论文总字数：18659字

摘 要

图像处理技术是现今一块十分重要的跨学科领域，随着科学技术的不断发展，图像处理逐渐形成了自己的科学体系。图像分割技术是图像处理的一种重要的方式，它是指把图像空间按照一定的要求分成一些“有意义”的区域。基于阈值的图像分割是一种最常用的并行区域技术，它是图像分割中应用数量最多的一类，具有运算效率相对较高以及计算相对简单的优点，并且对于目标像素与背景像素灰度级分布不一样的图片是一种十分有效的分割手段。因此，近年图像的阈值分割技术受到国内外专家的广泛关注。本文将对基于阈值的数字图像分割技术继续进行研究，通过对不同的阈值分割方法进行试验和对比来体现各种方法的优点与缺陷。

关键词：图像处理；图像分割；灰度级；阈值

Research on digital image segmentation based on threshold

Abstract

Image processing technology is a very important field of interdisciplinary, with the continuous development of science and technology, image processing has gradually formed its own scientific system. Image segmentation technology is an important way of image processing, it refers to the image space in accordance with certain requirements into some "meaningful" area. Image segmentation based on threshold is a kind of the most commonly used parallel regional technology, which is image segmentation in the largest number of applications of a class and has the advantages of operation efficiency is relatively higher and the calculation is relatively simple, and the target and background pixels gray level distribution is not the same as the picture is a very effective means of segmentation. Therefore, in recent years, the image of the threshold segmentation technology has been widely concerned by domestic and foreign experts. In this paper, based on the threshold of the digital image segmentation technology to continue to study, through the different threshold segmentation method to test and contrast to reflect the advantages and shortcomings of various methods.

Keywords: Image processing; Image segmentation; Gray level; Threshold

目录

摘 要 I

Abstract II

第一章 引言 1

1.1图像处理的发展背景与意义 1

1.2 图像分割简述 1

1.3 阈值分割方法简述 1

1.4研究方法 2

第二章 灰度直方图峰谷法 3

2.1灰度直方图峰谷法原理 3

2.1.1 单峰直方图 3

2.1.2 双峰直方图 3

2.1.3 多峰直方图 4

2.2灰度直方图峰谷法的实现 4

2.2.1单峰直方图图像的分割 4

2.2.2双峰直方图图像的分割 7

2.2.3多峰直方图图像的分割 9

第三章 均值迭代阈值分割法 11

3.1均值迭代阈值分割法原理 11

3.1.1 分割原理 11

3.1.2 基础算法 12

3.2均值迭代阈值分割的实现 12

3.2.1单峰直方图图像的分割 12

3.2.2双峰直方图图像的分割 15

3.2.3多峰直方图图像的分割 16

第四章 最大类间方差法（大津法） 18

4.1 最大类间方差法原理 18

4.1.1 分割原理 18

4.1.2 算法基础 19

4.2最大类间方差法的实现 20

4.2.1单峰直方图图像的分割 20

4.2.2双峰直方图图像的分割 22

3.2.3多峰直方图图像的分割 23

第五章 实现结果的对比与分析 26

5.1实验结果的对比 26

5.1.1 单峰图像分割结果对比 26

5.1.2 双峰图像分割结果对比 27

5.1.3 多峰图像分割结果对比 28

5.2 各种分割方法的优缺点分析与总结 29

第六章 结束语 30

致 谢 31

参考文献 32

引言

1.1图像处理的发展背景与意义

数字图像处理技术诞生于20世纪20年代，但是在80年代以后才开始真正发展起来。伴随着计算机技术以及思维科学研究和人工智能的飞速发展，数字图像处理以智能化、标准化、多媒体化、立体化、高速以及高分辨率作为发展方向，在工业自动化、办公自动化、图像通讯、医疗设施和地理信息系统等多个领域具有十分广泛的应用，并且出现了如Wavelet、Fractal、遗传算法、神经网络等多种图像处理理论以及算法。这些算法可以广泛应用到图像以及图形的处理、纹理分析的领域，还可以应用到生物、数学、物理、音乐以及神经等学科中。

进入21世纪，伴随着计算机技术的飞速发展及其相关科研成果的不断获取，数字图像处理技术在各领域收到了更加广泛的关注并取得了开拓性的重大成就，包括军事领域、航空航天领域、生物医学领域、工业检测领域、机器人视觉等一系列重要的应用领域。数字图像领域已经成为了一门前途光明、引人注目的新兴学科。

1.2 图像分割简述

在图像的研究和应用中，人们往往对图像中的某些部分更加感兴趣，这些特殊的部分一般对应着图像中特定的且具有特殊性质的区域（可以对应多个区域，也可以对应一个单一的区域），我们称之为目标或者图像的前景；而其他的部分就是图像的背景。为了辨别和分析目标就需要将目标从一幅图像中提取出来，这就是数字图像分割的主要研究目标。

图像分割是图像分析的第一步，图像分割接下来的环节，比如目标识别、特征提取等的成功与否，都与图像分割的质量有着密切的联系。由于该课题具有较高的难度和深度，进展较为缓慢。图像分割技术自20世纪70年代起一直收到人们的密切关注，也是一道长久以来的难题，尽管研究人员进行了无数的尝试，但至今没有发现一个通用的图像分割方法，分割算法的好坏也没有明确的判断标准，这给图像分割技术的实际运用造成了许多问题。近些年，又有许多关于图像分割的新思路、新算法以及改进算法被提出，将这些经典方法和新思路进行概括，则分为阈值分割法、区域提取法、边缘检测法以及结合特定理论工具的分割方法这四类。

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