eisi毕业设计(论文)matlab图像分割
电信学院 电子信息工程专业
摘 要
图像分割是一种重要的图像分析技术。对图像分割的研究一直是图像技术研究中的热点和焦点。医学图像分割是图像分割的一个重要应用领域，也是一个经典难题，至今已有上千种分割方法，既有经典的方法也有结合新兴理论的方法。
本论文首先介绍了双峰法以及最大类方差自动阈值法，然后重点介绍一种基于小波变换的图像分割方法,该方法先对图像的灰度直方图进行小波多尺度变换,然后从较大的尺度系数到较小的尺度系数逐步定位出灰度阈值。最后，对这几种算法的分割效果进行了比较。实验结果
表明, 本设计能够实时稳定的对目标分割提取，分割效果良好。
医学图像分割是医学图像处理中的一个经典难题。图像分割能够自动或半自动描绘出医学图像中的解剖结构和其它感兴趣的区域，从而有助于医学诊断。
关键词:小波变换;图像分割;阈值
树状模式Abstract
The image segmentation is an important technology of image processing. It is still a hot point and focus of image processing.Medical image segmentation is an important application in the field of image segmentation, and it is also a classical difficult problem for researchers. Thousands of methods have been put forward to medical image segmentation. Some use classical methods and others use new methods.
In this paper , first introduced the petronas method and imum between class variance .Then focus introduced a method of image segmentation based on wavelet transform is discussed. In this method, the wavelet multiscale transform of image gray histogram is do
ne first .Moreover , the gray threshold is gradually found out from large scale coefficients to small scale coefficients. Finally,the effects of the methods in segmentation are compared . The experimental results indicate that the system can obtain a good performance of image segmentation.
Medical image segmentation is a classical puzzle for researchers. Image segmentation is the method to delineate anatomic structures or other interested regions automatically or semi-automatically, which is helpful to diagnosis and plays a crucial role in many medical imaging applications.
Key words: Wavelet Transform; Image Segmentation;threshold
第一章 绪论 1
1.1 图像分割技术的现状和发展情况 1
1.2 图像分割主要研究方法 1
边缘检测法 2
区域提取法 2
中西真理香阈值分割法 3
结合特定理论工具的分割法 3 1.3 论文的内容与结构安排 ...4 第二章 图像分割预处理 5 2.1 图像平滑 5
中值滤波原理 5
平滑效果分析 6
2.2 灰度调整 7
灰度调整原理 7
灰度调整效果分析 7
2.3 本章小结 8
第三章 基于阈值的图像分割技术 9 3.1 阈值分割原理 9
3.2 图像分割方法 10
图像二值化 10
双峰法 10
最大方差自动取阈值法 12
3.3 本章小结 13
第四章 基于小波图像阈值分割技术 14 4.1 基于小波阈值分割技术简述 14 4.2 小波分析 14
小波变换 14
小波分割算法及步骤 15
4.3 阈值选取以及实验分析 16
直方图分辨率的小波表示 16
多分辨率阈值选取 17 缘
实验分析 18
4.4 本章小结 20
第五章 总结与展望 21
5.1 工作总结................................................21
5.2 工作展望............................................21
弹道修研致谢 22
参考文献 23
附 录 24
第一章 绪论
本章对论文涉及的研究领域进行了较为详细的综述。简要介绍了医学图像分割的研究目的和意义，给出了医学图像分割的基本方法及步骤。在对医学图像分割问题的起源、发展和
研究现状进行简要综述的基础上，介绍了该领域当前的研究热点及论文的主要研究内容。
1.1 图像分割技术的现状和发展情况
图像分割算法的研究已有几十年的历史，一直以来都受到人们的高度重视。关于图像分割的原理和方法国内外已有不少的论文发表，但一直以来没有一种分割方法适用于所有图像分割处理。传统的图像分割方法存在着不足，不能满足人们的要求，为进一步的图像分析和理解带来了困难。随着计算机技术的迅猛发展，及其相关技术的发展和成熟，结合图像增强等技术，能够在计算机上实现图像分割处理。
