基于matlab的數(shù)字圖像分割開題報告(參考版)
2024-11-14 03:36本頁面
【正文】 畢 業(yè) 設(shè) 計（論 文）開 題 報 告 指導教師意見 ： 1．對“文獻綜述”的評語： 2．對本課題的深度、廣度及工作量的意見和對設(shè)計（論文）結(jié)果的預測： 指導教師： （手寫簽名） 年 月 日 所在專業(yè)審查意見： 負責人： （手寫簽名） 年 月 日 。本次設(shè)計采用的是微分算子法，利用一階或二階微分算子檢測出目標的邊緣，進行圖像分割。對連續(xù)圖 f(x,y),邊緣檢測即求 f(x,y)梯度的局部最大值和方向。 邊緣檢測基本思想是先檢測圖像中的邊緣點 , 在按照一種策略將邊緣點連接成輪廓 ,構(gòu)成分割域。 第二、 邊緣檢測算子來分割圖像，這樣就大致的可以將目標從圖像中分割出來。 閾值處理是一種區(qū)域分割技術(shù)，將灰度根據(jù)主觀愿望分成兩個或多個等間隔或不等間隔灰度區(qū)間， 它主要是利用圖像中要提取的目標物體和在灰度上的差異， 選擇一個合適的閾值， 通過判斷 圖像中的每一個像素點的特征屬性是否滿足閾值的要求來確定圖像中該像素點屬于目標區(qū)還是應(yīng)該屬于區(qū)域，從而產(chǎn)生二值圖像，它對物體和背景有較強對比景物的分割特別有用。 二 、 擬采用的研究手段 在這次的圖像分割設(shè)計中，主要采取方案的是邊緣檢測的分割方法，然后利用閾值法作預處理和后處理。 本課題 采用 閾值和邊緣檢測 兩種方法進 行圖形分割，并用 MATLAB實現(xiàn)整個分割過程。基于模型的圖像分割方法中應(yīng)用廣泛的主要是馬爾可夫隨機場模型和活動輪廓模型。基于區(qū)域的分割方法主要有區(qū)域生長法、分裂合并法和分水嶺分割方法。 Canny 算子較簡單 ,而且考慮 梯度方向 ,效果比較好 。 該類方法對邊緣灰度值過渡比較尖銳且噪聲較小等不太復雜的圖像 ,大都可以取得較好的效果?；谶吘壍姆指罴夹g(shù)依賴于由邊緣檢測算子找到的圖像邊緣 ,這些邊緣標示出了圖像在灰度、色彩、紋理等方面不連續(xù)的位置。 開始 通過數(shù)組 g[255]讀入直方圖 逐個查看能每個像素值在直方圖中能作為谷底的范圍 找出能作為谷底范圍最大的像素值作為閾值 根據(jù)取得的閾值對圖像進行二值化 結(jié)束 畢 業(yè) 設(shè) 計（論 文）開 題 報 告 邊緣的檢測常常借助于邊緣檢測算子進行 ,常用的邊緣檢測算子有 : Roberts 算子、Laplace 算子、 Prewitt 算子、 Sobel 算子、 Robinson 算子、 Kir
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