【正文】 （式 ） 1 0 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 0 0 0 1 1 1 8 其中， I 表示輸入圖像， type 表示使用的算子類型， parameter 則是與具體算子有關(guān)的參數(shù)。 Edge 函數(shù)的基本調(diào)用格式如下： ? ??,39。 Edge函數(shù)提供許多微分算子模板，對于某些模板可以指定其是對水平邊緣還是對垂直邊緣（或者二者都有）敏感（即主要檢測是水平邊緣還是垂直邊緣）。 Prewitt 算子 Prewitt 與 Sobel 算子的方程完全一樣，只是常系數(shù) c=1。 是 ??xh 的二階導(dǎo)數(shù) 以上述指標和準則為基礎(chǔ)，利用泛函數(shù)求導(dǎo)的方法可導(dǎo)出坎尼邊緣檢測器是信噪比與定位之乘積的最優(yōu)逼近算子，表達式近似于高斯函數(shù)的一階導(dǎo)數(shù)。?????????????????????dxxhdxxhfD ? （式 ） ??xh39。239。fD 應(yīng)滿足： ? ? ? ?? ? 2139。 L 越大表明定位精度越高。 和 ? ?XH39。39。 定位精確度準則 ： 邊緣定位精度 L 如下定義： ? ? ? ?? ?dxxhdxxhxGL wwww?????? ??239?？材崴阕犹岢隽诉吘壦阕拥娜缦?3個準則： 信噪比準則 ： 信噪比越大，提取的邊緣質(zhì)量越高。 在高斯噪聲中，一個典型的邊緣代表一個階躍的強度變化。 Canny 算子 Canny 邊緣檢測利用高斯函數(shù)的一階微分，在噪聲抑制和邊緣檢測之間尋求較好的平衡，其表達式近似于高斯函數(shù)的一階導(dǎo)數(shù)。 傳統(tǒng)的邊緣檢測算法通過梯度算子來實現(xiàn)，在求邊緣的梯度時，需要對每個象素位置計算。邊緣檢測算子 ① 檢查每個像素的鄰域并對灰度變化率進行量化，也包括方向的確定。 經(jīng)典的邊緣提取方法是考察圖像的每個像素在某個鄰域內(nèi)灰度的變化，利用邊緣鄰近一階或二階方向?qū)?shù)變化規(guī)律，用簡單的方法檢測邊緣。在實際應(yīng)用中，邊緣點和邊緣段都稱為邊緣。邊緣坐標可以在原始圖像坐標系上表示，但大多數(shù)情況下是在邊緣檢測濾波器的是輸出圖像的坐標系上表示，因為濾波過程可能導(dǎo)致圖 像坐標平移或者縮放。 邊緣跟蹤：一個用來確定輪廓圖像（指濾波后的圖像）的搜索過程。 邊緣連接：從無序邊緣表形成有序邊緣表的過程。 邊緣檢測器：從圖像中抽取邊緣（邊緣點或邊緣段）集合的算法。 邊緣點 ： 圖像中亮度顯著變化的點。因此，它是圖像分割所依賴的重要特征，而邊緣信息是一種圖像的緊描述，所包含的往往是圖像中最重要的信息，故對圖像提取邊緣能極大地降低我們要處理的數(shù)據(jù)量 [3]。 邊緣檢測法 邊緣檢測原理 邊緣 (或邊沿 )是指其周圍像素灰度有階躍變化或 “屋頂 ”變化的那些像素的集合，也即邊緣是灰度值不連續(xù)的結(jié)果，這種不連續(xù)常可以用求導(dǎo)數(shù)方便的檢測到，一般常用一階導(dǎo)數(shù)和二階導(dǎo)數(shù)來檢測邊緣。如果加強分割區(qū)域的同性質(zhì)約束，分割區(qū)域很容易產(chǎn)生大量小空洞和不規(guī)整邊緣 :若強調(diào)不同區(qū)域間性質(zhì)差異的顯著性，則極易造成非同質(zhì)區(qū)域的合并和有意義的邊界丟失。 (4)每個分割區(qū)域邊界應(yīng)具有齊整性和空間位置的準確性。 (2)區(qū)域內(nèi)部平整，不存在很小的小空洞 。 典型的圖像分割方法有閾值法，邊緣檢測法，區(qū)域法。近幾年來 ,研究人員不斷改進原有方法并將其它學(xué)科的新理論和新方法引入圖像分割 ,提出了不少新的分割方法。盡管它一直受到科研人員的重視 ,但是它的發(fā)展很慢 ,被認為是計算機視覺的一個瓶頸。 圖像分割方法綜述 圖像分割是指將圖像劃分為與其中含有的真實世界的物體或區(qū)域有強相關(guān)性的組成部分的過程。因此，對圖像分割的研究還在不斷深入之中，是目前圖像處理中研究的熱點之一 [1]。 4 3 圖像分割的主要研究方法 圖像分割定義 圖像分割是圖像處理中的一項關(guān)鍵技術(shù)，自 20 世紀 70 年代起一直受到人 們的高度重視，至今已提出了上千種各種類型的分割算法，現(xiàn)提出的分割算法大都是針對具體問題的，并沒有一種適合于所有圖像的通用分割算法，而且近年來每年都有上百篇相關(guān)研究報道發(fā)表。這些圖形可以在與運行該程序的計算機連接的任何打印機設(shè)備上打印出來，這使得 MATLAB 成為技術(shù)數(shù)據(jù)可視化的杰出代表。這些工具箱用于解決某些領(lǐng)域的復(fù)雜問題。這就給用戶節(jié)省了很多的時間，使用戶可以把自己的精力放到創(chuàng)造方面，而把繁瑣的問題交給內(nèi)部 函數(shù)來解決。