图像分割算法研究及实现researchandimplementationofimagesegmentationalgor
图像分割是把数字图像分割成具有各自特点的不同区域，并将想要的目标区域分离出来的过程。图像分割是图像处理过程中非常关键的一环，对于图像的后续处理有着十分重要的意义。在所有研究历史上，因为缺乏通用的理论准则，所以还没有一种分割算法能够应用于所有图像，通常根据不同情况提出不同的算法，并且也没有通用的方法来评价分割的结果，因此在算法适用性的研究上还有诸多难点。所以，本文通过对常用分割算法的研究，得到仿真结果，分析比较各个算法的优缺点，得到各种方法在不同环境下的适用性。主要研究工作了解了图像分割算法的研究背景，分析了国内外的研究现状与发展方向。对几种经典的图像分割算法进行介绍，包括阈值法、边缘检测法、区域生长法、聚类法。对这几种算法进行了深入理解与研究。详细叙述了各种方法的原理，深入研究了阈值法中对于阈值的选取问题。做出算法程序，使用上述方法对图像进行仿真处理，得到了图像处理后的结果。分析并比较所得结果，得到了各种图像分割算法的优缺点，在对几种算法的优劣进行比较之后，再对各类算法进行了一些改进。关键词图像分割；阈值；边缘；区域
目 录
第一章 绪论 1
1.1 图像分割的研究背景与意义 1
1.2 图像分割的研究现状 2
1.3 图像分割的研究内容 3
第二章 图像分割的几类方法 4
2.1 阈值图像分割法 4
2.1.1 直方图谷点确定阈值 5
2.1.2 最小误差法 5
2.1.3 最大类间方差阈值 6
2.1.4 最大熵阈值分割 7
2.2 基于边缘的分割方法 8
2.3 基于区域的分割方法 9
2.4 Kmeans聚类法 11
2.5 分水岭算法 12
第三章 各类算法优缺点的比较与分析 15
3.1 阈值分割法的优缺点 15
3.1.1 直方图阈值分割法的优缺点 15
3.1.2 最小误差法的优缺点 15
3.1.3 最大类间方差法的优缺点 15
3.1.4 最大熵法的优缺点 15
3.2 几种边缘检测算子的优缺点 15
3.2.1 Canny算 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: ￥351916072￥
子的优缺点 15
3.2.2 Kirsch算子的优缺点 16
3.2.3 Prewitt算子的优缺点 16
3.2.4 Roberts算子的优缺点 16
3.2.5 Sobel算子的优缺点 16
3.3 区域生长法的优缺点.............................................................................17
3.4 Kmeans聚类分割的优缺点 17
3.5 分水岭算法的优缺点 17
第四章 图像分割算法仿真结果 19
4.1 阈值分割算法 19
4.1.1 直方图阈值法分割结果 19
4.1.2 最小误差法分割结果 20
4.1.3 最大类间方差法分割结果 22
4.1.4 最大熵算法分割结果 23
4.2 边缘检测算法 25
4.2.1 Canny算子分割结果 25
4.2.2 Kirsch算子分割结果 27
4.2.3 Prewitt算子分割算法 28
4.2.4 Robert算子分割结果 30
4.2.5 Sobel算子分割结果 31
4.3 区域增长分割算法 32
4.4 Kmeans聚类分割算法结果 34
4.5 分水岭分割算法 35
总结 37
致谢 39
参考文献 40
第一章 绪论
