基于多重分形理论的图像分割毕业论文

数字图像处理论文题目：图像分割学院：专业班级：学号：姓名：日期： 2014年 6 月成绩：任课教师：目录一.摘要 (2)二.正文内容 (2)2.1图像和数字图像 (2)2.2图像分割的研究意义 (2)2.3图像分割的发展现状及趋势 (3)2.4分割方法与比较 (4)三.总结及展望 (10)四.参考文献 (10)图像分割一.摘要：图像分割是进行图像理解的基础，是图像工程技术中的一个重要问题。

近年来，人们越来越重视图像的分割算法，并期望寻求一种实时性、鲁棒性较好的算法。

图像分割技术在当今信息社会中具有极其广泛的用途，特别是在医学图像诊断、卫星遥感图像识别、交通车牌信息识别等等方面尤其有现实意义。

目前机器学习技术正越来越多地引领图像分割领域的研究发展，支持向量机正是其中一种较为先进的研究方法。

二.正文内容：2.1图像和数字图像：图像是能为人类视觉所感知的信息形式或人们心目中的有形想象。

据统计，在人类接受的信息中，视觉信息约占80%，俗语“百闻不如一见”就反映了图像在信息感知中的独到之处。

目前，图像处理技术发展迅速，应用领域也越来越广。

图像可以通过各种各样的形式存在，例如：静止图像于运动图像；灰度图像和彩色图像；平面图像与立体图像等等，但是就其本质而言，我们可将图像分为连续图像和离散图像。

对于图像信号，为了描述的方便和不失一般性，假定图像的指标空间为时间（ｔ）和几何空间（ｘ，ｙ，ｚ）构成，其值空间为U，其元素ｕ＝｛uR,uG,uB}。

如果指标空间D中的所有元素d=(d1,d2,.....dn)=(x,y,z,t)均可取连续值，则称此信号为连续图像。

相反的，如果d只能取离散值的图像为离散图像。

习惯上，把空间连续（或离散）的图像称为连续（或离散）图像。

数字图像指幅度和空间同时离散（或同时连续的图像）。

与模拟图像相比，数字图像具有以下显著特点：1）精度高：目前的计算机技术可以将一幅模拟图像化为任意的二维数组，即数字图像可以由无限个像素组成，每个像素的亮度可以量化为12位（即4096个灰度级），这样的精度使数字图像与彩色图像的效果相差无几；2）处理方便：由于数字图像本质上是一组数据，所以可以使用计算机对它进行任意方式的修改，例如，放大、缩小、改变颜色、幅值和删除某一部分等；3）重复性好：模拟图像（例如，照片）即便使用非常好的底片和相纸，也会随着时间的流逝而褪色、发黄，而数字图像可以储存在光盘中，上百年后再用计算机重现也不会有丝毫的改变。

基于分形理论的一种图象分割方法的报告，800字
本报告介绍了一种基于分形理论的图象分割方法。

这种方法在处理图像复杂性、局部和全局特征之间的平衡时特别有效。

它采用一种流程，将图像划分成一系列“分形”区域，这样，终端用户就可以更好地理解和识别图像中的物体。

分形理论是一种数学理论，它描述了复杂物体的发展过程中所发生的变化。

研究者用这种理论来模拟自然界出现的形状。

该理论主要用于解决复杂图像中边缘检测和分割问题。

它主要利用递归函数和数学形式来建立复杂的形状，例如自相似结构、几何形状、多边形、棱形物体和粗糙结构。

由于分形理论能够模拟复杂图像，因此，它也可以用于图像分割，在图像分割中，分形理论可以帮助终端用户更加准确地识别和提取图像中的物体。

基于分形理论的图像分割方法主要包括三大步骤：边缘检测、基本形状特征检测和局部分割。

首先，在边缘检测步骤中，使用Canny算子发现图像的边缘，以此来表示图像的结构特性；接着，在基本形状特征检测步骤中，使用分形理论来计算图像中的局部特征，以此来表示图像的细节特性；最后，在局部分割步骤中，使用算法计算图像的分形特征，以此来表示图像的全局特性，从而提取图像中的物体。

此外，基于分形理论的图像分割方法也有一些优势，它不仅能够有效地解决图像复杂性、局部特征和全局特征之间的平衡问题，而且对运行速度和内存占用要求也很低。

然而，这种方法也存在一些缺点，例如，它对于噪声敏感，因此它的结果会有
一定的误差。

综上所述，基于分形理论的图像分割方法是一种非常有效的图像分割方法，它能够有效地解决图像复杂性、局部特征和全局特征之间的平衡问题，并且具有较低的运行速度和内存占用要求。

2004年3月农业机械学报第35卷第2期基于分形理论的树木图像分割方法3赵茂程　郑加强　林小静　封晓强 【摘要】　提出用分形维数和颜色对树木图像进行分割的方法,分割时用双毯法计算分形维数,用颜色、强度、局部分维、边界边缘等特征组合的方法进行区域生长。

