基于閾值法的圖像分割的研究畢業(yè)答辯-資料下載頁
2025-05-02 00:54本頁面
【正文】 如圖是 256灰度的三級(jí)小波分解圖，左上角是低頻子圖，右上角是水平高頻子圖，左下角是垂直高頻子圖，右下角對(duì)角高頻子圖。圖像經(jīng) haar小波一級(jí)分解后，低頻子圖的能量要比其余三個(gè)高頻子圖的能量大很多；對(duì)一級(jí)分解的低頻子圖進(jìn)行二級(jí) haar小波分解后，同樣，二級(jí)分解圖的低頻子圖的能量要比同及其余三個(gè)高頻子圖及上一級(jí)三個(gè)高頻子圖的能量大很多， 這說明分解后圖像的能量大部分集中到了低頻子圖上，代表高頻子圖能量的細(xì)節(jié)系數(shù)的幅度值比較小。 基于閾值法的圖像分割的研究 閾值分割后的圖像 小波分割圖像自動(dòng)閾值分割圖像 小波分割圖像 傳統(tǒng)分割和小波分割對(duì)比圖 仿真結(jié)果： 基于閾值法的圖像分割的研究 總結(jié) 4 圖像的傳輸過程中不可避免的會(huì)受到噪聲的污染，圖像分割預(yù)處理的操作，就是一個(gè)對(duì)圖像信號(hào)進(jìn)行增強(qiáng)，濾除噪聲的過程。在本論文中，介紹了一種簡單使用的方法：中值濾波。在傳統(tǒng)閾值分割中，介紹了灰度直方圖峰谷法和最大方差自動(dòng)閾值法，并對(duì)這兩種方法的原理和步驟進(jìn)行了說明，得到了詳細(xì)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。由于小波的局部特性，能很好的抑制噪聲，再根據(jù)小波變換將圖像的直方圖分解為高層次的小波系數(shù)，從而獲得動(dòng)態(tài)多個(gè)閾值，對(duì)圖像進(jìn)行分割，能得到較好的分割效果。 L/O/G/O 謝謝
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