数字图像分割是一门非常重要的技术，它对于图像的预处理有着十分关键的作用，分割的效果好坏将直接影响最终的结果，因此有着十分重要的意义。它是图像处理、模式识别等多个领域中的重要研究课题，也是计算机视觉中的重要步骤[1]。图像分割技术有很强的应用性，生活中很多领域都会运用到这种技术。自20世纪60年代开始，图像分割就成为了数字图像中的研究重点，经过多年的讨论与研究，各国学者提出了很多方法，但还没有一种分割算法能够适用于所有图像，大多数情况下是针对图像的特性选择合适的方法。另外，不同的情况运用的分割方法也不同，因为缺少通用的理论指导，所以对于分割方法的选择比较复杂。在现有的算法中，常用的有阈值法、区域增长法、边缘检测法等。在本论文中，将对这几种算法进行深入详细的研究，通过使用这些方法对图像进行仿真，分析仿真结果，比较各方法的优缺点。
1.1 图像分割的研究背景与意义
随着计算机越来越广泛的普及，人类开始更多地通过计算机来帮助人们处理与分析数字图像信息。大自然给予了人类一个完美，性能强大的视觉系统，可以高质量地处理解决各类视觉信息，迄今为止，还没有哪一个被人类开发的自主视觉系统的性能能够达到这种水准。其中的很关键的一点就是：高等生物的视觉系统能够很容易的完成比较复杂的分割任务，但机器的视觉系统在处理同样的分割任务时，很难达到相应的速度以及精确度。因此，研究快速有效的图像分割算法成为了推动机器视觉技术发展的关键内容之一。
由于图像的多义性和复杂性，很多时候计算机无法自动完成图像分割任务，而如果进行人工分割又存在耗时长、定位不准确的问题，因此，人们提出了一些人工交互和计算机自动定位相结合的方法，能够发挥不同的优势，快速准确地将轮廓定位出来。相信通过运用这些交互式方法，一定能推动图像分割这一具有广泛应用前景和重要学术价值的技术的进一步研究与实现，以后这一课题必定会成为一个更为活跃和重要的研究领域。
随着互联网和多媒体技术的迅速发展人们已经不满足于简单的把图像看作像素矩阵，而是将其作为表示多个有意义的对象的组合，进而实现视频的交互功能以及基于内容的图像、视频检索、浏览、编辑和合成等，这些工作都需要一个高效的图像分割工具来完成。
图像分割技术在其他领域也有着十分广泛的应用，并且会碰到各种各样的图像。例如，在工业检测应用中，对锅炉中的火焰图像进行分割以此来监测燃烧过程；在农业应用之中，可以用于户外植物的检测等；在遥感图像领域，可以分割合成孔径雷达图像中的目标或者解决遥感图像中典型的混合像元的问题；在医学领域，可以用于将脑部MR图像分割成脑脊髓、灰质等脑组织与其它非脑组织区域等；在交通图像分析中，可以将目标车辆从背景中分离出来等。从这些图像分割技术的应用中可以看出，图像分割通常是为了进一步对目标图像进行处理，包括分析、识别、编码压缩等，分割的效果好坏与准确性会直接影响后续处理的有效性和正确性，因此具有非常重要的意义。
目 录
第一章 绪论 1
1.1 图像分割的研究背景与意义 1
1.2 图像分割的研究现状 2
1.3 图像分割的研究内容 3
第二章 图像分割的几类方法 4
2.1 阈值图像分割法 4
2.1.1 直方图谷点确定阈值 5
2.1.2 最小误差法 5
2.1.3 最大类间方差阈值 6
2.1.4 最大熵阈值分割 7
2.2 基于边缘的分割方法 8
2.3 基于区域的分割方法 9
2.4 Kmeans聚类法 11
2.5 分水岭算法 12
第三章 各类算法优缺点的比较与分析 15
3.1 阈值分割法的优缺点 15
3.1.1 直方图阈值分割法的优缺点 15
3.1.2 最小误差法的优缺点 15
3.1.3 最大类间方差法的优缺点 15
3.1.4 最大熵法的优缺点 15
3.2 几种边缘检测算子的优缺点 15
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子的优缺点 15
3.2.2 Kirsch算子的优缺点 16
3.2.3 Prewitt算子的优缺点 16
3.2.4 Roberts算子的优缺点 16
3.2.5 Sobel算子的优缺点 16
3.3 区域生长法的优缺点.............................................................................17
