目录 摘要........................................................... I Abstract......................................................... I I 第1章绪论 (1) 1.1图像分割概述 (1) 1.2图像分割特征 (1) 1.3图像分割的发展及现状 (1) 1.4研究的背景与意义 (2) 第2章数字图像处理 (3) 2.1发展概况 (3) 2.2主要目的 (4) 2.3常用方法 (4) 2.4应用领域 (5) 2.5研究方向 (7) 2.6基本特点 (7) 2.7MATLAB软件 (8) 第3章阈值分割 (10) 3.1图像二值化 (10) 3.2阈值分割基本原理 (10) 3.3阈值分割方法定义 (11) 3.4阈值分割描述 (11) 3.5阈值分割分类 (12) 第4章阈值分割方法 (13) 4.1直方图法 (13)
4.2迭代法 (14) 4.3最大类间方差法 (17) 4.4小结 (20) 第5章最大类间方差法的改进 (21) 结论 (27) 参考文献 (28) 致谢 (29)
通常人们只对图像的某个区域感兴趣，为了能够把感兴趣的区域提取出来，就得对图像进行分割。图像分割就是把图像分成一些具有不同特征而有意义的区域，以便进一步的图像处理与分析。图像分割是图像处理的关键，在灰度图像中分割出有意义区域的最基本方法是设置阈值的分割方法。选择阈值的主要方法有：直方图法，迭代法，最大类间方差法。本文主要比较三种方法的优缺点，并对其中的最大类间方差法进行优化，改进分割效果。 关键词：阈值直方图迭代法最大类间方差法
图像分割算法开题报告 摘要：图像分割是图像处理中的一项关键技术，自20世纪70年代起一直受到人们的高度重视，并在医学、工业、军事等领域得到了广泛应用。近年来具有代表性的图像分割方法有：基于区域的分割、基于边缘的分割和基于特定理论的分割方法等。本文主要对基于自动阈值选择思想的迭代法、Otsu法、一维最大熵法、二维最大熵法、简单统计法进行研究，选取一系列运算出的阈值数据和对应的图像效果做一个分析性实验。 关键字：图像分割，阈值法，迭代法，Otsu法，最大熵值法 1 研究背景 1．1图像分割技术的机理 图像分割是将图像划分为若干互不相交的小区域的过程。小区域是某种意义下具有共同属性的像素连通集合，如物体所占的图像区域、天空区域、草地等。连通是指集合中任意两个点之间都存在着完全属于该集合的连通路径。对于离散图像而言，连通有4连通和8连通之分。图像分割有3种不同的方法，其一是将各像素划归到相应物体或区域的像素聚类方法，即区域法，其二是通过直接确定区域间的边界来实现分割的边界方法，其三是首先检测边缘像素，然后再将边缘像素连接起来构成边界的方法。 图像分割是图像理解的基础，而在理论上图像分割又依赖图像理解，两者是紧密关联的。图像分割在一般意义下十分困难的，目前的图像分割处于图像的前期处理阶段，主要针对分割对象的技术，是与问题相关的，如最常用到的利用阈值化处理进行的图像分割。 1．2数字图像分割技术存在的问题
虽然近年来对数字图像处理的研究成果越来越多,但由于图像分割本身所具有的难度,使研究没有大突破性的进展,仍然存在以下几个方面的问题。 现有的许多种算法都是针对不同的数字图像,没有一种普遍适用的分割算法。 缺乏通用的分割评价标准。对分割效果进行评判的标准尚不统一,如何对分割结果做出量化的评价是一个值得研究的问题,该量化测度应有助于视觉系统中的自动决策及评价算法的优劣,同时应考虑到均质性、对比度、紧致性、连续性、心理视觉感知等因素。 与人类视觉机理相脱节。随着对人类视觉机理的研究,人们逐渐认识到,已有方法大都与人类视觉机理相脱节,难以进行更精确的分割。寻找到具有较强的鲁棒性、实时性以及可并行性的分割方法必须充分利用人类视觉特性。 知识的利用问题。仅利用图像中表现出来的灰度和空间信息来对图像进行分割,往往会产生和人类的视觉分割不一致的情况。人类视觉分割中应用了许多图像以外的知识,在很多视觉任务中,人们往往对获得的图像已具有某种先验知识,这对于改善图像分割性能是非常重要的。试图寻找可以分割任何图像的算法目前是不现实,也是不可能的。人们的工作应放在那些实用的、特定图像分割算法的研究上,并且应充分利用某些特定图像的先验知识,力图在实际应用中达到和人类视觉分割更接近的水平。 1．3数字图像分割技术的发展趋势 从图像分割研究的历史来看,可以看到对图像分割的研究有以下几个明显的趋势。 对原有算法的不断改进。人们在大量的实验下，发现一些算法的效
1、确定一个面。如果确定了一个矩形，可将矩形转为面。具体操作如下图。 2、把下图左边所示的面生成3行2列的网格。具体步骤如下： （1）点击toolboxs下的Create Fishnet （2）弹出如下“Create Fishnet”对话框。其中， 在Output Feature Class中定义生成的网格的名称； Template Extent为确定网格边框的面（如矩形面），此处必须为面状，如左下图； Cell Size Width & Cell Size Height为每个网格的长宽，如果知道网格大小，即可输入；Number of Rows & Number of Columns为网格的行列，此实验为3行2列； 点击OK。 （3）生成的网格如右下图所示，包括标识点和网格线。 注意：Cell Size Width & Cell Size Height和Number of Rows & Number of Columns只需输入一组就可以了。
3、将生成的网格转换为面，详见步骤1。
