自动化数字图像处理类毕业论文

1、 基于二维和三维直方图的阈值分割的比较研究 图像经三维最大类间方差法分割后与一维， 二维方法相比较效果相 当好但是计算量以指数形式增长。 这是因为在任意 s,t,q 处测度函数四 个 变 量 0 ( s, t , q , µ i ( s, t , q , µ j ( s, t , q , µ k ( s, t , q 都 要 对 0 s L 1, 0 t L 1, 0 q L 1, 范围内的相应项累积求和，测度函数每次计算 本身也要 8 次乘（除） ，计算测度函数需要的乘（除）次数为 2 (1 + 8 = 2( stq + st + sq + tq + s + t

2、 + q + 10 i =0 j =0 k =0 s t q (27 最佳门限的选择是遍历全部的 s，t 和 q，其中 0 s, t , q L, 算法 所要执行的乘（除）法总数为 L 1 L 1 L 1 2( stq + st + sq + tq + s + t + q + 10 s =0 t =0 q =0 2 ( L( L + 1 3 ( L( L + 1 2 L( L + 1 +6 +6 + 10 L3 8 4 2 3 3 3 L6 + 2 L5 + 3 L4 + 14 L3 + 3L2 0( L6 4 4 4 4 （28） 所以对于任意图像，计算复杂度大约是 O( L6 ，计算时间较

3、长为此 提出了一种基于三维最大类间方差的快速算法。 4.2.1 三维最大类间方差的快速算法实现 为避免 µ i ( s, t , q , µ j ( s, t , q , µ k ( s, t , q 和 0 ( s, t , q 每次都从 0 开始的 重复计算，导出以下快速递推公式。 图 4.2 为方便， 我们以 g (m, n t 平面为例进行讨论， 图 4.2 中设 g (m, n 轴 0 到 t 部分已计算完毕， 0 ( s, t , q 的计算顺序是：f (m, n 轴从(0.t.0 经(s-1,t,0到(s,t,0;h(m,n轴从（0,t,0）经(0,

4、t,q-1到(0.t,q对 应关系如下： 0 ( s, t , q 1 对应于左斜划区域和实心圆区域内所有 pijk 的 0 ( s 1, t , q 1 对应于左斜线区域内和空心圆域内的所有 pijk 的综 总和， - 26 - 基于二维和三维直方图的阈值分割的比较研究 合， stq 对应于交叉线区域内所有 pijk 的总和，计算 0 ( s, t , q 则要对左 斜 线 ， 实 心 圆 ， 空 心 圆 和 交 叉 线 这 四 个 区 域 内 的 所 有 pijk 求 和 当 0 ( s 1, t , q 1 ， 0 ( s, t , q 1 和 0 ( s 1, t , q 已计算完毕后

5、，可计算出 0 ( s, t , q 的递推公式 0 ( s, t , q = 0 ( s 1, t ,0 + st 0 0 ( s, t , q = 0 ( s, t , q 1 + 0 ( s 1, t , q - 0 ( s 1, t , q 1 + stq (30 (29 式（30）的等号右边，只有一个未知量 stq ，因此采用这种递推公 式计算 0 ( s, t , q 最多只需三次加（减）法与式（27）相比较计算量明显 减低。同理有如下递推形式 µ i ( s, t , q = µ i ( s, t , q 1 + µ i ( s 1, t , q &

6、#181; i ( s 1, t , q 1 + s stq (31 µ j ( s, t , q = µ j ( s, t , q 1 + µ j ( s 1, t , q µ j ( s 1, t , q 1 + t stq (32 µ k ( s, t , q = µ k ( s, t , q 1 + µ k ( s 1, t , q µ k ( s 1, t , q 1 + q stq (33 采用以上快速递推的计算方法，将计算复杂度从 O( L6 降低到 O( L3 ，节省了大量时间。 4.3 实验结果

7、(a原图像 (b一维直方图 (cotsu 方法 T=（122,131,111） - 27 - 基于二维和三维直方图的阈值分割的比较研究 第五章 结论 5.1 基于二维和三维直方图的阈值分割的比较 基于三维直方图的分割图像 基于二维直方图的分割图像 由上面两副分割后的图像对比可以看出， 相对于二维直方图下的图 像分割基于三维直方图的分割效果更好对噪音的抑制能力更强。 三维直 方图下的图像分割方法根据各信息间的竞争性，冗余性和互补性，进行 有效的融合，得到更加真实准确的处理结果。但另一面，三维方法的计 算量要远远大于二维方法这使得此方法的适用性大为降低， 在实际应用 中出于效率方面的考虑，一般都会

8、采用基于一维，二维直方图的阈值分 割方法。 - 28 - 基于二维和三维直方图的阈值分割的比较研究 致谢 本文的完成与指导老师的大力支持密不可分， 在此特别感谢我的指 导教师“吴成茂”吴老师，感谢他在这几个月中所给予我的无私帮助。 参考文献 1 景晓军 , 李剑峰 , 刘郁林 . 一种基于三维最大类间方差的图像分割算法 . 电子学 报.Vol.31,No.9:12811285. 2 张 毅 军 , 吴 雪 箐 , 夏 良 正 . 二 维 熵 图 像 分 割 的 快 速 递 推 算 法 . 电 子 学 报.Vol.10,No.3:259264. 3 华长发,范建平,高传善,吴立德.基于二维熵阈值的图像分割及其快速算法.电子 学报. Vol.13,No.1:4245. 4 刘 健 庄 , 栗 文 青 . 灰 度 图 像 的 二 维 Otsu 自 动 阈 值 分 割 法 . 自 动 化 学 报.Vol.19.No.1:101105 5 刘京南.一种快速二维熵阈值分割算法.计算机应用研究.Vol.11.No.1:6770 附 录 类间方差的定义 2 B = h(i ( µ 0 (t µ 2 + i =0 t i =t +1 h(i(µ (t &