【正文】 息。所以論文提出了一種改進(jìn)方法—圖像增強(qiáng)的分割改進(jìn)方法，通過(guò)圖像增強(qiáng)中的微分梯度，對(duì)原有圖像的細(xì)節(jié)進(jìn)行銳化增強(qiáng)，從而達(dá)到改善分割后圖像細(xì)節(jié)的效果。經(jīng)典的圖像分割算法諸如直方圖分割與閾值分割的方法具有實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單、計(jì)算量小、性能較穩(wěn)定等特點(diǎn)。所使用的教學(xué)工具和實(shí)驗(yàn)手段也是不斷的擴(kuò)展，從時(shí)域信號(hào)到頻域信號(hào)處理，近來(lái)小波變換也應(yīng)用在圖像分割當(dāng)中。一類是邊界方法，這種方法的假設(shè)是圖像分割結(jié)果的某個(gè)子區(qū)域在原來(lái)的圖像中一定會(huì)有邊緣存在；一類是區(qū)域方法，這種方法的假設(shè)是圖像分割結(jié)果的子區(qū)域一定會(huì)有相同的性質(zhì)，而不同區(qū)域的像素沒(méi)有共同的性質(zhì)。事實(shí)上，現(xiàn)代一些分割算法恰恰是從經(jīng)典的分割方法衍生出來(lái)的。不過(guò)在人類研究圖像的歷史中，還是積累了許多經(jīng)典的圖像分割方法。實(shí)際圖像中景物情況各異，具體問(wèn)題具體分析，需要根據(jù)實(shí)際情況選擇適合的方法。分割問(wèn)題的主要困難在于圖像數(shù)據(jù)的模糊和噪聲的干擾。（1）分割出來(lái)的各區(qū)域?qū)δ撤N性質(zhì)例如灰度，紋理而言具有相似性，區(qū)域內(nèi)部是連通的且沒(méi)有過(guò)多小孔；（2）區(qū)域邊界是明確的；（3）相鄰區(qū)域?qū)Ψ指钏罁?jù)的性質(zhì)有明顯的差異。分割結(jié)果的好壞需要根據(jù)具體的場(chǎng)合及要求衡量。有些分割運(yùn)算可直接應(yīng)用于任何圖像，而另一些只能適用于特殊類別的圖像。經(jīng)過(guò)幾十年的發(fā)展，到目前為此，人們已經(jīng)提出了很多種分割方法。圖像分割使得人們分離出目標(biāo)區(qū)域，同時(shí)人們可以對(duì)圖像的特征進(jìn)行提取或者是對(duì)目標(biāo)的一些參數(shù)進(jìn)行一些簡(jiǎn)單的測(cè)量，為人們進(jìn)行更深入的圖像研究提供了基礎(chǔ)。該方法在matlab環(huán)境下進(jìn)行了實(shí)現(xiàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與傳統(tǒng)的閾值分割方法相比，本文的方法不僅克服了傳統(tǒng)閾值分割方法的不足，而且還對(duì)復(fù)雜灰度圖像的細(xì)節(jié)部分具有較好的分割效果，為圖像分割方法的改進(jìn)提供了技術(shù)支持。圖像增強(qiáng)就是突出人們感興趣有用的部分，或者是改善圖像的質(zhì)量，使它盡可能的逼近原圖像?；诨叶葓D像的閾值分割改進(jìn)方法摘 要通常人們只對(duì)圖像的某個(gè)部位感興趣，為了能夠把感興趣的部分提取出來(lái)，就得對(duì)圖像進(jìn)行分割。圖像分割就是把圖像分成一些具有不同特征而有意義的區(qū)域，以便進(jìn)一步的圖像分析和理解。本論文分析了傳統(tǒng)的灰度閾值圖像分割，即雙峰法、迭代法和最大類間方差法在細(xì)節(jié)部分分割上的缺點(diǎn)，然后，結(jié)合圖像增強(qiáng)中的微分梯度，對(duì)原有圖像的細(xì)節(jié)進(jìn)行銳化增強(qiáng)，然后再使用這三種方法進(jìn)行分割，得到的分割結(jié)果和傳統(tǒng)的分割方法得到的結(jié)果進(jìn)行比較，該方法確實(shí)達(dá)到了改善分割后圖像細(xì)節(jié)的效果。關(guān)鍵詞：圖像分割；圖像增強(qiáng)；閾值；梯度；matlab目 錄 言 1 1 1 2 2 3 4 5 6 7 7 7 8 8 9 基于模糊集理論的分割方法 9 10 10 10 迭代法 13 14 165. 