本实验新建了id_1字段，并给其编号。 4、矢量/栅格数据分割。 （1） 在split对话框中， Input Features：输入刚开始确定的面； Split Features：输入生成的网格； Split Field：输入文本类型的ID； Target Workspace：输入网格分割后存储的文件夹； 点击OK。 （2）分割完成后，可以中文件夹中看到右下图中的文件，1-6个.shp文件。
5、 将1-6个.shp 文件导入到arcmap 中，即可用它们对矢量/栅格数据进行裁剪。 （1）矢量数据裁剪工具： （2）栅格数据裁剪工具：
中南民族大学 毕业论文(设计) 学院: 计算机科学学院 专业: 自动化年级:2012 题目: 图像分割技术与MATLAB仿真 学生姓名: 高宇成学号:2012213353 指导教师姓名: 王黎职称: 讲师 2012年5月10日
中南民族大学本科毕业论文（设计）原创性声明 本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。 作者签名：年月日
目录 摘要 (1) Abstract (1) 引言 (3) 1 图像分割技术 (3) 1.1 图像工程与图像分割 (3) 1.2 图像分割的方法分类 (4) 2 图像分割技术算法综述 (5) 2.1 基于阈值的图像分割技术 (5) 2.2边缘检测法 (5) 2.3 区域分割法 (7) 2.4 基于水平集的分割方法 (8) 2.5 分割算法对比表格 (8) 3基于水平集的图像分割 (9) 3.1 水平集方法简介 (9) 3.2 水平集方法在图像分割上的应用 (9) 3.3 仿真算法介绍 (10) 3.4 实验仿真及其结果 (11) 结论 (18) 致谢 (19) 参考文献 (19)
图像分割技术研究及MATLAB仿真 摘要：作为一项热门的计算机科学技术，图像分割技术已经在我们生活中越来越普及。顾 名思义这项技术的目的就是，将目标图像从背景图像中分离出去。由于这些被分割的图像区域在某些属性上很相近，因此图像分割与模式识别以及图像压缩编码有着密不可分的关系。完成图像分割所采用的方法各式各样，所应用的原理也不同。但他们的最终目的都是把图像中性质相似的某些区域归为一类，把性质差异明显的不同区域分割开来。通常在分割完成之后，我们就要对某些特定区域进行分析、计算、评估等操作，因而分割质量的好坏直接影响到了下一步的图像处理[1]，因此图像分割是图像处理的一个关键步奏。图像分割技术在各个领域都有着及其重要的意义；在工业上有卫星遥感，工业过程控制监测等等；在医学方面，水平集的分割方法还可以通过医学成像帮助医生识别模糊的病变区域；在模式识别领域还可应用到指纹扫描、手写识别、车牌号识别等等。 本课题的研究内容是对图像分割技术的几种常用的方法进行综述和比较，并基于其中一种方法进行MATLAB仿真测试，给出性能分析比较结果。 关键字：图像分割，MA TLAB仿真，模式识别 Image Segmentation and Matlab Simulation Abstract:Image segmentation is to image representation for the physically meaningful regional connectivity set, namely according to the prior knowledge of target and background, we on the image of target and background of labeling and localization, then separate the object from the background. Because these segmented image regions are very similar in some properties, image segmentation is often used for pattern recognition and image understanding and image compression and coding of two major categories. Because the generated in the segmented region is a kind of image content representation, it is the image of visual analysis and pattern recognition based and segmentation results of quality of image analysis, recognition and interpretation of quality has a direct impact. Image segmentation it is according to certain features of the image (such as gray level, spectrum, texture, etc.) to a complete picture of the image is segmented into several meaningful area. These features made in a certain region of consistent or similar, and between different regions showed significantly different. Image segmentation technology in various fields have most of the field and