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图像分割和特征提取毕业设计

图像分割和特征提取技术研究

摘要

图像分割是图像分析的第一步，是图像理解的重要组成部分，在有关图像处理的几乎所有领域具有广泛的应用。因此，图像分割一直受到高度重视，对其研究具有十分重要的意义。长期以来，研究人员提出了许多实用的分割算法。随着统计学理论，神经网络，小波理论等在图像分割中的应用日益广泛，遗传算法、尺度空间、非线性扩散方程等近期涌现的新方法和新思想也不断被用于解决分割问题，许多国内外学者也针对一些具体应用提出了许多实用有效的方法。

本文介绍了数字图像处理技术中图像分割技术的基本理论和三种图像分割方法(1)基于阈值图像分割；(2)基于边缘检测及算子分割；(3)基于区域特性的图像分割。对基于点的分割方法进行了较全面的叙述，主要研究了图像分割方法中的边缘检测法，区域提取法和阈值分割法。通过大量的理论研习。并编写了MATLAB软件程序，对各分割方法进行了仿真实验，得到分割图像。最后对于仿真进行了数据处理分析，验证了Canny算子的整体效果最好, Prewitt算子分割细致。但对于一幅图像仅仅只有只用一种方法达不到很好的效果，而根据待分割图象的不同特点，结合已知的先验知识，研究符合具体图象特性的分割模型，才是提高图象分割的重要手段。

关键词：图像分割；边缘法；区域法；阈值法；分水岭分割法

Lmage Segmentation And Feature Extraction

Technology Research

Abstract

Image segmentation is the first step in image analysis, image segmentation is an important component of image understanding, in almost all areas of the image processing has widely application. As a result, image segmentation has been attached great importance to, its research has the very vital significance. For a long time,researchers put forward many practical segmentation algorithm. With statistics theory, the neural network, wavelet theory has been used increasingly in image segmentation, such as genetic algorithm, scale space, and nonlinear diffusion equation with the recent emergence of new methods and new ideas are constantly being used to solve the segmentation problem, many scholars at home and abroad for some specific application put forward many practical and effective method.

Digital image processing techniques were introduced in This paper introduces the digital image processing technology of image segmentation technology in basic theory and three methods of image segmentation. (1) based on threshold image segmentation. (2) segmentation based on edge detection and operator; (3) the image segmentation based on region feature. On the segmentation method based on the point of narrative, mainly studies the edge of image segmentation method, region extraction method and threshold segmentation method. Through a lot of theory study. And write the MATLAB software, the segmentation method, the simulation experiment for image segmentation. Finally analyzed the data processing for simulation.Verify the Canny operator of the overall effect is best. Prewitt operator segmentation and detailed. But for an image only only one way to reach a good effect, and according to the different characteristics of for image segmentation, combined with the known prior knowledge, research in accordance with the specific image segmentation model, is an important means to improve the image segmentation.

KEYWORDS：Segmentation；edge method；the regional method；threshold；watershed segmentation

第1章绪论 (1)

1.1 课题研究背景与意义 (1)

1.2国内外发展现状 (1)

1.3 课题设计内容 (2)

第2章概述 (3)

2.1图像和数字图像 (3)

2.2 数字图像处理简介 (3)

2.3 图像处理文件格式 (3)

2.4图像分割理论概述 (5)

2.4.1 图像分割的定义 (5)

2.4.2图像分割的目的和意义 (6)

2.5图像分割主要研究方法 (6)

2.5.1边缘检测法 (7)

2.5.2区域提取法 (7)

2.5.3阈值分割法 (7)

2.5.4结合特定理论工具的分割方法 (8)

2.6数字图像分割质量评价体系 (8)

第3章图像分割方法综述 (10)

3.1基于阈值图像分割算法 (10)

3.2 基于边缘检测分割算法 (12)

3.3 基于区域特性的图像分割算法 (14)

第4章基于Matlab的图像分割仿真结果与讨论 (16)

4.1 图像阈值分割算法研究 (16)

4.1.1 Otsu 阈值图像分割算法 (16)

4.1.2 直方图阈值算法 (17)

4.2 图像边缘分割算法的研究 (19)

4. 2.1 Canny 边缘检测算法 (19)

4. 2.2 Log 分割算发 (20)

4.3 区域特性图像分割方算法的研究 (21)

4.3.1 分水岭图像分割算法 (22)

4.4 本章小结 (23)

4.4.1主要工作总结 (23)

4.4.2 结论 (24)

第5章总结 (26)

参考文献 (28)

致谢 (27)

