【正文】 感謝于毅，高誠，朱浩，趙越，盧洋作為我的舍友陪伴著我度過這大學(xué)四年，他們不僅給了我學(xué)習(xí)上的幫主，還給了我生活中的幫助。在大學(xué)中遇到了很多人也參加了很多學(xué)校的活動(dòng)，從中我學(xué)到了很多東西讓我在四年時(shí)間里迅速成熟起來。本文的工作如下：討論了傳統(tǒng)意義上的一維Otsu方法，通過文獻(xiàn)[23]中引用了一種改進(jìn)一維Otsu方法，將最小相對類內(nèi)方差代替?zhèn)鹘y(tǒng)方法中的最小絕對類內(nèi)方差。 本章的主要內(nèi)容是對第三章基于Otsu算法的圖像分割進(jìn)行了實(shí)現(xiàn)，通過對三幅圖像分別進(jìn)行了一維Otsu算法，一維改進(jìn)Otsu算法，二維Otsu算法的圖像分割，并進(jìn)行了對比，比較了其中幾種分割方法之間的優(yōu)劣。從圖中可以看出來對于這個(gè)圖像一維Otsu的方法分割并不理想，改進(jìn)的算法效果也差不多，都未將目標(biāo)和背景很好的分離出來。第四章 基于Otsu算法的圖像分割的實(shí)現(xiàn) 一維Otsu算法及改進(jìn)算法的圖像分割的實(shí)現(xiàn) 為了驗(yàn)證算法的有效性，選取了3幅實(shí)驗(yàn)圖像，在CORE i5，4G內(nèi)存的計(jì)算機(jī)上進(jìn)行的，操作系統(tǒng)為Windows 7,編程環(huán)境為MATLAB R2010a。圖31：二維直方圖四分法 其中，對角線上的區(qū)域 III 認(rèn)為目標(biāo)，區(qū)域 I 認(rèn)為是背景。圖像的總平均灰度級(jí)為： （33) 目標(biāo)類出現(xiàn)的概率 （34） 背景類出現(xiàn)的概率 （35） 目標(biāo)類的均值 （36） 背景類的均值 （37） 目標(biāo)類的方差 （38） 背景類的方差 （39） 類內(nèi)方差 （310） 類間方差 （311）總體方差定義 （312）利用簡單的順序搜索所有值，最大或者最小得到的k即為最佳閾值。 雖然一維Otsu法的優(yōu)點(diǎn)很多，但是也不盡完美。一維Otsu法的流行趨勢已經(jīng)勢不可擋，因?yàn)樗斜姸嗥渌椒ú辉械膬?yōu)勢，理論基礎(chǔ)簡單，分割結(jié)果優(yōu)良。接著再根據(jù)準(zhǔn)則進(jìn)行區(qū)域合并，在一定意義上就是單一像素點(diǎn)的區(qū)域生長的方法。這種方法需解決問題有三個(gè)：一是怎樣選取能夠代表所需結(jié)果區(qū)域的種子像素。基于邊緣檢測的分割方法，它的原理就是先檢測其的邊緣點(diǎn)信息，之后將這些檢測到的邊緣點(diǎn)按照一定的規(guī)則策略連接起來形成的區(qū)域。該方法的優(yōu)點(diǎn)是運(yùn)算量不大，不僅對于圖形亮度變化影響較小，而且還可以使用與多種不同的圖形對比度中，在圖像處理方面應(yīng)用廣泛。它具有自動(dòng)獲取的特點(diǎn)，在提出時(shí)間上可以說是最早的。雙峰法選擇閾值的原理是：根據(jù)圖像的灰度直方圖中目標(biāo)和背景灰度級(jí)的差異，它的一維灰度直方圖的分布呈現(xiàn)雙峰狀的樣子，并代表著目標(biāo)和背景，波谷則是邊緣，直方圖中峰與峰之間的谷底所所對應(yīng)的閾值就是圖像的最佳閾值。全局閾值的意思是根據(jù)圖像中所有像素點(diǎn)的所有信息，得到一個(gè)最優(yōu)的閾值。接著產(chǎn)生一個(gè)二值圖像，而且，閾值分割的計(jì)算簡單，對一些圖像的物體與背景具有明顯對比度的分割十分有用。根據(jù)圖像的狀態(tài)分類，靜態(tài)圖像分割和動(dòng)態(tài)圖像分割；條件3說明區(qū)域之間不相同。我們來假設(shè)設(shè)一個(gè)圖像的灰度級(jí)為，表示灰度級(jí)的像素點(diǎn)數(shù)，為圖像的像素點(diǎn)個(gè)數(shù)總和，表示灰度級(jí)出現(xiàn)的概率。第三章主要介紹了基于Otsu算法的圖像分割原理，包括一維Otsu算法原理，一維改進(jìn)Otsu算法原理和二維的Otsu算法原理。隨著科技的進(jìn)步，圖像分割技術(shù)一定會(huì)成為一門人們認(rèn)識(shí)和改造世界的基礎(chǔ)學(xué)科。在其后的一段時(shí)間內(nèi)，學(xué)者和專家在這些經(jīng)典算法的基礎(chǔ)上同時(shí)運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)術(shù)、模糊學(xué)術(shù)、形態(tài)學(xué)、智能算法等方面的知識(shí)來重新研究了圖像的分割技術(shù)。