试验表明,基于分形理论对树木图像进行分割是一种非常有效的方法。

关键词:树木　图像　分割　分形维数中图分类号:T P 39114文献标识码:ATree I mage Segm en ta tion M ethod Ba sed on the Fractiona l D i m en sionZhao M aocheng Zheng J iaqiang (N anj ing F orestry U n iversity )　L in X iao jing Feng X iaoqiang(S ou theast U n iversity )AbstractT he tree i m ages w ere segm en ted based on bo th the fracti onal di m en si on and co lo r of these natu ral i m ages .T he fracti onal di m en si on s w ere esti m ated by the Ε2b lanket covering m ethod and the regi on s grew by m ean s of an in tegrated info rm ati on of the i m age ,co lo r ,the in ten sity featu res ,the local fracti onal di m en si on s and the boundary and edge characteristics.T heexp eri m en ts show ed that the tree i m age segm en tati on m ethod based on fracti onal di m en si on w as p ractical and efficien t .Key words T ree ,I m age ,Segm en tati on ,F racti onal di m en si on收稿日期:200304163国家自然科学基金资助项目(项目编号:30070625,30271078)和江苏省高校自然科学研究计划项目(项目编号:03KJB 220050)赵茂程　南京林业大学机械电子工程学院　副教授　博士,210037　南京市郑加强　南京林业大学机械电子工程学院　教授　博士生导师林小静　东南大学交通运输系　硕士生,210096　南京市封晓强　东南大学交通运输系　博士生 引言对自然图像的分割非常困难,因为自然图像背景中包括天空、树木、房屋、山脉等,含有各种图像元素,如平滑表面、边缘和各种纹理特征等。

本科毕业论文图像分割技术研究Survey on the image segmentation学院名称：电气信息工程学院专业班级：电子信息工程0601班2010年 6 月图像分割技术研究摘要图像分割是图像分析的第一步，是计算机视觉的基础，是图像理解的重要组成部分，也是图像处理、模式识别等多个领域中一个十分重要且又十分困难的问题。

在图像处理过程中，原有的图像分割方法都不可避免的会产生误差，这些误差会影响到图像处理和识别的效果。

遗传算法作为一种求解问题的高效并行的全局搜索方法，以其固有的鲁棒性、并行性和自适应性，使之非常适于大规模搜索空间的寻优，已广泛应用许多学科及工程领域。

在计算机视觉领域中的应用也正日益受到重视，为图像分割问题提供了新而有效的方法。

本文对遗传算法的基本概念和研究进展进行了综述；重点阐述了基于遗传算法的最大类间方差进行图像分割算法的原理、过程，并在MATLAB中进行了仿真实现。

实验结果表明基于遗传算法的最大类间方差方法的分割速度快，轮廓区域分割明显，分割质量高，达到了预期目的。

关键字：图像分割；遗传算法；阈值分割Survey on the image segmentationAbstract I mage segmentation is the first step of image processing and the basic of computer vision. It is an important part of the image, which is a very important and difficult problem in the field of image processing, pattern recognition.In image processing process, the original method of image segmentation can produce inevitable errors and these errors can affect the effect of image processing and identification .This paper discusses the current situation of the genetic algorithms used in the image segmentation and gives some kind of principles and the processes on genetic algorithm of image segmentationIn this paper.It also descripts the basic concepts and research on genetic algorithms .It emphasizes the algorithm based on genetic and ostu and realizes the simulation on Matlab. The experimental results show that this method works well in segmentation speed，the outline of the division and separate areas of high quality and achieve the desired effect.Genetic algorithm (GA) is a sort of efficient，paralled，full search method with its inherent virtues of robustness，parallel and self-adaptive characters. It is suitable for searching the optimization result in the large search space. Now it has been applied widely and perfectly in many study fields and engineering areas. In computer vision field GA is increasingly attached more importance. It provides the image segmentation a new and effective method.Key words image segmentation；genetic algorithm；image threshold segmentation目录第一章绪论 (1)1.1本课题研究的背景、目的与意义 (1)1.2本课题研究的现状与前景 (2)1.3本论文的主要工作及内容安排 (3)第二章图像分割基本理论 (4)2.1图像分割基本概念 (4)2.2图像分割的体系结构 (4)2.3图像分割方法分类 (5)2.3.1阈值分割方法 (5)2.3.2边缘检测方法 (8)2.3.3区域提取方法 (9)2.3.4结合特定理论工具的分割方法 (10)2.4图像分割的质量评价 (11)第三章遗传算法相关理论 (12)3.1遗传算法的应用研究概况 (12)3.2遗传算法的发展 (12)3.3遗传算法的基本概念 (13)3.4遗传算法基本流程 (14)3.5遗传算法的构成 (14)3.5.1编码 (14)3.5.2确定初始群体 (14)3.5.3适应度函数 (15)3.5.4遗传操作 (15)3.5.5控制参数 (17)3.6遗传算法的特点 (18)第四章 MATLAB相关知识 (20)4.1MATLAB简介 (20)4.2MATLAB的主要功能 (20)4.3MATLAB的技术特点 (21)4.4遗传算工法具箱(S HEFFIELD工具箱) (22)第五章基于遗传算法的最大类间方差图像分割算法 (24)5.1最大类间方差法简介 (24)5.2基于遗传算法的最大类间方差图像分割 (25)5.3流程图 (26)5.4实验结果 (27)第六章总结与展望 (29)6.1全文工作总结 (29)6.2展望 (29)致谢 (30)参考文献 (31)附录 (32)第一章绪论1.1本课题研究的背景、目的与意义数字图像处理技术是一个跨学科的领域。