实验-四-图像分割与边缘检测

实验四图像分割与边缘检测一．实验目的及要求 1．利用MATLAB研究图像分割与边缘检测的常用算法原理； 2．掌握MATLAB图像域值分割与边缘检测函数的使用方法； 3．了解边缘检测的算法和用途，比较Sobel、Prewitt、Canny等算子边缘检测的差异。二、实验内容（一）研究以下程序，分析程序功能；输入执行各命令行，认真观察命令执行的结果。熟悉程序中所使用函数的调用方法，改变有关参数，观察试验结果。 1．图像阈值分割 clear all, close all; I = imread('cameraman.tif'); figure (1),imshow(I) figure(2); imhist(I) T=120/255; Ibw1 = im2bw(I,T); figure(3); subplot(1,2,1), imshow(Ibw1); T=graythresh(I); L = uint8(T*255) Ibw2 = im2bw(I,T); subplot(1,2,2), imshow(Ibw2);

help im2bw; help graythresh; clear all, close all; I = imread('cameraman.tif'); figure (1),imshow(I) figure(2); imhist(I) T=240/255; Ibw1 = im2bw(I,T); figure(3); subplot(1,2,1), imshow(Ibw1); T=graythresh(I); L = uint8(T*255) Ibw2 = im2bw(I,T); subplot(1,2,2), imshow(Ibw2); help im2bw; help graythresh;

图像纹理检测与特征提取技术研究综述

龙源期刊网 https://www.docsj.com/doc/858938891.html, 图像纹理检测与特征提取技术研究综述作者：李秀怡来源：《中国管理信息化》2017年第23期 [摘要] 图像纹理作为图像数据的重要信息，是符合人类视觉特征的重要信息之一。纹理检测与特征提取是纹理分类与分割的基础前提，可以应用到医疗、工业、农业、天文等多个领域，也是近几十年来一个经久不衰的热点研究。随着图像处理领域各种技术的发展，纹理特征分析提取方法也得到不断创新。文章在对相关文献进行调研的基础上，叙述了纹理特征提取方法的发展历程及研究现状，并重点对近十年纹理特征提取方法进行了论述，最后指出了该领域的发展趋势及问题。 [关键词] 图像纹理；特征提取；小波；支持向量机 doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2017. 23. 088 [中图分类号] TP311 [文献标识码] A [文章编号] 1673 - 0194（2017）23- 0175- 04 1 引言随着大数据时代的到来，相对于一般数据，图像信息作为一种更直观更形象的数据表现形式，其应用已经深入到医学、工业、航空、农业等各行业领域中。而纹理作为图像的重要特征之一，可以充分反映图像的整体特征，因此也成为了诸多图像后处理技术所必备的研究条件。但是，纹理的复杂多样性使得研究者们对其分析和准确识别是非常困难。而解决这个困难的方法之一是对图像提取纹理，然后对提取的纹理进行分析研究。这也是模式识别、图像检索、和计算机视觉等研究的基础。在纹理研究的每个阶段内，随着国内外学者研究对图像纹理提取模型及算法的不断创新，以及纹理提取的广泛的应用价值，促使着大家对这一领域进行更深入的研究。 2 纹理的基本定义及特性目前，人们对纹理的精确定义还没有完全统一，当前几个类别的定义基本上按不同的应用类型形成相对的定义。一般认为，纹理是图像色彩或者灰度在空间上的重复或变化形成纹理。通常，人们将组成纹理的基本单元称为纹理基元或纹元（texture element）。尽管关于纹理的定义尚未统一，但人们对纹理信息所具有的如下特性达成共识：（1）纹理基元是纹理存在的基本元素，并一定是按照某种规律排列组合形成纹理；（2）纹理信息具有局部显著性，通常可以表现为纹理基元序列在一定的局部空间重复出现；（3）纹理有周期性、方向性、密度、强度和粗糙程度等基本特征，而与人类视觉特征相一致的周期

图像分割毕业设计

目录摘要........................................................... I Abstract......................................................... I I 第1章绪论 (1) 1.1图像分割概述 (1) 1.2图像分割特征 (1) 1.3图像分割的发展及现状 (1) 1.4研究的背景与意义 (2) 第2章数字图像处理 (3) 2.1发展概况 (3) 2.2主要目的 (4) 2.3常用方法 (4) 2.4应用领域 (5) 2.5研究方向 (7) 2.6基本特点 (7) 2.7MATLAB软件 (8) 第3章阈值分割 (10) 3.1图像二值化 (10) 3.2阈值分割基本原理 (10) 3.3阈值分割方法定义 (11) 3.4阈值分割描述 (11) 3.5阈值分割分类 (12) 第4章阈值分割方法 (13) 4.1直方图法 (13)