its important significance in digital image processing, image segmentation has a wide range of applications, such as industrial automation, process control, online product inspection, image coding, document image processing, remote sensing and medical image analysis, security surveillance, as well as military, sports and other aspects. In medical image processing and analysis, image segmentation for body occurrence of three-dimensional display of the diseased organ or lesion location determination and analysis plays an effective role in counseling; in the analysis and application of road traffic conditions,
关于图像分割算法的研究 黄斌 （福州大学物理与信息工程学院 福州 350001） 摘要：图像分割是图像处理中的一个重要问题，也是一个经典难题。因此对于图像分割的研究在过去的四十多年里一直受到人们广泛的重视，也提山了数以千计的不同算法。虽然这些算法大都在不同程度上取得了一定的成功，但是图像分割问题还远远没有解决。本文从图像分割的定义、应用等研究背景入手，深入介绍了目前各种经典的图像分割算法，并在此基础比较了各种算法的优缺点，总结了当前图像分割技术中所面临的挑战，最后展望了其未来值得努力的研究方向。 关键词：图像分割 阀值分割 边缘分割 区域分割 一、 引言 图像分割是图像从处理到分析的转变关键，也是一种基本的计算机视觉技术。通过图像的分割、目标的分离、特征的提取和参数的测量将原始图像转化为更抽象更紧凑的形式，使得更高层的分析和理解成为可能，因此它被称为连接低级视觉和高级视觉的桥梁和纽带。所谓图像分割就是要将图像表示为物理上有意义的连通区域的集合，也就是根据目标与背景的先验知识，对图像中的目标、背景进行标记、定位，然后将目标从背景或其它伪目标中分离出来[1]。 图像分割可以形式化定义如下[2]：令有序集合表示图像区域(像素点集)，H 表示为具有相同性质的谓词，图像分割是把I 分割成为n 个区域记为Ri ，i=1，2，…，n ，满足： (1) 1,,,,n i i j i R I R R i j i j ===??≠ (2) (),1,2,,i i i n H R True ?== (3) () ,,,i j i j i j H R R False ?≠= 条件(1)表明分割区域要覆盖整个图像且各区域互不重叠，条件(2)表明每个区域都具有相同性质，条件(3)表明相邻的两个区域性质相异不能合并成一个区域。 自上世纪70年代起，图像分割一直受到人们的高度重视，其应用领域非常广泛，几乎出现在有关图像处理的所有领域，并涉及各种类型的图像。主要表现在： 1)医学影像分析：通过图像分割将医学图像中的不同组织分成不同的区域，以便更好的
网格中图形的分割 常州市北环中学潘银芳 教学目标： 1.通过对网格中的图形的分割培养学生空间想象的能力； 2.在网格中分割出符合条件的图形，培养学生动脑动手的能力. 教学重、难点： 分割出符合条件的图形 教学过程： 探究活动一： 1.如图，如何把它剪成4块全等的图形？ 说明：可以将此图形分割成4个全等的直角梯形，每个直角梯形都有一个小正方形和45°角的直角三角形构成. 2.如图，如何在图（2）中剪出如图（1）中的形状的图形，最多可以剪几个？如果是图（3）呢？ 说明：因为图（2）有4×6个小正方形组成，所以将图（1）横着放有4个，所以可以剪出图（1）有8个；同样的方法可以剪出图（3）有6个. 探究活动二： 1、①如何用一条直线将长方形分成面积相等的两部分？这条直线又具有什么特 殊性？ 分析：这条直线都经过长方形的中心 图(2) 图(1) 图(3)
②如图：由5个大小相同的正方形组成的图形，能否用一条直线将图分成面积 相等的两部分(用三种方法) 说明：①可以将这个组合图形分割成1个小正方形和4个小正方形的组合图形，过它们的中心作一条直线； ②可以将这个组合图形分割成2个小正方形和3个小正方形的组合图 形，过它们的中心作一条直线； ③可以将这个组合图形添加1个小正方形，补全成6个小正方形的组 合图形，过6个小正方形的组合图形和1个小正方形的中心作一条 直线. 2、在3×3的方格纸中，试用格点连线的方法将方格纸分成了两个全等的多边形，图1就是其中一例，除图1外，请你尽可多地想出这样的分割方法，在 说明：
探究活动三： 将下图分成四个全等的图形,而且每一份图形中恰好有“巧分图形”四个字. 说明： 牛刀小试： 现有一块形如母子正方形的板材，木工想先把它分割成几块，然后适当拼接支撑某种形状放入版面（要求板材不能有剩余，拼接时不重叠、无空隙）.请按下列要求帮助师傅分别设计一种方案. ⑴版面形状是非正方形的平行四边形； ⑵版面形状是等腰梯形； ⑶版面形状是正方形. 请在方格纸中画出分割线，相应下方画出拼接后的图形. 说明：可以借助于探究活动二的方法. 课堂小结： 本节课我们分析网格中的图形后将图形分割成符合条件的几部分，同学们今天很投入，希望再接再厉。下节课将继续讨论网格中的问题，谢谢合作！.
