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，右下角對角高頻子圖。圖像經 haar小波一級分解后，低頻子圖的能量要比其余三個高頻子圖的能量大很多；對一級分解的低頻子圖進行二級 haar小波分解后，同樣，二級分解圖的低頻子圖的能量要比同及其余三個高頻子圖及上一級三個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節(jié)系數的幅度值比較小。 基于閾值法的圖像分割的研究 閾值分割后的圖像 小波分割圖像自動閾值分割圖像 小波分割圖像 傳統(tǒng)分割和小波分割對比圖 仿真結果： 基于閾值法的圖像分割的研究 總結 4 圖像的傳輸過程中不可避免的會受到噪聲的污染，圖像分割預處理的操作，就是一個對圖像信號進行增強，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閾值法，并對這兩種方法的原理和步驟進行了說明，得到了詳細的實驗結果。由于小波的局部特性，能很好的抑制噪聲，再根據小波變換將圖像的直方圖分解為高層次的小波系數，從而獲得動態(tài)多個閾值，對圖像進行分割，能得到較好的分割效果。 L/O/G/O 謝謝
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