4.2迭代法 (14) 4.3最大类间方差法 (17) 4.4小结 (20) 第5章最大类间方差法的改进 (21) 结论 (27) 参考文献 (28) 致谢 (29)

通常人们只对图像的某个区域感兴趣，为了能够把感兴趣的区域提取出来，就得对图像进行分割。图像分割就是把图像分成一些具有不同特征而有意义的区域，以便进一步的图像处理与分析。图像分割是图像处理的关键，在灰度图像中分割出有意义区域的最基本方法是设置阈值的分割方法。选择阈值的主要方法有：直方图法，迭代法，最大类间方差法。本文主要比较三种方法的优缺点，并对其中的最大类间方差法进行优化，改进分割效果。关键词：阈值直方图迭代法最大类间方差法

关于图像特征提取

关于图像特征提取特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念。它指的是使用计算机提取图像信息，决定每个图像的点是否属于一个图像特征。特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集，这些子集往往属于孤立的点、连续的曲线或者连续的区域。特征的定义至今为止特征没有万能和精确的定义。特征的精确定义往往由问题或者应用类型决定。特征是一个数字图像中“有趣”的部分，它是许多计算机图像分析算法的起点。因此一个算法是否成功往往由它使用和定义的特征决定。因此特征提取最重要的一个特性是“可重复性”：同一场景的不同图像所提取的特征应该是相同的。特征提取是图象处理中的一个初级运算，也就是说它是对一个图像进行的第一个运算处理。它检查每个像素来确定该像素是否代表一个特征。假如它是一个更大的算法的一部分，那么这个算法一般只检查图像的特征区域。作为特征提取的一个前提运算，输入图像一般通过高斯模糊核在尺度空间中被平滑。此后通过局部导数运算来计算图像的一个或多个特征。有时，假如特征提取需要许多的计算时间，而可以使用的时间有限制，一个高层次算法可以用来控制特征提取阶层，这样仅图像的部分被用来寻找特征。由于许多计算机图像算法使用特征提取作为其初级计算步骤，因此有大量特征提取算法被发展，其提取的特征各种各样，它们的计算复杂性和可重复性也非常不同。边缘边缘是组成两个图像区域之间边界（或边缘）的像素。一般一个边缘的形状可以是任意的，还可能包括交叉点。在实践中边缘一般被定义为图像中拥有大的梯度的点组成的子集。一些常用的算法还会把梯度高的点联系起来来构成一个更完善的边缘的描写。这些算法也可能对边缘提出一些限制。局部地看边缘是一维结构。角角是图像中点似的特征，在局部它有两维结构。早期的算法首先进行边缘检测，然后分析边缘的走向来寻找边缘突然转向（角）。后来发展的算法不再需要边缘检测这个步骤，而是可以直接在图像梯度中寻找高度曲率。后来发现这样有时可以在图像中本来没有角的地方发现具有同角一样的特征的区域。区域与角不同的是区域描写一个图像中的一个区域性的结构，但是区域也可能仅由一个像素组成，因此许多区域检测也可以用来监测角。一个区域监测器检测图像中一个对于角监测器来说太平滑的区域。区域检测可以被想象为把一张图像缩小，然后在缩小的图像上进行角检测。脊长条形的物体被称为脊。在实践中脊可以被看作是代表对称轴的一维曲线，此外局部针对于每个脊像素有一个脊宽度。从灰梯度图像中提取脊要比提取边缘、角和区域困难。在空中摄影中往往使用脊检测来分辨道路，在医学图像中它被用来分辨血管。特征抽取特征被检测后它可以从图像中被抽取出来。这个过程可能需要许多图像处理的计算机。其结果被称为特征描述或者特征向量。常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。一颜色特征（一）特点：颜色特征是一种全局特征，描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。一般颜色特征是基于像素点的特征，此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献。由于颜色对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感，所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征。另外，仅使用颜色特

