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摘要：在對圖像的研究和應(yīng)用中，人們往往僅對各幅圖像的某些部分感興趣，這些部分常稱為目標(biāo)或前景，他們一般對應(yīng)圖像中特定的、具有獨(dú)特性質(zhì)的區(qū)域。為了辨識和分析目標(biāo)，需要將這些有關(guān)區(qū)域分離提取出來，在此基礎(chǔ)上才有可能對目標(biāo)進(jìn)一步利用，圖像分割就是把圖像分割成各具特性的區(qū)域，并提取出感興趣目標(biāo)的技術(shù)和過程。圖像分割是由圖像處理進(jìn)行到圖像分析的關(guān)鍵步驟，也是一種基本的計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)[1]。 在圖像分割中需要檢測的區(qū)域邊界常常是閉合的，此時(shí)除需確定起始點(diǎn)外還要解決判斷搜索結(jié)束的問題，當(dāng)邊界包圍的區(qū)域比較緊湊時(shí)，可以通過對圖像進(jìn)行極坐標(biāo)變換而達(dá)到同時(shí)解決確定起始點(diǎn)和和判斷搜索結(jié)束這兩個(gè)問題，并保證所得邊界無卷繞重疊且為單像素帶寬，邊界檢測的過程就叫動態(tài)規(guī)劃，把動態(tài)規(guī)劃融進(jìn)圖像分割得到目標(biāo)區(qū)域。 關(guān)鍵字：圖像分割，動態(tài)規(guī)劃，目標(biāo)區(qū)域
目錄 摘要 ABSTRACT 引言-1 1 緒論-2 1.1 圖像分割的背景-2 1.2 圖像分割方法-3 1.2.1 閾值方法-3 1.2.2 區(qū)域提取方法-3 1.2.3 分水嶺分割算法-4 2 邊緣檢測-6 2.1 邊緣檢測背景-6 2.1.1邊緣檢測的步驟-6 2.2 邊緣檢測算法-7 2.2.1 微分法-7 2.2.2 最優(yōu)算子法-7 3 MATLAB簡介-9 3.1 MATLAB語言的特點(diǎn)-9 3.2 MATLAB的工作界面-10 3.3 MATLAB在圖像分割中的應(yīng)用-11 4 基于動態(tài)規(guī)劃的圖像分割-12 4.1 動態(tài)規(guī)劃算法的背景-12 4.2 動態(tài)規(guī)劃的原理-13 4.3 基于動態(tài)規(guī)劃的圖像分割的步驟-14 4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析-15 5 總結(jié)-17 致謝-18 參考文獻(xiàn)-19 |
