【正文】 摘要過程裝備與控制論文Mean shift 算法在彩色圖像分割中的應(yīng)用摘要圖像分割是圖像處理中最為基礎(chǔ)和重要的領(lǐng)域之一，它是對(duì)圖像進(jìn)行視覺分析和模式識(shí)別的基本前提。圖像分割的目的在于根據(jù)某些特征將一幅圖像分成若干有意義的區(qū)域，使得這些特征在某一區(qū)域內(nèi)表現(xiàn)一致或相似，而在不同區(qū)域間表現(xiàn)出明顯的不同。文中首先簡要介紹了圖像分割的背景、發(fā)展現(xiàn)狀、意義以及發(fā)展趨勢(shì)。各個(gè)方面展開論述，闡述了基本的基礎(chǔ)信息；然后研究了圖像的基本特征，分析了圖像彩色空間模型，用Visco建立了空間彩色模型，接著又介紹了幾個(gè)常用的分割方法，詳細(xì)分析了發(fā)展的狀況和應(yīng)用以及優(yōu)缺點(diǎn)。再分析了mean shift 算法的原理。最后利用MATLAB仿真工具運(yùn)行了程序，對(duì)同一幅圖像采用不同的帶寬進(jìn)行了分割和對(duì)不同的圖像用相同的帶寬進(jìn)行了分割，對(duì)分割結(jié)果進(jìn)行了分析。關(guān)鍵詞　　數(shù)字圖像處理；圖像分割；mean shift；非參數(shù)聚類I燕山大學(xué)本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）AbstractImage segmentation is the most basic and important areas of, it is a visual image analysis and pattern recognition of the basic premise. Segmentation aims to be the basis of certain characteristics of an image into several meaningful regions, making these features in a region identical or similar performance, but in different regions showed significant differences.The paper first describes the background of the image segmentation, development status, significance and trends. Discussion on all aspects, explain the basic foundation of information。 and then study the image of the basic characteristics of the image color space model, established with the Visco color space model, followed by introduction of several monly used segmentation method, a detailed analysis of the development status and applications, and advantages and disadvantages. Further analysis of the mean shift algorithm principle. Finally, MATLAB simulation tool to run the program, on the same image with different bandwidth and different segmentation images with the same bandwidth of the division, on the segmentation results are analyzed.Keywords Digital image；processingimage egmentation ； mean shift；Nonparametric clustering.V目 錄摘要 IAbstract II第1章 緒論 1 課題背景 1 2 2 發(fā)展?fàn)顩r與應(yīng)用領(lǐng)域 3 發(fā)展趨勢(shì) 5 圖像分割中存在的問題 6 論文的主要工作 6第2章 彩色圖像的特性及分割方法 8 8 8 10 圖像分割的理論知識(shí) 13 14 14 18 19第3章 Mean shift算法分析 20 20 21 21 23 24第4章 實(shí)驗(yàn)與分析 25 編程環(huán)境介紹 25 25 25 相關(guān)圖像實(shí)驗(yàn) 26 26 26 實(shí)驗(yàn)結(jié)果 27 27 30 31 31結(jié)論 32參考文獻(xiàn) 33致謝 35第一章 緒論第1章 緒論 課題背景自然界物質(zhì)運(yùn)動(dòng)總體的一個(gè)重要方面是信息，人類認(rèn)識(shí)世界和改造世界首先要獲得各種各樣的信息。