在這種情況下我們需要的是分割圖像中我們所 需要的元素或者相對的淡化我們所不需要的。圖像的獲取也只是圖像處理中最最基本的一項(xiàng)，有了圖片，就需要選取不同的方法來處理以得到自己想要的部分，與此同時(shí)，誤差總是伴隨著出現(xiàn)，而導(dǎo)致圖像不準(zhǔn)確的原因大多是因?yàn)樵肼暤母蓴_，設(shè)備儀器本身存在的優(yōu)劣等因素的存在。在公安、司法臨區(qū)域應(yīng)用也非常廣泛，在調(diào)查取證拍攝的圖像需要分割處理，圖像分割技術(shù)為工作的進(jìn)展帶來有力的技術(shù)支持；在醫(yī)學(xué)方面，觀察病人的 CT 圖像和 MR 圖像， 醫(yī)生通過處理圖像可以更為細(xì)致的了解病人身體狀況；在國防發(fā)面，通過雷達(dá)衛(wèi)星傳輸?shù)膱D像，根據(jù)需要來突顯圖像中的定位目標(biāo)等。圖像技術(shù)在近些年的發(fā)展令人咋舌，已經(jīng)基本出現(xiàn)了一套完整的體系對于圖像的處理。AbstractIn the course of the development of puter 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 plete, 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 pared 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 puting time.Keywords: Image segmentation。其次，圖像處理在軍事行動(dòng)中，在國防中，在航天技術(shù)中，在氣象預(yù)測中等大型應(yīng)用程序有一個(gè)不斷增長的需求。學(xué)院主管領(lǐng)導(dǎo)： 進(jìn)度安排：：查閱資料，理解畢業(yè)設(shè)計(jì)的任務(wù)，包括課題背景、工作內(nèi)容及目標(biāo)、要求等；：完成開題報(bào)告；：算法研究，制定較為詳細(xì)的設(shè)計(jì)方案；：圖像分割算法具體實(shí)現(xiàn)，程序編寫，完成中期檢查；： 程序調(diào)試與優(yōu)化，文檔整理；： 撰寫論文，論文初稿審核；： 準(zhǔn)備答辯，論文答辯，提交資料。 指導(dǎo)教師： 學(xué)生姓名： 電子信息工程江蘇科技大學(xué) 2015年 3 月 18 日畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）題目：（簽章） 2015年 3月20 日 江蘇科技大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）摘要在計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)的發(fā)展的歷程中，圖像處理技術(shù)也開始崛起，雖然，發(fā)展歷史不長，但受到的關(guān)注確實(shí)是極大的，所以圖像分析與處理也形成了自己的體系。Otsu算法具有自動(dòng)選取閾值的特點(diǎn)，并且相比較于其他閾值選取的算法它是最優(yōu)的。除了自然景色外，大量由計(jì)算機(jī)處理和生成的圖像圖拓展了視覺的范圍，使人們對圖像的認(rèn)識(shí)有了更深的影響，看見了圖像的本質(zhì)。為了矯正傳送導(dǎo)致的圖像畸變，第一臺(tái)帶有圖像處理能力的大型計(jì)算機(jī)問世，至此以后，為了應(yīng)對航空航天、軍事、醫(yī)學(xué)和工業(yè)等方面的技術(shù)需求，數(shù)字圖像處理技術(shù)伴隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展與數(shù)學(xué)的發(fā)展，也迅猛的發(fā)展起來。就車輛識(shí)別與檢測而言，圖像的處理對其具有舉足輕重的巨大作用，現(xiàn)在車作為代步工具已經(jīng)越來越頻繁的進(jìn)入人們的生活，堵車現(xiàn)象日益嚴(yán)重，而約束車輛規(guī)范形式的一方面靠的是人們的對于安全的意識(shí)以及素質(zhì)，但是總有人為了激情鋌而走險(xiǎn)，這就需要法律的約束，而法律是需要證據(jù)的，這時(shí)候具有檢測識(shí)別功能的各種圖像處理設(shè)備就出現(xiàn)了，比如說馬路說現(xiàn)在有許多電子眼，對于事故的處理和認(rèn)定責(zé)任方具有決定性的作用。 ：計(jì)算機(jī)通過其處理器的識(shí)別與檢測，可以對指紋進(jìn)行分析，在機(jī)場，火車站的安檢具有重要作用，可以對犯罪分子的臉部進(jìn)行判斷，對罪犯的抓捕有重要的作用。雖然如此，面對圖像分割，這個(gè)問題依舊沒有一種功能全面，涵蓋所有問題的