TP391.41 学士学位论文（设计） 论文题目图像分割算法研究与实现 作者姓名 指导教师 所在院系 专业名称 完成时间
毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明 原创性声明 本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。 作者签名：日期： 指导教师签名：日期： 使用授权说明 本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。 作者签名：日期：
学位论文原创性声明 本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。 作者签名：日期：年月日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。 涉密论文按学校规定处理。 作者签名：日期：年月日 导师签名：日期：年月日
三维网格分割的经典方法 摘要：本文针对三维网格分割问题，提出一个经典的方法。该方法基于微分几何和测地距离。在算法中，将面片类型相同的顶点分割在一起。测地距离利用顶点之间的最短路径表示，这里可以利用一些经典的算法求最短路径，如Dijkstra 算法。但是当网格的数量很多时，Dijkstra 算法的效率很低。因此，此算法避免了在整个网格上应用最短路径算法，在局部网格中求最短路径，从而减少了计算量。 本文在人造物体的三维网格模型以及分子结构中验证了该方法的有效性。 关键字：几何算法 面片分割 测地距离 简介 3D 物体的三维网格表示法具有很多的应用。例如，在图像分析中，表示利用深度图像重建的物体表面。此外，在复杂物体和场景的建模和可视化中也有广泛的应用。在网格面片的分析中，网格分割已经成为一个关注的问题。网格分割也就是将网格上相互接近并且具有相似曲率的顶点分成一组。网格分割在很多方面具有重要的应用。特征提取，模型匹配等。 Mangan 和Whitaker 提出三维网格分割的分水岭算法。Razdan 和Bae 扩展了此算法，将基于点元（voxel-based ）和分水岭算法相结合，来分割三角网格。这两种方法在分割中都需要计算整个曲率，然后在局部曲率最小处建立初始分割。然而，在某些物体中，局部曲率的最小值是很难确定的。因此，在这里提出一个初始分割的新方法。 在该算法中，应用基于面片的类型信息的网格区域增长方法，对顶点进行初始分割。利用高斯曲率和平均曲率对顶点所在的面片进行分类。这里利用离散微分几何计算高斯曲率和平均曲率。通过本文提出的新方法来求得测地距离。 文章结构：第二部分，介绍网格面片的曲率分析和面片分类。第三部分，详述本文的分割算法。第四部分，实验以及其分割结果。第五部分，结论。 2 面片分析 在面片分析中，首先计算高斯曲率和平均曲率，然后利用它们进行面片分类。顶点P 0的高斯曲率K 的计算公式如下： ， A K θ ρ?= ，∑-=?i i 2θπθ ∑=i i A A ， A 为相邻三角形T i ( i =1，2，3，…)的面积总和。ρ为常量3。如图1所示。
信息熵在图像分割中的应用 毕业论文 目录 摘要 ....................................................... .. (1) ABSTRACT (2) 目录 (3) 1 引言 (5) 1.1信息熵的概念 (5) 1.2信息熵的基本性质及证明 (6) 1.2.1 单峰性 (6) 1.2.2 对称性 (7) 1.2.3 渐化性 (7) 1.2.4 展开性 (7) 1.2.5 确定性 (8) 2基于熵的互信息理论 (9) 2.1 互信息的概述 (9) 2.2 互信息的定义 (9) 2.3 熵与互信息的关系 (9) 3 信息熵在图像分割中的应用 (11) 3.1图像分割的基本概念 (11) 3.1.1图像分割的研究现状 (11) 3.1.2 图像分割的方法 (11) 3.2 基于改进粒子群优化的模糊熵煤尘图像分割 (12) 3.2.1 基本粒子群算法 (12) 3.2.2 改进粒子群优化算法 (13) 3.2.3 Morlet变异 (13)
3.2.4改建粒子群优化的图像分割方法 (14) 3.2.5 实验结果及分析 (16) 3.3 一种新信息熵的定义及其在图像分割中的应用 (19) 3.3.1香农熵的概念及性质 (19) 3.3.2一种信息熵的定义及证明 (19) 3.3.3信息熵计算复杂性分析 (21) 3.3.4二维信息熵阈值法 (22) 3.3.5二维信息熵阈值法的复杂性分析 (24) 3.3.6 结论及分析 (25) 4 信息熵在图像配准中的应用 (27) 4.1图像配准的基本概述 (27) 4.2基于互信息的图像配准 (27) 4.3P OWELL算法 (28) 4.4变换 (28) 4.4.1平移变换 (29) 4.4.2旋转变换 (30) 4.5基于互信息的图像配准的设计与实现 (31) 4.5.1总体设计思路和图像配准实现 (31) 4.5.2直方图 (33) 4.5.3联合直方图 (33) 4.5.4灰度级差值技术 (34) 4.4.5优化搜索办法级结论 (35) 5结语 (37) 致谢 (38) 参考文献 (39) 1 引言 1.1.信息熵的概念 1948年，美国科学家发表了一篇著名的论文《通信的数学理论》。他从研究通信系统传输的实质出发，对信息做了科学的定义，并进行了定性和定量的描述。
中北大学 课程设计说明书 学生姓名：梁一才学号：10050644X30 学院：信息商务学院 专业：电子信息工程 题目：信息处理综合实践: 图像分割算法研究与实现 指导教师：陈平职称: 副教授 2013 年 12 月 15 日
