图像分割方法的仿真实现
摘 要摘 要图像分割是图像工程的一个重要应用，它是把现有的图像通过一定的技术分割成若干个具有不同特征的区域的过程，图像分割的目的是提取出感兴趣的目标，一般作为图像工程的基础领域，在其中占据着重要的地位。随着信息技术的快速发展，它在地质、环保、气象、医疗等领域有着广泛的应用。本文首先对图像分割进行介绍，接下来分析了目前比较流行的几种常见的图像分割算法，包括基于边缘的图像分割算法、基于区域生长的图像分割算法，以及本文的研究重点——最大类间方差法和区域生长法，利用MATLAB实现了最大类间方差法和区域生长算法的图像分割，得到了比较理想的仿真效果，具有一定的实际意义。关键词：图像处理；图像分割；最大类间方差法；区域生长法 目 录
第一章 绪论 1
1.1 本课题研究背景与意义 1
1.2 国内外研究现状 2
1.3 本课题研究的主要内容 2
第二章 图像分割方法综述 4
2.1 图像分割方法概述 4
2.2 图像分割策略 5
2.2.1 基于边缘分割策略 5
2.2.2 基于区域的分割策略 5
2.2.3 结合特定理论工具的分割策略 6
2.3 常用图像分割算法 7
2.3.1 阈值分割法 7
2.3.2 区域分割法 9
2.3.3 边缘检测分割法 10
2.4 本章小结 10
第三章 最大类间方差图像分割算法 12
3.1 最大类间方差算法介绍 12
3.2 最大类间方差算法原理 12
3.3 最大类间方差算法步骤 13
3.4 本章小结 16
第四章 区域生长图像分割算法 17
4.1 区域生长法概述 17
4.2 区域生长图像分割算法原理 17
4.3 区域生长图像分割算法步骤 19
4.4 本章小结 19
第五章 实验结果与分析 22
5.1 MATLAB与图像分割 22
5.2 仿真界面的创建 23
5.3 系统演示 25
分割算法 17
4.1 区域生长法概述 17
4.2 区域生长图像分割算法原理 17
4.3 区域生长图像分割算法步骤 19
4.4 本章小结 19
第五章 实验结果与分析 22
5.1 MATLAB与图像分割 22
5.2 仿真界面的创建 23
5.3 系统演示 25
5.4 本章小结 28
总结 29
致谢 29
参考文献 31
第一章 绪论
1.1 本课题研究背景与意义
在图像分析的过程当中，经常需要从图像中将关心的目标给取出来，并将图像中的某些个区域和其他的区域分离提取目标的这样一个处理的过程，称之为图像分割技术，这是一种非常重要的图像技术，自1970年开始就受到众多专家学者的重视。因为直到现在，尚未找到一种分割算法能适合所有图像，即使现在有很多种图像分割算法，也只能够解决特定问题，因此，在现实的应用中利用图像分割技术仍然无法解决所有的问题。值得欣慰的是，最近几年出现了一些比较新颖的思路和改进后的方法，当分割图像时，先可以以目标以及背景的先验知识作为依据，将图像中的目标以及背景进行定位标记出来，然后从图像背景中分离出来目标。目前，图像分割技术在图像编码这项应用上扮演着重要的角色，同时在图像工程上也有着很大的贡献。
图像分割这项技术目前是图像识别和计算机视觉至关重要的预处理。没有正确的分割就不可能有正确的识别。但是，进行分割仅有的依据是图像中像素的亮度及颜色，由计算机自动处理分割时，将会遇到各种困难。例如，光照不均匀、噪声的影响、图像中存在不清晰的部分，以及阴影等，常常发生分割错误。因此图像分割是需要进一步研究的技术。人们希望引入一些人为的知识导向和人工智能的方法，用于纠正某些分割中的错误，是很有前途的方法，但是这又增加了解决问题的复杂性。截至目前众多学者对图像分割这项技术进行了大量的研究，由于没有适合所有图像的分割理论和标准，目前出现的分割算法很多都是对实际问题来说的，但是从大量的研究中可以看出，图像分割技术正在快速而精确的发展着，同时运用各种各样的新理论新方法会取得更大的成绩。
