基于閾值法的圖像分割的研究畢業(yè)答辯ppt課件

1、L/O/G/O基于閾值法的圖像分割的研討基于閾值法的圖像分割的研討專業(yè)：通訊工程班級：通訊工程專12姓名：劉雨嬌學號：內容概述研討內研討內容容3基于閾值法的圖像分割的研討基于閾值法的圖像分割的研討課題課題背景背景1研討研討的目的的目的與與意意義義2總結總結基于閾值法的圖像分割的研討基于閾值法的圖像分割的研討 圖像分割技術自20世紀70 年起就不斷遭到人們的高度注重，至今已提出上千種分割算法。但是由于還沒有通用的分割實際，現(xiàn)今提出的分割算法主要是針對詳細問題的，還沒有出現(xiàn)一種適宜一切圖像的分割算法。另外，由于還沒有制定出適用于分割算法的選擇規(guī)范，所以圖像分割技術的運用還存在許多實踐的問題。閾值分

2、割的方法是眾多圖像分割方法之一，其歷史可追溯到40年前，是一種傳統(tǒng)的圖像分割方法 。課題課題背景背景基于閾值法的圖像分割的研討基于閾值法的圖像分割的研討 圖像分割的目的主要有兩個：一是產生更適宜人類視覺察看和識別的圖像，二是希望計算機可以自動進展識別和了解圖像。 圖像分割是圖像處置和分析的根底，接下來的特征提取、目的識別等義務的結果好壞，都取決于圖像分割的質量如何。研討研討的目的的目的與與意意義義基于閾值法的圖像分割的研討基于閾值法的圖像分割的研討1.圖像分割預處置2.基于傳統(tǒng)閾值法的圖像分割3.基于小波的閾值分割研討內研討內容容基于閾值法的圖像分割的研討基于閾值法的圖像分割的研討1.圖像分割

3、預處置 一幅圖像在傳輸?shù)倪^程中會遭到各種噪聲的干擾。為了使圖像分割具有良好的效果，在對圖像進展分割之前需求濾除這些噪聲，也就是圖像分割的預處置。 中值濾波是一種有效抑制噪聲的非線性信號處置技術，其根本原理是把數(shù)字圖像或數(shù)字序列中一點的值用該點的一個鄰域中的一切點值的中值替代，讓周圍的像素值接近的真實值。 中值濾波的實現(xiàn)方法： 1、經(jīng)過從圖像中的某個采樣窗口取出奇數(shù)個數(shù)的數(shù)據(jù)進展排序。 2、用排序后的中值數(shù)據(jù)取代要處置的數(shù)據(jù)?；陂撝捣ǖ膱D像分割的研討基于閾值法的圖像分割的研討1.圖像分割預處置 這里選取了兩種噪聲進展中值濾波的實驗，一種是高斯噪聲，另一種是椒鹽噪聲。高斯噪聲仿真結果如下圖： (

4、a)帶噪聲圖像 (b)消噪后圖像含高斯噪聲圖像與中值濾波后圖像比較圖基于閾值法的圖像分割的研討基于閾值法的圖像分割的研討1.圖像分割預處置椒鹽噪聲仿真結果如下圖：帶噪聲圖像 消噪后圖像 含椒鹽噪聲圖像與中值濾波后圖像比較圖基于閾值法的圖像分割的研討基于閾值法的圖像分割的研討2.基于傳統(tǒng)閾值法的圖像分割 所謂“閾就是一個領域或一個系統(tǒng)的界限，其數(shù)值稱為閾值，運用閾值進展圖像分割是一種區(qū)域分割技術，對物體與背景有較強對比的圖像的分割特別有效。該方法計算簡單，而且總能用封鎖且連通的邊境，定義不相交的區(qū)域。 閾值分割的根本原理：選取一個或多個處于灰度圖像范圍之中的灰度閾值，然后將圖像中各個像素的灰度值