3.4 Kmeans聚类分割的优缺点 17
3.5 分水岭算法的优缺点 17
第四章 图像分割算法仿真结果 19
4.1 阈值分割算法 19
4.1.1 直方图阈值法分割结果 19
4.1.2 最小误差法分割结果 20
4.1.3 最大类间方差法分割结果 22
4.1.4 最大熵算法分割结果 23
4.2 边缘检测算法 25
4.2.1 Canny算子分割结果 25
4.2.2 Kirsch算子分割结果 27
4.2.3 Prewitt算子分割算法 28
4.2.4 Robert算子分割结果 30
4.2.5 Sobel算子分割结果 31
4.3 区域增长分割算法 32
4.4 Kmeans聚类分割算法结果 34
4.5 分水岭分割算法 35
总结 37
致谢 39
参考文献 40
第一章 绪论
数字图像分割是一门非常重要的技术，它对于图像的预处理有着十分关键的作用，分割的效果好坏将直接影响最终的结果，因此有着十分重要的意义。它是图像处理、模式识别等多个领域中的重要研究课题，也是计算机视觉中的重要步骤[1]。图像分割技术有很强的应用性，生活中很多领域都会运用到这种技术。自20世纪60年代开始，图像分割就成为了数字图像中的研究重点，经过多年的讨论与研究，各国学者提出了很多方法，但还没有一种分割算法能够适用于所有图像，大多数情况下是针对图像的特性选择合适的方法。另外，不同的情况运用的分割方法也不同，因为缺少通用的理论指导，所以对于分割方法的选择比较复杂。在现有的算法中，常用的有阈值法、区域增长法、边缘检测法等。在本论文中，将对这几种算法进行深入详细的研究，通过使用这些方法对图像进行仿真，分析仿真结果，比较各方法的优缺点。
1.1 图像分割的研究背景与意义
随着计算机越来越广泛的普及，人类开始更多地通过计算机来帮助人们处理与分析数字图像信息。大自然给予了人类一个完美，性能强大的视觉系统，可以高质量地处理解决各类视觉信息，迄今为止，还没有哪一个被人类开发的自主视觉系统的性能能够达到这种水准。其中的很关键的一点就是：高等生物的视觉系统能够很容易的完成比较复杂的分割任务，但机器的视觉系统在处理同样的分割任务时，很难达到相应的速度以及精确度。因此，研究快速有效的图像分割算法成为了推动机器视觉技术发展的关键内容之一。
由于图像的多义性和复杂性，很多时候计算机无法自动完成图像分割任务，而如果进行人工分割又存在耗时长、定位不准确的问题，因此，人们提出了一些人工交互和计算机自动定位相结合的方法，能够发挥不同的优势，快速准确地将轮廓定位出来。相信通过运用这些交互式方法，一定能推动图像分割这一具有广泛应用前景和重要学术价值的技术的进一步研究与实现，以后这一课题必定会成为一个更为活跃和重要的研究领域。
随着互联网和多媒体技术的迅速发展人们已经不满足于简单的把图像看作像素矩阵，而是将其作为表示多个有意义的对象的组合，进而实现视频的交互功能以及基于内容的图像、视频检索、浏览、编辑和合成等，这些工作都需要一个高效的图像分割工具来完成。
图像分割技术在其他领域也有着十分广泛的应用，并且会碰到各种各样的图像。例如，在工业检测应用中，对锅炉中的火焰图像进行分割以此来监测燃烧过程；在农业应用之中，可以用于户外植物的检测等；在遥感图像领域，可以分割合成孔径雷达图像中的目标或者解决遥感图像中典型的混合像元的问题；在医学领域，可以用于将脑部MR图像分割成脑脊髓、灰质等脑组织与其它非脑组织区域等；在交通图像分析中，可以将目标车辆从背景中分离出来等。从这些图像分割技术的应用中可以看出，图像分割通常是为了进一步对目标图像进行处理，包括分析、识别、编码压缩等，分割的效果好坏与准确性会直接影响后续处理的有效性和正确性，因此具有非常重要的意义。
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