基于聚类分析的图像分割研究毕业论文

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学位论文作者（签名）：

年月

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指导教师签名：日期：

毕业设计（论文）题目：基于聚类分析的图像分割研究

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论文作者签名：

日期：２０１４年6月2日

第一章绪论 (1)

1.1图像分割的背景及意义 (1)

1.2图像分割的研究现状 (3)

1.3本文的主要工作 (5)

第二章聚类分析理论 (7)

2.1 聚类分析概述 (7)

2.2 常见的聚类算法 (12)

2.3 模糊聚类算法 (14)

2.4图像分割方法 (16)

2.5本章总结 (18)

第三章基于K-means算法的图像分割方法 (19)

3.1RGB颜色空间 (19)

3.2定义和概述 (19)

3.3 简单的例子介绍 (21)

3.4 k-means图像分割 (23)

3.5改进的k-均值聚类图像分割算法 (27)

3.6本章总结 (31)

第四章基于FCM算法的图像分割 (32)

4.1模糊聚类的概念 (32)

4.2FCM算法的概述 (34)

4.3本章总结 (43)

总结与展望 (44)

5.1总结 (44)

5.2研究展望 (45)

结束语 (46)

致谢 (47)

参考文献 (48)

附录A (52)

基于K-means算法的matlab源程序 (52)

附录B (54)

基于K-均值聚类改进前的matlab源程序 (54)

附录C (57)

基于FCM聚类算法的matlab源程序 (57)

在飞速发展的信息时代，图像是人类获取信息的重要手段之一，因而图像的处理就变得极其重要。而图像分割通常是为了进一步对图像进行分析、识别、跟踪、理解、压缩编码等，分割的好坏直接影响后期的图像识别和理解。

图像分割是指将一幅图像分解成若干互不相交区域的集合，其实质是一个像素的聚类过程。本文以图像分割的聚类实质为线索，对近几年国内外最新的图像分割算法进行了分析比较，指出了聚类在这个领域的重要性。本论文针对聚类算法在图像分割中的应用，主要涉及了以下几个内容：

（1）详细介绍当前图像分割以及聚类分析的研究背景，现状。

（2）对基于模糊K均值的图像分割算法进行探讨，并对K均值算法进行改进，通过粗糙集理论提供 K-均值聚类所需要的初始类的个数和均值，提高了聚类的效率和分类的精度。

（3）对基于标准模糊 C 均值聚类的图像分割算法进行了探讨，研究了基于模糊聚类的图像分割方法中初始类别数的选取、初始类中心和初始隶属度矩阵的确定等问题。

（4）将基于模糊K均值的图像分割算法与基于标准模糊 C 均值聚类的图像分割算法进行对比分析。

关键词：聚类分析，模糊聚类，图像分割，K均值算法，C均值算法

ABSTRACT

The rapid development in the information age , the image is an important means of human access to information , and thus the image processing becomes extremely important. And the image segmentation of the image is usually performed to further analysis, identification , tracking , understanding , compression , etc., directly affects the post- split image recognition and understanding.Image segmentation refers to the collection of an image is decomposed into several disjoint regions , and its essence is a pixel clustering process . In this paper, image segmentation clustering substantive clue , at home and abroad in recent years, image segmentation algorithms are analyzed and compared , pointed out the importance of clustering in this field . This thesis clustering algorithm for image segmentation , mainly related to the following elements :

( 1 ) a detailed description of current research background image segmentation and clustering analysis of the status .

( 2 ) image segmentation algorithm based on fuzzy K-means were discussed , and the K-means algorithm is improved , providing the initial class and the mean number of K- means clustering required by rough set theory , improve the efficiency of clustering and classification accuracy.

( 3 ) the standard image segmentation algorithm based on fuzzy C -means clustering were discussed , studied to select the initial number of categories based on fuzzy clustering method of image segmentation , determining the initial cluster centers and the initial membership matrix of other issues.

( 4 ) the segmentation algorithm for image segmentation algorithm based on fuzzy C-means clustering standard comparative analysis based on K-means fuzzy image .

Keywords: cluster analysis , fuzzy clustering , image segmentation , K -means algorithm , C -means algorithm

第一章绪论

在当前快速发展信息化时代，通过图像来获取信息是人类认识世界改造世界的重要方式之一，由此看来图像的处理就变得十分重要1。图像处理(image processing)，用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术。又称影像处理。基本内容图像处理一般指数字图像处理。数字图像是指用数字摄像机、扫描仪等设备经过采样和数字化得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值为一整数，称为灰度值。图像处理技术的主要内容包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分2。常见的处理有图像数字化、图像编码、图像增强、图像复原、图像分割和图像分析等。其中图像分割的目的是为了后续对图像进行分析、识别、跟踪、理解、压缩编码等，分割的准确性直接影响后续任务的效果，具有极其重要的意义。所以本课题将研究方向确定在利用图像分割技术来进行图像的识别3。

1.1图像分割的背景及意义

聚类分析研究有很长的历史，几十年来，其重要性及其研究方向的交叉特性得到人们的肯定。聚类分析是数据挖掘研究方向的重要研究内容之一，在识别数据的内在结构方面有极其重要的作用。数据挖掘技术是从上世纪80年代开始发展起来的一门交叉学科，涉及到数据库、统计学、人工智能和机器学习多个领域。计算机的应用普及产生了大量数据，数据挖掘就是利用上述学科的技术进行大量的数据处理。数据挖掘的应用范围非常的广泛，从农业生产的预测到基因分类，从信用卡欺诈到税务稽查，数据挖掘技术对未来社会的各个领域将起到越来越大的作用4。

在一副图像中，我们在通常情况下只是对其中的某些目标感兴趣，它们通常在要分割的图像中占据一定的区域，而且在某些特性上与周围的图像存在一定的差别。这些差别有时候可能是特别明显的，也有可能是非常微小的，以至于人的肉眼无法察觉的到的。图像分割是按照一定的制约规则把图像划分为若干个互不相交，具有特定性质的区域,是把我们关注的区域从需要分割的图像中提取出来，从此进行进一步研究和处理的技术。它使得其中的图像分析和识别等处理过程中所要处理的数据量大大减少了，同时有保留了有关图像结构特征的信息。图像分割的结果是图像特征提取和识别等图像理解的基础，对图像分割的研究一直是数字图像处理技术的焦点和热点。关于图像分割的概念有很多，但最终都归于一个基本思想，即图像分割时根据实际需求与应用，按照指定特征信息，对图像中有意义的边界、兴趣区域或者对相一致的区域（灰度、颜色、纹理等）进行分解和

提取的技术和过程5。

图像分割的数学解释：假定一幅图像中所有像素的集合为F ，有关均匀性的假设为()P ?。分割定义把F 划分为若干子集{}12,,,n S S S L ，其中每个子集都构成一个空间连通区域。用四个条件进行数学描述，即6：

①1n

j j S F ==U ；

②(),j i S S i j =?≠I ；

③()(),j P S TRUE j =?；

④()(),i j P S S FLASE i j =≠U 。

式中，?为空集。

图像分割的重要性，可以从图像工程的三个层次来理解，如图1.1所示。图像工程是指对图像进行采样、量化、编码、传输、增强、边缘检测、分割、形态分析、目标识别、目标表达等一系列的加工处理、分析和理解的综合工程技术。 图像工程根据抽象程度和研究方法的不同分为三个层次：图像处理、图像分析和图像理解。而图像分割是图像识别和图像理解的基础，分割的好坏结果直接影响到后期的识别和理解7。

