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1、数字图像并行边界分割技术的研究专业：自动化班级：2007 级 2 班姓名：武耀冲目 录 引言.31 图像及图像分割.51.1 图像和数字图像.5 1.2 图像技术的发展.6 1.3 图像分割在图像工程中的地位.7 1.4 图像分割的研究意义.9 1.5 图像分割的研究现状及发展趋势.102 图像分割的基本理论.122.1 图像分割的定义.12 2.2 图像分割的体系结构.12 2.3 图像分割方法分类.13 2.3.1 阈值分割方法.14 2.3.2 边缘检测方法.14 2.3.3 区域提取方法.16 2.3.4 结合特定理论工具的分割方法.18 2.4 图像分割的质量评价.183 图像的并行
2、边界分割技术.203.1 基本概念.20 3.2 经典算法.20 3.2.1 微分算子边缘检测.20 3.2.2 边界闭合.24 3.2.3 边缘拟合.25 3.2.4 哈夫变换.284 结合微分算子与边界闭合的图像分割.304.1 边缘检测.30 4.1.1 拉普拉斯高斯算子检测图像边缘.31 4.1.2 Sobel 算子检测图像边缘.32 4.2 图像的二值化处理.34 4.3 图像的边界闭合.35 4.4 实验结果与分析.36结 论.39致 谢.40参考文献.41附录 源程序代码.43摘摘 要要图像分割是图像分析的第一步，是计算机视觉的基础，是图像理解的重要组成部分，也是图像处理、模式识
3、别等多个领域中一个十分重要且又十分困难的问题。在图像处理过程中，原有的图像分割方法都不可避免的会产生误差，这些误差会影响到图像处理和识别的效果。并行边界分割技术作为一种求解问题的高效并行的全局搜索方法。以其固有的并行性和自适应性，使之非常适于大规模搜索空间的寻找，已广泛应用于许多学科及工程领域。这种技术在计算机视觉领域中的应用也正日益受到重视，为图像分割问题提供了有效的方法。本文对并行边界分割技术的基本概念和研究进展进行了综述；重点阐述了微分算子边缘检测与边界闭合相结合的图像分割方法，重点研究了两种算子 Sobel 算子和 LoG 算子。并基于 Matlab 软件进行了仿真实现。实验结果表明基
4、于并行边界分割技术的边界闭合方法分割速度快，轮廓区域分割明显，分割质量较高，达到了预期目的。关键词：图像处理；图像分割；边缘检测；二值化；微分算子；边界闭合AbstractImage segmentation is the first step of image analysis and the basic of computer vision. It is an important part of the image understanding, which is a very important and difficult problem in the field of image processing, pattern recognition
