圖像分割算法研究.pdf

1、密級桂林電子科技大學碩士學位論文題目題目圖像分割算法研究（英文）ResearchonImageSegmentationAlgithm研究生學號:112081508研究生姓名:楊小娟指導教師姓名、職務指導教師姓名、職務:王改云教授申請學位門類:工學學科、專業(yè)科、專業(yè)名稱名稱:模式識別與智能系統提交論文日期:2014年4月論文答辯日期:2014年6月摘要I摘要圖像分割是數字圖像處理中一項基本且關鍵的技術，分割結果的優(yōu)劣將會直接影響到圖像處理

2、后續(xù)進行，在圖像分割算法研究過程中，都要考慮到圖像中噪聲的影響，同時還要注意分割的效果和分割的速度等因素。本文也是在基于上述這些考慮的基礎上來對圖像分割算法進行以下研究分析和相關改進：1.深入了解分析當前圖像分割概念以及現狀，將目前分割方法分為七類；對傳統的圖像預處理（增強和去噪）中的幾類方法進行了實驗對比研究。2.針對分水嶺分割算法對噪聲敏感并且容易存在過分割現象的缺點，進行實驗一，基于巴特沃斯高通濾波器的高頻強調濾波的分水嶺分割，并

3、對高通濾波和高頻強調濾波分割的原理進行了實驗對比分析，實驗結果證明有效的減少了過分割現象，較好的獲取了目標圖像的邊緣。3.實驗一雖然在之前基礎有了一定改善，但還是存在不足之處，所以進行了實驗改進二，即基于imhminH極小值標記提取的分水嶺分割法，經過實驗驗證，分割結果和實驗一相比可以更加完整的獲取目標圖像的邊緣并且提高了分割效率。4.研究了基于曲線演化理論的圖像分割的由來，算法以及分割原理，并在前人研究的基礎上，對曲線演化的MATLA

4、B主程序作了改進，將程序簡化，并進行了實驗對比研究，并對經過曲線演化發(fā)展而來的水平集算法基本概念進行了相關研究。5.針對基于水平集方法的圖像分割里面的GAC模型，CV模型和SBGFRLS模型分割方法這三種分割算法進行深入研究，并進行實驗研究和分析，更深一步的對比總結它們的算法原理和各自利弊；還做了兩點改進：針對GAC模型分割對象時候依賴初始輪廓位置的局限性，進行基于imhminH極小值標記提取的分水嶺分割和GAC結合的改進；針對SBGF