图1.1图像分割在图像工程中的位置

图像分割在实际中也已得到广泛的应用，例如在工业自动化，在线产品检验，以及军事、体育、农业工程等方面8。概括来说，在各种图像应用中，只要需对图像目标进行提取，测量等都离不开图像分割。 图像分割技术的发展与许多其它学科和领域，例如数学、物理、心理学、电子学、计算机科学等学科密切相关。近年来，随着各学科许多新理论和方法的提出，人们也提出了许多结合一些特定

理论、方法和工具的分割技术9。每当有新的数学工具或方法提出来，人们就试着将其用于图像分割，因而提出了不少特殊的算法。例如利用马尔可夫随机场、数学形态学、模拟退火、遗传算法、聚类分析。新的分割算法还在不断涌现。其中，基于聚类分析的图像分割方法是图像分割领域中一类极其重要和应用相当广泛的算法，其在应用领域取得的巨大成功引起了广大关注10。

1.2图像分割的研究现状

基于聚类分析的图像分割方法是图像领域中一类极其重要和应用相当广泛的算法，无论是灰度图像分割、彩色图像分割还是纹理图像或者其他类型的图像分割，都可运用聚类分析方法11。聚类是把具有相似性质的事物区分开并加以分类，它是运用数学方法对处理给定对象的进行分类。聚类问题是一个古老的问题，是伴随人类的产生和发展而不断深化的一个问题，有关聚类分析的理论和应用的研究己有大量的文献。经典分类学是从单个因素或有限几个因素出发，凭经验和专业知识对事物分类，这种分类具有非此即彼的特性，分出的类别界限很清晰。随着认识的深入，发现这种分类不适用于具有模糊性的分类问题，如图像中的区域之间的边界就往往是模糊不清的。模糊数学的产生为上述软分类提供了数学基础，由此产生了模糊聚类分析12。用普通数学方法进行分类的聚类法称为普通聚类分析，而把应用模糊数学方法进行分析的聚类分析称为模糊聚类分析。由于图像技术本身的复杂性和相关性，在图像处理过程中出现了不确定性和不精确性。这种不确定性和不精确性主要体现在图像灰度的不确定性、几何形状的不确定性和不确定性知识等。这种不确定性是经典的数学理论无法解决的，并且这种不确定性不是随机的，因而不适于用概率论来解决13。因为模糊理论对于图像的这种不确定性有很好的描述能力，所以可以引入模糊理论作为有效描述图像特点和人的视觉特性的模型和方法。近年来一些学者致力于将模糊理论引入到图像处理中，取得很好的效果，经过专家学者几十年的研究，图像的模糊处理技术获得极大的发展。基于模糊理论的图像分割方法主要可分为模糊阈值分割和模糊聚类分割。图像分割的实质简单地说是一个按照像素属性（灰度，纹理，颜色等）聚类的过程14。因此，聚类分析就广泛应用于图像分割之中。其中模糊聚类分割方法是最先提出、也是最经典的一种图像模糊分割方法。本文中基于聚类分析的图像分割算法主要是针对模糊聚类算法应用于图像分割中的介绍和研究。实际中应用最为广泛的模糊聚类方法是模糊C-均值算法(Fuzzy C-Means)，简称FCM，本文中的模糊聚类算法也特指模糊C均值算法15。FCM算法首先是由Ruspini提出的，但真正有效的方法是由Dunn给出的。1974 年Dunn将硬C-均值聚类算法

推广到模糊情形，同年，Bezdek将Dunn的方法一般化，建立了模糊C-均值聚类理论。1980 年Bezdek又证明了模糊C-均值聚类算法的收敛性，并讨论了模糊C-均值聚类算法与硬C-均值聚类算法的关系16。从此，基于目标函数的模糊聚类方法蓬勃发展起来，目前从不同的角度对基于目标函数的模糊聚类方法进行研究，归纳起来主要集中在以下四个方面：模糊聚类新方法的研究、实现途径的研究、聚类有效性的研究和模糊聚类的应用研究。 FCM 算法采用迭代法优化目标函数来获得对数据集的模糊分类，算法具有很好的收敛性。采用模糊 C-均值聚类的方法进行图像分割的优点是避免了设定阈值的问题，并且能解决阈值化分割难以解决的多个分支的分割问题。FCM 适合于图像中存在不确定性和模糊性的特点，同时 FCM 算法是属于无监督的分类方法，聚类过程中不需要任何人工的干预，很适合于自动分割的应用领域17。利用FCM算法进行图像分割主要有以下难点和问题：

聚类类别数C的确定

在聚类进行之前必需给定类的数目，否则聚类无法进行。在实际应用中，尤其是自动化的系统中这是不太现实的。均值聚类方法中最困难的是图像分割的类别数的确定。

初始类中心初始隶属度矩阵的确定

模糊聚类分割方法必须给出初始聚类中心和确定初始隶属度矩阵。根据数学分析理论任何一个迭代并且最后收敛的序列，如果迭代的初始值比较接近于最后的收敛结果的话，收敛的速度会明显提高，迭代次数也会较大幅度地减小。同时，也因为接近最后结果陷入其它局部最优的可能性减小。另外，如果聚类迭代的初始值接近于某个局部极值的话，就很有可能最终陷入局部极值，从而得不到全局最优值，所以FCM算法对初始值相当敏感。在没有任何先验知识也没有任何辅助手段的情况下，系统可以采用随机选取类中心的办法。但那样就过于盲目，而且很容易陷入局部最优迭代，收敛速度可能很低，迭代的次数也可能会增加很多，这样也就会增加计算时间。所以初始参数的确定，对于计算量的降低显得尤其重要。然而目前尚无有效的理论指导，如何选择合适的聚类初始值仍然是一个难题。迭代过程中的大计算量问题

由于聚类是一个非线性优化过程，聚类迭代算法在一般情况下收敛速度较慢。图像分割是一个样本量很大的分类问题，尤其当特征空间是多维空间时（如彩色图像分割时的三维颜色空间聚类时）迭代算法中计算量过大而且只能串行，耗时很多，基于模糊聚类的计算量就更大了，使得FCM算法的实际应用具有一定的局限性，更不用说实时应用了。为了解决模糊聚类中大计算量的问题，降低计算时间，人们一般从三个方面来考虑：选择接近最后结果的初始值，尽可能地减少迭代的次数；改进算法，减少每一轮迭代的计算量；设计快速的实现算法。丁

震等人提出了一种针对模糊聚类的快速二值化方法，该方法将图像映射到灰度特征空间，然后在特征空间中进行聚类，显然特征空间中灰度级是很少的，而图像的像素则是大样本集，这样一来计算量大幅度降低，分割质量也还可以。但是该算法只适用于将图像分割成目标和背景两类的灰度图像应用。

空间信息的使用

模糊均值聚类方法分割的另一个问题是它只考虑到了灰度特征或彩色图像的色特征，忽略了图像中固有的丰富的空间信息，从而导致它对噪声比较敏感，而且使得分割出的区域往往不连续，导致本属于同类的像素没有连在一起，不能形成有意义的子图。如何有效地利用空间信息，提高分割质量，同时又不至于大幅增加计算量是一个很有意义的研究课题。

