基于平均中值离差的二维最小误差分割算法研究-电子科学与技术专业论文.docxVIP

湘潭大学 学位论文原创性声明 本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所 取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任 何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡 献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的 法律后果由本人承担。 作者签名： 日期： 年 月 日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意 学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文 被查阅和借阅。本人授权湘潭大学可以将本学位论文的全部或部分内容编 入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇 编本学位论文。 涉密论文按学校规定处理。 作者签名： 日期： 年 月 日 导师签名： 日期： 年 月 日 I I 摘 要 图像分割技术是图像工程领域的基础研究内容，对图像的分析、理解有着极 其重要的影响。阈值分割算法在图像的灰度直方图信息的基础上，通过阈值准则 选取最佳阈值，是一种简单快速有效的分割方法，在图像分割领域应用最为广泛。 最小误差法是基于模版匹配的思想提出的一种经典的阈值分割方法，图像中 目标与背景比例大小对分割结果的影响较小，图像分割质量优于最大类间方差法 和最大熵法。但当数字图像实际的直方图分布与混合高斯分布模型相差太大时， 分割结果出现阈值偏移，分割准确度将会降低；传统的二维最小误差法，由于对 噪声的抑制能力有限，对低信噪比图像的分割效果较差。结合现有的阈值分割研 究成果，对最小误差法进行一些研究与改进，主要内容包括以下几个方面： (1) 提出一种基于平均中值离差的二维最小误差法。对像素点邻域灰度信息 而言，平均中值离差中的中值信息是比方差中的均值信息更为鲁棒的估计量，使 用平均中值离差作为离散测度，能更好的抑制图像中的噪声；根据二维直方图模 型中噪声点与目标背景类的先验知识，将二维算法分解为两个一维算法，提高了 计算速度，对直方图分布呈现出重尾分布和偏斜分布的图像分割效果较好。 (2) 传统的二维直方图区域划分一般采用直分法，在对图像分割过程中容易 丢失目标和背景之间的边缘信息。提出斜分的基于平均中值离差的二维最小误差 法，利用斜分法能较完整保留图像目标与背景类边缘信息的优点，获得较好的分 割效果；提出一种结合邻域均值灰度—邻域中值灰度的二维直方图模型的阈值分 割算法，该分割算法结合了像素点邻域中值灰度信息与邻域均值灰度信息，对高 斯噪声和椒盐噪声组成的混合噪声具有较好的抑制效果。 (3) 在实际应用中，由于获取的图像光照不均匀而无法利用全局阈值分割算 法对图像进行有效分割，结合数值形态学知识，提出与数值形态学相结合的基于 平均中值离差的二维最小误差法，通过数值形态学的前期处理来均衡图像光照， 对光照不均匀的图像分割有一定的改善作用。 关键词：图像分割；阈值分割；最小误差法；平均中值离差；二维直方图；形态 学 II II Abstract Image segmentation is the basic research content in the area of image engineering, and it has the extremely important influence for analysis, understanding of image. Threshold segmentation algorithm based on gray level histogram of image information to selecting the optimal threshold by the threshold criterion. It is a simple, fast and effective segmentation method, and has widely used in the field of image segmentation, and the segmented image has a better quality than the segmented image which use the Otsu method and the maximum entropy method. The minimum error method is a classical threshold segmentation method which is proposed based on the template matching, in an image, the proportion of target and background size has litt