1、本科毕业论文（20 届）图像分割和特征提取技术研究所在学院 专业班级 电子信息工程 学生姓名 学号 指导教师 职称 完成日期 年 月 毕业论文（设计） 第 II 页 - II -本科毕业论文（设计）诚信责任书本人郑重声明：本人所呈交的毕业论文（设计），是在导师的指导下独立进行研究所完成。毕业论文（设计）中凡引用他人已经发表或未发表的成果、数据、观点等，均已明确注明出处。特此声明。论文（设计）作者签名： 日 期： 第 I 页目 录目 录 .I摘 要 .IIIAbstract .IV第一章 绪论 .11.1 研究背景及意义 .11.2 国内外发展现状 .21.3 本文的主要内容及工作安排 .3第二
2、章 概述 .42.1 图像和数字图像 .42.2 数字图像处理技术 .42.3 图像分割的研究和结果 .92.4 特征提取内容和方法的建立 .10第三章 图像分割方法综述 .133.1 图像分割算法评价 .133.2 基于边缘检测的图像分割算法 .143.2.1 并行边缘检测技术 .143.2.2 串行边缘检测技术 .193.3 几种常见的边缘检测算子 .203.4 基于区域的图像分割算法 .223.4.1 阈值分割算法 .223.4.2 区域分割算法 .223.4.3 一种改进的局部自适应阈值分割算法 .23第四章 基于 Matlab 的图像分割仿真结果与讨论 .254.1 图像阈值分割算法
3、的研究 .254.1.1 Otsu 阈值图像分割算法 .254.1.2 直方图阈值分割算法 .264.2 图像边缘分割算法研究 .284.2.1 Canny 边缘检测算法 .28毕业论文（设计） 第 II 页 - II -4.2.2 Log 分割算法 .304.3 区域特性图像分割算法研究 .314.3.1 分水岭图像分割算法 .31第五章 结 论 .34参考文献 .35致 谢 .36毕业论文（设计） 第 III 页 - III -图像分割和特征提取技术研究摘 要图像分割是处理和分析图像的第一步，是一项重要的图像分析技术，在处理图像的有关领域中占据很重要的地位，因此，图像分割一直受到人们的高度
4、重视，对其研究有重要的意义，至今为此，人们已提出成百上千种图像分割的方法，大都在不同的程度上取得了一定的成功，但还不足以解决图像分割问题，对于图像分割，还面临着很多挑战。本文主要介绍了数字图像处理技术中图像分割的相关理论的几种分割技术，即基于边缘检测的图像分割技术、基于区域图像分割技术和基于阈值图像分割技术。主要研究了图像分割中的边缘检测法，区域特征提取法和图像阈值分割法，讲述了大量的理论并用 MATLAB 对图像进行了仿真，得到分割图像并进行分析，验证了几种图像分割算子的效果，并进行了分析，对于一幅图像，要用多种分割方法对其进行验证，最后得出一种最好的方法，研究符合具体情况的图像分割模型，才
5、是提高图像分割的重要手段。关键词：图像分割,边缘法,区域法,阈值法,MATLAB第 IV 页Image segmentation and feature extraction technology researchAbstractImage segmentation is the first step to deal with and analyze the image, Is an important image analysis technology, Processing images in the relevant areas occupy a very important posit
6、ion,Therefore, image segmentation has been highly valued, and its research is of great significance,So far, people have raised hundreds of thousands of image segmentation methods, mostly to different extent, has achieved certain success, But not enough to solve the problem of image segmentation, ima
7、ge segmentation, but also faces a lot of challenges.This paper mainly introduces the related theories of image segmentation in digital image processing technology,Image segmentation technology based on edge detection, image segmentation based on region and threshold image segmentation technology,In