聚类的后处理的问题

由于模糊聚类法分割是一般都没有有效地利用图像像素之间的空间关系信息，容易导致分割出来的区域可能不连续；另一个分割时类别数未必是正确的，往往有过分割的可能。于是一般在聚类完成后对分割出的结果需要进行一些合并类的后处理，使得最后分割出的区域都是有意义的。针对模糊聚类FCM存在的这个问题，Ray等人提出了一种基于解微分方程的曲线进化的方法，该方法利用截集理论来演变分割图中的几何曲线，进而描述图像的区域。该方法不失为一种较好的后处理方法，它排除了分割图中的不连续性，使得各区域之间的边界是封闭和连续的。但该方法的边界曲线演变过程的计算复杂度很高，非常耗时；它存在的另一个问题是后处理过程可能会产生新的分割错误。然而，好的后处理方法应该分析聚类后存在的各种不同的问题，然后采用不同的方法进行处理，既要降低计算复杂度，又要避免引入新的噪声。二十几年来，研究工作者们对传统FCM算法进行不断的研究，提出许多不同的改进，但上述问题仍然没有完全解决。

1.3本文的主要工作

本文在介绍图像分割的定义、方法、应用及研究意义和研究现状以及支持向量机的基础理论之后做了如下任务：

（1）详细介绍当前图像分割以及聚类分析的研究背景，现状。

（2）介绍了基于聚类算法的图像分割的算法步骤，以及本文所使用MATLAB软件工具；

（3）对基于模糊K均值的图像分割算法进行探讨，并对K均值算法进行改进，通过粗糙集理论提供 K-均值聚类所需要的初始类的个数和均值，提高了聚类的效率和分类的精度。

（4）对基于标准模糊 C 均值聚类的图像分割算法进行了探讨，研究了基于模糊聚类的图像分割方法中初始类别数的选取、初始类中心和初始隶属度矩阵的确定等问题

（5）总结了本文的主要研究内容，并就本文尚存在的不足进行了展望。

第二章聚类分析理论

聚类分析是一种新兴的多元统计方法，是当代分类学与多元分析的结合。聚

类分析是将分类对象置于一个多维空间中，依据样本间关联的度量标准将其自动分成几个群组，且使同一群组内的样本相似，而属于不同群组的样本相异的一组

方法。聚类的样本是用度量指针的一个向量表示，即用多维空间的一个点来表示。

同类中的样本比属于不同类的样本彼此具有更高的相似性。聚类分析通常是基于

距离的，通过构造一个 m 维空间的距离函数，利用这个距离函数来进行聚类。

2.1 聚类分析概述

迄今为止，聚类还没有一个学术界公认的定义，这里给出EverittIs在1974年关于聚类所下的定义：一个类簇内的实体是相似的，不同类簇的实体是不相似的；一个类簇是测试空间中点的会聚，同一类簇的任意两个点间的距离小于不同类簇的任意两个点间的距离；类簇可以描述为一个包含密度相对较高的点集的多维空间中的连通区域，它们借助包含密度相对较低的点集的区域与其他区域（类簇）相分离。

定义 2.1簇(Cluster)：一个数据对象的集合。在同一簇中，对象具有相似性，不同簇中，对象之间是相异的。

定义 2.2聚类分析(Clustering analysis)：把一个给定的数据对象集合分成不同的簇,即在空间 X 中给定一个有限的取样点集或从数据库中取得有限个例子的集合，{xi}ni=1。聚类的目标是将数据聚集成类，使得类间的相似性最小，而类内的相似性尽可能得大。

没有任何一种聚类技术（聚类算法）可以普遍适用于揭示各种多维数据集中所呈现出来的多种多样的结构，根据数据在聚类中积聚规则以及应用这些规则的方法，有多种聚类算法。聚类算法有多种分类方法：

1．划分方法

给定一个包含n 个对象的数据集，划分方法将数据集划分为k 个子集。

其中每个子集均代表一个聚类（K<=n）。给定需要划分的个数k，一个划分方法

创建一个初始划分，然后利用循环再定位技术，即通过移动不同划分中的对象来

改变划分内容。一个好的划分衡量标准通常就是同一个组中的对象彼此相近或相

关，而不同组中的对象较远或差距较大。主要的划分方法有：K-means 聚类法和

K-medoid 聚类法。K-means 聚类法在处理海量数据库方面较有效，特别是对数

值属性处理，它对异常数据很敏感。PAM（围绕中心对象进行划分）方法是最初提出的K-medoid 聚类算法之一。K-medoid 聚类算法比K-means 聚类算法在

处理异常数据和噪声数据方面更为鲁棒，但是前者的处理时间要比后者更大。2．层次方法

层次方法就是通过分解所给定的数据对象集来创建一个层次。根据层次分解

形成的方式，可以将层次方法分为自下而上（也称凝聚方式）和自上而下（也称分割方式）两种类型。自下而上的层次方法从每个对象均为一个单独的组开始, 逐步将这些组进行合并，直到组合并到了层次顶端或满足终止条件为止。自上而下层次方法从所有对象均属于一个组开始，每一次循环将其分解为更小的组，直到每个对象构成一组或满足终止条件为止。

BIRCH 和CURE 算法就是层次方法的实例。

3．基于密度方法

基于密度的聚类方法就是不断增长所获得的聚类直到邻近密度小于一定阈

值为止。这种方法可以用于消除数据中的噪声（异常数据）。DBSCAN 就是一个

典型的基于密度的方法，该方法根据密度阈值不断增长聚类。

4．基于网格方法

基于网格方法将对象空间划分为有限数目的单元以形成网格结构。所有聚

类操作均是在这一网格结构上进行的。这种方法主要优点就是处理事件由于与数据对象个数无关而仅与划分对象空间的网格数相关，从而显得相对较快。STING 就是一个典型的基于网格的方法。

5．基于模型方法

基于模型的方法就是为每个聚类假设一个模型，再去发现符合相应模型的

数据对象。一个基于模型的算法可以通过构造一个描述数据点空间分布的密度函数来确定具体聚类。它根据标准统计方法并考虑到“噪声”或异常数据，可以自动确定聚类个数，因此它可以产生很鲁棒的聚类方法。如神经网络方法。

2.1.1聚类分析中的数据类型

数据挖掘的一个重要步骤是数据准备，这包括对选定的数据进行规范化、整合和预处理等等，这是进行数据挖掘的前提，也同样是聚类算法能正常实施的必要前提。要对数据对象进行聚类，基于统计方法，其最重要的前提是要计算各个数据对象之间的距离—即相异度，针对不同的数据类型有不同的相异度计算方法。许多基于内存的聚类算法常使用以下两种有代表性的数据结构：数据矩阵和相异度矩阵。

数据矩阵与相异度矩阵

x(i=1,2,...,n)，对每个对象选择了P个变量，设聚类问题中有n个对象:

i

用间隔尺度测定后，第i 个对象的第j 个变量的观测值用

ij x 表示，则这n 个对象所有

P 个变量的观测值可以看成是如下的 n ×p 矩阵:

11

11p np n x x x x ?? ? ? ? ? ???