基于圖像增強(qiáng)的分割改進(jìn)算法 16 16 雙峰法分割 17 迭代法分割 18 18 重復(fù)實(shí)驗(yàn)步驟 19 20結(jié) 論 21 基于灰度圖像的閾值分割改進(jìn)方法 言圖像分割就是將圖像按照人們的意愿分成許多個(gè)區(qū)域，使這些區(qū)域具有不重疊的特性或者該區(qū)域具有實(shí)際意義或是幾個(gè)區(qū)域的圖像特征相差不大。圖像分割是圖像處理的一個(gè)重要步驟，在人們進(jìn)行圖像處理研究的初期就已經(jīng)受到人們的高度重視。盡管圖像分割的方法和種類有很多，卻沒(méi)有唯一的標(biāo)準(zhǔn)的分割方法。許多不同種類的圖像或景物都可作為待分割的圖像數(shù)據(jù)，不同類型的圖像，已經(jīng)有相對(duì)應(yīng)的分割方法對(duì)其分割，同時(shí)，某些分割方法也只是適合于某些特殊類型的圖像分割。圖像分割是從圖像處理到圖像分析的關(guān)鍵步驟，可以說(shuō)，圖像分割結(jié)果的好壞直接影響對(duì)圖像的理解。（4）基于亮度值的兩個(gè)基本特性之一：跳躍性不連續(xù)性和相似性.第1類性質(zhì)的應(yīng)用途徑是基于亮度的跳躍（不連續(xù)）變化分割圖像,比如圖像的邊緣. 第2類的主要應(yīng)用途徑是依據(jù)事先制定的準(zhǔn)則將圖像分割為相似的區(qū)域、門限(閾值)處理、區(qū)域生長(zhǎng)、區(qū)域分離和聚合都是這類方法的實(shí)例。到目前為止，還沒(méi)有一種或者幾種完善的分割方法，可以使按照人們的意愿準(zhǔn)確無(wú)誤的分割任何一種圖像。分割結(jié)果的好壞或者正確與否，目前還沒(méi)有一個(gè)統(tǒng)一的評(píng)價(jià)判斷準(zhǔn)則，分割的好壞必須從分割的效果和實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景來(lái)判斷。雖然這些分割方法不適合所有類型的圖像分割，但是這些方法卻是圖像分割方法進(jìn)一步發(fā)展的基礎(chǔ)。早期的圖像研究中，圖像的分割方法主要可以分為兩大類。這兩種方法都有缺點(diǎn)和優(yōu)點(diǎn)，有的學(xué)者也試圖把兩者結(jié)合起來(lái)進(jìn)行圖像分割，隨著計(jì)算機(jī)處理能力的提高，很多方法不斷涌現(xiàn)，如基于彩色分量分割、模糊集、紋理圖像分割。數(shù)字圖像處理的基礎(chǔ)是圖像分割，圖像分割同時(shí)也是進(jìn)行計(jì)算機(jī)自動(dòng)識(shí)別和人工智能的橋梁，長(zhǎng)期以來(lái)圖像分割一直都是數(shù)字圖像處理領(lǐng)域的一個(gè)經(jīng)典難題。通常，它們是利用圖像的灰度直方圖的分布特征,找出灰度直方圖分布的兩波峰之間的波谷，選定恰當(dāng)?shù)拈撝祵D像分割開，然而這種分割方法依賴于圖像灰度的分布，對(duì)灰度分布不呈雙峰特征或復(fù)雜背景的圖像,這種方法往往會(huì)造成錯(cuò)誤，并且有些細(xì)節(jié)不能很好的顯示出來(lái)。這對(duì)我們使用灰度閾值分割方法分割圖像提供了技術(shù)支持，并且能很好地克服灰度閾值分割方法的缺點(diǎn)。數(shù)字圖像處理作為一門學(xué)科大約形成于20世紀(jì)60年代初期。圖像處理中，輸入的是質(zhì)量低的圖像，輸出的是改善質(zhì)量后的圖像，常用的圖像處理方法有圖像增強(qiáng)、復(fù)原、編碼、壓縮等。他們對(duì)航天探測(cè)器徘徊者7號(hào)在1964年發(fā)回的幾千張?jiān)虑蛘掌褂昧藞D像處理技術(shù)，如幾何校正、灰度變換、去除噪聲等方法進(jìn)行處理，并考慮了太陽(yáng)位置和月球環(huán)境的影響，由計(jì)算機(jī)成功地繪制出月球表面地圖，獲得了巨大的成功。（1）圖像變換：由于圖像陣列很大，直接在空間域中進(jìn)行處理，涉及計(jì)算量很大。目前新興研究的小波變換在時(shí)域和頻域中都具有良好的局部化特性，它在圖像處理中也有著廣泛而有效的應(yīng)用。壓縮可以在不失真的前提下獲得，也可以在允許的失真條件下進(jìn)行。 （3）圖像增強(qiáng)和復(fù)原：圖像增強(qiáng)和復(fù)原的目的是為了提高圖像的質(zhì)量，如去除噪聲，提高圖像的清晰度等。如強(qiáng)化圖