淺析-圖像分割與原理與方法

1、..淺析圖像分割的原理及方法一一研究背景及意義研究背景及意義研究背景：研究背景：隨著人工智能的發(fā)展，機(jī)器人技術(shù)不斷地應(yīng)用到各個領(lǐng)域。信息技術(shù)的加入是智能機(jī)器人出現(xiàn)的必要前提。信息技術(shù)泛指包括通信技術(shù)、電子技術(shù)、信號處理技術(shù)等相關(guān)信息化技術(shù)的一大類技術(shù)。它的應(yīng)用使得人們今天的生活發(fā)生了巨大變化。從手機(jī)到高清電視等家用電器設(shè)備出現(xiàn)使我們的生活越來越豐富多彩。在一些軍用及民用領(lǐng)域近幾年出現(xiàn)了一些諸如:圖像制導(dǎo)、無人飛機(jī)、無人巡邏車、人臉識別、

2、指紋識別、語音識別、車輛牌照識別、漢字識別、醫(yī)學(xué)圖像識別等高新技術(shù)。實(shí)現(xiàn)它們的核心就是圖像處理、機(jī)器視覺、模式識別、智能控制、及機(jī)器人學(xué)等相關(guān)知識。其中圖像處理具有重要地位。而圖像分割技術(shù)是圖像分析環(huán)節(jié)的關(guān)鍵技術(shù)。研究圖像分割技術(shù)的意義：研究圖像分割技術(shù)的意義：人類感知外部世界的兩大途徑是聽覺和視覺，尤其是視覺，人從視覺獲得的信息大概占到人獲取信息總量的80%，由此可見圖像信息是非常重要的一類信息。在一副圖像中，人們往往只對其中的某些目

3、標(biāo)感興趣，這些目標(biāo)通常在圖像中占據(jù)一定的區(qū)域，并且在某些特性(如灰度、輪廓、顏色、紋理等)上和周圍的圖像有差別。這些特性差別可能非常明顯，也可能很細(xì)微，以致人眼覺察不出來。圖像分割是圖像識別和圖像理解的基本前提步驟，圖像分割質(zhì)量的好壞直接影響后續(xù)圖像處理的效果，甚至決定其成敗，因此，分割的方法和精確程度是至關(guān)重要的。由此可見，圖像分割在圖像工程中占據(jù)非常重要的位置。二二圖像分割常用技術(shù)圖像分割常用技術(shù)1.1.圖像分割基本概念圖像分割基本

4、概念..1、空域微分算子，也就是傳統(tǒng)的邊緣檢測方法。如Roberts算子、Prewitt算子和Sobel算子等。2、擬合曲面。該方法利用當(dāng)前像素鄰域中的一些像素值擬合一個曲面，然后求這個連續(xù)曲面在當(dāng)前像素處的梯度。3、小波多尺度邊緣檢測。4、基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的邊緣檢測。最后通過圖像的輪廓（邊界）跟蹤來確定目標(biāo)區(qū)域：圖像的輪廓（邊界）跟蹤與邊緣檢測是密切相關(guān)的，因?yàn)檩喞檶?shí)質(zhì)上就是沿著圖像的外部邊緣“走”一圈然后分割出目標(biāo)區(qū)域。下圖是分別

5、用Roberts、Sobel、Prewitt、LOG、Canny算子對灰度Lena圖像分割的結(jié)果：3.3.閾值分割方法閾值分割方法閾值分割是常見的直接對圖像進(jìn)行分割的算法，根據(jù)圖像像素的灰度值的不同而定。對應(yīng)單一目標(biāo)圖像，只需選取一個閾值，即可將圖像分為目標(biāo)和背景兩大類，這個稱為單閾值分割；如果目標(biāo)圖像復(fù)雜，選取多個閾值，才能將圖像中的目標(biāo)區(qū)域和背景被分割成多個，這個稱為多閾值分割，此時還需要區(qū)分檢測結(jié)果中的圖像目標(biāo)，對各個圖像目標(biāo)區(qū)域