K M O M L （2.1） 矩 阵 (2.1)常被称为数据矩阵，它是对象－变量结构的数据表达方式，其中 第i 个对象的P 个变量的观测值可以记为向量:

i x =()1,2,...i i ip

x x x T (2.2) 聚类中常用的另外一种数据结构是相异度矩阵，它存储的是n 个对象两两之间的 近似性，表现形式为一个 n ×n 矩阵:

(2.3)

其中 d(i,j) , 是对象 i 与对象 1 之间相异性的量化表示，通常它是一个非负的数值，当对象 i 和对象 j 越相似和越“接近”， d(i,j) , 的值就越接近。反之，如果两个对象越不同或相距“越远”， d(i,j) , 的值就越大。显然d(i,j) ,＝d(i,j) ，且d(i,j) , =0，因此可以得到形如(2.3)的矩阵。相异度矩阵是对象－对象结构的一种数据表达方式。

2.1.2聚类分析的典型要求

聚类是一个富有挑战性的研究领域，它的潜在应用提出了各自特殊的要求。 数据挖掘对聚类的典型要求如下。

1) 可伸缩性

许多聚类算法在小于200 个数据对象的小数据集合上工作得很好；但是，一个大规模数据库可能包含几百万个对象，在这样的大数据集合样本上进行聚类又可能会导致偏差

的结果。我们需要具有高度可伸缩性的算法。

2）处理不同类型属性的能力

许多算法被设计用来聚类数值类型的数据。但是，应用可能要求聚类其他类型的数据，如二元类型（binary），分类/标称类型（categorical/nominal），序数型（ordinal）数据，或者这些数据类型的混合。

3）发现任意形状的聚类

许多聚类算法基于欧几里的距离或者曼哈坦距离度量来决定聚类。基于这样的距离度量的算法趋向于发现具有相近尺度合密度的球状簇。但是，一个簇可能是任意形状的。提出能发现任意形状簇的算法是很重要的。

4）处理噪声数据的能力

绝大多数现实世界中的数据库都包含了孤立点，空缺，未知数据或者错误的数据。一些聚类算法对于这样的数据敏感，可能导致低质量的聚类结果。

5）对于输入记录的顺序不敏感

一些聚类算法对于输入数据的顺序是敏感的。例如，同一个数据集合，当以

不同的顺序提交同一个算法时，可能生成差别很大的聚类结果。开发对数据输入

顺序布敏感的算法具有重要的意义。

6）高维性（high dimensionality）

一个数据库或者数据仓库可能包含若干维或者属性。许多聚类三算法擅长处

理低维数据，可能只涉及两到三维。人类最多在三维的情况下能够很好地判断聚

类的质量。在高维空间中聚类数据对象时非常有挑战性的，特别是考虑到这样的

数据可能非常稀疏，而且高度偏斜。

2.1.3聚类分析的一般步骤

在实际应用聚类分析中，根据有无领域知识参与可将整个过程分解为三个环

节，每个环节都有其明确的任务，这样对于整个聚类分析的过程就会有更清晰的

认识，如图 1.1 所示。

图1.1聚类的一般步骤

第一步是特征抽取。

它的输入是原始样本，由领域专家决定使用哪些特征来深刻地刻画样本的本质性质和结构。它的结果输出是一个矩阵，矩阵的每一行是一个样本，每一列是一个特征指标变量。选取特征的优劣将直接影响以后的分析和决策。如果第一步就选择了和聚类意图根本无关的特征变量，那企图得到良好的聚类结果则无异于缘木求鱼。合理的特征选取方案应当使得同类样本在特征空间中相距较近，异类样本则相距较远。在有些应用场合还需要将得到的样本矩阵进行一些后处理工作。比如为了统一量纲就对变量进行标准化处理，这样采用不同量纲的变量才具有可比性；有些场合可能选择的特征变量太多，不利于以后的分析和决策，这时可以先进行降维处理；仅凭经验和领域知识选择的特征变量有可能是相关的，进行主成分分析就可以消除变量间的相关性，从而得到一些相互独立的特征变量。

第二步是执行聚类算法，获得聚类谱系图。

它的输入是一个样本矩阵，它把一个样本想象成特征变量空间中的一个点。聚类

算法的目的就是获得能够反映 X 维空间中这些样本点之间的最本质的“簇成一团”性质。这一步没有领域专家的参与，它除了几何知识外不考虑任何的领域知识，不考虑特征变量在其领域中的特定含义，仅仅认为它是特征空间中一维而己。

聚类算法的输出一般是一个聚类谱系图，由粗到细地反映了所有的分类情况；或 者直接给出具体的分类方案，包括总共分成几类，每类具体包含那些样本点等等。

第三步是选取合适的分类阈值。

在得到了聚类谱系图之后，领域专家凭借经验和领域知识，根据具体的应用场合， 决定阈值的选取。选定阈值之后，就能够从聚类谱系图上直接看出分类方案。领 域专家还可以对聚类结果结合领域知识进行进一步的分析，从而加深样本点和特 征变量的认识。

总之，实际应用聚类分析是一个需要多方参与的过程，它无法脱离开领域专 家的参与，聚类算法仅仅是整个聚类流程中的一环而己，光依靠聚类算法一般不 会得到令人满意的效果。

2.2 常见的聚类算法

2.2.1 K-means 算法

K-means 聚类算法是给定类的个数 K ，利用距离最近的原则，将 N 个对象 分到 K 个类中去，聚类的结果由 K 个聚类中心来表达，基于给定的聚类目标函数（或称聚类效果判别函数），算法采用迭代更新的方法，每一次迭代过程都是向目标函数值减少的方向进行；在每一轮中，依据 k 个参照点将其周围的点分别组成 k 个簇，而每个簇的几何中心将被作为下一轮迭代的参照点，迭代使得选取的参照点越来越接近真实的簇几何中心，使得类内对象之间的相似性最大，类之间的相似性最小。

聚类效果的好坏用目标函数 J 表示:11(,)i k ij j i i j n j d x c ===∑∑， (2.4) 其中(,)ij j i d x c 是j x 与i

c 之间的距离函数，如欧氏距离。目标函数J 其实就是每个数据点与所在 簇的质心的距离之和，所以，J 值越小，簇就越紧凑，相对越独立。因此，算法 通过不断优化J 的取值来寻求好的聚类方案，当J 取极小值时，对应的聚类方案 即是最优方案。根据聚类结果的表达方式可以将聚类算法划分为：硬K-means

（HCM ）算法、模糊K-means （FCM ）算法和概率K-means 算法（PCM ）。

K-means 算法描述如下：

步骤1) 随机选取k个对象作为初始的簇的质心;

步骤2) 计算对象与各个族的质心的距离，将对象划分到距离其最近的簇;

步骤3) 重新计算每个新簇的均值，即质心;

步骤4) 若簇的质心不再变化，则返回划分结果，否则转步骤2）.

k-means 算法尝试找出使平方误差函数值最小的k个划分。当结果簇是密集

的，而簇与簇之间区别明显时，它的效果较好。面对大规模数据集，该算法是相对可扩展的，并且具有较高的效率。算法的复杂度为O(nkt),其中，n为数据集中对象的数目，k为期望得到的簇的数目，t为迭代的次数。通常情况下，算法可以终止于局部最优解。但是，k－means算法只有在簇的平均值被定义的情况下才能使用。这可能不适用于某些应用，例如涉及有分类属性的数据。其次，这种算法要求事先给出要生成的簇的数目k，显然，这在某些应用中是不实际的。另外，k-means算法不适用于发现非凸面形状的簇，或者大小差别很大的簇。还有，它对于噪音和孤立点数据是敏感的。 k－means算法有很多变种，例如，k-模算法用模代替簇的平均值，用新的相异性度量方法来处理分类对象，用基于频率的方法来修改聚类的模。而k－平均算法和k－模算法相结合，用来处理有数值类型和分类类型属性的数据，就产生了k-原型算法。

2 .2. 2 D BSCAN 算法

DBSCAN 算法可以将足够高密度的区域划分为簇, 并可以在带有“噪声”的空间数据库中发现任意形状的聚类。 DBSCAN 通过检查数据库中每个点的E 2邻域来寻找聚类。如果一个点 P 的 E 2 邻域包含多于M inP ts 个点, 则创建一个以 P 作为核心对象的新簇。然后反复地寻找从这些核心对象直接密度可达的对象, 当没有新的点可以被添加到任何簇时, 该过程结束。如果采用空间索引, DBSCAN 的计算复杂度是O(n log n ) 。