图像特征提取总结

图像常见特征提取方法简介常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。一、颜色特征（一）特点：颜色特征是一种全局特征,描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。一般颜色特征是基于像素点的特征，此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献。由于颜色对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感，所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征。另外，仅使用颜色特征查询时，如果数据库很大，常会将许多不需要的图像也检索出来。颜色直方图是最常用的表达颜色特征的方法，其优点是不受图像旋转和平移变化的影响，进一步借助归一化还可不受图像尺度变化的影响，基缺点是没有表达出颜色空间分布的信息。（二）常用的特征提取与匹配方法（1）颜色直方图其优点在于：它能简单描述一幅图像中颜色的全局分布，即不同色彩在整幅图像中所占的比例，特别适用于描述那些难以自动分割的图像和不需要考虑物体空间位置的图像。其缺点在于：它无法描述图像中颜色的局部分布及每种色彩所处的空间位置，即无法描述图像中的某一具体的对象或物体。最常用的颜色空间：RGB颜色空间、HSV颜色空间。颜色直方图特征匹配方法：直方图相交法、距离法、中心距法、参考颜色表法、累加颜色直方图法。（2）颜色集颜色直方图法是一种全局颜色特征提取与匹配方法，无法区分局部颜色信息。颜色集是对颜色直方图的一种近似首先将图像从RGB颜色空间转化成视觉均衡的颜色空间（如HSV 空间），并将颜色空间量化成若干个柄。然后，用色彩自动分割技术将图像分为若干区域，每个区域用量化颜色空间的某个颜色分量来索引，从而将图像表达为一个二进制的颜色索引集。在图像匹配中，比较不同图像颜色集之间的距离和色彩区域的空间关系（3）颜色矩这种方法的数学基础在于：图像中任何的颜色分布均可以用它的矩来表示。此外，由于颜色分布信息主要集中在低阶矩中，因此，仅采用颜色的一阶矩（mean）、二阶矩（variance）和三阶矩（skewness）就足以表达图像的颜色分布。（4）颜色聚合向量其核心思想是：将属于直方图每一个柄的像素分成两部分，如果该柄内的某些像素所占据的连续区域的面积大于给定的阈值，则该区域内的像素作为聚合像素，否则作为非聚合像素。（5）颜色相关图二纹理特征（一）特点：纹理特征也是一种全局特征，它也描述了图像或图像区域所对应景物的表面性质。但由于纹理只是一种物体表面的特性，并不能完全反映出物体的本质属性，所以仅仅利用纹理特征是无法获得高层次图像内容的。与颜色特征不同，纹理特征不是基于像素点的特征，它需要在包含多个像素点的区域中进行统计计算。在模式匹配中，这种区域性的特征具有较大的优越性，不会由于局部的偏差而无法匹配成功。作为一种统计特征，纹理特征常具有旋转不变性，并且对于噪声有较强的抵抗能力。但是，纹理特征也有其缺点，一个很明显的缺点是当图像的分辨率变化的时候，所计算出来的纹理可能会有较大偏差。另外，由于有可能受到光照、反射情况的影响，从2-D图像中反映出来的纹理不一定是3-D物体表面真实

图像分割和边缘检测

岭南师范学院课程名称数字图像处理实验序号实验5 实验名称图像分割和边缘检测实验地点综B207 2017年10 月14 日

四、实验过程（实验步骤、记录、数据、分析） 1.基于一阶导数的边缘算子 a=imread('y.jpg'); f=rgb2gray(a); subplot(2,2,1),imshow(f),title('原始图像'); [g1 , t1]=edge(f,'roberts',[ ], 'horizontal'); subplot(2,2,2), imshow(g1),title('Roberts'); [g2, t2]=edge(f, 'sobel',[ ], 'horizontal'); subplot(2,2,3), imshow(g2),title('Sobel'); [g3, t3]=edge(f, 'prewitt',[ ], 'horizontal'); subplot(2,2,4), imshow(g3),title('Prewitt'); 从图像结果来看，'Roberts'的边缘检测范围更加大 2、基于二阶导数的边缘算子：应用LOG算子检测边缘 a=imread('y.jpg'); f=rgb2gray(a); subplot(1,2,1),imshow(f),title('原始图像'); [g , t]=edge(f, 'log'); subplot(1,2,2),imshow(g),title('log');

3、基于约束条件的最优化检测边缘算子：应用Canny算子检测边缘a=imread('y.jpg'); f=rgb2gray(a); subplot(1,2,1),imshow(f),title('原始图像'); [g , t]=edge(f,'canny'); subplot(1,2,2),imshow(g),title('Canny');

