【正文】 3圖像分割在工程中的位置 本課題中研究的基于模糊判決的邊緣連接及分割技術(shù)主要應(yīng)用于含有多個(gè)（兩個(gè)或兩個(gè)以上）子圖像的全域圖像中。如下圖所示： 圖34茶杯和書原圖因此必須引入全域圖像的概念，定義如下：其中， f (x, y)為輸入圖像數(shù)據(jù)即全域圖像， fi(x, y)為子圖像，即全域圖像是各子圖像的并集，且各子圖像無交集。在圖 34 中，茶杯，書，藍(lán)色的色塊，墨水瓶，計(jì)算機(jī)等即為目標(biāo)子圖像，它們的集合構(gòu)成了輸入圖像全域圖像，且各子圖像之間互不相交。 因此，全域圖像分割的關(guān)鍵技術(shù)，就是將各子圖像輪廓邊緣連接，形成各子圖像區(qū)域。圖像分割技術(shù)應(yīng)用于此類圖像時(shí)，轉(zhuǎn)化成為目標(biāo)物體邊緣檢測、提取及連接技術(shù)。檢測到各子圖像的邊緣，完成邊緣連接即相應(yīng)達(dá)到圖像分割的目的，因此，下面著重介紹本文提出的基于模糊判決的邊緣連接技術(shù)。 邊緣連接的目的是為了盡可能地得到目標(biāo)圖像的閉合邊緣，以便進(jìn)行后續(xù)的高級處理，如精確定位、模式識別等?；诖硕x，可以認(rèn)為邊緣連接就是進(jìn)行物體輪廓檢測，即在可能的邊緣點(diǎn)分布圖像中，檢測圖像輪廓。我們得到了處于邊緣點(diǎn)上的像素集合，由于噪聲、不均勻的照明而產(chǎn)生的邊緣間斷及其他由于引入虛假的亮度間斷所帶來的影響，使得到的一組像素很少能完整地描述一條邊緣。為了得到準(zhǔn)確的邊緣輪廓，我們必須考慮三個(gè)方面的因素：起始點(diǎn)選擇原則；輪廓中間點(diǎn)選擇準(zhǔn)則；輪廓終結(jié)點(diǎn)選擇準(zhǔn)則?；谝陨系南到y(tǒng)設(shè)計(jì)思想，本文提出了基于模糊判決的圖像邊緣連接技術(shù)。下面分別給出了其基本原理，三類點(diǎn)的選擇準(zhǔn)則和算法實(shí)現(xiàn)流程框圖。如圖：圖35邊緣結(jié)構(gòu)基于模糊判決的圖像邊緣連接是基于模糊判決理論，是在由 Sobel 算子得到的邊緣圖像的基礎(chǔ)上判斷像素點(diǎn)與已知邊緣像素點(diǎn)梯度幅值和梯度方向相似性的邊緣連接技術(shù)。其基本原理與基于局部處理的邊緣連接方法類似，不同之處在于它不是給出一個(gè)分明閾值，而是利用模糊理論中的隸屬度函數(shù)來判斷該像素點(diǎn)的梯度幅值和梯度方向與已知邊緣象素點(diǎn)的相似程度，克服了分明閾值方法提取邊緣不準(zhǔn)確的不足?？紤](x, y)處的單一像素，設(shè)它為初始邊緣像素，以(x, y)為中心，建立一個(gè) 33 結(jié)構(gòu)的鄰域{(x+i, y+ j):i = ?1,...,1。 j = ?1,...,1}，則當(dāng)(i, j) ≠ (0,0)時(shí)，可根據(jù)梯度幅值Mag 和梯度方向φ 的相似程度來判斷像素(x+i, y+ j)是否是與(x, y)連接的邊緣像素。采用的隸屬度函數(shù)為正態(tài)分布，見下式：式中，μs為像素(x+i, y+ j)屬于與(x, y)相連的邊緣像素的隸屬度；t 表示像素(x+i, y+ j)的梯度幅值或梯度方向；α 表示像素(x, y)處的梯度幅值或梯度方向；σ 是(x, y)鄰域中梯度幅值或梯度方向的 3 倍均方差，當(dāng)下標(biāo)s = Mag 時(shí)，表示梯度幅值所對應(yīng)的值，而當(dāng)下標(biāo) s = φ 時(shí)表示梯度方向所對應(yīng)的值。