2.2.3 STING算法

STING（Statistical Information Grid)算法是一种基于网格的多分辨率聚

类方法，它将空间区域划分为若干矩形网格单元。针对不同级别的分辨率，通常

存在多个级别的矩形单元，这些单元形成了一个层次结构，高层的每个单元被划

分为多个低一层的单元。关于每个网格单元属性的统计信息，如平均值、最大值、

最小值等，被预先计算和存储。高层单元的统计参数可以很容易地从低层单元的计算得到。

这些统计参数包括:属性无关的参数count；属性相关的参数m(平均值)，s(标准方差)，min(最小值)，max(最大值)，以及该单元中属性值遵循的分布(distribution)类型，例

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

关于图像分割算法的研究

关于图像分割算法的研究 黄斌 （福州大学物理与信息工程学院 福州 350001） 摘要：图像分割是图像处理中的一个重要问题，也是一个经典难题。因此对于图像分割的研究在过去的四十多年里一直受到人们广泛的重视，也提山了数以千计的不同算法。虽然这些算法大都在不同程度上取得了一定的成功，但是图像分割问题还远远没有解决。本文从图像分割的定义、应用等研究背景入手，深入介绍了目前各种经典的图像分割算法，并在此基础比较了各种算法的优缺点，总结了当前图像分割技术中所面临的挑战，最后展望了其未来值得努力的研究方向。 关键词：图像分割 阀值分割 边缘分割 区域分割 一、 引言 图像分割是图像从处理到分析的转变关键，也是一种基本的计算机视觉技术。通过图像的分割、目标的分离、特征的提取和参数的测量将原始图像转化为更抽象更紧凑的形式，使得更高层的分析和理解成为可能，因此它被称为连接低级视觉和高级视觉的桥梁和纽带。所谓图像分割就是要将图像表示为物理上有意义的连通区域的集合，也就是根据目标与背景的先验知识，对图像中的目标、背景进行标记、定位，然后将目标从背景或其它伪目标中分离出来[1]。 图像分割可以形式化定义如下[2]：令有序集合表示图像区域(像素点集)，H 表示为具有相同性质的谓词，图像分割是把I 分割成为n 个区域记为Ri ，i=1，2，…，n ，满足： (1) 1,,,,n i i j i R I R R i j i j ===??≠ (2) (),1,2,,i i i n H R True ?== (3) () ,,,i j i j i j H R R False ?≠= 条件(1)表明分割区域要覆盖整个图像且各区域互不重叠，条件(2)表明每个区域都具有相同性质，条件(3)表明相邻的两个区域性质相异不能合并成一个区域。 自上世纪70年代起，图像分割一直受到人们的高度重视，其应用领域非常广泛，几乎出现在有关图像处理的所有领域，并涉及各种类型的图像。主要表现在： 1)医学影像分析：通过图像分割将医学图像中的不同组织分成不同的区域，以便更好的

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,

图像分割方法综述

图像分割方法综述

图像分割方法综述 摘要：图像分割是计算计视觉研究中的经典难题，已成为图像理解领域关注的一个热点，本文对近年来图像分割方法的研究现状与新进展进行了系统的阐述。同时也对图像分割未来的发展趋势进行了展望。 关键词：图像分割；区域生长；活动边缘；聚类分析；遗传算法 Abstract:Image segmentation is a classic problem in computer vision,and become a hot topic in the field of image understanding. the research actuality and new progress about image segmentation in recent years are stated in this paper. And discussed the development trend about the image segmentation. Key words: image segmentation; regional growing; active contour; clustering

analysis genetic algorithm 1 引言 图像分割是图像分析的第一步，是计算机视觉的基础，是图像理解的重要组成部分，同时也是图像处理中最困难的问题之一。所谓图像分割是指根据灰度、彩色、空间纹理、几何形状等特征把图像划分成若干个互不相交的区域，使得这些特征在同一区域内表现出一致性或相似性，而在不同区域间表现出明显的不同。简单的说就是在一副图像中，把目标从背景中分离出来。对于灰度图像来说，区域内部的像素一般具有灰度相似性，而在区域的边界上一般具有灰度不连续性。 关于图像分割技术，由于问题本身的重要性和困难性，从20世纪70年代起图像分割问题就吸引了很多研究人员为之付出了巨大的努力。虽然到目前为止，还不存在一个通用的完美的图像分割的方法，但是对于图像分割的一般性规律则基本上已经达成的共识，已经产生了相当多的研究成果和方法。本文根据图像发展的历程，从传统的图像分割方法、结合特定工具的图像分割方

数字图像处理毕业论文

毕业论文声明 本人郑重声明： 1．此毕业论文是本人在指导教师指导下独立进行研究取得的成果。除了特别加以标注地方外，本文不包含他人或其它机构已经发表或撰写过的研究成果。对本文研究做出重要贡献的个人与集体均已在文中作了明确标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。 2．本人完全了解学校、学院有关保留、使用学位论文的规定，同意学校与学院保留并向国家有关部门或机构送交此论文的复印件和电子版，允许此文被查阅和借阅。本人授权大学学院可以将此文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本文。 3．若在大学学院毕业论文审查小组复审中，发现本文有抄袭，一切后果均由本人承担，与毕业论文指导老师无关。 4.本人所呈交的毕业论文，是在指导老师的指导下独立进行研究所取得的成果。论文中凡引用他人已经发布或未发表的成果、数据、观点等，均已明确注明出处。论文中已经注明引用的内容外，不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究成果做出重要贡献的个人和集体，均已在论文中已明确的方式标明。 学位论文作者（签名）： 年月

关于毕业论文使用授权的声明 本人在指导老师的指导下所完成的论文及相关的资料（包括图纸、实验记录、原始数据、实物照片、图片、录音带、设计手稿等），知识产权归属华北电力大学。本人完全了解大学有关保存，使用毕业论文的规定。同意学校保存或向国家有关部门或机构送交论文的纸质版或电子版，允许论文被查阅或借阅。本人授权大学可以将本毕业论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用任何复制手段保存或编汇本毕业论文。如果发表相关成果，一定征得指导教师同意，且第一署名单位为大学。本人毕业后使用毕业论文或与该论文直接相关的学术论文或成果时，第一署名单位仍然为大学。本人完全了解大学关于收集、保存、使用学位论文的规定，同意如下各项内容：按照学校要求提交学位论文的印刷本和电子版本；学校有权保存学位论文的印刷本和电子版，并采用影印、缩印、扫描、数字化或其它手段保存或汇编本学位论文；学校有权提供目录检索以及提供本学位论文全文或者部分的阅览服务；学校有权按有关规定向国家有关部门或者机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入学校有关数据库和收录到《中国学位论文全文数据库》进行信息服务。在不以赢利为目的的前提下，学校可以适当复制论文的部分或全部内容用于学术活动。 论文作者签名：日期： 指导教师签名：日期：