图像特征提取方法

图像特征提取方法摘要特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念。它指的是使用计算机提取图像信息，决定每个图像的点是否属于一个图像特征。特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集，这些子集往往属于孤立的点、连续的曲线或者连续的区域。至今为止特征没有万能和精确的图像特征定义。特征的精确定义往往由问题或者应用类型决定。特征是一个数字图像中“有趣”的部分，它是许多计算机图像分析算法的起点。因此一个算法是否成功往往由它使用和定义的特征决定。因此特征提取最重要的一个特性是“可重复性”：同一场景的不同图像所提取的特征应该是相同的。特征提取是图象处理中的一个初级运算，也就是说它是对一个图像进行的第一个运算处理。它检查每个像素来确定该像素是否代表一个特征。假如它是一个更大的算法的一部分，那么这个算法一般只检查图像的特征区域。作为特征提取的一个前提运算，输入图像一般通过高斯模糊核在尺度空间中被平滑。此后通过局部导数运算来计算图像的一个或多个特征。常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。当光差图像时，常常看到的是连续的纹理与灰度级相似的区域，他们相结合形成物体。但如果物体的尺寸很小或者对比度不高，通常要采用较高的分辨率观察：如果物体的尺寸很大或对比度很强，只需要降低分辨率。如果物体尺寸有大有小，或对比有强有弱的情况下同事存在，这时提取图像的特征对进行图像研究有优势。常用的特征提取方法有：Fourier变换法、窗口Fourier变换（Gabor)、小波变换法、最小二乘法、边界方向直方图法、基于Tamura纹理特征的纹理特征提取等。

设计内容课程设计的内容与要求（包括原始数据、技术参数、条件、设计要求等）：一、课程设计的内容本设计采用边界方向直方图法、基于PCA的图像数据特征提取、基于Tamura纹理特征的纹理特征提取、颜色直方图提取颜色特征等等四种方法设计。（1）边界方向直方图法由于单一特征不足以准确地描述图像特征,提出了一种结合颜色特征和边界方向特征的图像检索方法.针对传统颜色直方图中图像对所有像素具有相同重要性的问题进行了改进,提出了像素加权的改进颜色直方图方法;然后采用非分割图像的边界方向直方图方法提取图像的形状特征,该方法相对分割方法具有简单、有效等特点,并对图像的缩放、旋转以及视角具有不变性.为进一步提高图像检索的质量引入相关反馈机制,动态调整两幅图像相似度中颜色特征和方向特征的权值系数,并给出了相应的权值调整算法.实验结果表明,上述方法明显地优于其它方法.小波理论和几个其他课题相关。所有小波变换可以视为时域频域的形式，所以和调和分析相关。所有实际有用的离散小波变换使用包含有限脉冲响应滤波器的滤波器段(filterbank)。构成CWT的小波受海森堡的测不准原理制约，或者说，离散小波基可以在测不准原理的其他形式的上下文中考虑。通过边缘检测，把图像分为边缘区域和非边缘区域，然后在边缘区域内进行边缘定位．根据局部区域内边缘的直线特性，求得小邻域内直线段的高精度位置；再根据边缘区域内边缘的全局直线特性，用线段的中点来拟合整个直线边缘，得到亚像素精度的图像边缘．在拟合的过程中，根据直线段转角的变化剔除了噪声点，提高了定位精度．并且，根据角度和距离区分出不同直线和它们的交点，给出了图像精确的矢量化结果图像的边界是指其周围像素灰度有阶跃变化或屋顶变化的那些像素的集合，边界广泛的存在于物体和背景之间、物体和物体之间，它是图像分割所依赖的重要特征．边界方向直方图具有尺度不变性，能够比较好的描述图像的大体形状．边界直方图一般是通过边界算子提取边界，得到边界信息后，需要表征这些图像的边界，对于每一个边界点，根据图像中该点的梯度方向计算出该边界点处法向量的方向角，将空间量化为M级，计算每个边界点处法向量的方向角落在M级中的频率，这样便得到了边界方向直方图．图像中像素的梯度向量可以表示为[ ( ，)，)，( ，)，)] ，其中Gx( ，)，)，G ( ，)，)可以用下面的

图像分割技术与MATLAB仿真

中南民族大学毕业论文(设计) 学院: 计算机科学学院专业: 自动化年级:2012 题目: 图像分割技术与MATLAB仿真学生姓名: 高宇成学号:2012213353 指导教师姓名: 王黎职称: 讲师 2012年5月10日

中南民族大学本科毕业论文（设计）原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。作者签名：年月日

目录摘要 (1) Abstract (1) 引言 (3) 1 图像分割技术 (3) 1.1 图像工程与图像分割 (3) 1.2 图像分割的方法分类 (4) 2 图像分割技术算法综述 (5) 2.1 基于阈值的图像分割技术 (5) 2.2边缘检测法 (5) 2.3 区域分割法 (7) 2.4 基于水平集的分割方法 (8) 2.5 分割算法对比表格 (8) 3基于水平集的图像分割 (9) 3.1 水平集方法简介 (9) 3.2 水平集方法在图像分割上的应用 (9) 3.3 仿真算法介绍 (10) 3.4 实验仿真及其结果 (11) 结论 (18) 致谢 (19) 参考文献 (19)

