step = 1; switch { case :

毕业论文外文翻译-图像分割

图像分割 前一章的资料使我们所研究的图像处理方法开始发生了转变。从输人输出均为图像的处理方法转变为输人为图像而输出为从这些图像中提取出来的属性的处理方法〔这方面在1.1节中定义过)。图像分割是这一方向的另一主要步骤。 分割将图像细分为构成它的子区域或对象。分割的程度取决于要解决的问题。就是说当感兴趣的对象已经被分离出来时就停止分割。例如，在电子元件的自动检测方面，我们关注的是分析产品的图像，检测是否存在特定的异常状态，比如，缺失的元件或断裂的连接线路。超过识别这此元件所需的分割是没有意义的。 异常图像的分割是图像处理中最困难的任务之一。精确的分割决定着计算分析过程的成败。因此，应该特别的关注分割的稳定性。在某些情况下，比如工业检测应用，至少有可能对环境进行适度控制的检测。有经验的图像处理系统设计师总是将相当大的注意力放在这类可能性上。在其他应用方面，比如自动目标采集，系统设计者无法对环境进行控制。所以，通常的方法是将注意力集中于传感器类型的选择上，这样可以增强获取所关注对象的能力，从而减少图像无关细节的影响。一个很好的例子就是，军方利用红外线图像发现有很强热信号的目标，比如移动中的装备和部队。 图像分割算法一般是基于亮度值的不连续性和相似性两个基本特性之一。第一类性质的应用途径是基于亮度的不连续变化分割图像，比如图像的边缘。第二类的主要应用途径是依据事先制定的准则将图像分割为相似的区域，门限处理、区域生长、区域分离和聚合都是这类方法的实例。 本章中，我们将对刚刚提到的两类特性各讨论一些方法。我们先从适合于检测灰度级的不连续性的方法展开，如点、线和边缘。特别是边缘检测近年来已经成为分割算法的主题。除了边缘检测本身，我们还会讨论一些连接边缘线段和把边缘“组装”为边界的方法。关于边缘检测的讨论将在介绍了各种门限处理技术之后进行。门限处理也是一种人们普遍关注的用于分割处理的基础性方法，特别是在速度因素占重要地位的应用中。关于门限处理的讨论将在几种面向区域的分割方法展开的讨论之后进行。之后，我们将讨论一种称为分水岭分割法的形态学

图像分割技术的原理及方法

浅析图像分割的原理及方法 一．研究背景及意义 研究背景： 随着人工智能的发展，机器人技术不断地应用到各个领域。信息技术的加入是智能机器人出现的必要前提。信息技术泛指包括通信技术、电子技术、信号处理技术等相关信息化技术的一大类技术。它的应用使得人们今天的生活发生了巨大变化。从手机到高清电视等家用电器设备出现使我们的生活越来越丰富多彩。在一些军用及民用领域近几年出现了一些诸如:图像制导、无人飞机、无人巡逻车、人脸识别、指纹识别、语音识别、车辆牌照识别、汉字识别、医学图像识别等高新技术。实现它们的核心就是图像处理、机器视觉、模式识别、智能控制、及机器人学等相关知识。其中图像处理具有重要地位。而图像分割技术是图像分析环节的关键技术。 研究图像分割技术的意义： 人类感知外部世界的两大途径是听觉和视觉，尤其是视觉，同时视觉信息是人类从自然界中获得信息的主要来源，约占人类获得外部世界信息量的80%以上。图像以视觉为基础通过观测系统直接获得客观世界的状态，它直接或间接地作用于人眼，反映的信息与人眼获得的信息一致，这决定了它和客观外界都是人类最主要的信息来源，图像处理也因此成为了人们研究的热点之一。人眼获得的信息是连续的图像，在实际应用中，为便于计算机等对图像进行处理，人们对连续图像进行采样和量化等处理，得到了计算机能够识别的数字图像。数字图像具有信息量大、精度高、内容丰富、可进行复杂的非线性处理等优点，成为计算机视觉和图像处理的重要研究对象。在一幅图像中，人们往往只对其中的某些区域感兴趣，称之为前景，这些区域内的某些空间信息特性(如灰度、颜色、轮廓、纹理等)通常与周围背景之间存在差别。图像分割就是根据这些差异把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提取感兴趣目标的技术和过程。在数字图像处理中，图像分割作为早期处理是一个非常重要的步骤。为便于研究图像分割，使其在实