8、the image segmentation, the edge detection method, the region feature extraction method and the image threshold segmentation method are studied, A lot of theory is described and the image is simulated by MATLAB, the image is segmented and analyzed, and the results of several image segmentation opera
9、tors are verified, And the analysis is carried out for an image,To use a variety of methods to verify the segmentation, and finally come to a best way to study the specific situation of the image segmentation model is an important means to improve the image segmentation.Key words: image segmentation
10、,edge method, region method, threshold method,Matlab第 1 页第一章 绪论1.1 研究背景及意义 在信息飞速发展的今天，图像是我们获取信息的主要来源之一，图像是表达信息很强的一种直观形式，同时也是我们最难获取信息、处理信息和实现信息的一种信息形式，并且图像的这种信息形式很难被其他形式代替。图像的技术应用很广，如在国防科技、人脸识别、航空航天、工业生产、医疗卫生及交通管理等方面都有很广泛的应用。然而我们就这样直接获得的图像并不能满足我们的需求，我们需要对图像进行一系列的处理及分类，简称数字图像处理。数字图像处理就是用计算机对数字图像进行处理。而
11、在计算机飞速发展的今天，我们对图像的获取及处理就相对简单了很多，对海量图片的处理和分类尤为重要，同时也有重要的研究价值和意义。对图像进行处理的过程中，首先我们要对图像进行分析，而对图像进行分析的第一步是对图像进行分割，然后进行特征提取、目标识别，而特征提取、目标识别的好坏如何，取决于图像分割的质量如何，自 20 世纪 70 年代，图像分割技术受到了人们的高度重视，导致研究人员提出了很多不同的方法，到如今都没有一种普遍适用理论及方法，也没有选择分割算法的标准，而到如今，研究人员对各种方法作了概述，将图像分割分为 4 种方法，分别为图像阈值分割算法、图像边缘检测算法、图像区域提取算法和结合特定理论
12、工具的分割算法。图像的特征提取是图像进行标识和分类的最主要的方法，对图像的识别过程中，要对图像的固有的本质进行量测，同时将所测结果数值化，图像的特征包括自然特征和人为特征，自然特征是本身具有的特点，如亮度、色彩等，而人为特征是人们定义的特点，如频谱。特征提取就是指对图像所包含的信息进行分析和处理，将不易受干扰的信息提取出来的过程。有提高识别精度、运算速度等作用。一般情况下，特征提取有区别性、可靠性、独立性、数目小等 4 个特点。区别性是指不同类别的对象他们是有差别的，如兵乒球和篮球的大小之分。可靠性是指同一类别的对象他们有相似值，如不同颜色的苹果。独立性指各种特征的对象是互不相关的。数目小就是
13、要使图像目标识别系统的复杂度降低，提供特征提取的质量。毕业论文（设计） 第 2 页 - 2 -我们生活在 21 世纪，这是一个信息时代，图像是人们感知世界、获取信息和传递信息的视觉基础，因此，视觉图像是许多研究人员的研究视觉的有效工具，其次，视觉图像在军事、医疗、工农业、气象等领域有广泛的需求，所以，基于本次运用Matlab 对图像进行分割研究对社会有重要的意义。1.2 国内外发展现状图像分割从 20 世纪 70 年代发展至今，研究人员提出了上千种的分割方法，但是并没有一种通用的分割理论，对此，研究人员对一些经典理论作了概述，将图像分割分为 4 种方法，分别为图像阈值分割算法、图像边缘检测算法
