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圖像分割算法設(shè)計_本科畢業(yè)設(shè)計論文(文件)

2025-08-01 14:52 上一頁面

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【正文】 用 [J].沈陽師范大學學報 (自然科學版 ),20xx(2): 161165. [7] 徐飛,施曉紅 .MATLAB 應(yīng)用圖像處理 [M].西安:西安電子科技大學出版社, 20xx:207224. [8] 胡小丹,李 文,劉海博 .基于高斯統(tǒng)計模型的快速圖像區(qū)域分割方法 [J]. 福建師范大學學報 (自然科學版 ),20xx(2) : 133135. [9] 劉中合,王瑞雪 .數(shù)字圖像處理技術(shù)現(xiàn)狀與展望 [J].計算機時代, 20xx(9) : 2529. [10] 朱秀昌,劉峰,胡棟 .數(shù)字圖像處理與圖像通信 [M].北京:北京郵電大學出版社, 20xx:142173. [11] 趙椿榮,趙忠明等 .數(shù)字圖像處理導論 [M].西安:西北工業(yè)大學出版社, 1996: 212234. [12] 冷美萍,鮑蘇蘇,孟祥璽,彭豐平 .一種改進的分水嶺分割算法 [J]. 貴州師范大學學報 (自然科學版 ), 20xx(1) : 6265 [13] 張兆和,楊高波,劉志等 .視頻對象分割提取的原理與應(yīng)用 [M].北京:科學出版社, 20xx:2021. [14] 陳婷婷,程小平 .采用模糊形態(tài)學和形態(tài)學分水嶺算法的圖像分割 [J].西南大學學報(自然科學版 ), 20xx(3): 142145. [15] 孫敬飛,楊紅衛(wèi) .形態(tài)學分水嶺算法在粘連大米圖像分割中的應(yīng)用 [J].糧油食品科技,20xx(18): 46. [16] ,. Digital Image Processing[M].Beijing:Publishing House of Electronics Industry,20xx: 711809. [17] ,. Watershed in Digital Spaces an Efficient Algorithm Based on Immersion Simulatlon [J]. IEEE Trans PAMI, 1991, 13(6) : 582599. [18] , , , . A twostage ruleconstrained seedless region growing approach for mandibular body segmentation in MRI[M]. PubMed Journal,20xx. 圖像區(qū)域分割算法設(shè)計 26 致 謝 歷時將近兩個月的時間終于將這篇論文寫完,在論文的寫作過程中遇到了無數(shù)的困難和障礙,都在同學和老師的幫助下度過了。 實驗結(jié)果表明,基于邊緣的分割方法對邊緣灰度值過渡比較尖銳且噪聲較小等不太復(fù)雜的圖像可以取得較好的效果,受噪聲和曲線間斷的影響較?。换趨^(qū)域的分割方法利用了圖像的局部空間信息,可有效的克服其它方法存在的圖像分割空間不連續(xù)的缺點;閾 值分割算法直觀、實現(xiàn)簡單,在圖像分割中應(yīng)用廣泛。 圖像區(qū)域分割算法設(shè)計 24 結(jié)論 圖像分割是圖像特征提取和識別等圖像理解的基礎(chǔ),對圖像分割的研究一直是數(shù)字圖像處理技術(shù)研究中的熱點和焦點。 圖像區(qū)域分割算法設(shè)計 23 本章小結(jié) 基于區(qū)域的分割是圖像分割中一種重要的分割方法,它彌補了閾值分割沒有考慮空間信息的不足,解決了邊緣檢測的區(qū)域連續(xù)性和封閉性的難點,在圖像分割方法中有很強的優(yōu)勢。另外分裂合并技術(shù)可能會使分割區(qū)域的邊界破壞,產(chǎn)生過多的塊狀區(qū)域邊界。當再無法進行聚合或拆分時操作停止。對任何區(qū)域如果有 P(????) = FALSE,那么就將 ????分成四等分。 例如,利用四叉樹結(jié)構(gòu)的迭代分裂合并算法分割圖像。 其基本思想可以由下圖解釋: 區(qū)域生長 T=3 二值化 圖 51 區(qū)域生長示意圖 由圖 51 可以看出,區(qū)域生長就是用種子點的灰度值與周圍八連接的像素點的灰度值進行比較,當絕對值符合閾值 T的時候,該點成為種子點,再進行下一輪比較,直到 生長完畢。 :相似性表示在灰度級中觀察在兩個空間鄰接像素之間或像素集合圖像區(qū)域分割算法設(shè)計 20 的平均灰度級間的最小差分,它們將產(chǎn)生不同的區(qū)域。這樣一個區(qū)域就長成了。區(qū)域分裂與合并法是先將圖像分割成很多的一致性較強的小區(qū)域,再按一定的規(guī)則將小區(qū)域融合成大區(qū)域,達到分割圖像的目的。 區(qū)域分割算法的實質(zhì)就是把具有某種相似性質(zhì)的像素連通起來,從而構(gòu)成最終的分割區(qū)域的方法。 這是因為: Roberts 對噪聲較敏感; Sobel 算子雖對噪聲有一定的抑制能力,但檢測出的邊緣容易出現(xiàn)多像素寬度; Prewitt 算子對噪聲具有較好的平滑作用;Canny 算子不容易受噪聲的干擾,能夠檢測到真正的弱邊緣,但由于具有較強的噪聲抑制,同樣也會將一些高頻邊緣平滑掉,造成邊緣丟失?;诟鞣N算子的圖像分割算法是比較經(jīng)典的圖像分割算法之一,邊緣檢測器 對邊緣灰度值過渡比較尖銳且噪聲較小等不太復(fù)雜的圖像可以取得較好的效果。 該方法與其他邊緣檢測方法的不同之處在于,它使用兩種不同的閾值分別檢測強邊緣和弱邊緣。所以一般很少直接使用拉普拉斯算子進行邊緣檢測。由于邊緣點像素的灰度值與其領(lǐng)域點像素的灰度值有顯著不同,在實際應(yīng)用中通常 采用微分算子和模板匹配方法檢測圖像的邊緣。 Sobel 算子不是簡單的求平均再差分,而是加強了中心像素上下左右四個方向像素的權(quán)重。45。通過算子檢測、二值處理后找到邊界點。在未來的研究中,用于提取初始邊緣點的自適應(yīng)閾值選取、用于圖像層次分割的更大區(qū)域的選取 以及如何確認重要邊緣以 去掉假 邊緣將變的非常重要。 當今的邊緣檢 測方法中,主要有一次微分、二次微分和模板操作等。根據(jù)灰度變化的特點,常見的邊緣可分為階梯狀、脈沖狀和屋頂狀。邊緣總是以強度突變的形式出現(xiàn),可以定義為圖像局部特性的不連續(xù)性,如灰度的突變、紋理結(jié)構(gòu)的突變等。 本章小結(jié) 三種閾值分割法各有優(yōu)缺點。對于直方圖雙峰明顯,谷底較深的圖像,迭代方法可以較快地獲得滿意結(jié)果,但是對于直方圖雙峰不明顯,或圖像目標和背景比例差異懸殊,迭代法所選取的閾值不如其它方法。 流程圖如圖 33 所示: 將像素點分為兩部分 ,求均值 代替 ??0 求均值 NO YES 初始閾值 ??0 ????: 小 于 ??0的像素均值 ????:大于 ??0的像素均值 ????: ????與 ????的平均值 |???? ???0| 最佳閾值 ???? 圖像在 ????下二值化,實現(xiàn)分割 圖像區(qū)域分割算法設(shè)計 13 圖 33 迭代法流程圖 具體實現(xiàn)時,首先根據(jù)初始開關(guān)函數(shù)將輸入圖逐個圖像分為前景和背景,在第一遍對圖像掃描結(jié)束后,平均兩個積分器的值以確定一個閾值。 但是,在很多情況下,對復(fù)雜的整幅圖像用單一閾值不能給出良好的分割結(jié)果。 在分割閾值確定過程中,以 ????2(T)代表閾值為 k時的類間方差, ????, ????分別為????組中像素 i產(chǎn)生的概率和組內(nèi) 所有像素點灰度值的均值 , μ為整體圖像所有像素點灰度的均值。 最大類間方差法 從統(tǒng)計意義上講,方差是表征數(shù)據(jù)分布不均衡的統(tǒng)計量, 可 通過閾值對 這 類問題進行分割。盡管可以通過人工參與、交互設(shè)定閾值,但設(shè)定閾值后分割效果如何,也需要通過人工觀察圖像分割結(jié)果來判斷。因此直方圖左側(cè)山峰為亮度較低的部分,這部分恰好對應(yīng)于畫面中較暗的背景部分;直方圖右側(cè)山峰為亮度較高的部分,對應(yīng)于畫面中需要分割的目標。 直方圖雙峰法 該閾值法的依據(jù)是圖像的直方圖,通過對直方圖進行各種分析來實現(xiàn)對圖像的分割。設(shè)輸入圖像是 F(x,y),輸出圖像是 B(x,y),如式 3?1 所示 : B(x,y) = {1, ??(??,??) ??0, ??(??,??) ?? ( 3? 1) 閾值分割實質(zhì)上就是按照某個準則求出最佳閾值的過程。分割的關(guān)鍵就是選取合適的閾值,以確定圖像中每個像素點是屬于目標還是屬于背景。