基于直方圖和小波變換的圖像分割方法的研究.pdf

1、圖像分割是圖像處理中一項重要的技術(shù)，其目的是把圖像分成各具特性的區(qū)域并提取出感興趣的部分。其結(jié)果為圖像分析和理解提供依據(jù)。圖像分割是一個經(jīng)典問題，從發(fā)展至今仍沒有找到一個通用的方法。 本文先對圖像增強方法做了簡要概述，圖像增強作為圖像分割的預(yù)處理也是十分重要的。其中介紹了直方圖均衡化、平滑、銳化等常用的增強手段。然后對現(xiàn)有的圖像分割方法作了具體地討論。通過研究發(fā)現(xiàn)，圖像分割中的難點之一是區(qū)分真正的邊緣和噪聲，由于兩者都是高頻信號

2、，很難用頻帶區(qū)分。而用低通濾波方法去除噪聲又會使邊緣模糊化。新近出現(xiàn)的小波變換正好可以解決這個問題。小波變換是一種時一頻兩域分析的工具。用它來檢測邊緣，可以在大尺度下抑制噪聲，小尺度下精確定位邊緣，從而解決了傳統(tǒng)的邊緣檢測算法不能解決的問題。小波變換的邊緣檢測能得到較好的檢測效果。 本文把直方圖與小波變換方法結(jié)合起來，將小波變換應(yīng)用于灰度直方圖后進行圖像的分割，利用小波變換的多尺度特性，在不同的尺度上選擇分割的閾值，這樣使得閾值