14、、图像区域提取算法和结合特定理论工具的分割算法。但是当要建一个机器视觉系统时，我们将有一个庞大的图像库，那么要怎么去处理这些图像并能实用的分割算法将是我们一大难题，因为没有一个统一的理论为基础，对人类视觉系统认识不够深刻，那么要构造一个统一的图像分割算法，是很难实现的，这也是到目前为此没有一种通用的分割理论的原因。那么我们能否研究出一种对不同的图像使用不同的分割方法，最终能达到我们需要的分割效果呢？目前为此，还是没有一个完善的理论作为指导选择适合的方法，这也是现在分割技术值得去研究的方向之一。那么现实生活中，我们需要分割一副图像时，我们是怎么去实现的呢？其实我们大多是根据自己的经验和直觉去选择
15、方法，通过不断的实验找出最好的一种方法，与计算机技术的准确性对比，经验丰富的人更容易找出适当的分割方法，使需要分割的图像达到最好的效果。图像分割是计算机视觉图像处理的难点和热点之一，图像分割引起广大科学爱好者的重视，对其进行极深入的研究。导致图像分割的方法众多，而无一种通用的方法，这众多的分割算法都只是针对某一类图像分割的算法，要研究出一种通用的方法，我们还面临着巨大的困难和挑战，我们要分割一副图像，方法众多，这就给我们分割图像时带来了许多的实际问题。图像的特征提取的分类也有很多种，一般情况下，我们把图像的特征分成 4 种，分别为视觉特征、统计特征、变换系数特征、代数特征。目标图像的特征提取有
16、多种描述，如颜色、灰度、轮廓、点、线等。总之，尽可能的反应出图像的本质特征，图像的本质特征就是对图像特征提取时，在任何环境条件下，图像不会受到很大的毕业论文（设计） 第 3 页 - 3 -影响。目前很多国内外研究者对图像特征提取提出了很多描述方法，如特征轮廓、区域的描述方法；图像纹理特征的描述等。近年来很多研究者引入了数学，对特征提取进行分析，提出了分形特征、直方图特征等的描述方法。这些方法在图像处理、特征提取中有广泛的应用。目前国内外计算机视觉、人工智能等对特征提取及其应用进行了深入的研究，并取得了很好的成绩，近年来国内外还研究了图像图形软件，对处理图像有很大的帮助。特征提取与图像分割算法相
17、适应，它们彼此结合，选特定的分割方法和特定的提取方法，可达到最好的图像识别效果。1.3 本文的主要内容及工作安排因图像信息的丰富性，在科学研究和实际应用中应用广泛,在图像信息的很多应用中，我们用图像分割技术从原始图像中提取出需要的图像信息，为图像数据库管理、信息检索提供了一定的技术保障，本文将以 Matlab 作为应用开发平台，研究分割技术的不同方法，应用不同的算法进行图像分割和特征提取的方法研究并把它们的效果进行比较，本文主要用 MATLAB 软件来实现图像分割技术的处理。本文共分为五章，第一章绪论，主要介绍了图像分割和特征提取的一些理论基础知识和发展状况。第二章到第四章分别介绍了图像分割和
18、特征提取的算法并用 Matlab 软件实现仿真效果，并进行了分析。第五章对本论文作了总结。毕业论文（设计） 第 4 页 - 4 -第二章 概述2.1 图像和数字图像图像是能为人们视觉所感知的一种形式和心中的一种有形想象，在人类接收的所有信息中，图像信息约占五分之四，所谓“百闻不如一见”就是这个道理，我们都很容易相信自己看到的的。目前，图像技术发展迅猛，在各个领域几乎都有应用，主要是图像能很真切的让我们看到实物的运转，以便于我们研究项目各个项目。对于图像的存在形式多种多样，有静止不变的、有千变万化的、有平面的、有立体的。而就其本质而言，图像可以分为连续图像和离散图像。连续图像就是指在空间中所有的
19、点都是相连的，没有间断点的函数图像。否则就是离散图像。数字图像是指以二维数字组形式表示的图像，数字单元为像元，由模拟图像数字化得到。数字图像与模拟图像相比，它有精度高、处理方便、重复性好等优点。即我们可以对数字图像作任意方式的修改，我们保存的数字图像不会随时间流逝而发生改变。2.2 数字图像处理技术数字图像处理技术(Digital Image Processing)一般分为模拟图像和数字图像处理两大类，数字图像是指以数字格式存放的图像，而数字图像处理是指把图像信号转化为数字信号的过程，即用计算机对图像进行去除噪音、增强、分割、复原、特征提取等的技术。随着计算机的迅猛发展，数字图像得到了更快的发展，使其在通讯、医疗、地理等各个领域的应用愈来愈广，对我们社会的发展有很大作用，对人们的生活水平有很大的提高,如电影中的特效，医疗中的 X 射线 CT，人脸识别技术等都是应用了图像处理技术。数字图像处理技术的产生和发展受到 3 个因素的影响：分别为计算机的发展、数学的发展、军事和工业等方面应用的不断需求。数学的发展为数字图像的发展奠定了理论基础，计算机的发展为图像的处理作了重大的贡献，为处理图像带来了极大的效率。数字图像处理有精度高，再现性好、图像数据量庞大、处理费时、综合性强等特点。对一副图像进行处理和分析，就要用数字图像处理技术，而我们处理一副图像