摘 要图像分割是图像处理和计算机视觉领域中的基础，是数字图像分析及视觉系统的重要组成部分。

医学图像分割是图像分割的一个重要应用领域，在医疗诊断中起着越来越重要的作用。

多重分形被称为“多标度分形”，用来表示仅用一个整体特征标度所不能完全描述的奇异几率分布的形式，或者说从图像的局部和整体两方面来描述图像的奇异性结构。

首先，本文介绍了数字图像多重分形奇异性Hölder指数的计算方法。

以盒维计算为基础计算出多重分形频谱，并生成了频谱图象,提取出了图像的边缘信息。

接下来根据多重分形算法对人脑CT图像进行边缘检测仿真，并与传统边缘算法进行了比较，仿真实验结果表明多重分形图像边缘检测算法可以根据多重分形频谱值的不同检测出不同程度的边缘信息，体现出良好的全局性。

然后，本文利用CT图像的多重分形频谱结合区域生长与区域合并的方法对CT图像进行分割。

并且应用TI公司的数字信号处理平台，实现了医学图像的分割系统，显示结果清晰。

PC上的仿真结果和DSP设计工作情况均证明了本文所提出的基于多重分形的医学图像处理算法具有可行性和有效性，可以检测出图像不同特征的区域，达到了预期的设计目标，从而实现医学图像的分割功能。

关键词：医学图像；图像分割；多重分形；测度；多重分形频谱；数字信号处理器IAbstractImage segmentation is the basic technology in image process andcomputer vision fields，and also is the important part of image analysis andcomputer vision system．Medical image segmentation is the main applieddomain in image segmentation. It is more and more important duringclinical diagnosis and treatment.Multifractal is to make a description of a measure over a region bothlocally and globally.First，this thesis give the method of calculating the singularity exponents, and calculate the multifractal spectrum based on box-counting.Then we could generate the spectrum images and describe how the spectrumcan be used to perform image segmentation and texture classification.Second, according the multifractal theory, this thesis tested using theCT Image of the brain. This thesis analyze the predominance of the multifractal arithmetic compare with the arithmetic operators, and getdifferent edge information from different value of the spectrum.Finally, this thesis use the spectrum of CT image with region growingand region merging to segment the CT image. And design the medical image segmentation system use the TI’s digital signal processor. Then display theclear result image in the screen.The results of the simulative experiment on PC and the performance ofthe DSP evaluation both testify the feasibility and validity of the Methodsof medica1image segmentation based on multifractal by this paper, and ithas good practical value in application.Key Words: Medical Image; Image Segmentation; Multifractal; Singularity;Multifractal Spectra; Digital Signal ProcessorII目录摘要 (I)ABSTRACT (II)第1章绪论 (1)1.1背景分析 (1)1.2选题目的及意义 (2)1.3国内外研究概况 (3)1.4研究内容 (5)1.5本文的结构安排 (5)第2章多重分形理论 (7)2.1分形介绍 (7)2.2测度理论 (11)2.3多重分形 (13)2.4本章小结 (16)第3章多重分形医学图像分割算法 (17)3.1计算像素的奇异性HÖLDER指数 (17)3.2计算多重分形奇异谱 (21)3.3提取图像边缘 (22)3.4图像分割 (25)3.4.1区域生长 (25)3.4.2合并小区域 (26)3.5本章小结 (27)第4章试验仿真及分析比较 (28)4.1仿真图像比较 (28)4.2不同测度仿真图像比较 (30)4.3传统算子边沿检测图像比较 (32)4.3.1传统边缘检测算子简介 (32)4.3.2与传统算子边沿检测图像比较 (33)4.4抗噪性能比较 (35)4.5本章小结 (37)III第5章基于DSP的图像分割系统实现 (38)5.1硬件设计 (38)5.1.1 系统简介 (38)5.1.2 显示模块 (40)5.1.3 存储模块 (41)5.2软件设计 (43)5.2.1 内存地址分配 (44)5.2.2 算法实现 (45)5.2.3 程序加载 (46)5.2.4 输出编码处理 (47)5.3系统整体测试实验 (49)5.3.1 DSP软件开发工具 (49)5.3.2 DSP实验效果图 (49)5.4本章小结 (51)结论与展望 (52)参考文献 (54)附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 (57)附录B 部分程序源代码 (58)致 谢 (65)IV第1章绪 论1.1 背景分析随着医学图像在临床诊断中的广泛应用，图像的边缘检测，图像分割在医学图像处理与分析中的地位愈加重要，处理后的图像正被用于各种场合，如组织容积的定量分析、病变组织的定位、解剖结构的研究、计算机辅助诊断、治疗规划、功能成像数据的局部效应校正和计算机引导手术[1]。