图像分割区域生长法

江苏科技大学 数字图像处理 图像分割——区域生长法专题 1 图像分割简介 图像分割( image segmentation) 就是把图像分成各具特征的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程。这里特征可以是象素的灰度、颜色、纹理等, 预先定义的目标可以对应单个区域也可以对应多个区域。图像分割是图像处理到图像分析的关键步骤, 在图像工程中占据重要的位置。一方面, 它是目标表达的基础, 对特征测量有重要的影响。另一方面, 因为图像分割及其基于分割的目标表达、特征提取和参数测量等将原始图像转化为更抽象更紧凑的形式, 使得更高层的图像分析和理解成为可能。 图像分割是一种重要的图像处理技术, 它不仅得到人们的广泛重视和研究, 在实际中也得到大量的应用。图像分割包括目标轮廓、阈值化、图像区分或求差、目标检测、目标识别、目标跟踪等技术。 从大的方面来说，图像分割方法可大致分为基于区域的方法、基于边缘的方法、区域与边缘相结合的方法，以及在此基础上的采用多分辨率图像处理理论的多尺度分割方法。 其中基于区域的方法采用某种准则，直接将图像划分为多个区域。而基于边缘的方法则通过检测包含不同区域的边缘，获得关于各区域的边界轮廓描述，达到图像分割的目的，而区域与边缘相结合的方法通过区域分割与边缘检测的相互作用，得到分割结果。 图像分割中基于区域的方法主要有直方图门限法、区域生长法、基于图像的随机场模型法、松弛标记区域分割法等。本文主要讨论基于区域分割的区域生长法。区域生长是一种古老的图像分割方法，最早的区域生长图像分割方法是由Levine等人提出的。该方法一般有两种方式，一种是先给定图像中要分割的目标物体内的一个小块或者说种子区域，再在种子区域基础上不断将其周围的像素点以一定的规则加入其中，达到最终将代表该物体的所有像素点结合成一个区域的目的；另一种是先将图像分割成很多的一致性较强，如区域内像素灰度值相同的小区域，再按一定的规则将小区域融合成大区域，达到分割图像的目的，典型的区域生长法如T. C. Pong等人提出的基于小面（facet）模型的区域生长法，区域生长法固有的缺点是往往会造成过度分割，即将图像分割成过多

图像分割算法的比较与分析

中北大学 课程设计说明书 学生姓名：学号： 学生姓名：学号： 学生姓名：学号： 学生姓名：学号： 学院：信息与通信工程学院 专业：电子信息工程 题目：信息处理综合实践: 图像分割算法的比较与分析 指导教师：陈平职称: 副教授 2014 年12 月29 日

中北大学 课程设计任务书 14/15 学年第一学期 学院：信息与通信工程学院专业：电子信息工程 学生姓名：学号： 课程设计题目：信息处理综合实践: 图像分割算法的比较与分析起迄日期：2015年1月5日～2015年1月16日课程设计地点：电子信息工程专业实验室 指导教师：陈平 系主任：王浩全 下达任务书日期: 2014 年12月29 日课程设计任务书

课程设计任务书

目录 第一章绪论 (1) 研究目的和意义 (1) 图像分割的研究进展 (1) 第二章区域生长法分割图像 (4) 区域生长法介绍 (4) 区域生长法的原理 (4) 区域生长法的实现过程 (5) 第三章程序及结果 (6) 区域生长算法及程序 (6) 图像分割结果 (7) 第四章方法比较 (8) 阈值法 (8) 区域法 (8) 分水岭法 (8) 形态学方法 (9) 第五章总结 (10) 参考文献 (11)

第一章绪论 研究目的和意义 图像分割是一种重要的图像技术，在理论研究和实际应用中都得到了人们的广泛重视。图像分割的方法和种类有很多，有些分割运算可直接应用于任何图像，而另一些只能适用于特殊类别的图像。许多不同种类的图像或景物都可作为待分割的图像数据，不同类型的图像，已经有相对应的分割方法对其分割;但某些分割方法只是适合于某些特殊类型的图像分割，所以分割结果的好坏需要根据具体的场合及要求衡量。图像分割是从图像处理到图像分析的关键步骤，可以说，图像分割结果的好坏直接影响对图像的理解。 图像分割是由图像处理到图像分析的关键步骤，在图像工程中占有重要位置。一方面，它是目标表达的基础，对特征测量有重要的影响。另一方面，因为图像分割及其基于分割的目标表达、特征提取和参数测量等将原始图像转化为更抽象、更紧凑的表达形式，使得更高层的图像分析和理解成为可能。因此在实际应用中，图像分割不仅仅要把一幅图像分成满足上面五个条件的各具特性的区域，而且要把其中感兴趣的目标区域提取出来。只有这样才算真正完成了图像分割的任务，为下一步的图像分析做好准备，使更高层的图像分析和理解成为可能。 图像分割在很多方面，如医学图像分析，交通监控等，都有着非常广泛的应用，具有重要的意义。(1)分割的结果常用于图像分析，如不同形式图像的配准与融合，结构的测量，图像重建以及运动跟踪等。(2)在系统仿真，效果评估，图像的3D重建以及三维定位等可视化系统中，图像分割都是预处理的重要步骤。 (3)图像分割可在不丢失有用信息的前提下进行数据压缩，这就降低了传输的带宽，对提高图像在因特网上的传输速度至关重要。(4)分割后的图像与噪声的关系减弱，具有降噪功能，便于图像的理解。 图像分割的研究进展 图像分割是图像处理中的一项关键技术，至今已提出上千种分割算法。但因

图像分割技术

图像分割技术 图像分割就是将一副数字图像分割成不同的区域，在同一区域内具有在一定的准则下可认为是相同的性质，如灰度、颜色、纹理等，而任何相邻区域之间器性质具有明显的区别。 主要包括：边缘分割技术、阈值分割技术和区域分割技术。 1.边缘分割技术 边缘检测是检测图像特性发生变化的位置，是利用物体和背景在某种图像特性上的差异来实现的。不同的图像灰度不同，边界处会有明显的边缘，利用此特征可以分割图像。边缘检测分割法是通过检测出不同区域边界来进行分割的。 常见的边缘检测方法：微分算子、Canny算子和LOG算子等，常用的微分算子有Sobel算子、Roberts算子和Prewit算子等。 （1）图像中的线段 对于图像的间断点，常用检测模板： -1 -1 -1 -1 8 -1 -1 -1 -1?????????? 对于图像中的线段，常用的检测模板： 检测图像中的线段： close all;clear all;clc; I=imread('gantrycrane.png'); I=rgb2gray(I); h1=[-1,-1,-1;2 2 2;-1 -1 -1];%模板 h2=[-1 -1 2;-1 2 -1;2 -1 -1]; h3=[-1 2 -1;-1 2 -1;-1 2 -1]; h4=[2 -1 -1;-1 2 -1;-1 -1 2]; J1=imfilter(I,h1);%线段检测 J2=imfilter(I,h2); J3=imfilter(I,h3); J4=imfilter(I,h4); J=J1+J2+J3+J4;%4种线段相加 figure, subplot(121),imshow(I); subplot(122),imshow(J); （2）微分算子 ○1Roberts算子的计算公式： 采用edge()函数进行图像的边缘检测。 Roberts算子进行图像的边缘检测： close all; clear all;clc; I=imread('rice.png'); I=im2double(I); %Roberts算法进行边缘检测

数字图像处理系统毕业论文

数字图像处理系统毕业论文基于ARM的嵌入式数字图像处理系统设计

摘要 简述了数字图像处理的应用以及一些基本原理。使用S3C2440处理器芯片，linux内核来构建一个简易的嵌入式图像处理系统。该系统使用u-boot作为启动引导程序来引导linux内核以及加载跟文件系统，其中linux内核与跟文件系统均采用菜单配置方式来进行相应配置。应用界面使用QT制作，系统主要实现了一些简单的图像处理功能，比如灰度话、增强、边缘检测等。整个程序是基于C++编写的，因此有些图像变换的算法可能并不是最优化的，但基本可以满足要求。在此基础上还会对系统进行不断地完善。 关键词：linnux 嵌入式图像处理边缘检测 Abstract This paper expounds the application of digital image processing and some basic principles. The use of S3C2440 processor chip, the Linux kernel to construct a simple embedded image processing system. The system uses u-boot as the bootloader to boot the Linux kernel and loaded with file system, Linux kernel and file system are used to menu configuration to make corresponding configuration. The application interface is made using QT, system is mainly to achieve some simple image processing functions, such as gray, enhancement, edge detection. The whole procedure is prepared based on the C++, so some image transform algorithm may not be optimal, but it can meet the basic requirements. On this basis, but also on the system constantly improve. Keywords:linux embedded system image processing edge detection

