MATLAB的图像分割算法研究.pdfVIP

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清华大学本科生毕业设计

题目:基于MATLAB的图像分割算法研究

作者姓名XXX

学号

指导教师XX教授

学科专业计算机科学与技术

所在学院计算机学院

提交日期

目录：

1引言

2图像目标分割与提取技术综述

3最优割集准则的设计

4基于等周图割的图像分割

5编程语言的选择

6程序运行结果

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1.引言

数字图像处理技术是一个跨学科的领域。随着计算机科学技术的不断发展，

图像处理和分析逐渐形成了自己的科学体系，新的处理方法层出不穷，尽管其发

展历史不长，但却引起各方面人士的广泛关注。首先，视觉是人类最重要的感知

手段，图像又是视觉的基础，因此，数字图像成为心理学、生理学、计算机科学

等诸多领域内的学者们研究视觉感知的有效工具。其次，图像处理在军事、遥感、

气象等大型应用中有不断增长的需求。

基于图论的图像分割技术是近年来国际上图像分割领域的一个新的研究热

点。该方法将图像映射为带权无向图，把像素视作节点。利用最小剪切准则得到

图像的最佳分割该方法本质上将图像分割问题转化为最优化问题。是一种点对

聚类方法。对数据聚类也具有很好的应用前景。但由于其涉及的理论知识较多，

应用也还处在初级阶段。因此国内这方面的研究报道并不多见，本文将对图论方

法用于图像分割的基本理论进行简要介绍，并对当前图论方法用于图像分割的最

新研究进展进行综述，并着重介绍基于等周图割的图像分割的方法。

2.图像目标分割与提取技术综述

图像分割是一种重要的图像技术，在理论研究和实际应用中都得到了人们的

广泛重视。图像分割的方法和种类有很多，有些分割运算可直接应用于任何图像，

而另一些只能适用于特殊类别的图像。有些算法需要先对图像进行粗分割，因为

他们需要从图像中提取出来的信息。例如，可以对图像的灰度级设置门限的方法

分割。值得提出的是，没有唯一的标准的分割方法。许多不同种类的图像或景物

都可作为待分割的图像数据，不同类型的图像，已经有相对应的分割方法对其分

割，同时，某些分割方法也只是适合于某些特殊类型的图像分割。分割结果的好

坏需要根据具体的场合及要求衡量。图像分割是从图像处理到图像分析的关键步

骤，可以说，图像分割结果的好坏直接影响对图像的理解。

2.1图像分割方法的发展和现状

分割问题的困难在于图像数据的模糊和噪声的干扰。前面已经提到，到目前

为止，还没有一种或者几种完善的分割方法，可以按照人们的意愿准确的分割任

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何一种图像。实际图像中景物情况各异，具体问题具体分析，需要根据实际情况

选择适合的方法。分割结果的好坏或者正确与否，目前还没有一个统一的评价判

断准则，分割的好坏必须从分割的效果和实际应用场景来判断。不过在人类研究

图像的历史中，还是积累了许多经典的图像分割方法。虽然这些分割方法不适合

所有类型的图像分割，但是这些方法却是图像分割方法进一步发展的基础。事实

上，现代一些分割算法恰恰是从经典的分割方法衍生出来的。

早期的图像研究中，图像的分割方法主要可以分为两大类。一类是边界方法，

这种方法的假设是图像分割结果的某个子区域在原来的图像中一定会有边缘存

在；一类是区域方法，这种方法的假设是图像分割结果的子区域一定会有相同的

性质，而不同区域的像素没有共同的性质。这两种方法都有缺点和优点，有的学

者也试图把两者结合起来进行图像分割，随着计算机处理能力的提高，很多方法

不断涌现，如基于彩色分量分割、纹理图像分割。所使用的教学工具和实验手段

也是不断的扩展，从时域信号到频域信号处理，近来小波变换也应用在图像分割

当中。

2.1.1研究背景与意义

数字图像目标分割与提取是数字图像处理和计算机视觉领域中一个备受关

注的研究分支。因为在目标分割与提取过程中可以利用大量的数字图像处理的方

法，加上其在计算机视觉、模式识别等领域中的广泛应用，都吸引了众多研究者

的注意。相信对这一问题