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灰度图像分割算法的研究

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毕业论文范文题目：灰度图像分割算法的研究，论文范文关键词：灰度图像分割算法的研究
灰度图像分割算法的研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：人通过视觉感知半数以上的外界信息，因此图像处理领域的进展对我们感知外部世界有很大帮助。随着计算机处理速度的提高和图像处理技术的成熟，数字图像作为一种直接而丰富的信息载体，已成为计算机科学领域越来越重要的研究对象。在对图像的研究和应用中，人们往往只对图像的某些部分感兴趣，这些部分被称为前景，余下的部分被称为背景。图像分割就是将（略..）图像分为各具特色的区域并提取出前景的技术和过程。另一方面，前景的边界是我们感兴趣的对象，如果我们能检测出这些边缘，就可以提取出前景。这种基于边缘的图像分割，也被称为边缘检测。本文首先简单介绍了一些常见的边缘检测方法和算子，给出了不同算子对同一幅图像进行分割的结果，并对结果进行了分析。随后讨论了基于可变模型的分割。可变模型分参（文章此处忽略..）数可变模型和几何可变模型两大类，前者通过参数显式表达，如本文将讨论Snake模型。后者，又称水平集方法(LevelSetMethod)，通过高维函数隐含表达目标对象。本文将以可变模型为重点，详细讨论基于这两类模型的分割方法。Snake，又被称为参数主动轮廓，是定义在图像域中的一条弹性曲线。该曲线在内部能量和以边界为特征的外部能量（文章此处忽略..）的驱使下不断变形。当总能量达到局部极小时，曲线就刻画了目标的边界，从而给出了目标边缘一个有意义的描述。本文详细描述了Snake模型的原理，算法，并给出了实例。但该方法也存在某些不足，针对这些不足，本文介绍了相应的改进。水平集方法是本文的重中之重。该模型因有较好的数学理论基础，具有很强的改变拓扑的能力，在分割复杂结构时有着巨大（此处忽略..）的优势。本文详细描述了该模型的原理，算法和重要的改进，并在原始Fastmarchingmethods的基础上做了较大的改动，使之能够处理由离散点构成的区域。还针对水平集方法效率不高的缺点提出了一种改进方案：预先将象素分为两类，对两类象素定义不同的演化速度，以达到提高效率的目的，并在最后通过实验证明了新思路的优势。

以上为本篇毕业论文范文灰度图像分割算法的研究的介绍部分。

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