基于MATLAB的图像分割方法及应用 1Word格式.docx
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摘要
图像处理是一种新兴学科，在短短几十年中得以迅速发展并广泛应用于航天、军事、医学等领域。
它是如今信息社会引人注目的多媒体技术中重要组成部分只一。
图像分割技术是非常重要的图像处理技术之一，无语是在理论研究还是在实际应用中人们都非常的重视。
图像分割有许多的种类和方式，一些分割运算能够直接应用于任何图像，而另外一些却只适用于特别种类的图像。
图像分割技术是从图像处理技术，再到后期的图像分析的关键步骤，图像分割结果的好坏，可以说对图像的理解有直接影响。
本文根据图像分割原理及人眼视觉的基本理论，研究图像的彩色模型及图像分割的常用方法，比较各方法的特点，并选择合适的方法对图像进行分割。
本文采用MATLAB软件对图像进行彩色坐标变换及阈值分割，计算简单，具有较高的运行效率，分割的结果是使图像更符合人眼的视觉特性，获得比较好的效果。
关键字：
图像处理；
图像分割；
人类视觉；
MATLAB
ABSTRACT
Imageprocessingoftheemergingdisciplines,inashortspanofdecadestotherapiddevelopmentandiswidelyusedinmilitary,aerospace,medicalandotherfields.Today'
sinformationsocietyitiseye-catchingmulti-mediatechnologyanimportantpart.
Thispaperreviewstheimageprocessinginthehumanvisualsegmentationandthebasictheoryandcommonlyusedmethod,combinedwiththecellstodealwithimagecolorspaceconversionandsplit.AndthroughtheMATLABplatformtorealizecolorimagesegmentation.
Thisarticlefirstdiscussesthebasicprinciplesofvision,includingthestructureofthehumaneye,thehumaneye'
svisualsystem,colorvision,color,etc.Inthispaper,ThebasicprincipleofcolorimageprocessingisalsocarriedoutpreliminarystudywasmainlyaimedatthevisualcharacteristicsofthehumaneyetochoosetheappropriatecolormodeltocolorimagesconvertedfromRGBspacetoreflectthecharacteristicsofhumanvisualprocessingoftheHSIspaceandthen.Colorimagesofcellsafterconversionmodelfortheoperationofdivision.
Inthispaper,thethresholdsegmentationofcellimagesegmentationisusingmethods.Thresholdsegmentationmethodappliedtoobjectsandbackgroundhaveastrongercontrasttothesituation,itisimportantthatthegraybackgroundorobjectsinasinglecomparison,thecalculationissimple,withhighoperatingefficiency.Theresultsofsegmentationaretomaketheimagemoreinlinewiththevisualcharacteristicsofthehumaneyeandtoobtainrelativelygoodresults.
Keywords:
imageprocessing;
imagesegmentation;
MATLAB;
humanvisual
第一章绪论
1.1前言
数字图像处理技术是一个跨学科的领域。
伴随着计算机科学技术的不断发展，图像处理和图像剖析逐渐形成了自身的科学体系，新的处理方式数见不鲜，虽然它的发展时间不长，但却引发了各方面人士普遍的关心。
起初，视觉是人类最重要的感知方式，图像又是视觉的根基。
于是，数字图像成为心理学、生理学、计算机科学等诸多领域内的学者们探索视觉感知的有效用具。
其次，图像处理技术在遥感、气象、军事等大型应用中也有不断提高的需求。
图1.1数字图像处理系统的构成
图像处理技术的基本内容——图像处理技术通常是指数字图像处理技术。
数字图像是指用数字摄像机、扫描仪等设备通过采样和数字化获得的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，它的值为一整数，称为灰度值。
数字图像处理技术的内容，主要包括下列几个方面。
1、图像获取
数字图像处理获取研究的主要方式是把一幅连续的光学图像变化成一幅数字图像。
