基于阈值的图像分割方法开题报告

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1. 研究目的与意义

图像分割主要用于图像的描述和分析，是从图像处理到图像分析的关键步骤，也是进一步了解图像的基础。

图像分割通常是为了对图像进行进一步的分析、识别、跟踪、理解、压缩和编码等等，分割的准确性直接影响到后续任务的有效性。

例如，图像分割是识别目标对象时图像识别预处理过程中的一个重要步骤。

2. 国内外研究现状分析

基于阈值的图像分割方法是图象分割算法中最常用并且使用起来非常简单的一种方法。

人们对它的研究已经有40年之久，在目前已经提出了很多种分割方法，也有很多种分类的方法。

例如，依据对整幅图像采用单个阈值还是多个阈值可分为全局阈值方法与局部阈值方法，其中局部阈值方法也叫自适应阈值方法；依据阈值分割算法本身所具有的准则或特性，可以分为最小误差法、灰度直方图的峰谷法、最大熵法、最大类间方差法、基于图谱理论的阈值分割方法等等。

3. 研究的基本内容与计划

主要研究基于阈值的图像分割方法。

对于背景和目标灰度区别大的图像应用自适应阈值进行目标高效分割；对于灰度分布较复杂的图像选取合适的阈值，得到目标的分割。

比较不同方法得到的阈值分割效果的比较。

4. 研究创新点

毕业设计将给出基于阈值的图像分割的各种方法的理论及算法过程，并利用现有的编程程序如MATLAB给出具体的算法程序。

通过不同的分割方法将作业的图片进行分割，将得到的结果进行比较与分析，从而比较各个图像分割方法的优点与缺点。