图像分割技术研究及MATLAB仿真摘要：作为一项热门的计算机科学技术，图像分割技术已经在我们生活中越来越普及。顾名思义这项技术的目的就是，将目标图像从背景图像中分离出去。由于这些被分割的图像区域在某些属性上很相近，因此图像分割与模式识别以及图像压缩编码有着密不可分的关系。完成图像分割所采用的方法各式各样，所应用的原理也不同。但他们的最终目的都是把图像中性质相似的某些区域归为一类，把性质差异明显的不同区域分割开来。通常在分割完成之后，我们就要对某些特定区域进行分析、计算、评估等操作，因而分割质量的好坏直接影响到了下一步的图像处理[1]，因此图像分割是图像处理的一个关键步奏。图像分割技术在各个领域都有着及其重要的意义；在工业上有卫星遥感，工业过程控制监测等等；在医学方面，水平集的分割方法还可以通过医学成像帮助医生识别模糊的病变区域；在模式识别领域还可应用到指纹扫描、手写识别、车牌号识别等等。本课题的研究内容是对图像分割技术的几种常用的方法进行综述和比较，并基于其中一种方法进行MATLAB仿真测试，给出性能分析比较结果。关键字：图像分割，MA TLAB仿真，模式识别 Image Segmentation and Matlab Simulation Abstract:Image segmentation is to image representation for the physically meaningful regional connectivity set, namely according to the prior knowledge of target and background, we on the image of target and background of labeling and localization, then separate the object from the background. Because these segmented image regions are very similar in some properties, image segmentation is often used for pattern recognition and image understanding and image compression and coding of two major categories. Because the generated in the segmented region is a kind of image content representation, it is the image of visual analysis and pattern recognition based and segmentation results of quality of image analysis, recognition and interpretation of quality has a direct impact. Image segmentation it is according to certain features of the image (such as gray level, spectrum, texture, etc.) to a complete picture of the image is segmented into several meaningful area. These features made in a certain region of consistent or similar, and between different regions showed significantly different. Image segmentation technology in various fields have most of the field and its important significance in digital image processing, image segmentation has a wide range of applications, such as industrial automation, process control, online product inspection, image coding, document image processing, remote sensing and medical image analysis, security surveillance, as well as military, sports and other aspects. In medical image processing and analysis, image segmentation for body occurrence of three-dimensional display of the diseased organ or lesion location determination and analysis plays an effective role in counseling; in the analysis and application of road traffic conditions,

图像分割和特征提取技术研究

毕业设计图像分割和特征提取技术研究摘要图像分割是图像分析的第一步，是图像理解的重要组成部分，在有关图像处理的几乎所有领域具有广泛的应用。因此，图像分割一直受到高度重视，对其研究具有十分重要的意义。长期以来，研究人员提出了许多实用的分割算法。随着统计学理论，神经网络，小波理论等在图像分割中的应用日益广泛，遗传算法、尺度空间、非线性扩散方程等近期涌现的新方法和新思想也不断被用于解决分割问题，许多国内外学者也针对一些具体应用提出了许多实用有效的方法。本文介绍了数字图像处理技术中图像分割技术的基本理论和三种图像分割方法(1)基于阈值图像分割；(2)基于边缘检测及算子分割；(3)基于区域特性的图像分割。对基于点的分割方法进行了较全面的叙述，主要研究了图像分割方法中的边缘检测法，区域提取法和阈值分割法。通过大量的理论研习。并编写了MATLAB软件程序，对各分割方法进行了仿真实验，得到分割图像。最后对于仿真进行了数据处理分析，验证了Canny算子的整体效果最好, Prewitt算子分割细致。但对于一幅图像仅仅只有只用一种方法达不到很好的效果，而根据待分割图象的不同特点，结合已知的先验知识，研究符合具体图象特性的分割模型，才是提高图象分割的重要手段。关键词：图像分割；边缘法；区域法；阈值法；分水岭分割法