在21世纪这样满是信息的时代中，图像不仅是人们用来感受世界的视觉上的基础，而且是人们传递信息、获取信息以及表达信息的非常重要的方式。众所周知，人们最不可或缺的感知世界的手段之一就是视觉，然而图像是视觉的呈现，目前图像分割技术虽然有了重大的发展，但正是因为图像是一个极具复杂性的存在，所有还不能很好的解决各种各样的图像分割问题，图像分割方法的进一步研究仍然有很长的一段路要走。
通过本次毕业设计，结合已经学习的理论和掌握的专业知识来分析实际问题并解决；本次对图像分割算法研究，能够培养科研能力，提高分析解决问题能力。通过毕业设计及论文的撰写，拓宽知识面，掌握资料检索、资源分析、系统设计、程序设计、实验验证、数据分析、资料整理的能力。在毕业设计过程中培养良好的工作作风，严谨的工作态度，增强社会适应能力和竞争能力。
1.2 国内外研究现状
在进行图像分割时，图像数据的模糊和噪声的干扰常常给人们造成困扰。前面已经提到，直到现在，依然还未找到哪种完美的分割方法，能够依照人们的思想精确地分割图像。在实际图像当中因为景和物的情况是不一样的，需要因具体问题的不同进行不同的分析，然后依据实际情况来选择合适的方法。而且目前对于分割结果的好与坏、是否正确，都没有统一的判断准则，这是因为分割结果的好与坏是需要从分割出来的效果和在实际场景中的应用情况来判断。众多学者专家在对图像分割技术研究过程中，还是积攒了许许多多的图像分割技术的丰富经验。尽管经验得来的分割方法不适合于全部类型的图像分割，但所有的这些方法是图像分割发展的基石。在此必须强调，现今的某些图像分割方法就是从过去流传下来的的方法中得来的。
在更早点的图像分割研究中，图像分割方法大致分两类。第一种是边界法，假设图像分割出来的结果在某个子区域的之前的图像中有边缘的存在；第二种是区域法，设定图像分割技术分割出来的结果在不同的区域中像素的性质是不同的，在子区域的性质却是相同的。上述的两种方法优缺点不同，有部分学者曾经试着将两种方法结合起来使用。与此同时，由于计算机处理能力的不断提高，便有各种方案不断出现，比如有基于彩色分量的分割和纹理图像的分割。目前人们用的工具还有实验的手段不断提高，就从时域信号到频域信号处理来看，目前图像分割方法中已经使用了小波变换的方法了。
1.3 本课题研究的主要内容
在本篇论文中，主要介绍一下图像分割技术的基础知识，并研究它的几类重要的算法，含基于区域生成算法、阈值分割算法以及基于边缘检测的算法。首先对它们的原理进行介绍，并分析了各个算法的
第一章 绪论 1
1.1 本课题研究背景与意义 1
1.2 国内外研究现状 2
1.3 本课题研究的主要内容 2
第二章 图像分割方法综述 4
2.1 图像分割方法概述 4
2.2 图像分割策略 5
2.2.1 基于边缘分割策略 5
2.2.2 基于区域的分割策略 5
2.2.3 结合特定理论工具的分割策略 6
2.3 常用图像分割算法 7
2.3.1 阈值分割法 7
2.3.2 区域分割法 9
2.3.3 边缘检测分割法 10
2.4 本章小结 10
第三章 最大类间方差图像分割算法 12
3.1 最大类间方差算法介绍 12
3.2 最大类间方差算法原理 12
3.3 最大类间方差算法步骤 13
3.4 本章小结 16
第四章 区域生长图像分割算法 17
4.1 区域生长法概述 17
4.2 区域生长图像分割算法原理 17
4.3 区域生长图像分割算法步骤 19
4.4 本章小结 19
第五章 实验结果与分析 22
5.1 MATLAB与图像分割 22
5.2 仿真界面的创建 23
5.3 系统演示 25
分割算法 17
4.1 区域生长法概述 17
4.2 区域生长图像分割算法原理 17
4.3 区域生长图像分割算法步骤 19
4.4 本章小结 19
第五章 实验结果与分析 22
5.1 MATLAB与图像分割 22
5.2 仿真界面的创建 23
5.3 系统演示 25
5.4 本章小结 28
总结 29
致谢 29
参考文献 31
第一章 绪论
1.1 本课题研究背景与意义