基于多层次聚类的图像分割技术研究近年来，随着图像处理技术的不断发展，图像分割技术越来越成为人们关注的热点之一。

而基于多层次聚类的图像分割技术则是其中比较具有研究价值和发展前景的一种方法。

本文将从多个方面介绍基于多层次聚类的图像分割技术的研究进展和应用现状。

一、基本原理及分类基于多层次聚类的图像分割技术，简单来说就是将图像中的像素点按照它们的相似性分成不同的集合，从而达到图像分割的目的。

可以将其分为两类：1. 基于区域划分的多层次聚类方法，也就是将图像划分成许多区域，然后将这些区域按照不同的相似度分别进行聚类。

2. 基于像素点的多层次聚类方法，也就是直接对图像中的像素点进行聚类。

不同的方法选用的聚类算法也不同，包括谱聚类、平均链、单链接等。

二、优势和特点相比于传统的像素点聚类方法，基于多层次聚类的图像分割技术有许多优势和特点。

首先，它可以将不同的区域划分的更加清晰，从而达到更好的分割效果；其次，不同的区域之间也可以得到更好的连通性，避免了在分割过程中出现孤立点的情况；此外，多层次聚类方法还能够在不同的层次上进行聚类，使得图像的分割结果具有多级别的特性。

三、研究进展近年来，基于多层次聚类的图像分割技术在研究领域得到了广泛的关注和研究。

许多学者在这个方向上做了许多有意义的工作，不仅提出了不同的算法，还将多层次聚类技术与其他图像处理技术相结合，如神经网络、遗传算法等。

在这些工作中，有一些算法被广泛应用，如Mean-Shift、SLIC、Super-Pixel等。

其中，Mean-Shift算法基于非参数核密度估计的思想，能够快速准确地找到收敛的聚类中心，是一种高效的图像分割方法；而SLIC和Super-Pixel算法则是利用超像素的思想，将图像分割成更加连续和合理的区域，可以更好地适应复杂的图像场景。

四、应用现状基于多层次聚类的图像分割技术，具有广泛的应用前景。

其中，医学影像处理、城市监测、交通监控等领域已经开始应用相关技术，得到了较好的效果。

基于形态学的图像分割算法研究【摘要】本设计论述了基于数学形态学的图像边缘检测算法的研究。

利用形态学算法，对图像进行分割，以此提高算法的运行效率。

【关键词】形态学图像分割1 前言1.1 图像分割技术概论图像分割是指把图像分成各具特性的区域，并提取出感兴趣目标的技术和过程，它是由图像处理到进一步图像分析的关键步骤，是一种基本的计算机视觉技术。

只有在图像分割的基础上，才能对目标进行特征提取和参数测量，使得更高层的图像分析和理解成为可能。

因此，对图像分割的研究在图像处理领域具有重要的意义。

1.1.1图像分割分类及优缺点人们常根据不同的应用场合、不同的目的而提出了一些分割方法。

主要包括直方图阈值法、边缘检测法、基于区域的方法、聚类方法等。

（1）直方图阈值分割方法优点是算法比较简单、分割速度快，不需要关于图像的先验信息，常常应用于粗糙的图像分割中。

缺点是分割效果与阈值的选取有很大关系，所以当前的研究主要集中在阈值的确定上。

（2）基于边缘检测的分割方法优点是边缘定位准确，运算速度快。

但缺点是对噪声敏感；难以保证分割区域内部的颜色一致，且不能产生连续的闭区域轮廓；另外当边界定义不良时，难以形成一个大区域。

（3）基于区域的分割方法将像素归类为一致区域。

当区域一致准则比较容易定义的时候，这种方法能取得较好的效果，并且比基于边缘的方法更能抗干扰。

但是，基于区域的方法在时间和空间上代价都比较大；区域生长本质依赖于种子像素的选取以及像素和区域检测的顺序；而且区域分裂由于分裂算法的原因，其产生的分割结果太趋于正方形。