在其它語言中 (比如 C 語言中 )，要輸入一個矩陣，先要編寫一個矩陣的子函數(shù)，而 MATLAB 語言則提供了一個人機交互的數(shù)學(xué)系統(tǒng)環(huán)境，該系統(tǒng)的基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是矩陣，在生成矩陣對象時，不要求做明確的維數(shù)說明。這給使用上帶來了方便，使我能較快的適應(yīng)與使用 MATLAB 這門 語言。 3 2 基于 MATLAB 的圖像分割 MATLAB 的優(yōu)點 MATLAB 使用方便 MATLAB 允許用戶以數(shù)學(xué)形式的語言編寫程序，用戶在命令窗口中輸入命令即可直接得出結(jié)果，這比 C++、 Fortran 和 Basic 等等該機語言都要方便的多?，F(xiàn)有的大部分算法都是集中在閾值確定的研究上。在一幅圖像中用灰度等級表示各像素點的特征，許多閾值分割方法根據(jù)一維灰度直方圖或者二維灰度直方圖從背景中提取感興趣的目標。 閾值分割法是一種簡單高效的圖像分割技術(shù)。分裂合并法是先將圖像分割成很多的一致性較強的小區(qū)域，再按一定的規(guī)則將小區(qū)域融合成 大區(qū)域，達到分割圖像的目的。該方法的關(guān)鍵是要選擇合適的生長或相似準則。根據(jù)以上 兩種基本形式，區(qū)域提取法可以分為區(qū)域生長法和分裂合并法。 區(qū)域提取法有兩種基本形式：一種是從單個像素出發(fā)，逐漸合并以形成所需的分割區(qū)域；另一種是從全圖出發(fā)，逐漸分裂切割至所需的分割區(qū)域。經(jīng)典的邊緣提取方法是考察圖像的每個像素在某個鄰域內(nèi)灰度的變化，利用邊緣鄰近一階或二階方向?qū)?shù)變化規(guī)律，用簡單的方法檢測邊緣，即邊緣檢測局部算子法。邊緣提取算法的提出通常是面向具體 問題的，普遍實用性較差。 邊緣提取是圖像邊緣檢測和計算機視覺等領(lǐng)域最基本的技術(shù)，如何準確、快速的提取圖像中的邊緣信息一直是這些領(lǐng)域的研究熱點，隨著此項技術(shù)研究的深入和整個領(lǐng)域的不斷發(fā)展，邊緣提取技術(shù)已經(jīng)成為圖像分割、目標識別、圖像壓縮等技術(shù)的基礎(chǔ)。 2 由于圖像的多義性和復(fù)雜性，許多分割的工作無法依靠計算機自動完成，而手工分割又存在工作量大，定位不準確的難題，因此，人們提出了一些人工交互和計算機自動定位相結(jié)合的方法 ，利用各自的優(yōu)勢，實現(xiàn)目標輪廓的快速定位。但是，當要處理的圖像十分龐大時，圖像分割就 像是流水線上的一道簡單工序，這種藝術(shù)行為就顯得無能為力了。 數(shù)字圖像分割的意義 現(xiàn)實生活中在分割一幅圖像時，多是依據(jù)經(jīng)驗和直覺去選擇方法，通過反復(fù)實踐來找到一種最佳的方法。但是當需要構(gòu)建一些實用的機器視覺系統(tǒng)時，所面臨的將是具有一定差異性、數(shù)量龐大的圖像庫，此時如何很好的利用先驗知識，設(shè)計一個對所有待處理圖像都實用的分割算法將是一件非常困難的任務(wù) 。因此，人們傾向于重新設(shè)計一個針對具體問題的新算法來解決所而臨的圖像分割問題。小波變換具有良好局部特性，當小波函數(shù)尺度較大時，抗噪聲的能力強，當小波函數(shù)尺度較小時，提取圖像細節(jié)的能力強，這 樣就可以很好地解決抑制噪聲和提取圖像邊緣細節(jié)之間的矛盾。越來越多的學(xué)者開始將數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)、模糊理論、遺傳算法理論、分形理論和小波變換理論等研究成果運用到圖像分割中，產(chǎn)生了結(jié)合特定數(shù)學(xué)方法和針對特殊圖像分割的先進圖像分割技術(shù)。圖像分割的方法有許多種，有閾值分割方法，邊界分割方法，區(qū)域提取方法，結(jié)合特定理論工具的分割方法等。與此同時本文還分析了圖像分割技術(shù)研究的方向。而閾值分割技術(shù)的關(guān)鍵在于閾值的確定，只有閾值確定好了才能有效的劃分物體與背景，本文著重實現(xiàn)基于迭代法的全局閾值及基于Otsu 最大類間方差算法的自適應(yīng)閾值。本 文 主要介紹了圖像分割的基本知識，從原理和應(yīng)用效果 上對經(jīng)典的圖像分割方法如邊緣檢測、閾值分割技術(shù)和區(qū)域生長等進行了分析。 涉密論文按學(xué)校規(guī)定處理。 作者簽名： 日期： 年 月 日 學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書 本學(xué)位論文作者完全了解學(xué)校有關(guān)保 留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，同意學(xué)校保留并向國家有關(guān)部門或機構(gòu)送交論文的復(fù)印件和電子版，允許論文被查閱和借閱。對本文的研究做出重要貢獻的個人和集體，均已在文中以明確方式標明。 作者簽名： 日 期： 學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明 本人鄭重聲明：所呈交的論文是本人在導(dǎo)師的指導(dǎo)下獨立進行研究所取得的研究成果。