圖像信息是人類獲取外界信息的主要來源，大約有70%的信息是通過人眼獲得的，而人眼獲得的都是圖像信息。在近代科學(xué)研究、工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、軍事技術(shù)、醫(yī)學(xué)、天文學(xué)及氣象領(lǐng)域中，人們利用圖像信息來認(rèn)識(shí)和判斷事務(wù)，解決實(shí)際問題的地方越來越多。尤其在大量復(fù)雜的圖像中，除了找出我們所需要的信息之外，更重要的是對(duì)圖像信息進(jìn)行處理，在當(dāng)今科學(xué)技術(shù)迅速發(fā)展的時(shí)代，對(duì)圖像信息處理的要求也就更高，從而使人們更加迅速、準(zhǔn)確、可靠地獲得有用的信息。所謂圖像分割是指將圖像中具有特殊涵義的不同區(qū)域區(qū)分開來，這些區(qū)域是互相不交叉的，每一個(gè)區(qū)域都滿足特定區(qū)域的一致性。圖像分割是一種基本的計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，是從圖像處理到圖像分析的關(guān)鍵步驟，也是解決起來比較困難的一個(gè)問題。對(duì)十那些基十圖像分割結(jié)果的接下來的工作，如特征提取、目標(biāo)識(shí)別等的質(zhì)量的好壞都取決十是否有一個(gè)高質(zhì)量的圖像分割結(jié)果，有效合理的圖像分割能夠?yàn)榛畠?nèi)容的圖像檢索、對(duì)象分析等抽象出十分有用的信息，從而使得更高層的圖像理解順利實(shí)現(xiàn)。隨著計(jì)算機(jī)的高速發(fā)展，圖像分割技術(shù)不斷自我完善，逐漸成為一個(gè)新興的學(xué)科。利用數(shù)字圖像分割在生活實(shí)際和科研工作中有著重要的意義，主要是為了修改圖形，改善圖像質(zhì)量，或是從圖像中提起有效信息。，圖像分割技術(shù)已經(jīng)深入到我們生活中的方方面面，得到了廣泛的應(yīng)用，在工業(yè)自動(dòng)化，在線產(chǎn)品檢驗(yàn)，生產(chǎn)過程控制，文檔圖像處理，遙感和生物醫(yī)學(xué)圖像分析，保安監(jiān)視以及軍事，體育和農(nóng)業(yè)工程等方面。(1)一幅航空照片，可以根據(jù)其內(nèi)容分割成工業(yè)區(qū)、住宅區(qū)、湖泊、森林等。(2)在一幅關(guān)于染色體的圖像中，可以首先將染色體和背景分割開來，然后采用尺寸大小、形狀等準(zhǔn)則進(jìn)一步將其分割成單個(gè)染色體。(3)工業(yè)圖像：X線控探傷，X線檢察，三維測(cè)量等。(4)如果森林著火，可以分割航空?qǐng)D來客觀反映火災(zāi)情況和面積的大小。概括來說，在圖像應(yīng)用中，只要對(duì)圖像目標(biāo)進(jìn)行提取，測(cè)量等都離不開圖像分割技術(shù)。綜上所述，圖像分割在我們的社會(huì)中已經(jīng)是很重要的一部分，影響到我們社會(huì)中的許多方面 ，研究圖像分割也就成為一個(gè)很重要的課題。Mean shift 算法在彩色圖像分割中的應(yīng)用在新近幾年才成為一單獨(dú)課題被國內(nèi)外專家加以研究、討論，正處在蓬勃發(fā)展時(shí)期，有待進(jìn)一步的完善與提高。主要是研究三部分。一 研究Mean shift 算法的原理；二 彩色圖像；三 圖像分割。三部分都在發(fā)展，都有他們各有的理論。Mean shift算法并不算一種很新的特征空間分析算法，但是它原理簡單，計(jì)算速度較快，通常能在一次分割后形成大量小的模態(tài)區(qū)域。這個(gè)特點(diǎn)正是圖像處理最終效果所需要的特點(diǎn)，所以在近年來對(duì)Mean shift 算法的研究有了很大的突破，也趨近于成熟。彩色圖像在社會(huì)中扮演一個(gè)重要的角色，我們的生活中到處都伴隨有他的存在。