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1、存档日期：_ 存档编号：_徐 州 师 范 大 学 科 文 学 院 本科生毕业论文（设计）论文题目: 小波变换在图像分割中的应用 姓 名: 王 婷 婷 学 号： 078333106 专 业： 自 动 化 班 级： 07 自 动 化 指导老师： 李 旭 超 科文学院教务处印刷2摘 要近年来，对图像分割的研究一直是图像技术研究的焦点。图像分割是一种很重要的图像分析技术，它的目的是把图像分为具有各种特性的区域并把感兴趣的部分提取出来。它融合了多个学科的成果，并且成功应用于工业、农业、医学、军事等领域，得到了广泛的应用。图像分割的方法有很多种，本文的题目是小波变换在图像分割中的应用。主要介绍了两种小波分
2、割方法，即小波阈值分割方法和小波域马尔可夫随机场模型分割方法，其中通过了直方图、建立模型等手段对这两种方法做出具体的讨论。经过研究发现，区分真正的噪声和边缘是图像分割的难题之一，然而小波变换则可以解决这一问题，小波变换是一种时-频两域分析的工具。同时还利用Matlab分别对两种方法进行仿真，并得到了有效的结果。根据仿真结果我们可以看出不同分割方法的不同分割效果，从而更好地理解这些方法。图像分割是一个经典的问题，至今仍没有一种通用的解决方法。关键词：图像分割 小波变换 阈值 马尔可夫随机场模型 VAbstractRecently, the image segmentation is still
3、a focus of image processing. It is a so important technology in the field of image processing, the aim of which separates the object into the regions with different characters, and pick up the interesting regions. It incorporates multiple disciplines, it applied into industry, agriculture, medicine,
4、 military and other fields successfully, and been widely used.There are a lot of kinds of image segmentation, the topic of this paper is The application of wavelet transform to the image segmentation. It mainly introduces two kinds of wavelet decomposition methods, they are respectively the wavelet
5、threshold segmentation method and the wavelet domain markov model segmentation method with the airport, Among them through the histogram, model and discuss the means of the two methods. After the study found, distinguish true noise and edge is one of the difficult problems of the image segmentation,
6、 however wavelet transform can resolve this problem better, because wavelet transform is a kind of time-frequency analysis tools. Then there are two summations for two methods with Matlab, the result can show the effective phenomenon. According to the simulation result ,we can see the different imag
7、e segmentation effect of different methods, so we can understand these ways of image segmentation better.Image segmentation is a classic problem, but still can not find a general solution to it. Key word：image segmentation wavelet transform threshold wavelet domain markov model with the airport目 录摘
8、要IAbstractII1 绪论11.1 空域图像分割11.1.1 串行边界分割技术11.1.2 串行区域分割技术11.1.3 并行边界分割技术11.1.4 并行区域分割技术21.1.5 结合特定理论工具的分割技术21.2 频域图像分割21.3 小波域图像分割31.3.1 图像分割的描述31.3.2 图像分割的发展及现状51.3.3 基于小波变换的图像分割方法61.4 本文的主要工作72 小波变换与马尔可夫随机场理论82.1 小波理论82.2 小波变换82.2.1 小波变换的概述82.2.2 正交小波基的种类92.2.3 多分辨率分析102.2.4 连续小波变换112.2.5 离散小波变换12
9、2.3 马尔可夫随机场的基本理论133 图像分割中的小波阈值法153.1 小波阈值法的原理153.2 图像直方图的多分辨率分析163.3 阈值分割算法173.4 实验仿真174 图像分割中的小波域马尔可夫随机场方法194.1 图像分割中的马尔可夫随机场方法综述194.1.1 用马尔可夫随机场描述图像模型194.1.2 基于适当最优准则实现图像的分割214.2 小波域马尔可夫随机场模型的分割算法224.2.1 小波域马尔可夫随机场模型的MAP准则的分割算法224.2.2 小波域马尔可夫随机场模型多尺度概率值的计算234.2.3 小波域马尔可夫随机场模型分割算法的具体实现234.3 小波域马尔可夫
10、随机场模型的参数估计244.4 实验仿真255 结论与展望265.1 论文的总结265.2 论文的展望26致 谢28参考文献29附录31徐州师范大学科文学院本科生毕业论文 小波变换在图像分割中的应用1 绪论1.1 空域图像分割空域是指图像平面本身，空域图像分割就是直接对图像的像素进行处理分割。研究者经过几十年的研究与努力，研究出了很多种空域图像分割方法。归纳起来大致包括：串行边界分割技术、串行区域分割技术、并行边界分割技术、并行区域分割技术、结合特定理论工具的分割技术等1 LI Yue-e, LIU Qing-fang. The Application of Wavelet Transform
11、 to the Image SegmentationJ. College of Physics and Electronics Engineering, Shanxi University, Taiyuan030006, China, 2009, 32(4): 566571.。1.1.1 串行边界分割技术串行边界分割技术指通过顺序搜索边缘点，采用串行方式来对感兴趣目标的边界进行检测。主要有以下三个关键步骤：首先确定一个顺序搜索的起始边界点；然后在确定先前的搜索结果对下一边界点的检测和下一个结果的影响的前提之下，选择某种搜索策略，根据相应原则逐一检测新的边界点；最后选定搜索终止的条件，结束整个搜
12、索过程。串行边界分割技术所采取的策略主要有以下两种：首先检测出边界点，然后再连接边界点；以交叉结合的方式来进行边界点的检查和连接。1.1.2 串行区域分割技术串行区域分割技术指通过对目标区域的直接检测，用串行方式来进行图像分割的技术。它的特点是将整个处理过程分解为的多个步骤依次进行，然后前续步骤的处理结果来决定对后续步骤的处理。结合了特定数学理论工具的一些图像分割方法也经常用串行区域分割的方式。串行区域分割技术有两种基本形式：从单个像素出发，逐渐合并成所需的分割区域；从全图出发，逐渐分裂成所要的分割区域。1.1.3 并行边界分割技术并行边界分割技术指通过对感兴趣区域的边界进行检测，用并行方式来
13、对图像进行分割技术。其过程主要有以下两个步骤：检测感兴趣区域的边界点； 形成感兴趣区域的边界。对于步骤可以采用各种微分算子来直接检测，也可以利用拟合方法与边缘模型进行间接检测。对于步骤由于其过程较复杂，因此单纯利用微分算子不能形成闭合边界，需要通过一定的准则和数学工具将感兴趣的区域分离出来。1.1.4 并行区域分割技术并行区域分割技术指通过对感兴趣区域的检测，用并行方式来进行图像分割的技术。在实际应用中，并行区域分割技术主要包括以下两大类：特征空间聚类方法； 阈值化方法。1.1.5 结合特定理论工具的分割技术基于信息论的分割技术最近几年，出现了许多借助信息论中熵的概念的图像分割方法。这些方法利用信息论当中求熵的极值的方式来进行图像分割。例如：1D最大熵法、2D最大熵法、最大后验熵法、最小熵相关法、最大香农熵法、条件熵法