Lmage Segmentation And Feature Extraction Technology Research Abstract Image segmentation is the first step in image analysis, image segmentation is an important component of image understanding, in almost all areas of the image processing has widely application. As a result, image segmentation has been attached great importance to, its research has the very vital significance. For a long time,researchers put forward many practical segmentation algorithm. With statistics theory, the neural network, wavelet theory has been used increasingly in image segmentation, such as genetic algorithm, scale space, and nonlinear diffusion equation with the recent emergence of new methods and new ideas are constantly being used to solve the segmentation problem, many scholars at home and abroad for some specific application put forward many practical and effective method. Digital image processing techniques were introduced in This paper introduces the digital image processing technology of image segmentation technology in basic theory and three methods of image segmentation. (1) based on threshold image segmentation. (2) segmentation based on edge detection and operator; (3) the image segmentation based on region feature. On the segmentation method based on the point of narrative, mainly studies the edge of image segmentation method, region extraction method and threshold segmentation method. Through a lot of theory study. And write the MATLAB software, the segmentation method, the simulation experiment for image segmentation. Finally analyzed the data processing for simulation.Verify the Canny operator of the overall effect is best. Prewitt operator segmentation and detailed. But for an image only only one way to reach a good effect, and according to the different characteristics of for image segmentation, combined with the known prior knowledge, research in accordance with the specific image segmentation model, is an important means to improve the image segmentation. KEYWORDS：Segmentation；edge method；the regional method；threshold；watershed segmentation

实验三图像分割与边缘检测

数字图像处理实验报告学生姓名王真颖学生学号L0902150101 指导教师梁毅雄专业班级计算机科学与技术1501 完成日期2017年11月06日

计算机科学与技术系信息科学与工程学院

目录实验一.................................................................................................. 错误!未定义书签。一、实验目的.................................................................................................... 错误!未定义书签。二、实验基本原理 ........................................................................................... 错误!未定义书签。三、实验内容与要求....................................................................................... 错误!未定义书签。四、实验结果与分析....................................................................................... 错误!未定义书签。实验总结............................................................................................... 错误!未定义书签。参考资料.. (3) 实验一图像分割与边缘检测一．实验目的 1. 理解图像分割的基本概念； 2. 理解图像边缘提取的基本概念； 3. 掌握进行边缘提取的基本方法；

毕业论文外文翻译-图像分割

图像分割前一章的资料使我们所研究的图像处理方法开始发生了转变。从输人输出均为图像的处理方法转变为输人为图像而输出为从这些图像中提取出来的属性的处理方法〔这方面在1.1节中定义过)。图像分割是这一方向的另一主要步骤。分割将图像细分为构成它的子区域或对象。分割的程度取决于要解决的问题。就是说当感兴趣的对象已经被分离出来时就停止分割。例如，在电子元件的自动检测方面，我们关注的是分析产品的图像，检测是否存在特定的异常状态，比如，缺失的元件或断裂的连接线路。超过识别这此元件所需的分割是没有意义的。异常图像的分割是图像处理中最困难的任务之一。精确的分割决定着计算分析过程的成败。因此，应该特别的关注分割的稳定性。在某些情况下，比如工业检测应用，至少有可能对环境进行适度控制的检测。有经验的图像处理系统设计师总是将相当大的注意力放在这类可能性上。在其他应用方面，比如自动目标采集，系统设计者无法对环境进行控制。所以，通常的方法是将注意力集中于传感器类型的选择上，这样可以增强获取所关注对象的能力，从而减少图像无关细节的影响。一个很好的例子就是，军方利用红外线图像发现有很强热信号的目标，比如移动中的装备和部队。图像分割算法一般是基于亮度值的不连续性和相似性两个基本特性之一。第一类性质的应用途径是基于亮度的不连续变化分割图像，比如图像的边缘。第二类的主要应用途径是依据事先制定的准则将图像分割为相似的区域，门限处理、区域生长、区域分离和聚合都是这类方法的实例。本章中，我们将对刚刚提到的两类特性各讨论一些方法。我们先从适合于检测灰度级的不连续性的方法展开，如点、线和边缘。特别是边缘检测近年来已经成为分割算法的主题。除了边缘检测本身，我们还会讨论一些连接边缘线段和把边缘“组装”为边界的方法。关于边缘检测的讨论将在介绍了各种门限处理技术之后进行。门限处理也是一种人们普遍关注的用于分割处理的基础性方法，特别是在速度因素占重要地位的应用中。关于门限处理的讨论将在几种面向区域的分割方法展开的讨论之后进行。之后，我们将讨论一种称为分水岭分割法的形态学

