| 【中文题名】 | 图像分割的算法研究 |
| 【英文题名】 | |
| 【学科专业】 | 应用数学 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2006-11-1 |
| 【中关键词】 | 图像分割,边缘检测,算法,图像分辨率,小波分析,阈值 |
| 【英关键词】 | image segmentation,edge detection,algorithm,image resolution,wavelet analysis,threshold, |
| 【分类导航】 | 工业技术>自动化技术、计算机技术>计算技术、计算机技术>计算机的应用>信息处理(信息加工)>模式识别与装置 |
| 【论文摘要】 | 图像分割就是指把图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程。它是图像处理、模式识别和人工智能等多个领域中的重要课题，也是计算机视觉技术中首要的、重要的关键步骤。图像分割的应用非常广泛，几乎出现在有关图像处理的所有领域。因此，从20世纪60年代以来，图像分割一直都是图像技术中的研究热点。
文章首先概述了图像分割的目的和意义，图像分割在图像工程中的位置、图像分割技术的研究现状，以及图像分割方法的分类。同时，对基本的图像分割算法和现代的图像分割新算法作了简要回顾。
其次，简要介绍了图像处理相关技术和理论，以及经典的边缘检测算法。在总结前人研究成果的基础上，重点对基于边缘检测的图像分割技术在不同分辨率情况下的性能进行了探讨，得出一些经验性的结论，以便为其在实际应用中更好地发挥特长以及对这些算法的改进提供依据。
然后，简述了小波变换的定义，二进小波、多分辨分析的基本理论，以及小波分析在图像分割中的研究进展。在此基础上，重点对基于小波分析的阈值分割算法进行了探讨，并与传统的阈值分割方法进行比较，从而得出了该分割算法的特点与优势。
最后，对论文所取得... |
| 【论文题纲】 |
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摘要 |
3-4 |
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Abstract |
4-5 |
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目录 |
5-7 |
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第一章 绪论 |
7-13 |
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1.1 图像分割的目的和意义 |
7 |
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1.2 图像分割在图像工程中的位置 |
7-9 |
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1.3 图像分割的研究进展 |
9-10 |
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1.4 本文的研究思路 |
10-11 |
|
1.5 本文研究内容 |
11-13 |
|
第二章 图像处理与图像分割技术 |
13-21 |
|
2.1 图像处理技术简介 |
13-15 |
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2.1.1 图像处理技术框架 |
13-14 |
|
2.1.2 灰度直方图 |
14-15 |
|
2.2 图像分割技术 |
15-17 |
|
2.2.1 图像分割的定义 |
15-16 |
|
2.2.2 图像分割的体系结构 |
16 |
|
2.2.3 图像分割方法分类 |
16-17 |
|
2.3 图像分割方法简介 |
17-20 |
|
2.3.1 基本图像分割算法 |
17-19 |
|
2.3.2 现代图像分割算法 |
19-20 |
|
2.4 本章小结 |
20-21 |
|
第三章 基于边缘的图像分割算法在不同分辨率下的性能 |
21-47 |
|
3.1 基于边缘检测的图像分割算法 |
21-22 |
|
3.1.1 基于边缘检测分割算法的基本步骤 |
21 |
|
3.1.2 边缘检测的意义 |
21 |
|
3.1.3 基于边缘检测分割算法的研究现状 |
21-22 |
|
3.2 经典的边缘检测算法简介 |
22-24 |
|
3.3 图像分辨率 |
24-26 |
|
3.3.1 分辨率定义及分类 |
24 |
|
3.3.2 图像分辨率与图像质量的关系 |
24-26 |
|
3.4 实验与性能分析 |
26-46 |
|
3.4.1 边缘检测实验及其结果分析 |
26-39 |
|
3.4.2 边缘提取及边缘连接 |
39-46 |
|
3.5 本章小结 |
46-47 |
|
第四章 小波分析及其在图像分割中的应用 |
47-53 |
|
4.1 概述 |
47 |
|
4.2 小波分析简介 |
47-51 |
|
4.2.1 平方可积空间 |
47-48 |
|
4.2.2 连续小波变换 |
48 |
|
4.2.3 离散小波变换 |
48-49 |
|
4.2.4 小波变换的基本原理 |
49 |
|
4.2.5 二进小波 |
49-50 |
|
4.2.6 多分辨分析 |
50-51 |
|
4.3 小波分析在图像分割中的研究现状 |
51-52 |
|
4.4 本章小结 |
52-53 |
|
第五章 基于小波分析的阈值分割算法与实现 |
53-59 |
|
5.1 多阈值分割算法 |
53 |
|
5.2 基于小波分析的阈值分割算法 |
53-57 |
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5.2.1 算法简介 |
53-56 |
|
5.2.2 算法的实现及结果 |
56-57 |
|
5.3 结果分析 |
57-58 |
|
5.4 本章小结 |
58-59 |
|
第六章 结论与展望 |
59-61 |
|
6.1 结论 |
59-60 |
|
6.2 展望 |
60-61 |
|
致谢 |
61-63 |
|
参考文献 |
63-67 |
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论文发表情况 |
67 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.364707 |