（4）聚类方法本质上是递归或迭代的，大多可以产生较光滑的区域边界，而且不易受到噪声和局部边界变化的影响。

但是，聚类法也带来一些问题，如相邻簇常常重叠，引起像素分类错误；簇的总量确定较困难。

1.2 图像分割中形态学的优势数学形态学的方法应用于图像边缘检测的基本思想是运用一定的结构元素对图像作形态运算后和原图像相减。

改进的多重分形图像奇异性分析算法王刚;肖亮;贺安之【摘要】为了准确地研究图像奇异性以及各部分的属性及特征,采用一种基于亚像素边缘测度的多重分形算法,该算法根据方形孔径采样定理计算亚像素位置的梯度面密度函数值和图像任意子集(半径可以达到亚像素精度)的边缘测度,进而利用多重分形理论将实际图像分割成一系列具有不同奇异性指数的分形集合.并利用含有不同信息含量的分形集合重建原图像算法,实现了图像从纹理到边缘各层面内容的精确划分.对该算法进行了理论分析和实验验证,得到3×3亚像素方法提取的边缘信息重构原图像,其峰值信噪比达到14.76dB.结果表明,重建图像峰值信噪比主要依赖于所提取的边缘信息质量以及重构系数比,提取的各层面信息与人类的视觉系统所捕获的重要信息相吻合.【期刊名称】《激光技术》【年(卷),期】2007(031)006【总页数】4页(P642-645)【关键词】图像系统;多重分形;奇异性;亚像素;边缘测度【作者】王刚;肖亮;贺安之【作者单位】南京理工大学,信息物理与工程系,南京,210094;鲁东大学,物理与电子工程学院,烟台,264025;南京理工大学,计算机科学与技术学院,南京,210094;南京理工大学,信息物理与工程系,南京,210094【正文语种】中文【中图分类】TP391.41引言图像奇异性分析包含图像分割、特征提取以及模式识别等内容[1]，旨在奇异性分析的经典图像处理算法已广泛应用于医学、工业自动化及旅游文化等领域，它有助于人们了解自然界中的复杂事物和探索人类的视觉系统。

但是，对于复杂的、紊乱的、不规则的流变特性[2]的图像很难用经典方法分析和处理。

由于自然界中大量景物的图像表现形式均符合流体变化性质，作者拟采用多重分形理论并结合具体图像的物理和统计特性进行图像奇异性分析[3]。

通过这种方法，图像可按照不同的分形集合被分解为从尖锐边缘到平滑纹理的各个层面。

自上世纪90年代初至今，许多基于多重分形理论的研究工作被报道[4～6]。

多重分形及其在图像识别中的应用研究的开题报告1. 研究背景和意义图像识别作为计算机视觉领域的一个重要研究方向，广泛应用于生命科学、工业制造、安全监控等多个领域。

然而，传统的图像识别技术在处理复杂场景、多变光照等情况时表现较差。

因此，需要用更有效的方法来提高图像识别的准确性和鲁棒性。

多重分形作为一种新兴的数学工具，具有广泛的应用前景。

近年来，多重分形在图像处理、信号处理、金融等领域得到了广泛应用。

多重分形理论为提高图像识别的准确性和鲁棒性提供了有力的数学工具。

因此，本研究将探索多重分形在图像识别中的应用情况。

2. 研究目的和内容本研究旨在深入探讨多重分形及其在图像识别中的应用，具体研究内容包括以下几个方面：（1）多重分形原理的探讨：介绍多重分形原理的基本定义和特征，讲解多重分形与自相似、自同态的关系。

（2）多重分形与图像识别的应用：探究多重分形在图像识别中的应用，分析多重分形在图像分类、目标检测等方面的效果，比较多重分形方法与传统图像识别方法的准确率和效率等指标。

