基于阈值法的图像分割的研究毕业答辩ppt课件

1、L/O/G/O基于阈值法的图像分割的研讨基于阈值法的图像分割的研讨专业：通讯工程班级：通讯工程专12姓名：刘雨娇学号：内容概述研讨内研讨内容容3基于阈值法的图像分割的研讨基于阈值法的图像分割的研讨课题课题背景背景1研讨研讨的目的的目的与与意意义义2总结总结基于阈值法的图像分割的研讨基于阈值法的图像分割的研讨 图像分割技术自20世纪70 年起就不断遭到人们的高度注重，至今已提出上千种分割算法。但是由于还没有通用的分割实际，现今提出的分割算法主要是针对详细问题的，还没有出现一种适宜一切图像的分割算法。另外，由于还没有制定出适用于分割算法的选择规范，所以图像分割技术的运用还存在许多实践的问题。阈值分

2、割的方法是众多图像分割方法之一，其历史可追溯到40年前，是一种传统的图像分割方法 。课题课题背景背景基于阈值法的图像分割的研讨基于阈值法的图像分割的研讨 图像分割的目的主要有两个：一是产生更适宜人类视觉察看和识别的图像，二是希望计算机可以自动进展识别和了解图像。 图像分割是图像处置和分析的根底，接下来的特征提取、目的识别等义务的结果好坏，都取决于图像分割的质量如何。研讨研讨的目的的目的与与意意义义基于阈值法的图像分割的研讨基于阈值法的图像分割的研讨1.图像分割预处置2.基于传统阈值法的图像分割3.基于小波的阈值分割研讨内研讨内容容基于阈值法的图像分割的研讨基于阈值法的图像分割的研讨1.图像分割

3、预处置 一幅图像在传输的过程中会遭到各种噪声的干扰。为了使图像分割具有良好的效果，在对图像进展分割之前需求滤除这些噪声，也就是图像分割的预处置。 中值滤波是一种有效抑制噪声的非线性信号处置技术，其根本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中的一切点值的中值替代，让周围的像素值接近的真实值。 中值滤波的实现方法： 1、经过从图像中的某个采样窗口取出奇数个数的数据进展排序。 2、用排序后的中值数据取代要处置的数据。基于阈值法的图像分割的研讨基于阈值法的图像分割的研讨1.图像分割预处置 这里选取了两种噪声进展中值滤波的实验，一种是高斯噪声，另一种是椒盐噪声。高斯噪声仿真结果如下图： (

4、a)带噪声图像 (b)消噪后图像含高斯噪声图像与中值滤波后图像比较图基于阈值法的图像分割的研讨基于阈值法的图像分割的研讨1.图像分割预处置椒盐噪声仿真结果如下图：带噪声图像 消噪后图像 含椒盐噪声图像与中值滤波后图像比较图基于阈值法的图像分割的研讨基于阈值法的图像分割的研讨2.基于传统阈值法的图像分割 所谓“阈就是一个领域或一个系统的界限，其数值称为阈值，运用阈值进展图像分割是一种区域分割技术，对物体与背景有较强对比的图像的分割特别有效。该方法计算简单，而且总能用封锁且连通的边境，定义不相交的区域。 阈值分割的根本原理：选取一个或多个处于灰度图像范围之中的灰度阈值，然后将图像中各个像素的灰度值

5、与阈值比较，并根据比较的结果将图像中的对应像素分成两类或多类，从而把图像划分成互不重叠的区域集合，达成图像分割的目的。基于阈值法的图像分割的研讨基于阈值法的图像分割的研讨2.基于传统阈值法的图像分割 灰度直方图峰谷法:050100150200250020004000600080001000012000原始图像灰度直方图 在一些简单的图像中，对目的物的灰度分布较有规律，背景和各个目的物在图像的灰度直方图中各自构成一个波峰，即区域和波峰一一对应。由于每个波峰间构成一个波谷，由于选择双峰间的波谷处所对应的灰度值为阈值，即可将两个区域分别。 基于阈值法的图像分割的研讨基于阈值法的图像分割的研讨2.基于

6、传统阈值法的图像分割阈 值 130分 割 图 像阈 值 90分 割 图 像阈值为90时的分割图像 阈值为130时的分割图像灰度直方图峰谷法阈值分割对比图基于阈值法的图像分割的研讨基于阈值法的图像分割的研讨2.基于传统阈值法的图像分割最大方差自动阈值法： 灰度图像 分割后图像 最大方差自动阈值法获取阈值图像 假设图像灰度直方图的外形是多变的，有双峰但是无明显低谷或者是双峰与低谷都不明显，两个区域的面积比也难以确定的情况经常出现，采用最大方差自动阈值法往往能得到较为称心的结果。灰 度 图 像自 动 阈 值 分 割 后 的 图 像基于阈值法的图像分割的研讨基于阈值法的图像分割的研讨3.基于小波的阈值

7、分割 小波变换是近年来得到广泛运用的数学工具，在图像处置中非常遭到注重，与傅里叶变换，窗口傅里叶变换相比，小波变换是空间时间和频率的部分变换，能有效地从信号中提取信息。它经过伸缩和平移等运算功能对函数或信号进展多尺度细化分析，处理了傅里叶变换不能处理的许多困难问题。 基于小波变换的图像分割方法, 先对图像的灰度直方图进展小波多尺度变换,然后从较大的尺度系数到较小的尺度系数逐渐定位出灰度阈值。 基于阈值法的图像分割的研讨基于阈值法的图像分割的研讨3.基于小波的阈值分割原始图像灰度图像绘制直方图直方图平衡化选取小波指数参数，对直方图进展小波尺度变换求出零交叉点选取阈值对图像进展分割显示分割结果流程

8、图 基于阈值法的图像分割的研讨基于阈值法的图像分割的研讨3.基于小波的阈值分割小波分解图像 如图是256灰度的三级小波分解图，左上角是低频子图，右上角是程度高频子图，左下角是垂直高频子图，右下角对角高频子图。图像经haar小波一级分解后，低频子图的能量要比其他三个高频子图的能量大很多；对一级分解的低频子图进展二级haar小波分解后，同样，二级分解图的低频子图的能量要比同及其他三个高频子图及上一级三个高频子图的能量大很多， 这阐明分解后图像的能量大部分集中到了低频子图上，代表高频子图能量的细节系数的幅度值比较小。基于阈值法的图像分割的研讨基于阈值法的图像分割的研讨3.基于小波的阈值分割自动阈值分割图像 小波分割图像传统分割和小波分割对比图仿真结果：基于阈值法的图像分割的研讨基于阈值法的图像分割的研讨总结总结4 图像的传输过程中不可防止的会遭到噪声的污染，图像分割预处置的操作，就是一个对图像信号进展加强，滤除噪声的过程。在本论文中，引见了一种简单运用的方法：中值滤波。在传统阈值分割中，引见了灰