中北大学 课程设计任务书 13/14 学年第一学期 学院：信息商务学院 专业：电子信息工程 学生姓名：焦晶晶学号：10050644X07 学生姓名：郑晓峰学号：10050644X22 学生姓名：梁一才学号：10050644X30 课程设计题目：信息处理综合实践: 图像分割算法研究与实现 起迄日期：2013年12月16日～2013年12月27日课程设计地点：电子信息科学与技术专业实验室指导教师：陈平 系主任：王浩全 下达任务书日期: 2013 年12月15 日
课程设计任务书 1．设计目的： 1、通过本课程设计的学习，学生将复习所学的专业知识，使课堂学习的理论知识应用于实践，通过本课程设计的实践使学生具有一定的实践操作能力； 2、掌握Matlab使用方法，能熟练运用该软件设计并完成相应的信息处理； 3、通过图像处理实践的课程设计，掌握设计图像处理软件系统的思维方法和基本开发过程。 2．设计内容和要求（包括原始数据、技术参数、条件、设计要求等）： (1)编程实现分水岭算法的图像分割； (2)编程实现区域分裂合并法； (3)对比分析两种分割算法的分割效果； (4)要求每位学生进行查阅相关资料，并写出自己的报告。注意每个学生的报告要有所侧重，写出自己所做的内容。 3．设计工作任务及工作量的要求〔包括课程设计计算说明书(论文)、图纸、实物样品等〕： 每个同学独立完成自己的任务，每人写一份设计报告，在课程设计论文中写明自己设计的部分，给出设计结果。
图像分割 前一章的资料使我们所研究的图像处理方法开始发生了转变。从输人输出均为图像的处理方法转变为输人为图像而输出为从这些图像中提取出来的属性的处理方法〔这方面在1.1节中定义过)。图像分割是这一方向的另一主要步骤。 分割将图像细分为构成它的子区域或对象。分割的程度取决于要解决的问题。就是说当感兴趣的对象已经被分离出来时就停止分割。例如，在电子元件的自动检测方面，我们关注的是分析产品的图像，检测是否存在特定的异常状态，比如，缺失的元件或断裂的连接线路。超过识别这此元件所需的分割是没有意义的。 异常图像的分割是图像处理中最困难的任务之一。精确的分割决定着计算分析过程的成败。因此，应该特别的关注分割的稳定性。在某些情况下，比如工业检测应用，至少有可能对环境进行适度控制的检测。有经验的图像处理系统设计师总是将相当大的注意力放在这类可能性上。在其他应用方面，比如自动目标采集，系统设计者无法对环境进行控制。所以，通常的方法是将注意力集中于传感器类型的选择上，这样可以增强获取所关注对象的能力，从而减少图像无关细节的影响。一个很好的例子就是，军方利用红外线图像发现有很强热信号的目标，比如移动中的装备和部队。 图像分割算法一般是基于亮度值的不连续性和相似性两个基本特性之一。第一类性质的应用途径是基于亮度的不连续变化分割图像，比如图像的边缘。第二类的主要应用途径是依据事先制定的准则将图像分割为相似的区域，门限处理、区域生长、区域分离和聚合都是这类方法的实例。 本章中，我们将对刚刚提到的两类特性各讨论一些方法。我们先从适合于检测灰度级的不连续性的方法展开，如点、线和边缘。特别是边缘检测近年来已经成为分割算法的主题。除了边缘检测本身，我们还会讨论一些连接边缘线段和把边缘“组装”为边界的方法。关于边缘检测的讨论将在介绍了各种门限处理技术之后进行。门限处理也是一种人们普遍关注的用于分割处理的基础性方法，特别是在速度因素占重要地位的应用中。关于门限处理的讨论将在几种面向区域的分割方法展开的讨论之后进行。之后，我们将讨论一种称为分水岭分割法的形态学
基于MA TLAB的图像分割算法研究 基于MATLAB的图像分割算法研究 摘要 本文从原理和应用效果上对经典的图像分割方法如边缘检测、阈值分割技术和区域增长等进行了分析。对梯度算法中的Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、拉普拉斯(Laplacian)算子、LoG(Laplacian-Gauss)算子、坎尼（Canny）算子的分割步骤、分割方式、分割准则相互比较可以看出根据坎尼（Canny）边缘算子的3个准则得出的边缘检测结果最满意。而阈值分割技术的关键在于阈值的确定，只有阈值确定好了才能有效的划分物体与背景，但这种方法只对于那些灰度分布明显，背景与物体差别大的图像的分割效果才明显。区域增长的基本思想是将具有相似性质的像素集合起来构成新区域。与此同时本文还分析了图像分割技术研究的方向。 关键词：图像处理图像分割 Abstract This article analyses the application effect to the classics image segmentation method like the edge examination, territory value division technology, and the region growth and so on.For comparing the Roberts operator, Sobel operator, Prewitt operator, the operator of Laplacian and the operator of LoG(Laplacian-Gauss),Canny operator in gradient algorithm,the step, the way and the standard of the image segmentation,we can find out the three standard of Canny edge operator the edge detection result of reaching most satisfy. And the key point of threshold segmentation lie in fixing the threshold value, it is good to have only threshold value to determine it then can be effective to divide object and background,but this kind of method is good to those gray scales,the big difference image effect between the background and obiect. The basic idea of area is to form the new region from similar nature.And also, this paper analyses the research direction of image segmentation technology at the same time. Key words: image processing image segmentation operator