（3）实验验证：以图像分类和目标检测为例，通过实验验证多重分形在图像识别中的应用效果。

3. 预期成果及意义本研究的预期成果包括：（1）深入探究多重分形原理及其在图像识别中的应用。

（2）掌握多重分形在图像识别中的应用方法，运用多重分形理论研究图像分类、目标检测等问题。

（3）完成实验验证，证明多重分形在图像识别中的应用可以提高图像识别的准确性和鲁棒性。

本研究的意义在于：为图像识别技术的研究提供一种新的思路和方法，进一步提高图像识别的准确性和鲁棒性，并在实际应用中产生广泛的应用价值。

基于多尺度理论的图像分割方法研究共3篇基于多尺度理论的图像分割方法研究1随着计算机技术的不断发展，图像处理技术成为其中颇具发展潜力的一个重要领域。

而在图像处理中，图像分割是一项十分关键的技术。

它是将一张包含多种物体或者景象的图像，分离成若干个区域，以便进行下一步的处理或者分析。

由于图像分割对于图像处理和分析的功能具有重要的作用，它已经成为了计算机视觉和图像分析领域中的一个重点研究方向。

在图像分割的研究和实践中，很多学者和研究者曾提出了很多方法，如基于灰度阈值的图像分割方法、基于能量优化的图像分割方法等。

但这些方法都存在很多局限性，而基于多尺度理论的图像分割方法研究，具有较高的精度和稳定性，受到了广泛关注。

多尺度理论是指在不同的尺度下，对于物体或者场景的描述是不同的。

在图像分割中，多尺度理论指的是通过多个不同的尺度对图像进行处理和分析。

这种方法不仅能够有效地避免一些局部细节信息对于图像分割的影响，还能够更加准确地描述和处理图像中不同尺寸的物体和景象。

基于多尺度理论的图像分割方法，可以分为多尺度分割和分层分割两种。

多尺度分割方法是指在不同尺度下，对图像进行分割，将分割结果进行融合以获得最终的结果。

而分层分割方法则是将图像分层处理，进行分层分割，将分割结果通过层与层之间的关系进行融合。

在多尺度分割中，常用的方法有小波变换、分形分析、基于区域的相关性分析等。

其中最为流行的方法是小波变换。

通过小波变换，可以将图像的不同尺度信息分离开来，然后利用不同尺度下的小波系数进行分割。

同时，在分层分割中，常用的方法有分层聚类分割、分层生成模型分割等。

其中分层聚类分割是一种经典的分层分割算法，它通过不断剖分图像，将图像分为多层，在每一层上进行聚类分割。

不过，基于多尺度理论的图像分割方法也存在着一些不足。

多尺度分割无法很好地处理边缘信息，且容易产生过渡伪像。

而分层聚类分割受到对比度和噪声等因素的影响，对于复杂图像的处理效果不佳。

基于多重分形的医学图像分割方法金春兰;黄华;刘圹彬【期刊名称】《中国组织工程研究》【年(卷),期】2010(014)009【摘要】背景:由于人体解剖结构的复杂性、组织器官形状的不规则性及不同个体间的差异性,所以比较适合用多重分形来分析.目的:采用多重分形理论对医学图像进行图像分割.方法:采用基于容量测度的多重分形谱计算及基于概率测度的多重分形谱计算方法对图像进行分割.对于待处理图片分别进行传统的区域生长分割,max容量测度图像分割,sum容量测度图像分割,概率测度图像分割等4种分割,并加入噪声后再进行同样的分割处理作为比较.结果与结论:采用的两种基于多重分形谱的计算法中,基于容量测量的多重分形谱计算方法的关键是定义合适的测度μα;基于概率测度的多重分形谱计算方法的关键是定义合适的归一化概率Pi,不同的测度(概率)和不同的阈值对结果的影像比较大.基于概率测度的方法对噪声比较敏感,但是在滤过噪声时对图像象素大小变化比较大、比较复杂的图像有较好的分割效果.实验表明基于多重分形谱的医学图像分割方法在选择合适的测度(概率)和阈值时是可行的,特别是在较为复杂的图像处理中对于纹理和边缘的区别上有较大的优势,在准确地分割的同时能保留更多的细节,具有重要的实际意义.同时,多重分形也可以作为一种图像的特征,为特征提取多提供一种有力的数据.【总页数】4页(P1535-1538)【作者】金春兰;黄华;刘圹彬【作者单位】四川大学电气信息学院,四川省成都市,610065;四川大学电气信息学院,四川省成都市,610065;四川大学电气信息学院,四川省成都市,610065【正文语种】中文【中图分类】R543.2【相关文献】1.基于多重分形谱和自组织神经网络的医学图像分割 [J], 金春兰;黄华;张国芳;刘圹彬2.一种基于ILCD融合与多重分形去趋势波动分析的退化特征提取方法 [J], 王浩天;段修生;单甘霖;孙健;王兴3.基于多重分形谱的交流输电线路故障识别方法 [J], 李小鹏;丁宣文;束洪春;安娜;董俊;田鑫萃;张雪飞;代月4.基于多重分形去趋势波动分析的脑电信号特征提取及分类方法 [J], 陈敬凯;孟雪;王常青;钟亚鼎5.基于EMD-LS的非平稳时间序列多重分形去趋势波动分析方法 [J], 罗远兴;李志红;梁兴;李超;胡凤城因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

图像分割毕业论文图像分割是计算机视觉领域的一个重要研究课题，旨在将图像中的不同物体或者区域分割出来，从而对图像进行进一步的分析和理解。

图像分割在许多应用中都起着关键的作用，比如目标检测、图像编辑、医学影像分析等。

本文将从图像分割的定义、方法和应用等方面进行探讨。

首先，图像分割的定义是将一幅图像分割成具有语义或者几何意义的子区域。

这意味着图像分割不仅仅是简单的像素分类，而是要根据图像中物体的特征和上下文信息将其分割开来。

图像分割可以分为基于阈值的分割和基于区域的分割两种方法。

基于阈值的分割是通过设定一个或多个阈值，将图像中的像素分为不同的类别。

而基于区域的分割则是将相邻的像素组合成具有相似特征的区域。

其次，图像分割的方法有很多种，其中比较常用的有基于边缘的分割、基于区域的分割和基于深度学习的分割。

基于边缘的分割方法通过检测图像中的边缘来实现分割，常用的算法有Canny边缘检测算法和Sobel算子等。

基于区域的分割方法则是将图像分成具有相似特征的区域，常用的算法有基于区域生长的算法和基于分水岭的算法等。

最近几年，基于深度学习的分割方法取得了很大的突破，通过训练深度神经网络来实现图像分割，这种方法在一些大规模数据集上取得了很好的效果。

图像分割在许多领域都有广泛的应用。

在目标检测中，图像分割可以帮助将图像中的目标从背景中分割出来，从而更准确地进行目标识别和定位。

在图像编辑中，图像分割可以将图像中的不同物体分割出来，实现对不同物体的独立处理。

在医学影像分析中，图像分割可以帮助医生更好地分析和诊断疾病，比如肿瘤的分割和定位等。

此外，图像分割还在无人驾驶、视频监控等领域有着重要的应用。

然而，图像分割仍然面临一些挑战和困难。

首先，图像中的物体形状和大小各异，这使得分割算法需要具有一定的鲁棒性和适应性。

其次，图像中的噪声和纹理等因素会对分割结果产生影响，因此算法需要具备一定的抗噪性。

另外，图像分割的计算复杂度较高，特别是在大规模数据集上的应用，需要考虑算法的效率和实时性。

图像分割技术在医学图像处理中的应用研究摘要：通过图像分割技术在医学图像处理中的应用研究，深入理解各种分割方法的理论基础、应用价值以及优缺点，着重研究基于变形模型的分割方法在医学图像分割中的应用，研究该方法的优缺点并提出相应的改进算法。

