圖像分割算法研究.pdf

1、密級(jí)桂林電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文題目題目圖像分割算法研究（英文）ResearchonImageSegmentationAlgithm研究生學(xué)號(hào):112081508研究生姓名:楊小娟指導(dǎo)教師姓名、職務(wù)指導(dǎo)教師姓名、職務(wù):王改云教授申請(qǐng)學(xué)位門(mén)類:工學(xué)學(xué)科、專業(yè)科、專業(yè)名稱名稱:模式識(shí)別與智能系統(tǒng)提交論文日期:2014年4月論文答辯日期:2014年6月摘要I摘要圖像分割是數(shù)字圖像處理中一項(xiàng)基本且關(guān)鍵的技術(shù)，分割結(jié)果的優(yōu)劣將會(huì)直接影響到圖像處理

2、后續(xù)進(jìn)行，在圖像分割算法研究過(guò)程中，都要考慮到圖像中噪聲的影響，同時(shí)還要注意分割的效果和分割的速度等因素。本文也是在基于上述這些考慮的基礎(chǔ)上來(lái)對(duì)圖像分割算法進(jìn)行以下研究分析和相關(guān)改進(jìn)：1.深入了解分析當(dāng)前圖像分割概念以及現(xiàn)狀，將目前分割方法分為七類；對(duì)傳統(tǒng)的圖像預(yù)處理（增強(qiáng)和去噪）中的幾類方法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)對(duì)比研究。2.針對(duì)分水嶺分割算法對(duì)噪聲敏感并且容易存在過(guò)分割現(xiàn)象的缺點(diǎn)，進(jìn)行實(shí)驗(yàn)一，基于巴特沃斯高通濾波器的高頻強(qiáng)調(diào)濾波的分水嶺分割，并

3、對(duì)高通濾波和高頻強(qiáng)調(diào)濾波分割的原理進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)對(duì)比分析，實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明有效的減少了過(guò)分割現(xiàn)象，較好的獲取了目標(biāo)圖像的邊緣。3.實(shí)驗(yàn)一雖然在之前基礎(chǔ)有了一定改善，但還是存在不足之處，所以進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)改進(jìn)二，即基于imhminH極小值標(biāo)記提取的分水嶺分割法，經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，分割結(jié)果和實(shí)驗(yàn)一相比可以更加完整的獲取目標(biāo)圖像的邊緣并且提高了分割效率。4.研究了基于曲線演化理論的圖像分割的由來(lái)，算法以及分割原理，并在前人研究的基礎(chǔ)上，對(duì)曲線演化的MATLA

4、B主程序作了改進(jìn)，將程序簡(jiǎn)化，并進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)對(duì)比研究，并對(duì)經(jīng)過(guò)曲線演化發(fā)展而來(lái)的水平集算法基本概念進(jìn)行了相關(guān)研究。5.針對(duì)基于水平集方法的圖像分割里面的GAC模型，CV模型和SBGFRLS模型分割方法這三種分割算法進(jìn)行深入研究，并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)研究和分析，更深一步的對(duì)比總結(jié)它們的算法原理和各自利弊；還做了兩點(diǎn)改進(jìn)：針對(duì)GAC模型分割對(duì)象時(shí)候依賴初始輪廓位置的局限性，進(jìn)行基于imhminH極小值標(biāo)記提取的分水嶺分割和GAC結(jié)合的改進(jìn)；針對(duì)SBGF