第五章三维实体网格划分 本章讲述三维实体网格划分。包括三部分内容： ●生成四面体网格零件：对实体指定线性或者2次四面体网格。 ●四面体网格填充器：通过从曲面网格生成四面体网格来对实体划分网格。 ●扫描实体网格：通过从曲面网格生成六面体或者楔形网格对实体划分网格。 5．1 生成3D零件网格 本节说明如何使用四面体网格划分方法生成3D网格。在【Generative Structural Analysis】（通用结构分析）工作台和【Advanced Meshing Tools】（高级网格划分工具）工作台都有本命令。根据用户安装的产品不同，显示的选项是不同的： ●【Generative Structural Analysis】（通用结构分析）或者【FEM Surface】（曲面网格划分） 系列产品。 ●【FEM Solid】（有限元实体划分）系列产品。 5.1.1 【Generative Structural Analysis】（通用结构分析）或者【FEM Surface】（曲面网格划 分）系列产品 在通常的用户中，一般安装的是第一种情形。在这种设置下，无论是在通用结构分析工作台还是高级划分工具工作台，定义3D网格的零件时，弹出的对话框只有两个选项卡。（1）点击【Meshing Methods】（网格划分方法）工具栏内的【Octree Tetrahedron Mesher】 （四面体网格划分器）按钮，如图5－1所示。如果用户在【Generative Structural Analysis】（通用结构分析）工作台，则需要点击【Model Manager】工具栏内的【Octree Tetrahedron Mesher】（四面体网格划分器）按钮，如图5－2所示。 图5－1【Octree Tetrahedron Mesher】（四面体网格划分器）按钮图5－2 （2）在图形区选择要划分网格的实体零件。选择后弹出【OCTREE Tetrahedron Mesh】（四面体网格划分器）对话框，如图5－3所示。 注意！只能选择属于【PartBody】下的元素。 ●【Global】选项卡：可以修改网格全局参数。 ●【Local】选项卡：创建局部网格参数。 （3）在对话框的选项内输入相应的数值。在本例中，在【Size】 （尺寸）数值栏内输入20mm。（4）点击对话框内的【确定】按钮，生成新的网格零件，并且在模型树上显示出新的网格零件名称，如图5－4所示。
1 网格分割的一般方法 在用Fluent 的并行求解器时，需要将网格细分割为几组单元，以便在分离处理器上求解将未分割的网格读入并行求解器里，可用系统默认的分割原则(推荐使用）还可以在连续求解器里或将mesh 文件读入并行求解器后自己分割。 在建立问题(定义模型、边界条件等)之前或之后分割网格都可以，不过，由于某些模型的特点(象非等形接触面、滑移网格、 shell-conduction encapsulation 的自适应)，最好是在建立问题后。!!如果case 文件含有滑移网格或非等形接触面，要在计算过程中进行自适应，因此要用连续求解器分割。 值得注意的是计算节点间的相关单元的分布在网格自适应时要保持不变，除非是非等形接触面，这样在自适应后就不必重新分割了。若在网格分割前用连续求解器建立问题，用于此项工作的计算机必须有足够大的内存来读入网格。如果网格太大，不能读进连续求解器，可将未分割的网格直接读入并行求解器里(使用所有被定义主机的内存)，然后让并行机自动分割。在这种情况下，你将在做一个初步网格分割后建立问题。如果必要可以手工再重新分割一次。 2 自动分割网格 在将case 文件读入并行求解器之前选用两分法或是其他网格分割方法来自动分割网格。对一些方法，可预览来确定是否为最佳的网格分割，注意case 文件中含有滑移网格或非等形接触面，在计算过程中要自适应，则需要在连续求解器中分割此文件，然后再把它读入并行求解器，在Auto Partition Grid 控制面板上选择Case File 选项。 并行求解器上自动网格分割的步骤如下： 1. (任选)在菜单栏上点Parallel Auto Partition...，弹出Auto Partition Grid 控制面板设置分割参数。 读入mesh 文件或case 文件时如果没有获取分割信息，那就保持Case File 选项开启，Fluent 会用Method 下拉菜单里的方法分割网格。 设置分割方法和相关选项的步骤如下： a) 关闭Case File 选项，就可选择控制面板上的其他选项。 b) 在Method 下拉菜单里选取两分方法。 c) 可为每个单元分别选取不同的网格分割方法，也可以利用Across Zones 让网格分割穿过区域边界。推荐不采用对单元进行单独分割(关闭Across Zones 按钮)，除非是溶解过程需要不同区域上的单元输出不同的计算信息(主区域包括固体和流体区域)。 d) 若选取Principal Axes 或Cartesian Axes 方法，可在实际分割之前对不同两分方向进行预测试以提高分割性能。