試驗(yàn)結(jié)果如下圖：圖36灰度圖像與模糊判決邊緣連接19結(jié)　論 本文主要闡述了基于 MATLAB 的數(shù)字圖像處理的研究首先簡要的介紹了數(shù)字圖像的現(xiàn)狀與發(fā)展，接著介紹了 數(shù)字圖像處理技術(shù)及MATLAB軟件簡介，然后重點(diǎn)介紹了，MATLAB常用的圖像處理方法對其中的圖像增強(qiáng)、圖像分割、邊緣提取都做了詳細(xì)論述，并利用 MATLAB 提供的強(qiáng)大的圖像處理工具包進(jìn)行了算法的實(shí)現(xiàn)，并通過實(shí)驗(yàn)對算法進(jìn)行比較分析。通過本文我們可以了解到MATLAB常用的圖像處理方法的意義及運(yùn)算圖像增強(qiáng)：是通過一定手段對原圖像附加一些信息或變換數(shù)據(jù)，有選擇地突出圖像中感興趣的特征或者抑制(掩蓋)圖像中某些不需要的特征，使圖像與視覺響應(yīng)特性相匹配。在圖像增強(qiáng)過程中，不分析圖像降質(zhì)的原因，處理后的圖像不一定逼近原始圖像。圖像增強(qiáng)技術(shù)根據(jù)增強(qiáng)處理過程所在的空間不同，可分為基于空域的算法和基于頻域的算法兩大類?；诳沼虻乃惴ㄌ幚頃r(shí)直接對圖像灰度級做運(yùn)算基于頻域的算法是在圖像的某種變換域內(nèi)對圖像的變換系數(shù)值進(jìn)行某種修正，是一種間接增強(qiáng)的算法。圖像分割：將圖像表示為物理上有意義的連通區(qū)域的集合，也就是根據(jù)目標(biāo)與背景的先驗(yàn)知識，對圖像中的目標(biāo)、背景進(jìn)行標(biāo)記、定位，然后將目標(biāo)從背景或其他偽目標(biāo)中分離出來。由于這些被分割的區(qū)域在某些特性上相近，因而，圖像分割常用于模式識別與圖像理解以及圖像壓縮與編碼兩大類不同的應(yīng)用目的。本文主要完成以下工作：1. 介紹了MATLAB圖像處理的基本技術(shù)，包括圖像處理基本操作、圖像增強(qiáng)、圖像分割、邊緣提取等。2. 分析了 MATLAB 軟件的主要優(yōu)缺點(diǎn)及在圖像處理中的應(yīng)用。3. 在以上前期工作的基礎(chǔ)上,認(rèn)識到由于傳統(tǒng)的模糊連接度算法中,需要遍歷所有始于種子點(diǎn)止于目標(biāo)點(diǎn)的路徑中兩兩接點(diǎn)的相似度,使得這一過程十分繁瑣。針對這一問題,對模糊連接算法進(jìn)行了分析和改進(jìn),提出了一種改進(jìn)的基于相對模糊連接度的快速分割算法,與傳統(tǒng)算法相比,可在不降低分割效果的前提下,使運(yùn)算速度得到提高。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明滿足了預(yù)期的要求,效果良好。謝 辭走的最快的總是時(shí)間，來不及感嘆，大學(xué)生活已近尾聲，兩年多的努力與付出，隨著本次論文的完成，將要?jiǎng)澫峦昝赖木涮枴１菊撐脑O(shè)計(jì)在宋志芳老師和張老師的細(xì)心指導(dǎo)和嚴(yán)格要求下也已經(jīng)完成，從課題選擇到具體的寫作過程，論文初稿與定稿無不凝聚著宋志芳老師的心血和汗水，在我的畢業(yè)設(shè)計(jì)期間，宋志芳老師為我提供了種種專業(yè)知識上的指導(dǎo)和一些富于創(chuàng)造性的建議，宋老師一絲不茍的作風(fēng)，嚴(yán)謹(jǐn)求實(shí)的態(tài)度使我深受感動，沒有這樣的幫助和關(guān)懷，我不會這么順利的完成畢業(yè)設(shè)計(jì)。