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图像分割技术的研究

发布时间:2019-07-06 02:07 来源:未知 编辑:admin

  图像分割技术的研究_电子/电路_工程科技_专业资料。对目前几种比较热门并广泛应用的图像分割方法进行系统的论述,即首先对图像分割定义进行简单介绍,然后再对灰度阈值法、区域生长法、梯度算子法等几种分割方法进行系统的论述,同时指出各种分割方法的优缺点,并对其分割效果进行比较.

  2011年第10期 中图分类号:TN911.73 文献标识码:A 文章编号:1009—2姜’szl(20x x)10—0165一04 图像分割技术的研究 张 剑 (黑龙江科技学院,哈尔滨150027) 摘要:对目前几种比较热门并广泛应用的图像分割方法进行系统的论述,即首先对图像分割 定义进行简单介绍,然后再对灰度阈值法、区域生长法、梯度算子法等几种分割方法进行系统 的论述,同时指出各种分割方法的优缺点,并对其分割效果进行比较。 关键词:并行;串行;边界;区域 Research on image segmentation technology ZHANG Jian 150027,China) (Heflongjiang Institute of Science and Technology,Harbin on Abstract:This paper discourses several widely used methods of image segmentation systematically. a Firefly,it briefly introduces the definition of image segmentation.Secondly,makes of gray level threshold,region growing and gradient operator Method.At the merits if.a_file systematic exposition out time,it points the and drawbacks of these methods,and compares their segmentation effects. Key words:parallel;serial;edge;area 0 引言 图像分割是由图像处理过渡到图像分析的基础 (1);邕R=尺。 (2)对所有的i和.『,i≠歹,有足nR,≠‘b。 (3)对i=1,2,…,几,有P(Ri)=TRUE。 工作,所以分割的好坏将直接影响到后续的步骤, 如:目标检测、特征提取、目标识别等工作的难易程 度,多年来一直被人们所重视并进行了不断深入的 研究。由于其重要性和困难性,虽然已经研究出上 千种图像分割方法,但是到目前为止还没有一种通 用的方法对所有图像都能获得良好的效果,也没有 一个通用的标准来衡量一个分割是否成功。图像分 割在实际中已经得到广泛的应用,例如在工业自动 化、在线产品检测、文档图像处理、保安监视等等诸 多领域¨J 1 o (4)对i刊,有尸(Rf uR,)=FALSE。 (5)对i=1,2,…,n,Ri是连通的区域pj。 其中,P(R)代表所有在集合置中元素的某种性 质,西是空集。 2 图像分割方法分类 图像分割大体根据以下方法分为四类: 基于像素灰度的两个特征:相似性和不连续性, 根据区域内部像素灰度的相似性和区域之间像素灰 度的不连续性可以分为基于区域内部像素灰度相似 性的区域分割法和基于区域之间像素灰度不连续性 的边缘检测法。 图像分割的数学描述 图像分割的基本思想是根据图像像素点之间的 相互区别与联系将原图像划分成一些互不相交的小 区域归】。图像分割可借助集合概念做如下数学描 述: 基于处理的策略不同,分割方法又可分为并行 方法和串行方法。在并行方法中,所有工作都可同 时,独立地完成。而在串行方法中,早期得到的结果 收稿日期:2011—04一13 作者简介:张剑(1983一),男,硕士研究生,研究方向为数字图像处理。 令集合R代表整个图像区域,对R的分割可看 作将尺分成若干个满足以下5个条件的非空子集 (子区域)R。,R2,…,R。; 一1‘气一 万方数据

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