| 【中文题名】 | 图像分割技术在简牍保护中的应用研究 |
| 【英文题名】 | |
| 【学科专业】 | 计算机应用技术 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2006-11-1 |
| 【中关键词】 | 图像分割,二值化,边缘检测,阈值,OTSU法, |
| 【英关键词】 | Image Segmentation,Binary Conversion,Edge Detection,Threshold,Maximum Between-Class Variance （OTSU）Method, |
| 【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】 | 图像分割作为数字图像处理技术基础而重要的环节，有着广阔的应用和研究前景。图像分割技术能够按照某一特征把图像分成若干具有一定意义的、互不交叠的区域，是由图像处理前进到图像分析的关键一步。从图像技术的角度来看，图像分割技术处于图像处理和图像分析之间的层次，它不同于一般意义的图像处理过程(比如图像采集、图像变换、图像增强等)，又作为图像分析的一个关键的底层环节，具有其显著的重要性，因此成为当前图像技术领域的一个研究热点。除此之外，图像分割的质量也将直接影响着对图像的后续处理，所以图像分割被视为图像处理的瓶颈，具有十分重要的意义。
本文主要以简牍图片为研究对象，详细论述了灰度图像的分割问题。主要的研究工作包括：
1、通过大量的文献阅读，对图像分割算法和图像分割质量的评价有了全面而系统的了解，对经典的图像分割算法的基本原理和推广作了详细的研究和总结。
2、针对当前主流的灰度图像分割算法进行了分析、分类、归纳和总结，指出了各类方法的优缺点，为人们在不同的应用场合及不同的图像数据条件下选择不同的分割算法提供了一定的依据。
3、在处理图像时，首先对彩色简牍图片进... |
| 【论文题纲】 |
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摘要 |
3-4 |
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ABSTRCT |
4-5 |
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目录 |
5-7 |
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第1章 引言 |
7-12 |
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1.1 选题依据与研究意义 |
7-8 |
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1.2 国内外的发展现状 |
8-9 |
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1.3 论文的主要研究内容与思路 |
9-10 |
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1.4 本论文的主要工作 |
10-12 |
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第2章 图像分割技术简介 |
12-19 |
|
2.1 图像分割概述 |
12 |
|
2.2 图像分割定义 |
12-13 |
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2.3 图像分割的分类 |
13-19 |
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2.3.1 基于阈值的分割技术 |
14 |
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2.3.2 基于边缘的分割技术 |
14-15 |
|
2.3.3 基于区域特性的分割技术 |
15-17 |
|
2.3.4 基于统计模式的分割技术 |
17-19 |
|
第3章 基于边缘的简牍图像分割研究 |
19-37 |
|
3.1 图像基本概念 |
19-21 |
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3.1.1 图像模型化 |
19-20 |
|
3.1.2 图像的表示 |
20-21 |
|
3.2 图像二值化 |
21-24 |
|
3.2.1 利用阈值实现二值化 |
21-22 |
|
3.2.2 可变阈值 |
22-24 |
|
3.3 边缘检测 |
24-30 |
|
3.3.1 梯度方法 |
25-26 |
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3.3.2 Roberts算子 |
26-27 |
|
3.3.3 Canny边缘检测算法 |
27-29 |
|
3.3.4 Sobel边缘检测算子 |
29-30 |
|
3.4 Canny算子与Sobel算子在处理简牍图片中的比较 |
30 |
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3.5 用Sobel算子细化边缘 |
30-33 |
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3.5.1 灰阶Sobel算子 |
31 |
|
3.5.2 Sobel细化 |
31-33 |
|
3.6 腐蚀 |
33-34 |
|
3.7 膨胀 |
34-37 |
|
第4章 简牍图像的多区域分割算法研究与实现 |
37-53 |
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4.1 简牍图像分割的技术要求及实现流程 |
37 |
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4.2 2值区域标记 |
37-42 |
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4.2.1 区域生长法 |
38-39 |
|
4.2.2 跟踪算法 |
39 |
|
4.2.3 标记算法描述 |
39-42 |
|
4.3 实现图像分割 |
42-48 |
|
4.3.1 阈值化方法原理 |
42-44 |
|
4.3.2 Otsu分割方法 |
44-48 |
|
4.4 利用Visual C++实现图像分割 |
48-51 |
|
4.5 系统展示 |
51-53 |
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总结与展望 |
53-54 |
|
致谢 |
54-55 |
|
参考文献 |
55 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.364743 |
