【正文】 出兩者的平均灰度值 0Z 和 bZ ； 2 求出閾值 10( ) / 2kbT Z Z? ?? ； 3 如果 1kkTT??；則所得即為閾值；否則轉(zhuǎn) 2迭代計算。這種方法的一個共同特征是根據(jù)像素點的局部特性 ,對其進行灰度級的增強或減弱的變換。記錄每個像素能作為谷底的范圍值，接著找出能作為谷底范圍最大的點作為閾值 [7]。 假設(shè)，一副圖像只有物體和背景兩部分組成，其灰度圖直方圖呈現(xiàn)明顯的雙峰值，如下圖 : 圖 1 雙峰法灰度直方圖 找出閾值 T，則可以對整個圖像進行二值化賦值。當分割閾值位于谷底時 ,圖像分割可取得最好的效果。另外 , 它只考慮象素本身的值 , 一般都不考慮圖像的空間特性 , 這樣就對噪聲很敏感它也沒有考慮圖像的紋理信息等有用信息 ,使分割效果有時不能盡如人意 [5]。如何根據(jù)圖像選擇合適的閾 值是基于閾值分割方法的重點所在 , 也是難點所在。 閾值法是一種簡單但是非常有效的方法 , 特別是不同物體或結(jié)構(gòu)之間有很大的強度對比時 , 能夠得到很好的效果它一般可以作為一系列圖像處理過程的第一步。 它可以分為全局閾值 分割和局部閾值分割。 閾值分割法是簡單地用一個或幾個 閾 值將圖像的直方圖分成幾類 , 圖像中灰度值在同一個灰度類內(nèi)的象素屬干同一個類。并且閾值法僅僅考慮圖像的灰度信息而沒有考慮圖像的空間信息，致使閾值法對噪聲和灰度不均勻十分地敏感。尤其是對于不同類的物體灰度值或其他特征值相差很大時，能很有效地對圖像進行分割。不同的圖像分割方法總有在各種約束條 件之間找到適當?shù)钠胶恻c[3]。 現(xiàn)有的大多數(shù)圖像分割方法只是部分滿足上述判據(jù)。 (3)相鄰區(qū)域之間對選定的某種同質(zhì)判據(jù)而言，應存在顯著差異性 。 分析各種圖像分割方法可以發(fā)現(xiàn)，它們 分割圖像的基本依據(jù)和條件有以下 4 方面 : (l)分割的圖像區(qū)域應具有同質(zhì)性，如灰度級別相近、紋理相似等 。本文對傳統(tǒng)的圖像分割方法進行分析 。迄今為止 ,還沒有一種圖像分割方法適用于所有的圖像 ,也沒有一類圖像所有的方法都適用于它。圖像分割是圖像處理和分析中的重要問題 ,也是計算機視覺研究中的一個經(jīng)典難題。最后需要指出的是，在實際應用中圖象分割不僅是要把一幅圖象分成滿足以上五 個條件的各具特性的區(qū)域，而且需要把其中感興趣的目標區(qū)域提取出來 ,只有這樣才算是真正完成了圖象分割的任務。因為分割總是根據(jù)一些分割準則進行的。條件 5 要求分割結(jié)果中同一個子區(qū)域內(nèi)的象素應當是相通的，即同一個子區(qū)域內(nèi)的任意兩個象素在該子區(qū)域內(nèi)是互相連通，或者說分割得到的區(qū)域是一個連通組元。條件 3 指出在分割結(jié)果中每個子區(qū)域都有獨特的特性，或者說屬于同一個區(qū)域中的象素應該具有某些相同的特性。（各子區(qū)互不重疊） （ 3）對 i=1， 2， 3??， N，有 P（ Ri） =TRUE；（屬于同一子區(qū)象素應具有的某些共同特性） （ 4）對 i≠j，有 P(Ri ∪ Rj)=FALSE；（屬于不同子區(qū)象素應具有某些不同特性） （ 5）對 i=1， 2， …… ， N， Ri是連通區(qū)域（同一子區(qū)內(nèi)象素應當是連通的） [2]. 條件 1 指出對一幅圖象的分割結(jié)果的全部子區(qū)域的總和 (并集 )就是原圖象，或者說分割應該是將圖象中的每個象素都分進某 個子區(qū)域中。 正式“集合”定義： 令集合 R 代表整個圖象區(qū)域，對 R 的分割可看作將 R 分成若干個滿足如下五個條件的非空的子集（子區(qū)域）： （ 1） RRU ?? in1i（ 分割所得全部子區(qū)域的總和（并集）應能包括圖象中所 有象素或?qū)D象中每個象素都劃分進一個子區(qū)中） （ 2） 對所有的 i 和 j ,有 Ri ∩ Rj = 248。 2． 圖像分割概念 圖像分割定義 文字定義：把圖象（空間）按一定要求分成一些“有意義”區(qū)域的處理技術(shù)?？梢?，圖象分割在圖 象工程中有重要的地位和影響。概括來說，在各種圖象應中，只要需對圖象目標進行提取，測量等都離不開圖象分割。 關(guān)鍵詞 :圖像分割 閾值法 邊緣檢測 微分算子 局部閾值 RESEARCH AND IMPLEMENTATION OF IMAGE SEGMENTATION ALGORITHMS Abstract : Image segmentation is one of basic problems in image pro cessing and puter vision,and is a key step in image processing and image original image can be translated into more abstract and more pact format by image segmentation and target expression , feather extraction , parameter survey , and so on which are base on segmentation , this makes more high images analy sis and image understanding possible. Therefore, the image segmen tation for many years is highly first ,image segmentation methods are classified into three typical types ,and their characteris tics are analyzed. Secondly , the scheme of image segmentation are introduced .At last， there is a summation to the whole work， writting program with MATLAB , and show the phenomenon. Key words: Image Segmentation ,Threshold , Edge Detection , Differential operator ,Local threshold 圖像分割算法研究與實現(xiàn) 1． 前言 在圖像的研究和應用 過程中，人們往往僅對各幅圖像中的某些部分感興趣 .這些部分常稱為目標或前景，它們一般對應圖像中特定的具有獨特性質(zhì)的區(qū)域 .為了辨別和分析目標，需要將這些區(qū)域分離提取出來，在此基礎(chǔ)上才有可能對目標進一步利用 .圖像分割就是將圖像分成各具特性的區(qū)域并提取出感興趣的目標的技術(shù)和過程 .