基于閾值法的圖像分割的研究畢業(yè)答辯實(shí)用教案

1、內(nèi)容(nirng)概述研研究究?jī)?nèi)內(nèi)容容3基于閾值基于閾值(y zh)法的圖像分割的研究法的圖像分割的研究課題課題背景背景1研研究的目的究的目的與與意意義義2總結(jié)總結(jié)4第1頁(yè)/共18頁(yè)第一頁(yè)，共19頁(yè)。基于基于(jy)閾值法的圖像分割的研究閾值法的圖像分割的研究 圖像分割技術(shù)自20世紀(jì)70 年起就一直受到人們的高度重視，至今已提出上千種分割算法。但是因?yàn)檫€沒有通用的分割理論，現(xiàn)今提出的分割算法主要是針對(duì)具體問題的，還沒有出現(xiàn)一種適合所有圖像的分割算法。另外，因?yàn)檫€沒有制定出適用于分割算法的選擇標(biāo)準(zhǔn)，所以圖像分割技術(shù)的應(yīng)用還存在許多(xdu)實(shí)際的問題。閾值分割的方法是眾多圖像分割方法之一，其歷史

2、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1第2頁(yè)/共18頁(yè)第二頁(yè)，共19頁(yè)?；诨?jy)閾值法的圖像分割的研究閾值法的圖像分割的研究 圖像分割的目的主要有兩個(gè)：一是產(chǎn)生更適合(shh)人類視覺觀察和識(shí)別的圖像，二是希望計(jì)算機(jī)能夠自動(dòng)進(jìn)行識(shí)別和理解圖像。 圖像分割是圖像處理和分析的基礎(chǔ)，接下來的特征提取、目標(biāo)識(shí)別等任務(wù)(rn wu)的結(jié)果好壞，都取決于圖像分割的質(zhì)量如何。研研究的目的究的目的與與意意義義2第3頁(yè)/共18頁(yè)第三頁(yè)，共19頁(yè)?；陂撝捣ǖ膱D像分割基于閾值法的圖像分割(fng)的研究的研究1.圖像(t xin)分割預(yù)處理2.基于傳統(tǒng)(chuntng)閾值法的圖

3、像分割3.基于小波的閾值分割研研究究?jī)?nèi)內(nèi)容容3第4頁(yè)/共18頁(yè)第四頁(yè)，共19頁(yè)。基于基于(jy)閾值法的圖像分割的研究閾值法的圖像分割的研究1.圖像(t xin)分割預(yù)處理 一幅圖像在傳輸?shù)倪^程中會(huì)受到各種噪聲的干擾。為了使圖像分割具有良好(lingho)的效果，在對(duì)圖像進(jìn)行分割之前需要濾除這些噪聲，也就是圖像分割的預(yù)處理。 中值濾波是一種有效抑制噪聲的非線性信號(hào)處理技術(shù)，其基本原理是把數(shù)字圖像或數(shù)字序列中一點(diǎn)的值用該點(diǎn)的一個(gè)鄰域中的所有點(diǎn)值的中值代替，讓周圍的像素值接近的真實(shí)值。 中值濾波的實(shí)現(xiàn)方法： 1、通過從圖像中的某個(gè)采樣窗口取出奇數(shù)個(gè)數(shù)的數(shù)據(jù)進(jìn)行排序。 2、用排序后的中值數(shù)據(jù)取代要處

4、理的數(shù)據(jù)。第5頁(yè)/共18頁(yè)第五頁(yè)，共19頁(yè)?；陂撝捣ǖ膱D像分割基于閾值法的圖像分割(fng)的研究的研究1.圖像(t xin)分割預(yù)處理 這里選取了兩種噪聲進(jìn)行中值濾波的實(shí)驗(yàn)，一種是高斯噪聲，另一種是椒鹽(jioyn)噪聲。高斯噪聲仿真結(jié)果如圖所示： (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第6頁(yè)/共18頁(yè)第六頁(yè)，共19頁(yè)。基于閾值法的圖像基于閾值法的圖像(t xin)分割的研究分割的研究1.圖像(t xin)分割預(yù)處理椒鹽(jioyn)噪聲仿真結(jié)果如圖所示：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第7頁(yè)/共18頁(yè)第七頁(yè)，共19頁(yè)。基于閾值基

5、于閾值(y zh)法的圖像分割的研究法的圖像分割的研究2.基于傳統(tǒng)(chuntng)閾值法的圖像分割 所謂“閾”就是一個(gè)領(lǐng)域或一個(gè)系統(tǒng)的界限，其數(shù)值稱為閾值，使用閾值進(jìn)行圖像分割是一種區(qū)域分割技術(shù)，對(duì)物體與背景有較強(qiáng)對(duì)比的圖像的分割特別有效。該方法計(jì)算簡(jiǎn)單，而且總能用封閉且連通的邊界，定義不相交的區(qū)域。 閾值分割的基本原理：選取一個(gè)或多個(gè)處于灰度圖像范圍(fnwi)之中的灰度閾值，然后將圖像中各個(gè)像素的灰度值與閾值比較，并根據(jù)比較的結(jié)果將圖像中的對(duì)應(yīng)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(dá)成圖像分割的目的。第8頁(yè)/共18頁(yè)第八頁(yè)，共19頁(yè)?；陂撝祷陂撝?y zh)法的圖像