對本研究提供過幫助和做出過貢獻的個人或集體，均已在文 中作了明確的說明并表示了謝意。 畢業(yè)設(shè)計（論文） 圖像分割算法研究與實現(xiàn) 畢業(yè)設(shè)計（論文）原創(chuàng)性聲明和使用授權(quán)說明 原創(chuàng)性聲明 本人鄭重承諾：所呈交的畢業(yè)設(shè)計（論文），是我個人在指導(dǎo)教師的指導(dǎo)下進行的研究工作及取得的成果。盡我所知，除文中特別加以標注和致謝的地方外，不包含其他人或組織已經(jīng)發(fā)表或公布過的研究成果，也不包含我為獲得 及其它教育機構(gòu)的學(xué)位或?qū)W歷而使用過的材料。 作 者 簽 名： 日 期： 指導(dǎo)教師簽名： 日 期： 使用授權(quán)說明 本人完全了解 大學(xué)關(guān)于收集、保存、使用畢業(yè)設(shè)計（論文）的規(guī)定，即：按照學(xué)校要求提交畢業(yè)設(shè)計（論文）的印刷本和電子版本；學(xué)校有權(quán)保存畢業(yè)設(shè)計（論文）的印刷本和電子版，并提供目錄檢索與閱覽服務(wù)；學(xué)?？梢圆捎糜坝?、縮印、數(shù)字化或其它復(fù)制手段保存論文；在不以贏利為目的前提下，學(xué)?？梢怨颊撐牡牟糠只蛉?內(nèi)容。除了文中特別加以標注引用的內(nèi)容外，本論文不包含任何其他個人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫的成果作品。本人完全意識到本聲明的法律后果由本人承擔。本人授權(quán) 大學(xué)可以將本學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進行檢索，可以采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存和匯編本學(xué)位論文。 作者簽名： 日期： 年 月 日 導(dǎo)師簽名： 日期： 年 月 日 指導(dǎo)教師評閱書 指導(dǎo)教師評價： 一、撰寫（設(shè)計）過程 學(xué)生在論文（設(shè)計）過程中的治學(xué)態(tài)度、工作精 神 □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 學(xué)生掌握專業(yè)知識、技能的扎實程度 □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 學(xué)生綜合運用所學(xué)知識和專業(yè)技能分析和解決問題的能力 □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 研究方法的科學(xué)性；技術(shù)線路的可行性；設(shè)計方案的合理性 □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 完成畢業(yè)論文（設(shè)計）期間的出勤情況 □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 二、論文（設(shè)計）質(zhì)量 論文（設(shè)計）的整體結(jié)構(gòu)是否符合撰寫規(guī)范？ □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 是否完成指定的論文（設(shè)計）任務(wù)（包括裝訂及附件）？ □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 三、論文（設(shè)計）水平 論文（設(shè)計）的理論意義或?qū)鉀Q實際問題的指導(dǎo)意義 □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 論文的觀念是否有新意？設(shè)計是否有創(chuàng)意？ □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 論文（設(shè)計說明書）所體現(xiàn)的整體水平 □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 建議成績： □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 （在所選等級前的□內(nèi)畫“√”） 指導(dǎo)教師： （簽名） 單位： （蓋章） 年 月 日 評閱教師評閱書 評閱教師評價： 一、論文（設(shè)計）質(zhì)量 論文（設(shè)計）的整體結(jié)構(gòu)是否符合撰寫規(guī)范？ □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 是否完成指定的論文（設(shè)計）任務(wù)（包括裝訂及附件）？ □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 二、論文（設(shè)計）水平 論文（設(shè)計）的理論意義或?qū)鉀Q實際問題的指導(dǎo)意義 □ 優(yōu) □ 良 □