用预检则开启Pre-Test 选项。 e) 点击OK。 如果case 文件已经网格分割，且网格分割的数量和计算节点数一样，那就可以在Auto Partition Grid 控制面板上默认选择Case File 选项，这会让Fluent 在case 文件中应用分割。 2. 读入case 文件，方法是在菜单栏上选File Read Case...。 自动分割过程的报告 当网格自动分割时，有关分割进程的信息就会被显示在控制窗口上。如果想需要额外信息，可在分割完成后，选Parallel Partition...，弹出Partition Grid 控制面板，打印报告。在Partition Grid 控制面板上点击Print Active Partitions 或Print Stored Partitions 时，Fluent 会在控制窗口里显示分割ID、单元数、面数、接触面数和每个活动或已储存分割的接触面曲率，还可以显示最小和最大的单元、面、接触面和面曲率变量 3 手动分割网格 在网格分割时推荐使用并行求解器上的自动分割，也可在连续求解器或并行求解器上手动分割。在自动或
数字图像处理期末考试 题目图像分割算法研究与实现专业班级11通信工程一班
毕业论文（设计）诚信声明 本人声明：所呈交的毕业论文（设计）是在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果，论文中引用他人的文献、数据、图表、资料均已作明确标注，论文中的结论和成果为本人独立完成，真实可靠，不包含他人成果及已获得青岛农业大学或其他教育机构的学位或证书使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。 论文（设计）作者签名：日期：2013 年3月10 日 毕业论文（设计）版权使用授权书 本毕业论文（设计）作者同意学校保留并向国家有关部门
或机构送交论文（设计）的复印件和电子版，允许论文（设计）被查阅和借阅。本人授权青岛农业大学可以将本毕业论文（设计）全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本毕业论文（设计）。本人离校后发表或使用该毕业论文（设计）或与该论文（设计）直接相关的学术论文或成果时，单位署名为青岛农业大学。 论文（设计）作者签名：日期：2013 年 3 月10 日 指导教师签名：日期：年月日
目录 摘要: (1) 1．前言 (2) 2．图像分割概念 (3) 2.1图像分割定义 (3) 2.2图像分割方法综述 (4) 2.3阈值法 (5) 2.4 基于边缘检测的分割方法 (9) 2.5基于区域的分割方法 (12) 3．图像分割方法详述 (14) 3.1图像分割方法 (14) 3.2 图像分割方法实现 (14) 4．实验结果及分析 (16) 4.1 实验结果 (16) 4.2 实验结果分析 (20) 5．小结 (23) 5.1 主要工作总结 (23) 5.2 结论 (23) 6．附录 (27)
展望 三维模型分割（下） 关键词：三维模型分割 三维网格模型分割应用 三维检索中的网格模型分割算法 随着万维网的发展，在三维VRML1数据库中寻找一个与给定物体形状相似的模型的应用需求正变得越来越广泛，比如：计算生物学、CAD、电子商务等等。形状描述子和基于特征的表示是实体造型领域中基本的研究问题，它们使对物体的识别和处理变得容易。因为形状相似的模型有着相似的分割，所以基于分割的形状描述子可以用于形状匹配。 2002年毕斯乔夫[37]提出从三维模型分割得到的椭球集合中得到的某种统计信息（比如椭球半径的平均方差或者标准方差，以及它们的比率）。由于这些信息在不同的形状修改中都保持不变，因此可以作为一种检索特征。但是这个想法没有得到严格的理论或者实验证明。 2002年，扎克伯吉[65]在一个拥有388个VRML三维网格模型的数据库上进行检索。首先他们将三维网格模型分割为数目不多的有意义的分割片。然后评价每一个分割片形状，确定它们之间的关系。为每个分割片建立属性图，看作是与原模型关联的索引。当在数据库中检索与给定网格模型相似的物体时，只是去比较属性图相似的程度。 该方法检索结果的精确性较差；分割片属性图比较采用图同构的匹配，计算量较大，且是一个很困难的问题；从实验结果看，分割效果显然还不够有意义，出现飞机、灯座等模型被检索为与猫相似的结果；区分坐、立等姿态不同的人体模型效果显然也很差（如图19）。 2003年戴伊[9]基于网格模型的拓扑信息，给出名为“动力学系统”的形状特征描述方法，并模拟连续形状给出了离散网格模型形状特征的定义。实验表明，该算法十分有效地分割二维及三维形状特征。 目前，基于几何以及拓扑信息的中轴线或骨架等形状描述子也得到了广泛的研究，如基于水平集[55]、拓扑持续性[69]、Shock图[15]、Reeb 图[54]和中轴线[56]等方法。这些形状描述可以从 孙晓鹏 中国科学院计算技术研究所 认知心理学、心理物理学认为：人类对形状的识别过程部分地基于分割，复杂形状往往被看作是若干简单元素的组合。同时，在视觉识别过程中，显著形状特征以很高的 优势屏蔽了其它不显著特征。为了获取形状的显著特征，首先必须进行分割。 1 Virtual Reality Modeling Language，虚拟现实建模语言，一种在WWW中描述虚拟现实（VR）的工 具，用来描述三维物体及其行为。其基本目标是建立互联网上的交互式三维多媒体，具有三维性、交互性、动态性、实时性等特征，能够在互联网或局域网上快速传递。该语言于1998年1月被正式批准为国际标准（ISO/IEC14772-1:1997），是第一个用HTML发布的国际标准。 （接上期）