在图像分析的过程当中，经常需要从图像中将关心的目标给取出来，并将图像中的某些个区域和其他的区域分离提取目标的这样一个处理的过程，称之为图像分割技术，这是一种非常重要的图像技术，自1970年开始就受到众多专家学者的重视。因为直到现在，尚未找到一种分割算法能适合所有图像，即使现在有很多种图像分割算法，也只能够解决特定问题，因此，在现实的应用中利用图像分割技术仍然无法解决所有的问题。值得欣慰的是，最近几年出现了一些比较新颖的思路和改进后的方法，当分割图像时，先可以以目标以及背景的先验知识作为依据，将图像中的目标以及背景进行定位标记出来，然后从图像背景中分离出来目标。目前，图像分割技术在图像编码这项应用上扮演着重要的角色，同时在图像工程上也有着很大的贡献。
图像分割这项技术目前是图像识别和计算机视觉至关重要的预处理。没有正确的分割就不可能有正确的识别。但是，进行分割仅有的依据是图像中像素的亮度及颜色，由计算机自动处理分割时，将会遇到各种困难。例如，光照不均匀、噪声的影响、图像中存在不清晰的部分，以及阴影等，常常发生分割错误。因此图像分割是需要进一步研究的技术。人们希望引入一些人为的知识导向和人工智能的方法，用于纠正某些分割中的错误，是很有前途的方法，但是这又增加了解决问题的复杂性。截至目前众多学者对图像分割这项技术进行了大量的研究，由于没有适合所有图像的分割理论和标准，目前出现的分割算法很多都是对实际问题来说的，但是从大量的研究中可以看出，图像分割技术正在快速而精确的发展着，同时运用各种各样的新理论新方法会取得更大的成绩。
在21世纪这样满是信息的时代中，图像不仅是人们用来感受世界的视觉上的基础，而且是人们传递信息、获取信息以及表达信息的非常重要的方式。众所周知，人们最不可或缺的感知世界的手段之一就是视觉，然而图像是视觉的呈现，目前图像分割技术虽然有了重大的发展，但正是因为图像是一个极具复杂性的存在，所有还不能很好的解决各种各样的图像分割问题，图像分割方法的进一步研究仍然有很长的一段路要走。
通过本次毕业设计，结合已经学习的理论和掌握的专业知识来分析实际问题并解决；本次对图像分割算法研究，能够培养科研能力，提高分析解决问题能力。通过毕业设计及论文的撰写，拓宽知识面，掌握资料检索、资源分析、系统设计、程序设计、实验验证、数据分析、资料整理的能力。在毕业设计过程中培养良好的工作作风，严谨的工作态度，增强社会适应能力和竞争能力。
1.2 国内外研究现状
在进行图像分割时，图像数据的模糊和噪声的干扰常常给人们造成困扰。前面已经提到，直到现在，依然还未找到哪种完美的分割方法，能够依照人们的思想精确地分割图像。在实际图像当中因为景和物的情况是不一样的，需要因具体问题的不同进行不同的分析，然后依据实际情况来选择合适的方法。而且目前对于分割结果的好与坏、是否正确，都没有统一的判断准则，这是因为分割结果的好与坏是需要从分割出来的效果和在实际场景中的应用情况来判断。众多学者专家在对图像分割技术研究过程中，还是积攒了许许多多的图像分割技术的丰富经验。尽管经验得来的分割方法不适合于全部类型的图像分割，但所有的这些方法是图像分割发展的基石。在此必须强调，现今的某些图像分割方法就是从过去流传下来的的方法中得来的。
在更早点的图像分割研究中，图像分割方法大致分两类。第一种是边界法，假设图像分割出来的结果在某个子区域的之前的图像中有边缘的存在；第二种是区域法，设定图像分割技术分割出来的结果在不同的区域中像素的性质是不同的，在子区域的性质却是相同的。上述的两种方法优缺点不同，有部分学者曾经试着将两种方法结合起来使用。与此同时，由于计算机处理能力的不断提高，便有各种方案不断出现，比如有基于彩色分量的分割和纹理图像的分割。目前人们用的工具还有实验的手段不断提高，就从时域信号到频域信号处理来看，目前图像分割方法中已经使用了小波变换的方法了。
1.3 本课题研究的主要内容
在本篇论文中，主要介绍一下图像分割技术的基础知识，并研究它的几类重要的算法，含基于区域生成算法、阈值分割算法以及基于边缘检测的算法。首先对它们的原理进行介绍，并分析了各个算法的
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