基于區(qū)域的圖像分割算法研究.pdf

1、圖像分割是依據(jù)不連續(xù)性和相似性這兩個原則把一幅圖像分成具有特殊性質(zhì)且互不相交的區(qū)域，并從中提取出感興趣的目標(biāo)的過程和方法。本文主要研究基于區(qū)域的圖像分割算法，該類算法主要是利用對象內(nèi)部的相似性對圖像進(jìn)行分割。本文重點(diǎn)研究了兩種基于區(qū)域的圖像分割算法：Otsu圖像分割算法和分水嶺圖像分割算法：Otsu圖像分割算法是在圖像灰度直方圖的基礎(chǔ)上，用一個或者多個閾值把圖像分成兩個或者多個區(qū)域的一種方法。分水嶺算法是通過“浸沒”過程把圖像分割成各具

2、特性的區(qū)域的方法。本文針對該課題進(jìn)行了一下的研究：
　　本文取得的主要的研究成果如下：
　?。?）提出了一種基于平均方差和鄰域信息的改進(jìn)型二維Otsu算法。傳統(tǒng)二維 Otsu算法忽略邊界信息對圖像分割結(jié)果有一定影響，而且計(jì)算時(shí)間比較長，為此，通過重新構(gòu)建一個二維直方圖，并利用平均方差重新定義一個新的二維閾值選取函數(shù)，以達(dá)到提高分割的精度，減少運(yùn)行時(shí)間的目的。
　?。?）提出了一種基于多尺度濾波和自適應(yīng)標(biāo)記提取的分水嶺新