关键词：图像；分割方法中图分类号：tp399 文献标识码：a 文章编号：1007-9599 (2011) 22-0000-01picture partitions technology application study in the medical science picture processingyang jiaping(wuxi teachers’ college,wuxi 214000,china)abstract:pass a picture partition technique in the medical science picture application study within processing,go deep into to comprehend various theory foundation,applied value and merit and shortcoming that partition a method and emphasize research according to transform the partition method of model partitions in the medical science picture in of application,study the merit and shortcoming of the method and put forward homologous improvement calculate way.keywords:picture;partition a method随着多媒体技术的迅速发展，在现代医学中，医学成像技术已成为其重要分支和不可或缺的诊断、治疗及研究工具。

摘要自从Mandelbrot提出分形的概念以来，分形学已发展成为一门横跨自然科学和社会科学各研究领域的新兴学科。

分形学的基本思想是：客观事物具有自相似的层次结构，局部与整体在形态、功能、信息、时间、空间等方面具有统计意义上的相似性，即自相似性。

自相似性原理的引入使分形理论成为研究和处理自然与工程中不规则图形的有力工具。

广义而言，任何物体表面都可以看作是由某种纹理特征的表面构成，故任何图像都包含了若干种纹理区域的灰度表面。

在这些不同纹理灰度表面之间灰度起伏变化显著，外在就表现为边缘。

大多数纹理图像都可以用分形模型进行描述，而纹理特征的变化包含了图像的边缘信息。

目前运用分形理论进行图像边缘检测已成为分形图形学的一种重要应用。

本文在图像分形模型—分数布朗随机场的基础上，通过分析图像的分形参数，提出一种新的边缘检测特征度量，并根据边缘分形特征计算出自适应阈值，实现图像的边缘检测，并且将利用该算法提取的边缘图像与用传统的微分算子提取的边缘图像进行了比较以证明本文提出的方法是一种更有效的边缘检测算法。

在此基础上，本人提出了两种改进算法，改进算法可以大大节省程序运行的时间，提高了程序的执行效率，同时改进算法也可以达到很好的边缘检测效果。

对此算法在实际中的应用本文用专门的篇章进行了详细的讨论。

本文首先介绍了分形产生的背景以及近年来发展的状况，在此基础上提出了一种基于计算纹理图像的分形特征进行边缘检测的算法，证明了该算法优于传统的微分算子的方法，进而又提出了两种改进算法，即分形与图像扫描技术相结合的算法。

最后将该分形算法应用于医学图像处理中，取得了良好的效果，并提出了一些改进建议。

关键词：分形理论、分形维数、分数布朗运动、毯子算法AbstractSince Mandelbrot created the concept of fractal, the Fractal had become a new subject crossing the natural science and social science. The basic idea of the Fractal is that impersonality substance has the self-similar arrange structure, the part and the whole are statistically similar in the form, function, information, time and space, it is also called self-similarity. The introduction of the principle of self-similar let the fractal theory become a power tool of studying and manipulating the anomaly image in nature and project. In a broad sense, the surface of any object can be seen as being made of surfaces of some texture character, any image includes gray level surfaces which is made of some kinds of texture. There are significant changes of gray level between different kinds of texture surfaces, and it is called edge. Most texture image can be described by a fractal model, the changes of texture character include the information of edge of the image. Now using the fractal method to detect the edge of image has been a important application of fractal figure subject.In this paper, on the base of image fractal model-Fraction Brownian Motion, the author will analysis the fractal parameter of the image to report a new edge detection character, and will compute the threshold value of image base on the fractal character to finish the process of edge detection, at last the author will compare the edge image detected by this method to the edge image which is done by classic differential coefficient arithmetic operators. Far from this, the author will give two kinds of method advanced, these advanced methods will reduce the time of running the program greatly and improve the efficiency of the program. The effect of the methods advanced can also be very well though it may not be as well as the former one. The application of these methods is also discussed in this paper.First the paper introduce the background of Fractal and the status of the Fractal in modern science, second the author proposed a edge detection method base on computing the fractal character of the texture image, having proved that this method is much better than the classic differential coefficient arithmetic operators, the author givetwo kinds of methods advanced, the method multiply the fractal method with scaning method. At last, the author discuss the application of the method in physic image, and give some advice.Keywords:Fractal theory, fractal dimension, Fraction Brownian Motion, blanket method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。