6、分割的研究法的圖像分割的研究2.基于(jy)傳統(tǒng)閾值法的圖像分割 灰度直方圖峰谷法:原始(yunsh)圖像灰度直方圖 在一些簡(jiǎn)單的圖像中，對(duì)目標(biāo)物的灰度分布較有規(guī)律，背景和各個(gè)目標(biāo)物在圖像的灰度直方圖中各自形成一個(gè)波峰，即區(qū)域和波峰一一對(duì)應(yīng)。由于每個(gè)波峰間形成一個(gè)波谷，因?yàn)檫x擇雙峰間的波谷處所對(duì)應(yīng)的灰度值為閾值，即可將兩個(gè)區(qū)域分離。 第9頁(yè)/共18頁(yè)第九頁(yè)，共19頁(yè)?；诨?jy)閾值法的圖像分割的研究閾值法的圖像分割的研究2.基于傳統(tǒng)(chuntng)閾值法的圖像分割閾值(y zh)為90時(shí)的分割圖像 閾值(y zh)為130時(shí)的分割圖像灰度直方圖峰谷法閾值(y zh)分割對(duì)比圖第10頁(yè)/

7、共18頁(yè)第十頁(yè)，共19頁(yè)?；陂撝捣ǖ膱D像分割基于閾值法的圖像分割(fng)的研究的研究2.基于傳統(tǒng)閾值(y zh)法的圖像分割最大方差(fn ch)自動(dòng)閾值法： 灰度圖像 分割后圖像 最大方差自動(dòng)閾值法獲取閾值圖像 如果圖像灰度直方圖的形狀是多變的，有雙峰但是無明顯低谷或者是雙峰與低谷都不明顯，兩個(gè)區(qū)域的面積比也難以確定的情況常常出現(xiàn)，采用最大方差自動(dòng)閾值法往往能得到較為滿意的結(jié)果。第11頁(yè)/共18頁(yè)第十一頁(yè)，共19頁(yè)。基于基于(jy)閾值法的圖像分割的研究閾值法的圖像分割的研究3.基于小波的閾值(y zh)分割 小波變換是近年來得到廣泛應(yīng)用的數(shù)學(xué)工具，在圖像處理中十分受到重視，與傅里葉變換

8、，窗口傅里葉變換相比，小波變換是空間（時(shí)間）和頻率的局部變換，能有效地從信號(hào)中提取信息(xnx)。它通過伸縮和平移等運(yùn)算功能對(duì)函數(shù)或信號(hào)進(jìn)行多尺度細(xì)化分析，解決了傅里葉變換不能解決的許多困難問題。 基于小波變換的圖像分割方法, 先對(duì)圖像的灰度直方圖進(jìn)行小波多尺度變換,然后從較大的尺度系數(shù)到較小的尺度系數(shù)逐步定位出灰度閾值。 第12頁(yè)/共18頁(yè)第十二頁(yè)，共19頁(yè)。基于閾值法的圖像分割基于閾值法的圖像分割(fng)的研究的研究3.基于小波的閾值(y zh)分割原始圖像灰度圖像繪制直方圖直方圖均衡化選取小波指數(shù)參數(shù)，對(duì)直方圖進(jìn)行小波尺度變換求出零交叉點(diǎn)選取閾值對(duì)圖像進(jìn)行分割顯示分割結(jié)果流程圖 第13

9、頁(yè)/共18頁(yè)第十三頁(yè)，共19頁(yè)?；陂撝捣ǖ膱D像基于閾值法的圖像(t xin)分割的研究分割的研究3.基于小波的閾值(y zh)分割小波分解(fnji)圖像 如圖是256灰度的三級(jí)小波分解圖，左上角是低頻子圖，右上角是水平高頻子圖，左下角是垂直高頻子圖，右下角對(duì)角高頻子圖。圖像經(jīng)haar小波一級(jí)分解后，低頻子圖的能量要比其余三個(gè)高頻子圖的能量大很多；對(duì)一級(jí)分解的低頻子圖進(jìn)行二級(jí)haar小波分解后，同樣，二級(jí)分解圖的低頻子圖的能量要比同及其余三個(gè)高頻子圖及上一級(jí)三個(gè)高頻子圖的能量大很多， 這說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(xì)節(jié)系數(shù)的幅度值比較小。第14頁(yè)/共18頁(yè)

10、第十四頁(yè)，共19頁(yè)。基于閾值基于閾值(y zh)法的圖像分割的研究法的圖像分割的研究3.基于小波的閾值(y zh)分割自動(dòng)(zdng)閾值分割圖像 小波分割圖像傳統(tǒng)分割和小波分割對(duì)比圖仿真結(jié)果：第15頁(yè)/共18頁(yè)第十五頁(yè)，共19頁(yè)?；陂撝祷陂撝?y zh)法的圖像分割的研究法的圖像分割的研究總結(jié)總結(jié)4 圖像的傳輸過程中不可避免的會(huì)受到噪聲的污染，圖像分割預(yù)處理的操作，就是一個(gè)對(duì)圖像信號(hào)進(jìn)行增強(qiáng)，濾除噪聲的過程。在本論文中，介紹了一種簡(jiǎn)單使用(shyng)的方法：中值濾波。在傳統(tǒng)閾值分割中，介紹了灰度直方圖峰谷法和最大方差自動(dòng)閾值法，并對(duì)這兩種方法的原理和步驟進(jìn)行了說明，得到了詳細(xì)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。由于小波的局部特性，能很好的抑制噪聲，再根據(jù)小波變換將圖像的直方圖分解為高層次的小波系數(shù)，從而獲得動(dòng)態(tài)多個(gè)閾值，對(duì)圖像進(jìn)行分割，能得到較好的分割效果。第16頁(yè)/共18頁(yè)第十六頁(yè)，共19頁(yè)。L/O/G/O謝謝謝謝(xi xie)第17頁(yè)/共18頁(yè)第十七頁(yè)，共19頁(yè)。謝謝您的觀看(gunkn)！第18頁(yè)/共18頁(yè)第十八頁(yè)，共19頁(yè)。NoImage內(nèi)容(nirng)總結(jié)內(nèi)容概述?；陂撝捣ǖ膱D像分割的研