在進行圖像分割時，首先要根據(jù)目標和背景的先驗知識來對圖像中的目標、背景進行標記、定位，然后將等待識別的目標從背景中分離出來 .圖像分割是由圖像處理進到圖像分析的關(guān)鍵步驟，也是一種基本的計算機視覺技術(shù) .這是因為圖像的分割、目標的分離、特征的提取 和參數(shù)的測量將原始的圖像轉(zhuǎn)化為更抽象更緊湊的形式，使得更高層的分析和理解成為可能 .因此，圖像分割多年來一直得到人們的高度重視 [1]。 因此，圖像分割多年來一直得到人們的高度重視 .本文首先將現(xiàn)有的多種類型圖像分割方法歸結(jié)為 3 類典型的方法 , 并分析各自的特性 。 I 圖像分割算法研究與實現(xiàn) Research and Implementation of Image Segmentation Algorithms 目 錄 摘 要 : ............................................................................................................. 1 1．前言 ............................................................................................................ 2 2．圖像分割概念 ............................................................................................ 2 圖像分割定義 ..................................................................................... 2 圖像分割方法綜述 ............................................................................. 4 閾 值法 ................................................................................................. 4 基于邊緣檢測的分割方法 ................................................................ 8 基于區(qū)域的分割方法 ....................................................................... 11 3．圖像分割方法詳述 .................................................................................. 12 圖像分割方法 ................................................................................... 12 圖像分割方法實現(xiàn) .......................................................................... 12 4．實驗結(jié)果及分析 ...................................................................................... 14 實驗結(jié)果 .......................................................................................... 14 實驗結(jié)果分析 .................................................................................. 18 5．小結(jié) .......................................................................................................... 20 本文主要工作總結(jié) .......................................................................... 20 結(jié)論及展望 ...................................................................................... 20 6．致謝 .......................................................................................................... 22 7．附錄 .......................................................................................................... 24 圖像分割算法 研究 與實現(xiàn) 摘 要 : 圖像分割是圖像處理與計算機視覺的基本問題之一 ,是圖像處理圖像分析的關(guān)鍵步驟 。因為圖像分割及其基于分割的目標表達、特征提取和參數(shù)測量等將原始圖像轉(zhuǎn)化為更抽象更緊湊的形式，使得更高層的圖像分析和理解成為可能。然后提出圖象分割方案，并利用 MATLAB 軟件編寫程序，展示實驗現(xiàn)象，最后對所做工作進行總結(jié)。 圖象分割在實際中已得到廣泛的應用，例如在工業(yè)自動化，在線產(chǎn)品檢驗，生產(chǎn)過程控制，文檔圖象處理，遙感和生物醫(yī)學圖象分析，保安監(jiān)視，以及軍事，體育，農(nóng)業(yè)工程等方面。近年來，圖象分割在對圖象的編碼中也起到越來越重要的作用，例如國際標準 MPEG 一 4 中模型基 /目標基編碼等都需要基于分割的結(jié)果。 本文主要從圖像分割 定義 、圖像分割的方法 等 幾個方面來闡述關(guān)于圖像分割的幾個問題 。“有意義” — 希望這些區(qū)域能分別和圖象景物中各目標物 (或背景 ) 相對應。 (i≠j)。條件 2指出在分割結(jié)果中各個子區(qū)域是互不重疊的，或者說在分割結(jié)果中一個象素不能同時屬于兩個區(qū)域。條件 4指出在分割結(jié)果中，不同的子區(qū)域具有不同的特性，沒有公共元素，或者說屬于不同區(qū)域的象素應該具有一些不同的特性。 上面的定義，不僅對明確的說明了分割的含義，而且 對進行分割也有相當?shù)闹笇ё饔?。條件 1 和條件 2說明正確的分割準則應可適用于所有區(qū)域和所有象素，條件 3 和條件 4 說明合理的分割準則應該能夠幫助確定各區(qū)域象素有代表性的特性，而條件 5說明完整的分割準則應直接或間接地