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摘要:圖像分割是圖像分析的首要一步，是圖像理解的前提步驟，在與圖像處理有關(guān)領(lǐng)域都有著很廣泛的應(yīng)用。因此，對圖像分割的研究具有十分重要的意義。 長期以來，研究人員研究了許多實用的分割算法。隨著統(tǒng)計學(xué)理論，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，小波理論等各種新興技術(shù)理論在圖像分割中的應(yīng)用日益廣泛，遺傳算法、尺度空間、非線性擴(kuò)散方程等近期涌現(xiàn)的新方法和新思想也開始被用于解決分割問題，許多國內(nèi)外學(xué)者也針對一些具體應(yīng)用提出了許多實用的方法。 本文在對幾種主流的圖像分割算法進(jìn)行分析、比較其優(yōu)缺點的基礎(chǔ)上，重點研究了一種圖像分割算法—區(qū)域生長法，并進(jìn)行了方法的仿真及結(jié)果分析?！ ?/p> 關(guān)鍵詞：圖像分割;邊緣法;閾值法;分水嶺分割法;區(qū)域法
Abstract:Image segmentation is the first step in image analysis and an important part in image understanding. It has wide application of almost all areas of image processing. So Image segmentation has been highly treated .It is important to do research on it. For a long time, many researchers have done a lot of work and have proposed many useful segmentation algorithms. With the wide application of statistical theory, neural network and wavelet theory in image segmentation, novel methods and ideas such as genetic algorithm, scale space and non-Linear diffusion equation are constantly being used to solve the segmentation problem, and many scholars have suggested various practical and effective methods for specific applications. In this thesis, several current mainstream algorithms are studied, and a new segmentation algorithm—watershed segmentation method is mainly studied and simulated. KEY WORDS：Segmentation edge method threshold watershed segmentation regional method
圖像處理是人類視覺延續(xù)的重要手段，可以使人們看到任意波長上所測得的圖像。圖像分割是計算機圖像處理中的一個基本問題，是進(jìn)行后續(xù)圖像分析的首要步驟。圖像分割是數(shù)字圖像處理中的一項關(guān)鍵技術(shù)，它使得其后的圖像分析，識別等高級處理階段所要處理的數(shù)據(jù)量大大減少，同時又保留有關(guān)圖像結(jié)構(gòu)特征的信息。 圖像分割的應(yīng)用非常廣泛，幾乎出現(xiàn)在有關(guān)圖像處理的所有領(lǐng)域，并涉及各種類型的圖像。 圖像分割在工業(yè)自動化、在線產(chǎn)品檢驗、生產(chǎn)程控、文件圖像處理、遙感圖像、保安監(jiān)視、以及軍事、體育、農(nóng)業(yè)工程等方面都有廣泛的應(yīng)用。比如醫(yī)院通過X光拍片給病人診斷時，需要將病人鐵定的器官分割出來，讓醫(yī)生來進(jìn)行診斷；電子交警的監(jiān)視過往車輛時要記錄下違規(guī)的車輛需要將拍到的車輛的車牌號分辨出來從而獲得此車主的信息。在各種圖像應(yīng)用中，只要需要對圖像目標(biāo)進(jìn)行提取、測量等就都離不開圖像分割。圖像分割的結(jié)果將直接影響后續(xù)的任務(wù)，因此圖像分割技術(shù)在人類生產(chǎn)生活中都存在的十分重要的意義。
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