基于Fisher評價函數(shù)的圖像分割方法.pdf

1、數(shù)字圖像處理是計算機視覺的重要內(nèi)容,為更進一步的圖像識別打好堅實的基礎(chǔ),主要包括噪聲濾波,像素點插值、圖像增強,圖像分割等內(nèi)容.圖像分割是其中的一個關(guān)鍵環(huán)節(jié),在圖像處理中有著十分重要的地位.目前已經(jīng)出現(xiàn)了上千種圖像分割的方法,沒有一種圖像分割方法對于所有的圖像都具有很好的分割效果.本文通過分析已經(jīng)存在的圖像分割方法,做了一些圖像分割算法的改進和應(yīng)用工作.論文的主要研究工作包括:通過大量的文獻閱讀,根據(jù)圖像分割原理的不同,把圖像分割算法分

2、為基于閾值分割、基于邊緣檢測分割、基于區(qū)域分割、利用特定工具進行分割四個部分.在基于一維直方圖Fisher評價函數(shù)圖像分割的基礎(chǔ)上,針對把圖像分割為三類的需要,提出了基于一維直方圖的Fisher評價函數(shù)雙閾值圖像分割方法,并提出了基于一維直方圖的Fisher評價函數(shù)多閾值圖像分割方法.提出了基于二維直方圖的Fisher評價函數(shù)二維投影圖像分割方法,在此基礎(chǔ)上提出了基于三維直方圖的Fisher評價函數(shù)圖像分割方法.在圖像受高斯噪聲污染的情