5、與閾值比較，并根據(jù)比較的結果將圖像中的對應像素分成兩類或多類，從而把圖像劃分成互不重疊的區(qū)域集合，達成圖像分割的目的?；陂撝捣ǖ膱D像分割的研討基于閾值法的圖像分割的研討2.基于傳統(tǒng)閾值法的圖像分割 灰度直方圖峰谷法:050100150200250020004000600080001000012000原始圖像灰度直方圖 在一些簡單的圖像中，對目的物的灰度分布較有規(guī)律，背景和各個目的物在圖像的灰度直方圖中各自構成一個波峰，即區(qū)域和波峰一一對應。由于每個波峰間構成一個波谷，由于選擇雙峰間的波谷處所對應的灰度值為閾值，即可將兩個區(qū)域分別。 基于閾值法的圖像分割的研討基于閾值法的圖像分割的研討2.基于

6、傳統(tǒng)閾值法的圖像分割閾 值 130分 割 圖 像閾 值 90分 割 圖 像閾值為90時的分割圖像 閾值為130時的分割圖像灰度直方圖峰谷法閾值分割對比圖基于閾值法的圖像分割的研討基于閾值法的圖像分割的研討2.基于傳統(tǒng)閾值法的圖像分割最大方差自動閾值法： 灰度圖像 分割后圖像 最大方差自動閾值法獲取閾值圖像 假設圖像灰度直方圖的外形是多變的，有雙峰但是無明顯低谷或者是雙峰與低谷都不明顯，兩個區(qū)域的面積比也難以確定的情況經(jīng)常出現(xiàn)，采用最大方差自動閾值法往往能得到較為稱心的結果?；?度 圖 像自 動 閾 值 分 割 后 的 圖 像基于閾值法的圖像分割的研討基于閾值法的圖像分割的研討3.基于小波的閾值

7、分割 小波變換是近年來得到廣泛運用的數(shù)學工具，在圖像處置中非常遭到注重，與傅里葉變換，窗口傅里葉變換相比，小波變換是空間時間和頻率的部分變換，能有效地從信號中提取信息。它經(jīng)過伸縮和平移等運算功能對函數(shù)或信號進展多尺度細化分析，處理了傅里葉變換不能處理的許多困難問題。 基于小波變換的圖像分割方法, 先對圖像的灰度直方圖進展小波多尺度變換,然后從較大的尺度系數(shù)到較小的尺度系數(shù)逐漸定位出灰度閾值。 基于閾值法的圖像分割的研討基于閾值法的圖像分割的研討3.基于小波的閾值分割原始圖像灰度圖像繪制直方圖直方圖平衡化選取小波指數(shù)參數(shù)，對直方圖進展小波尺度變換求出零交叉點選取閾值對圖像進展分割顯示分割結果流程

8、圖 基于閾值法的圖像分割的研討基于閾值法的圖像分割的研討3.基于小波的閾值分割小波分解圖像 如圖是256灰度的三級小波分解圖，左上角是低頻子圖，右上角是程度高頻子圖，左下角是垂直高頻子圖，右下角對角高頻子圖。圖像經(jīng)haar小波一級分解后，低頻子圖的能量要比其他三個高頻子圖的能量大很多；對一級分解的低頻子圖進展二級haar小波分解后，同樣，二級分解圖的低頻子圖的能量要比同及其他三個高頻子圖及上一級三個高頻子圖的能量大很多， 這闡明分解后圖像的能量大部分集中到了低頻子圖上，代表高頻子圖能量的細節(jié)系數(shù)的幅度值比較小?；陂撝捣ǖ膱D像分割的研討基于閾值法的圖像分割的研討3.基于小波的閾值分割自動閾值分割圖像 小波分割圖像傳統(tǒng)分割和小波分割對比圖仿真結果：基于閾值法的圖像分割的研討基于閾值法的圖像分割的研討總結總結4 圖像的傳輸過程中不可防止的會遭到噪聲的污染，圖像分割預處置的操作，就是一個對圖像信號進展加強，濾除噪聲的過程。在本論文中，引見了一種簡單運用的方法：中值濾波。在傳統(tǒng)閾值分割中，引見了灰