在此向宋志芳老師表示深深的感謝和崇高的敬意！在臨近畢業(yè)之際，我還要借此機(jī)會向在這兩年中給予我諸多教誨和幫助的各位老師表示由衷的謝意，感謝他們兩年來的辛勤栽培。不積跬步何以至千里，各位任課老師認(rèn)真負(fù)責(zé)，在他們的幫助和支持下，我能夠很好的掌握和運(yùn)用專業(yè)知識，并在設(shè)計(jì)中得以體現(xiàn)，順利完成畢業(yè)論文。同時(shí)，在論文寫作過程中，我還參考了有關(guān)的書籍和論文，在這里一并向有關(guān)的作者表示謝意。由于我是第一次接觸Matlab這個(gè)軟件，所以程序做的略顯簡單了些，理解的還不是那么深。但對于個(gè)人學(xué)習(xí)與發(fā)展的角度來講，Matlab確實(shí)為一個(gè)非常值得深入學(xué)習(xí)的軟件，我想在今后的日子里，我會繼續(xù)鉆研。最后我想對宋志芳老師說一句：您辛苦了。此外我還要感謝同組的各位同學(xué)，在畢業(yè)設(shè)計(jì)的這段時(shí)間里，你們給了我很多的啟發(fā)，提出了很多寶貴的意見，對于你們幫助和支持，在此我表示深深地感謝！參考文獻(xiàn)[1] [M].武漢：機(jī)械工業(yè)出版社，2007 [2] [M].北京：清華大學(xué)出版社，2005[3] [M] .北京：科學(xué)出版社，[4] 劉文萍，[J] .計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào),199801,24[5] Rafael C, Gonzalez，Richard E Image Processing Using ：電子工業(yè)出版社，2004[6] Matlab ,8[7] ：國防工業(yè)出版社,2003[8] 河?xùn)|健,耿楠,：西安電子科技大學(xué)出版社，2003[9] 孫祥,7[10] ：電子工業(yè)出版社,2007[11] 盛利元,李宏言,孫克輝. [12] 劉文萍，[J] .計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào),1998[13] 周廣芬,李鵬, [14] 王家文，：國防工業(yè)出版社，[15] ：電子工業(yè)出版社，200323附　錄 附錄題目【在這里寫附錄內(nèi)容】對于一些不宜放在正文中，但有參考價(jià)值的內(nèi)容，可編入附錄中。此項(xiàng)為可選項(xiàng)目。附錄大致包括如下一些材料：（1）比正文更為詳盡的理論根據(jù)、研究方法和技術(shù)要點(diǎn)，建議可以閱讀的參考文獻(xiàn)的題錄，對了解正文內(nèi)容有用的補(bǔ)充信息等。（2）由于篇幅過長或取材于復(fù)制品而不宜寫入正文的材料。（3）某些重要的原始數(shù)據(jù)、公式推導(dǎo)、軟件源程序、框圖、結(jié)構(gòu)圖、統(tǒng)計(jì)表等。外文資料翻譯“外文資料譯文”用三號黑體居中打印，下空一行打印外文原文內(nèi)容（小四Times New Roman字體），另起新頁打印中文翻譯（小四宋體）。2