毕业设计（论文）毕业设计（论文）图像分割算法研究与实现诚信承诺书本人郑重承诺：我所呈交的毕业论文《图像分割算法研究与实现》是在指导教师的指导下，独立开展研究取得的成果，文中引用他人的观点和材料，均在文后按顺序列出其参考文献，论文使用的数据真实可靠。

文使用的数据真实可靠。

承诺人签名：承诺人签名：日期：日期： 年 月 日图像分割算法研究与实现摘 要数字图像目标分割与提取是数字图像处理和计算机视觉领域中一个备受关注的研究分支，其中最主要的是运用MA TLAB 对图像进行仿真分割，并用各个方法进行分析、对比并得出结论。

本文主要介绍了图像分割的基本知识，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生长等进行了分析。

在边缘检测时对梯度算法中的Sobel 算子、Prewitt 算子、LoG(Laplacian-Gauss)算子、Canny 算子的分割原理逐一介绍并比较各种算子的分割效果。

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，本文着重实现基于迭代法的全局阈值及基于Otsu 最大类间方差算法的自适应阈值。

此外还介绍了区域增长法，它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。

向。

关键词：图像分割图像分割 MA TLAB 边缘检测边缘检测 区域生成区域生成 阈值分割阈值分割Research of Image Segmentation AlgorithmABSTRACTDigital Image Object Segmentation and Extraction is a major concern in the field of digital image processing and computer vision research branch, which the most important is the use of MATLAB for image segmentation and simulation, using each method to carry on the analysis, comparison and conclusion. This paper mainly introduces the basic knowledge of image segmentation, based on the principle and the application effect to the classic image segmentation methods such as edge detection, threshold segmentation and region growing is analyzed. In the edge detection of gradient algorithm in the Sobel operator, Prewitt operator, Log operator, Canny operator segmentation principles introduced and comparison of various operators segmentation. While the threshold segmentation technology is the key to determine a threshold , only a good threshold can effectively divide object and background, this paper focuses on the implementation of the global threshold based on iterative algorithm and based on Otsu adaptive threshold algorithm. It also introduces the regional growth method, its basicidea is to have similar properties to the pixel together constitute a new area. At the same time the paper also analyzes the research direction of image segmentation technology.Key words：Image segmentation MATLAB Edge detection Regional generation Threshold segmentation目 录1 引言 (1)1.1 数字图像分割的现状数字图像分割的现状 (1)1.2 数字图像分割的意义数字图像分割的意义 (1)2 基于MAMATLABTLAB的图像分割 (3)2.1 MA TLAB的优点 (3)3 图像分割的主要研究方法 (4)3.1 图像分割定义图像分割定义 (4)3.2 图像分割方法综述图像分割方法综述 (4)3.3 边缘检测法边缘检测法 (5)3.3.1 边缘检测原理边缘检测原理 (5)3.3.2 C ANNY算子算子 (6)3.3.3 P REWITT 算子算子 (7)3.3.4 S OBEL 算子 (8)3.3.5 L OG算子算子 (9)3.4 区域生长法区域生长法 (9)3.4.1 区域生长原理区域生长原理 (9)3.4.2灰度差准则灰度差准则 (10)3.4.3 灰度分布统计准则灰度分布统计准则 (11)3.5 阈值分割法阈值分割法 (11)3.5.1阈值分割法原理阈值分割法原理 (11)3.5.2 迭代阈值分割迭代阈值分割 (12)3.5.3 O TSU算法(最大类间方差法) (13)4 分割结果与分析 (15)4.1边缘检测结果及分析 (15)4.1.1 SOBEL算子分割结果算子分割结果 (15)4.1.2 P REWITT算子分割结果 (16)4.1.3 C ANNY算子分割结果算子分割结果 (17)4.1.4 L OG 算子分割结果算子分割结果 (17)4.1.5 边缘检测分割结果比较边缘检测分割结果比较 (18)4.2 区域生长结果与分析区域生长结果与分析 (18)4.3 阈值分割结果与分析阈值分割结果与分析 (19)4.3.1 O TSU算法求自适应阀值结果算法求自适应阀值结果 (19)4.3.2 迭代法求全局阈值迭代法求全局阈值 (19)4.4 各种图像分割方法的比较各种图像分割方法的比较 (20)5 结论 (21)参考文献 (22)谢 辞 (23)附 录 (24)1 引言1.1 数字图像分割的现状图像分割技术，是从图像中将某个特定区域与其它部分进行分离并提取出来的处理。

学号2006112020312 编号2010120312研究类型应用研究分类号 TP391.41HUBEI NORMAL UNIVERSITY学士学位论文（设计）B achelor’s Thesis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物理与电子科学学院专业名称电子信息科学与技术完成时间湖北师范学院学士学位论文（设计）诚信承诺书毕业设计（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。

矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。

如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。

㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。

(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。

如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。

对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。

二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。

2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。

㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。

2、矿产品价格稳定性及变化趋势。

三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。

2、矿区矿产资源概况。

3、该设计与矿区总体开发的关系。

㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。

2、矿床开采技术条件及水文地质条件。