基于MATLAB的图像分割算法研究毕业设计

基于MA TLAB的图像分割算法研究基于MATLAB的图像分割算法研究摘要本文从原理和应用效果上对经典的图像分割方法如边缘检测、阈值分割技术和区域增长等进行了分析。对梯度算法中的Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、拉普拉斯(Laplacian)算子、LoG(Laplacian-Gauss)算子、坎尼（Canny）算子的分割步骤、分割方式、分割准则相互比较可以看出根据坎尼（Canny）边缘算子的3个准则得出的边缘检测结果最满意。而阈值分割技术的关键在于阈值的确定，只有阈值确定好了才能有效的划分物体与背景，但这种方法只对于那些灰度分布明显，背景与物体差别大的图像的分割效果才明显。区域增长的基本思想是将具有相似性质的像素集合起来构成新区域。与此同时本文还分析了图像分割技术研究的方向。关键词：图像处理图像分割 Abstract This article analyses the application effect to the classics image segmentation method like the edge examination, territory value division technology, and the region growth and so on.For comparing the Roberts operator, Sobel operator, Prewitt operator, the operator of Laplacian and the operator of LoG(Laplacian-Gauss),Canny operator in gradient algorithm,the step, the way and the standard of the image segmentation,we can find out the three standard of Canny edge operator the edge detection result of reaching most satisfy. And the key point of threshold segmentation lie in fixing the threshold value, it is good to have only threshold value to determine it then can be effective to divide object and background,but this kind of method is good to those gray scales,the big difference image effect between the background and obiect. The basic idea of area is to form the new region from similar nature.And also, this paper analyses the research direction of image segmentation technology at the same time. Key words: image processing image segmentation operator

图像分割技术与MATLAB仿真知识讲解

图像分割技术与M A T L A B仿真

目录摘要 0 Abstract 0 引言 (2) 1 图像分割技术 (3) 1.1 图像工程与图像分割 (3) 1.2 图像分割的方法分类 (4) 2 图像分割技术算法综述 (5) 2.1 基于阈值的图像分割技术 (5) 2.2边缘检测法 (6) 2.3 区域分割法 (8) 2.4 基于水平集的分割方法 (9) 2.5 分割算法对比表格 (9) 3基于水平集的图像分割 (11) 3.1 水平集方法简介 (11) 3.2 水平集方法在图像分割上的应用 (12) 3.3 仿真算法介绍 (13) 3.4 实验仿真及其结果 (14) 结论 (22) 致谢 (23) 参考文献 (23)

图像目标提取及特征计算

摘要对图像进行研究和应用时，人们往往对图像中的某些部分感兴趣，这些部分常被称为目标或对象目标或对象特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念。它指的是使用计算机提取图像信息，决定每个图像的点是否属于一个图像特征。特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集，这些子集往往属于孤立的点、连续的曲线或者连续的区域。本课设需要解决的问题是，利用阈值分割方法,对该图像进行分割,得到提取那个目标后的二值图像，计算该目标的面积、周长、中心坐标等三个参数。阈值分割采用的是全局阈值分割方法,而面积、周长的计算则是先通过将图像转换成二值图像，在通过计算二值图像像素点的方式求取。关键词：阈值分割,边缘检测，像素点

１绪论目标的特征提取是图像处理和自动目标识别（ＡTR)中的一个重要的研究课题,是解决图像识别问题的难点和关键。特征提取是图象处理中的一个初级运算，也就是说它是对一个图像进行的第一个运算处理。它检查每个像素来确定该像素是否代表一个特征。假如它是一个更大的算法的一部分，那么这个算法一般只检查图像的特征区域。作为特征提取的一个前提运算,输入图像一般通过高斯模糊核在尺度空间中被平滑。此后通过局部导数运算来计算图像的一个或多个特征。有时,假如特征提取需要许多的计算时间，而可以使用的时间有限制,一个高层次算法可以用来控制特征提取阶层,这样仅图像的部分被用来寻找特征。由于许多计算机图像算法使用特征提取作为其初级计算步骤,因此有大量特征提取算法被发展,其提取的特征各种各样，它们的计算复杂性和可重复性也非常不同。 2 设计原理 2.1 常用的特征提取的方法提取图像空间关系特征可以有两种方法：一种方法是首先对图像进行自动分割,划分出图像中所包含的对象或颜色区域,然后根据这些区域提取图像特征，并建立索引；另一种方法则简单地将图像均匀地划分为若干规则子块,然后对每个图像子块提取特征,并建立索引。本课程设计是采用的第一种方法,即先对该图像进行分割，得到提取那个目标后的二值图像，计算该目标的面积、周长、中心坐标等三个参数。阈值分割采用的是全局阈值分割方法,而面积、周长的计算则是先通过将图像转换成二值图像,在通过计算二值图像像素点的方式求取。其中计算周长时，先需要对二值图像进行边缘检测,然后再统计其像素点。２.2 阈值分割原理图像阈值化分割是一种最常用,同时也是最简单的图像分割方法,它特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图像［1］。它不仅可以极大的压缩数据量，而且也大大简化了分析和处理步骤,因此在很多情况下，是进行图像分析、特征