圖像分割算法研究與實(shí)現(xiàn)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）

1、畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）圖像分割算法研究與實(shí)現(xiàn) 圖像分割算法研究與實(shí)現(xiàn)III摘 要數(shù)字圖像目標(biāo)分割與提取是數(shù)字圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中一個(gè)備受關(guān)注的研究分支，其中最主要的是運(yùn)用 MATLAB 對圖像進(jìn)行仿真分割，并用各個(gè)方法進(jìn)行分析、對比并得出結(jié)論。本文主要介紹了圖像分割的基本知識，從原理和應(yīng)用效果上對經(jīng)典的圖像分割方法如邊緣檢測、閾值分割技術(shù)和區(qū)域生長等進(jìn)行了分析。在邊緣檢測時(shí)對梯度算法中的 Sobel 算子、Prewitt 算子、LoG

2、(Laplacian-Gauss)算子、Canny 算子的分割原理逐一介紹并比較各種算子的分割效果。而閾值分割技術(shù)的關(guān)鍵在于閾值的確定，只有閾值確定好了才能有效的劃分物體與背景，本文著重實(shí)現(xiàn)基于迭代法的全局閾值及基于 Otsu 最大類間方差算法的自適應(yīng)閾值。此外還介紹了區(qū)域增長法，它的基本思想是將具有相似性質(zhì)的像素集合起來構(gòu)成新區(qū)域。與此同時(shí)本文還分析了圖像分割技術(shù)研究的方向。關(guān)鍵詞：圖像分割 MATLAB 邊緣檢測 區(qū)域生成 閾值分割