图像分割算法的研究与实现本科学士学位毕业论文

TP391.41 学士学位论文（设计） 论文题目图像分割算法研究与实现 作者姓名 指导教师 所在院系 专业名称 完成时间

毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明 原创性声明 本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。 作者签名：日期： 指导教师签名：日期： 使用授权说明 本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。 作者签名：日期：

学位论文原创性声明 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。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。 作者签名：日期：年月日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。 涉密论文按学校规定处理。 作者签名：日期：年月日 导师签名：日期：年月日

图像分割程序设计汇总

******************* 实践教学 ******************* 兰州理工大学 计算机与通信学院 2012年秋季学期 图像处理综合训练 题目：图像分割程序设计 专业班级： 姓名： 学号： 指导教师： 成绩：

目录 摘要 (1) 一、前言 (2) 二、算法分析与描述 (3) 三、详细设计过程 (5) 四、调试过程中出现的问题及相应解决办法 (8) 五、程序运行截图及其说明 (8) 六、简单操作手册 (12) 设计总结 (15) 参考资料 (16) 致谢 (17) 附录 (18)

摘要 图像分割就是从图像中将某个特定区域与其他部分进行分离并提取出来的处理 通常又称之为图像的二值化处理。图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。现有的图像分割方法主要分以下几类：基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。近年来，研究人员不断改进原有的图像分割方法并把其它学科的一些新理论和新方法用于图像分割，提出了不少新的分割方法。 关键词：图像分割；阈值；二值化；

一、前言 图形图像处理的应用领域涉及人类生活和工作的各个方面，它是从60年代以来随计算机的技术和VLSI的发展而产生、发展和不断成熟起来的一个新技术领域理论上和实际应用上都并取得了巨大的成就。数字图像处理与模拟图像处理的根本不同在于，它不会因图像的存储、传输或复制等一系列变换操作而导致图像质量的退化，所以图形图像的处理在我们的生活中又很重要的作用。在对图像的研究和应用中，人们往往只对图像中的某些部分感兴趣。这些部分通常称为目标或前景，它们一般对应图像中特定的、具体独特性质的区域。为了辨识和分析目标，需要将它们分别提取出来，在此基础上才有可能对目标进一步利用。图像分割就是指把图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣的目标的技术和过程。在图象分析中,通常需将所关心的目标从图象中提取出来,即图象的分割。图象分割在图象分析,图象识别,图象检测等方面占有非常重要的位置。

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

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 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，MATLAB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

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的数字图像处理系统毕业设计论文

论文（设计）题目： 基于MATLAB的数字图像处理系统设计 姓名宋立涛 学号２０１２１１８６７ 学院信息学院 专业电子与通信工程 年级２０１２级 ２０１３年６月１６日

基于MATLAB的数字图像处理系统设计 摘要 MATLAB 作为国内外流行的数字计算软件，具有强大的图像处理功能，界面简洁，操作直观，容易上手，而且是图像处理系统的理想开发工具。 笔者阐述了一种基于MATLAB的数字图像处理系统设计，其中包括图像处理领域的大部分算法，运用MATLAB 的图像处理工具箱对算法进行了实现，论述了利用系统进行图像显示、图形表换及图像处理过程，系统支持索引图像、灰度图像、二值图像、RGB 图像等图像类型；支持BMP、GIF、JPEG、TIFF、PNG 等图像文件格式的读，写和显示。 上述功能均是在MA TLAB 语言的基础上，编写代码实现的。这些功能在日常生活中有很强的应用价值，对于运算量大、过程复杂、速度慢的功能，利用MATLAB 可以既能快速得到数据结果，又能得到比较直观的图示。 关键词：MATLAB 数字图像处理图像处理工具箱图像变换

第一章绪论 1.1 研究目的及意义 图像信息是人类获得外界信息的主要来源，近代科学研究、军事技术、工农业生产、医学、气象及天文学等领域中，人们越来越多地利用图像信息来认识和判断事物，解决实际问题，由此可见图像信息的重要性，数字图像处理技术将会伴随着未来信息领域技术的发展，更加深入到生产和科研活动中，成为人类生产和生活中必不可少的内容。 MATLAB 软件不断吸收各学科领域权威人士所编写的实用程序，经过多年的逐步发展与不断完善，是近几年来在国内外广泛流行的一种可视化科学计算软件。MATLAB 语言是一种面向科学与工程计算的高级语言，允许用数学形式的语言来编写程序，比Basic、Fortan、C 等高级语言更加接近我们书写计算公式的思维方式，用MATLAB 编写程序犹如在演算纸上排列出公式与求解问题一样。它编写简单、编程效率高并且通俗易懂。 1.2 国内外研究现状 1.2.1 国内研究现状 国内在此领域的研究中具有代表性的是清华大学研制的数字图像处理实验开发系统TDB-IDK 和南京东大互联技术有限公司研制的数字图像采集传输与处理实验软件。 TDB-IDK 系列产品是一款基于TMS320C6000 DSP 数字信号处理器的高级视频和图像系统，也是一套DSP 的完整的视频、图像解决方案，该系统适合院校、研究所和企业进行视频、图像方面的实验与开发。该软件能够完成图像采集输入程序、图像输出程序、图像基本算法程序。可实现对图像信号的实时分析，图像数据相对DSP独立方便开发人员对图像进行处理，该产品融合DSP 和FPGACPLD 两个高端技术，可以根据用户的具体需求合理改动，可以分析黑白和彩色信号，可以完成图形显示功能。 南京东大互联技术有限公司研制的数字图像采集传输与处理实验软件可实现数字图像的采集、传输与处理。可利用软件及图像采集与传输设备，采集图像并实现点对点的数字图像传输，可以观察理解多种图像处理技术的效果和差别，

信息熵在图像分割中的应用毕业论文

信息熵在图像分割中的应用 毕业论文 目录 摘要 ....................................................... .. (1) ABSTRACT (2) 目录 (3) 1 引言 (5) 1.1信息熵的概念 (5) 1.2信息熵的基本性质及证明 (6) 1.2.1 单峰性 (6) 1.2.2 对称性 (7) 1.2.3 渐化性 (7) 1.2.4 展开性 (7) 1.2.5 确定性 (8) 2基于熵的互信息理论 (9) 2.1 互信息的概述 (9) 2.2 互信息的定义 (9) 2.3 熵与互信息的关系 (9) 3 信息熵在图像分割中的应用 (11) 3.1图像分割的基本概念 (11) 3.1.1图像分割的研究现状 (11) 3.1.2 图像分割的方法 (11) 3.2 基于改进粒子群优化的模糊熵煤尘图像分割 (12) 3.2.1 基本粒子群算法 (12) 3.2.2 改进粒子群优化算法 (13) 3.2.3 Morlet变异 (13)