连续的光学图像一般需要经过采样、量化和编码构成一幅数字图像。
2、图像变换
图像变换是在许多图像处理和分析的基础上，其研究的主要内容是把图像从空间域变换成另一个域（频域），并完成对处理图像的分析，然后通过反变换得到处理的图像。
图像变换可以更快地完成复杂的空间域处理。
3、图像增强
图像增强是提高图像质量的重要手段。
图像增强的主要目标有两个：
一个是改进图像的视觉质量，如提升图像的亮度、加强图像的对比度，去除图像中的噪声等等；
另一个为了满足机器视觉的需求，更好地进行机器视觉处理。
图像增强是图像处理的一个重要组成部分，图像增强技术主要分为空间域增强和频域增强两大类。
前者指直接在空间域，即在图像的平面自身实现图像的加强处理；
后者主要指的是图像的傅立叶变换，变换到频域处理，然后通过反变换增强图像。
4、图像复原技术
图像恢复技术的主要内容是将图像退化模型，并根据图像退化的原因，恢复退化图像，以获得高质量的图像。
图像复原可以分为无约束图像复原和有约束图像复原。
5、图像编码技术
编码是图像压缩的一种重要手段，它满足一定的保真度的要求。
图像数据的压缩，使图像数据的存储与传输更便利。
按照编写代码过程当中是不是有损失，可以将图像编码分为有损压缩编码和无损压缩编码。
在编码过程中的编码无损压缩是没有图像信息的丢失的，从而能够从压缩数据中准确地恢复原始图像；
有损压缩编码在编码过程中的有损压缩是图像信息损失，因此不能基于压缩数据准确地重建原始图像，有一定程度的失真。
按照编码机理能够将图像编码分为变化编码、混合编码、预测编码和熵编码等。
6、图像分割技术
图像数据的模糊和噪声的干扰是分割问题的两大难题。
到目前为止，还没有一个完美的图像分割方法，可以根据人的意愿精确地分割任何一种图像。
现实图像中景物情况各种不同，具体问题需具体分析，按照实际情况选择得当的方法。
分割成果的好坏或正确与否，到现在为止，尚无一个统一的评价和判断标准，分割的好坏务必从分割的效果和现实应用的场合来判断。
然而，在人类研究图像的历史长河中，仍然积累了许多经典的图像分割方法。
固然这些分割方法不可以适应全部种类的图像分割，可是这些方法却是图像分割方法进一步发展的根基。
实际上，当代一些分割算法恰巧是从经典的图像分割方法中产生出来的。
图像分割法大致可以分为三个种：
边缘检测法，阈值分割法和基于区域的图像分割法。
1.2MATLAB简介
MATLAB是一种科学计算软件，专门以矩阵的形式处理数据。
它是一种用于算法开发、数据分析、数值计算和数据可视化的高级技术计算语言和交互式环境。
除绘制函数、数据图像、矩阵运算等经常使用的功能外，MATLAB还能用来建立用户界面和挪用其他的语言（包括C，FORTRAN和C++等）编辑的程序。
MATLAB软件是当今很流行的一款科学计算软件，其主要由Simulink、主包和工具箱三部分组成。
Simulink是一种用于动态系统仿真的交互式系统。
MATLAB主包有五部分：
MATLAB语言、MATLAB工作环境、句柄图形、MATLAB数学函数库和MATLAB应用程序接口（API）。
MATLAB工具箱是MATLAB是用来办理各个领域内特定问题的函数库，它是开放式的。
即可以应用，又可以根据需要进行扩展。
本课题的目标是完成基于MATLAB实现数字图像分割。
1.3视觉研究现状
因为图像处理的很多目的都是辅助人更好地察看和了解图像的信息，因此，有必要研究人类视觉系统的特点，并研究它的等效数学——物理模型，从而在进行图像处理时，认为这是考虑整个加工系统的一部分。
不过，由于现代科学技术发展的程度还不能确切地表明有关人类视觉的全部生理、物理过程，因此对人类视觉系统模型的讨论，只可建立在假设和实验结果相符合的基础之上，在现实生活中，图像大部分都是彩色的，因此，很有必要研究人类视觉对彩色的感知规律。
人类视觉系统是一个非常复杂的系统，目前主要研究机器人的视觉使机器人具有视觉感知功能的系统。
机器视觉系统主要由三部分组成：
图像的获取、图像的处理和分析、显示或输出。
机器视觉系统是指用计算机来实现人的视觉功能，即用计算机来实现对客观的三维世界的辨别。
按照如今的理解，人类视觉系统的感应部分是视网膜，它是一个三维采样系统。
所谓的三维理解是指对被察看对象的尺寸、形状、脱离观察点的距离、运动特征（方向和速度）和质地等的理解。
1.4视觉研究与彩色图像坐标转换
1.4.1视觉研究与图像处理
数字图像处理，也称为计算机图像处理。
它是将图像信号转换成数字形式并利用计算机对其进行各类目的的处理。
彩色图像处理的目标是辅助人更好地察看和了解图像中的信息，处理方案的选择和设计与信宿与信源的特征密切相关。
所谓信宿就是是信息处理的接收器——人类视觉系统,图像源是治疗前或后处理。
所以明了图像特征和人类视觉系统对彩色的感知规律是非常重要的。
人的眼睛对彩色图像的视觉感觉要比对黑白图像丰富很多，彩色数字图像的收集、处理及显示技术在医学、印染、电视等领域中获得日益普遍的应用。
为了使用科学的手段，特别是计算机来处理彩色信息，务必可以使用定量的方式来描述彩色信息，即创建彩色模型。
视觉研究就是对探讨人的视觉系统对彩色的识别能力，然后通过图像分割得到图像的最佳的视觉效果。
因此视觉研究和图像处理是相互联系、相互影响和相互作用的。
1.4.2视觉研究在彩色图像坐标转换的应用
当代颜色视觉
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