對圖像濾波是對圖片的預(yù)處理,對于噪點比較高的圖片,通過濾波可以很好地改善圖片的分割效果。這些相應(yīng)的語句被稱為回應(yīng)。 。 。例如,當鼠標在一個按鈕上發(fā)生了單擊事件,用戶圖形界面初始化它的操作,并在按鈕的標簽上對這個操作進行描述。但是如果讀者想向別人提供應(yīng)用程序,想進行某種技術(shù)、方法的演示,想制作一個供反復(fù)使用且操作簡單的專用工具,那么圖形用戶界面也許是最好的選擇之一。 GUI 簡介 圖形用戶界面( Graphical User Interface,簡稱 GUI,又稱圖形用戶接口)是指采用圖形方式顯示的計算機操作用戶界面。再用模板中的全體像素的平均值來代替原來像素值。 均值濾波 由于不可知處理前的圖像是不是受到過噪聲干擾,而噪聲會影響到圖像的質(zhì)量,所以去除圖像中的噪聲對于改善圖像分割效果非常重要。直方圖操作能夠有效用于圖像增強;提供有用的圖像統(tǒng)計資料,其在軟件中易于計算,適用于商用硬件設(shè)備。但該方法還不能很好地解決耗時問題,將其與一些節(jié)約時間的方法結(jié)合起來,是圖像分割的一種趨勢。 基于小波分析和變換的分割方法是借助數(shù)學工具小波變換來分割圖像的一種方法。這兩種方法在實現(xiàn)上存在一定的困難。聚類準則是聚類分割的關(guān)鍵。這種方法的關(guān)鍵在于種子點的位置、生長準則和生長順序等。其基本思想是根據(jù)圖像數(shù)據(jù)的特征將圖像空間劃分為不同的區(qū)域,然后根據(jù)不同區(qū)域的不同特征進行圖像分割。 這種分割方法實現(xiàn)的難點就在于邊緣檢測時抗噪性和檢測精度之間的矛盾。邊緣檢測可以根據(jù)處理的順序分為并行邊緣檢測和串行邊緣檢測。目前,圖像的閾值分割已被應(yīng)用于很多的領(lǐng)域,例如,在紅外技術(shù)應(yīng)用中,紅外無損檢測中紅外熱圖像的分割,紅外成像跟蹤系統(tǒng)中目標的分割;在遙感應(yīng)用中,合成孔徑雷達圖像中目標的分割等;在醫(yī)學應(yīng)用中,血液細胞圖像的分割,磁共振圖像的分割;在農(nóng)業(yè)工程應(yīng)用中,水果品質(zhì)無損檢測過程中水果圖像與背景的分割。常用的特征包括:直接來自原始圖像的灰度或彩色特征;由原始灰度或彩色值變換得到的特征。它不僅可以極大的壓縮數(shù)據(jù)量,而且也大大簡化了分析和處理步驟,因此在很多情況下,是進行圖像分析、特征提取與模式識別之前的必要的圖像預(yù)處理過程。對于相似性檢測方法(即基于區(qū)域的分割方法)主要有:雙峰法、區(qū)域分裂與合并和自適應(yīng)閾值分割等;對于灰度不連續(xù)性檢測方法(即基于邊緣的分割方法)主要有:邊緣檢測、邊緣跟蹤和霍夫變換等。 這些條件對分割具有一定的指導作用。 ? ????????=1 = ??代表分割的所有子區(qū)域的并集即為原來的圖像,它是圖像處理中的每個像素都被處理的保證。圖像分割在有些領(lǐng)域也稱目標輪廓、閾值化技術(shù)、圖像區(qū)分或求差技術(shù)、目標檢測技術(shù)、目標識別技術(shù)、目標跟蹤技術(shù)等。 圖像區(qū)域分割算法設(shè)計 3 第 2 章 圖像分割技術(shù)綜述 圖像分割基本概念 圖像分割( Image Segmentation)就是將圖像表示為物理上有意義的連通區(qū)域。 研究已經(jīng)有了許多成果,但是與灰度圖像分割方法的多樣性相比,其理論不夠豐富,近幾年,關(guān)于彩色圖像分割的文獻有增加的趨勢,有可能成為一個新的熱點方向。 ,綜合使用兩種以上的方法,能夠部分客服單獨的圖像分割算法難以對一般圖像取得令人滿意的分割效果的問題,占據(jù)了分割領(lǐng)域中現(xiàn)有文獻 的大部分。早在 1965 年就有人提出了檢測邊緣算子邊緣檢測方法,邊緣檢測已產(chǎn)生了不少經(jīng)典算法。隨著計算機技術(shù)的發(fā)展及其相關(guān)技術(shù)的成熟,結(jié)合圖像增強等圖像處理技術(shù),我們已經(jīng)能夠在計算機上實現(xiàn)圖像分割處理過程。 圖像分割在不同的領(lǐng)域也有其它的名稱,如目標輪廓技術(shù)、目標檢測技術(shù)、閾值化技術(shù)、目標跟蹤技術(shù)等,這些技術(shù)本身或其
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