3.2.4改建粒子群优化的图像分割方法 (14) 3.2.5 实验结果及分析 (16) 3.3 一种新信息熵的定义及其在图像分割中的应用 (19) 3.3.1香农熵的概念及性质 (19) 3.3.2一种信息熵的定义及证明 (19) 3.3.3信息熵计算复杂性分析 (21) 3.3.4二维信息熵阈值法 (22) 3.3.5二维信息熵阈值法的复杂性分析 (24) 3.3.6 结论及分析 (25) 4 信息熵在图像配准中的应用 (27) 4.1图像配准的基本概述 (27) 4.2基于互信息的图像配准 (27) 4.3P OWELL算法 (28) 4.4变换 (28) 4.4.1平移变换 (29) 4.4.2旋转变换 (30) 4.5基于互信息的图像配准的设计与实现 (31) 4.5.1总体设计思路和图像配准实现 (31) 4.5.2直方图 (33) 4.5.3联合直方图 (33) 4.5.4灰度级差值技术 (34) 4.4.5优化搜索办法级结论 (35) 5结语 (37) 致谢 (38) 参考文献 (39) 1 引言 1.1.信息熵的概念 1948年，美国科学家发表了一篇著名的论文《通信的数学理论》。他从研究通信系统传输的实质出发，对信息做了科学的定义，并进行了定性和定量的描述。

沈阳理工大学迭代阈值法图像分割程序设计

成绩评定表 学生姓名高冰钰班级学号1303030402 专业 电子信息工程课程设计题目 基于最大类间方差法图 像分割程序设计 —迭代阈值法 评 语 组长签字： 成绩 日期2016年7月18日

课程设计任务书 学院信息科学与工程专业电子信息工程 学生姓名高冰钰班级学号1303030402 课程设计题目基于最大类间方差法图像分割程序设计—迭代阈值法实践教学要求与任务： 本设计要求利用Matlab进行编程及仿真，仿真内容为基于最大类间方差法图像分割程序设计——迭代阈值法。利用所学数字图象处理技术知识，在Matlab软件系统上来实现图像分割，并且对程序进行测试。要求如下： （1）掌握课程设计的相关知识、概念、思路及目的。 （2）程序设计合理、能够正确运行且操作简单，可实施性强。 （3）掌握图像分割的方法。 （4）能够利用迭代阈值法进行图像分割。 工作计划与进度安排： 第一阶段（1-2）天：熟悉matlab编程环境，查阅相关资料； 第二阶段（2-3）天：算法设计； 第三阶段（2-3）天：编码与调试； 第四阶段（1-2）天：实验与分析； 第五阶段（1-2）天：编写文档。 指导教师： 2016年7月3日专业负责人： 2016年7月4日 学院教学副院长： 2016年7月4日

摘要 数字图像处理的目的之一是图像识别，而图像分割是图像识别工作的基础。图像分割是从图像预处理到图像识别和分析、理解的关键步骤，在数字图像处理中占据重要的位置。图像分割的目的是将图像分成一些有意义的区域并对这些区域进行描述。 图像分割的方法主要有点相关分割、区域相关分割、阈值法、界限检测法、匹配法、跟踪法等。本设计主要采用阈值分割法中的迭代阈值法，利用MATLAB 软件中的图像处理函数将图像导入，然后对图像进行灰度变换，通过迭代法求图像最佳分割阈值，根据该阈值对图像进行分割，从而产生二值化后的图像。仿真结果表明，通过迭代法选取的阈值是比较准确的，可以采用此阈值对图像进行分割。 关键词：图像分割；迭代阈值法；MATLAB

图像分割阈值选取技术综述

图像分割阈值选取技术综述 中科院成都计算所刘平2004-2-26 摘要 图像分割是图像处理与计算机视觉领域低层次视觉中最为基础和重要地领域之一,它是对图像进行视觉分析和模式识别地基本前提．阈值法是一种传统地图像分割方法,因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛地分割技术．已被应用于很多地领域.本文是在阅读大量国内外相关文献地基础上,对阈值分割技术稍做总结,分三个大类综述阈值选取方法,然后对阈值化算法地评估做简要介绍. 关键词 图像分割阈值选取全局阈值局部阈值直方图二值化 1．引言 所谓图像分割是指根据灰度、彩色、空间纹理、几何形状等特征把图像划分成若干个互不相交地区域,使得这些特征在同一区域内,表现出一致性或相似性,而在不同区域间表现出明显地不同[37]．简单地讲,就是在一幅图像中,把目标从背景中分离出来,以便于进一步处理.图像分割是图像处理与计算机视觉领域低层次视觉中最为基础和重要地领域之一,它是对图像进行视觉分析和模式识别地基本前提．同时它也是一个经典难题,到目前为止既不存在一种通用地图像分割方法,也不存在一种判断是否分割成功地客观标准. 阈值法是一种传统地图像分割方法,因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛地分割技术．已被应用于很多地领域,例如,在红外技术应用中,红外无损检测中红外热图像地分割,红外成像跟踪系统中目标地分割；在遥感应用中,合成孔径雷达图像中目标地分割等；在医学应用中,血液细胞图像地分割,磁共振图像地分割；在农业项目应用中,水果品质无损检测过程中水果图像与背景地分割.在工业生产中,机器视觉运用于产品质量检测等等.在这些应用中,分割是对图像进一步分析、识别地前提,分割地准确性将直接影响后续任务地有效性,其中阈值地选取是图像阈值分割方法中地关键技术. 2．阈值分割地基本概念 图像阈值化分割是一种最常用,同时也是最简单地图像分割方法,它特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围地图像[1].它不仅可以极大地压缩数据量,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、特征提取与模式识别之前地必要地图像预处理过程.图像阈值化地目地是要按照灰度级,对像素集合进行一个划分,得到地每个子集形成一个与现实景物相对应地区域,各个区域内部具有一致地属性,而相邻区域布局有这种一致属性.这样地划分可以通过从灰度级出发选取一个或多个阈值来实现. 阈值分割法是一种基于区域地图像分割技术,其基本原理是：通过设定不同地特征阈值,把图像像素点分为若干类．常用地特征包括：直接来自原始图像地灰度或彩色特征；由原始灰度或彩色值变换得到地特征．设原始图像为f(x,y>,按照一定地准则在f(x,y>中找到特征值T,将图像分割为两个部分,分割后地图像为 若取：b0=0<黑）,b1=1<白）,即为我们通常所说地图像二值化. <原始图像）<阈值分割后地二值化图像） 一般意义下,阈值运算可以看作是对图像中某点地灰度、该点地某种局部特性以及该点在图像中地位置地一种函数,这种阈值函数可记作 T(x,y,N(x,y>,f(x,y>> 式中,f(x,y>是点(x,y>地灰度值；N(x,y>是点(x,y>地局部邻域特性．根据对T地不同约束,可以得到3种不同类型地阈值[37],即 点相关地全局阈值T＝T(f(x,y>> (只与点地灰度值有关> 区域相关地全局阈值T＝T(N(x,y>,f(x,y>> (与点地灰度值和该点地局部邻域特征有关> 局部阈值或动态阈值T＝T(x,y,N(x,y>,f(x,y>> (与点地位置、该点地灰度值和该点邻域特征有关> 图像阈值化这个看似简单地问题,在过去地四十年里受到国内外学者地广泛关注,产生了数以百计地阈值选取方法[2-9],但是遗憾地是,如同其他图像分割算法一样,没有一个现有方法对各种各样地图像都能得到令人满意地结果,甚至也没有一个理论指导我们选择特定方法处理特定图像. 所有这些阈值化方法,根据使用地是图像地局部信息还是整体信息,可以分为上下文无关(non-