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数字图像处理大作业-昆明理工大学-尚振宏

数字图像基础

课程名称： 数字图像基础

学 院： 信息工程与自动化学院

专业年级： 2010级计算机系 班

学 号： 2010104052

学生姓名：

指导教师： 尚振宏

日 期： 2013-6-11

目录

目录………………………………………………………………………………1

1前言………………………………………………………………………………2

2图像分割的方法简介…………………………………………………………3

2.1迭代法……………………………………………………………………3

2.2类间最大距离法…………………………………………………………3

2.3最大熵法…………………………………………………………………4

2.4最大类内类间方差比法…………………………………………………4

2.5局部阈值法………………………………………………………………5

2.6均匀性度量法………………………………………………………………6

3简单算法及其实现………………………………………………………………6

3.1最优阈值算法………………………………………………………………6

3.2 Canny算法………………………………………………………………8

4、试验对比……………………………………………………………………10

4.1迭代法试验对比…………………………………………………………10

4.2类间最大距离法试验对比……………………………………………10

4.3最大熵法试验对比………………………………………………………11

4.4最大类内类间方差比法试验对比……………………………………11

4.5局部阈值法试验对比…………………………………………………12

4.6均匀性度量法试验对比………………………………………………12

5、总结体会……………………………………………………………………13

6、参考文献……………………………………………………………………13

7、附录…………………………………………………………………………14

7.1迭代法代码………………………………………………………………14

7.2类间最大距离法代码……………………………………………………14

7.3最大熵法代码……………………………………………………………15

7.4最大类内类间方差比法代码…………………………………………16

7.5局部阈值法代码………………………………………………………18

7.6均匀性度量法代码…………………………………………………………18

1、前言

图像分割是图像处理中的一项关键技术，自20世纪70年代起一直受到人们的高度重视，至今已提出上千种分割算法，但因尚无通用的分割理论，现提出的分割算法大都是针对具体问题的，并没有一种适合所有图像的通用分割算法。另外，还没有制定出选择适用分割算法的标准，这给图像分割技术的应用带来许多实际问题。最近几年又出现了许多新思路、新方法或改进算法。

在实际图像处理中，一般情况下我们只是注意到图像中那些我们感兴趣的目标，因为只有这部分也就是我们注意到的有用的目标物才能为我们提供高效、有用的信息。而这些目标一般又都对应着图像中某些特定的、具有独特性质的区域。为了把这些有用的区域提取出来供我们人类使用，图像分割这门技术也就应运而生了。我们通常情况下所说的图像分割就是指把图像划分成若干个有意义的区域的过程，每个区域都是具有相近特性的像素的连通集合，一般情况下我们所关注到的那些有用的目标物就存在与这些区域中。研究者们为了识别和分析图像中的那部分我们感兴趣的目标，例如进行特征提取或者测量，就需要将这些相关的区域从图像背景中提取出来。图像分割就能够把图像中的这些有用的区域分割出来，从而把一幅图像分成一系列的有意义的、各具特征的目标或者区域。

图像分割技术主要分为四大类：区域分割，阈值分割，边缘检测和差分法运动分割(主要针对运动图像的分割)。阈值分割是近年来国际领域上的一个新的研究热点，它是一种最简单的图像分割技术，其基本原理就是：通过设定不同的特征阈值点，从