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文檔簡介

基于交叉熵的刑偵圖像有效區(qū)域提取算法研究導師：雷博答辯人：馬越02圖像分割概述03交叉熵的圖像分割方法04研究成果分析05總結與展望目錄CONTENTS01研究目的01研究目的相關背景研究意義01020304采集效果不佳細致描述細節(jié)后續(xù)工作預處理輔助備案檢索研究目的為了使采集到的圖片得到有效利用，做好第一步的圖像分割非常重要02

圖像分割概述圖像分割方法分類圖像理解圖像分析圖像處理高層中層圖像分割圖像工程低層010203圖像分割概述0204串行邊界分割法串行區(qū)域分割方法03并行區(qū)域分割方法01并行邊界分割法全局閾值局部閾值動態(tài)閾值區(qū)域生長分裂合并導數(shù)算子檢測法邊界閉合圖搜索動態(tài)規(guī)劃圖像分割概述結合特定理論工具03交叉熵的圖像分割法一維交叉熵分割法二維交叉熵分割法1分別算出目標和背景的均值2把閾值從0到255遍歷，找出交叉熵為最小時的閾值3大于最正確閾值的灰度為0，小于的為255交叉熵的圖像分割法交叉熵的圖像分割法二維直分直方圖區(qū)域分布交叉熵的圖像分割法二維斜分直方圖區(qū)域分布二維斜分的方法是在直分的直方圖區(qū)域分布根底上來分割，選用的閾值不再是一個點，而是直線i+j=s+t04

研究成果分析研究成果分析原圖加噪圖像一維分割結果二維直分分割結果二維斜分分割結果研究成果分析原圖一維分割結果二維直分分割結果二維斜分分割結果原圖一維分割結果二維直分分割結果二維斜分分割結果研究成果分析腳印和鞋底圖片的分割數(shù)據(jù)作案工具和車輛圖片的分割數(shù)據(jù)05

總結與展望三類方法均能完整提取出目標，未出現(xiàn)結果不明確的現(xiàn)象二維方法相比一維方法，細節(jié)表現(xiàn)力更強二維方法的抗噪性能

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