隨著科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步，各種攝影器材的像素在不斷的提高，圖像的質(zhì)量也在不斷地提高。圖像的復(fù)雜程度也在逐漸地變大。這樣的變化給我們帶來了莫大的好處，我們可以通過圖像來跟好地了解這個(gè)世界。圖像復(fù)雜程度的變化導(dǎo)致了圖像分割的難度，同時(shí)伴隨著社會(huì)對(duì)圖像分割的要求越來越高，圖像分割技術(shù)在發(fā)生著翻天覆地的變化。目前，圖像分割有許多種方法，但是現(xiàn)在圖像分割技術(shù)沒有具體的規(guī)定尺度，圖像分割好壞也沒有一個(gè)好的定論。Mean shift 算法在圖像分割中的應(yīng)用度到很大力度的研究。它通過密度估計(jì)方法分類，通過對(duì)引進(jìn)后核估計(jì)。從內(nèi)核的方法和最佳的理論帶寬是討論未來的概算的質(zhì)量。介紹了移動(dòng)平均作為歸密度梯度估計(jì)。然后，均值漂移迭代過程的定義。目前，對(duì)于灰度圖像的分割，已經(jīng)有相當(dāng)多的成果和結(jié)論，而對(duì)彩色圖像的分割，由于比較復(fù)雜、運(yùn)算量大，研究還比較少。彩色圖像通常情況下比灰度圖像包含更多的信息，更接近人的視覺感受，因此，對(duì)彩色圖像分割的研究很有必要。 圖像分割是由圖像處理進(jìn)到圖像分析的關(guān)鍵步驟，在圖像工程中占據(jù)重要的位置。一方面，它是目標(biāo)表達(dá)的基礎(chǔ)，對(duì)特征測(cè)量有重要的影響。另一方面，因?yàn)閳D像分割及其基十分割的目標(biāo)表達(dá)、特征提取和參數(shù)測(cè)量等將原始圖像轉(zhuǎn)化為更抽象更緊湊的形式，使得更高層次的圖像分析和理解成為可能。目前提出的彩色圖像分割方法主要有：基于邊緣檢測(cè)的方法、基于區(qū)域的方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法以及其他技術(shù)方法。由于彩色圖像本身的數(shù)據(jù)量比較大，導(dǎo)致區(qū)域調(diào)整的過程通常需要很大的計(jì)算量。因此為了提高分割速度，提出在彩色圖像用mean shift 算法進(jìn)行圖像分割。.無論是那種算法，他們的目的都是一樣的，就是提高分割效率，達(dá)到一個(gè)滿意的分割圖片。圖像分割是圖像處理的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)，也是一個(gè)經(jīng)典難題，到現(xiàn)在沒有一個(gè)通用的方法，特沒有判斷好壞的標(biāo)準(zhǔn)。 由于mean shift 算法的特性是原理簡單，計(jì)算速度快，這樣便直接將問題分析層次從像素域提升到特征域，對(duì)后續(xù)處理有很大的好處。圖像處理，是對(duì)圖像進(jìn)行分析、加工、和處理，使其滿足視覺、心理以及其他要求的技術(shù)。圖像處理是信號(hào)處理在圖像域上的一個(gè)應(yīng)用。目前大多數(shù)的圖像是以數(shù)字形式存儲(chǔ)，因而圖像處理很多情況下指數(shù)字圖像處理。圖像處理技術(shù)在航空航天、工業(yè)生產(chǎn)、醫(yī)療診斷、資源環(huán)境、氣象及交通監(jiān)測(cè)、文化教育等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用，創(chuàng)造了巨額社會(huì)價(jià)值；同時(shí)還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足社會(huì)需求，自身也在不斷完善和發(fā)展，有很多新的方面要探索。它必將先更深入、更完善的方向發(fā)展：處理算法更優(yōu)化，處理速度更快，實(shí)現(xiàn)圖形的智能生成、處理、識(shí)別和理解。 發(fā)展?fàn)顩r與應(yīng)用領(lǐng)域圖像分割是圖像處理的核心技術(shù)，近年來 取得了很多成果。圖像分割技術(shù)跟隨著圖像處理技術(shù)的發(fā)展而不斷地發(fā)展著。在各個(gè)方面得到應(yīng)用，開拓更廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域。需要進(jìn)一步研究的問題的如下五個(gè)方面：(1)在進(jìn)一步提高精度的同時(shí)著重解決處理速度問題。如， 在航天遙感、氣