图像分割和特征提取技术研究 摘要 图像分割是图像分析的第一步，是图像理解的重要组成部分，在有关图像处理的几乎所有领域具有广泛的应用。因此，图像分割一直受到高度重视，对其研究具有十分重要的意义。长期以来，研究人员提出了许多实用的分割算法。随着统计学理论，神经网络，小波理论等在图像分割中的应用日益广泛，遗传算法、尺度空间、非线性扩散方程等近期涌现的新方法和新思想也不断被用于解决分割问题，许多国内外学者也针对一些具体应用提出了许多实用有效的方法。 本文介绍了数字图像处理技术中图像分割技术的基本理论和三种图像分割方法(1)基于阈值图像分割；(2)基于边缘检测及算子分割；(3)基于区域特性的图像分割。对基于点的分割方法进行了较全面的叙述，主要研究了图像分割方法中的边缘检测法，区域提取法和阈值分割法。通过大量的理论研习。并编写了MATLAB软件程序，对各分割方法进行了仿真实验，得到分割图像。最后对于仿真进行了数据处理分析，验证了Canny算子的整体效果最好, Prewitt算子分割细致。但对于一幅图像仅仅只有只用一种方法达不到很好的效果，而根据待分割图象的不同特点，结合已知的先验知识，研究符合具体图象特性的分割模型，才是提高图象分割的重要手段。 关键词：图像分割；边缘法；区域法；阈值法；分水岭分割法
Lmage Segmentation And Feature Extraction Technology Research Abstract Image segmentation is the first step in image analysis, image segmentation is an important component of image understanding, in almost all areas of the image processing has widely application. As a result, image segmentation has been attached great importance to, its research has the very vital significance. For a long time,researchers put forward many practical segmentation algorithm. With statistics theory, the neural network, wavelet theory has been used increasingly in image segmentation, such as genetic algorithm, scale space, and nonlinear diffusion equation with the recent emergence of new methods and new ideas are constantly being used to solve the segmentation problem, many scholars at home and abroad for some specific application put forward many practical and effective method. Digital image processing techniques were introduced in This paper introduces the digital image processing technology of image segmentation technology in basic theory and three methods of image segmentation. (1) based on threshold image segmentation. (2) segmentation based on edge detection and operator; (3) the image segmentation based on region feature. On the segmentation method based on the point of narrative, mainly studies the edge of image segmentation method, region extraction method and threshold segmentation method. Through a lot of theory study. And write the MATLAB software, the segmentation method, the simulation experiment for image segmentation. Finally analyzed the data processing for simulation.Verify the Canny operator of the overall effect is best. Prewitt operator segmentation and detailed. But for an image only only one way to reach a good effect, and according to the different characteristics of for image segmentation, combined with the known prior knowledge, research in accordance with the specific image segmentation model, is an important means to improve the image segmentation. KEYWORDS：Segmentation；edge method；the regional method；threshold；watershed segmentation