基于水面漂浮物的图像进行分割方法研究.docx

摘  要：随着人类社会工业化城市化的持续发展，我们面临着许多由发展带来的副作用，其中尤其突出的是水污染问题，这将直接关系到我们生活的方方面面，人类文明离不开水源和河流，所以我们必须要加强对河道的保护与监测，以前需要使用人工监测的方法，这样又费时又得不到理想的效果。随着科学技术的发展，我们得到了新的思路即可以用图像分割的技术来解决此类的问题。但是图像分割的算法众多，那么在我们处理图像分割的时候该如何选择，不同算法的分割效果又会有什么区别，这将是本文重点讨论的问题。

作为图像处理技术的基础与核心——图像分割。就是对图像的各个区域进行分离。所谓的图像分割本质上就是指根据图像的灰度、空间纹理、色彩光泽、几何图像等各种特征把图像划分成若干个相互之间不相关的区域，使得同一区域的图像表现出相同的或者相似的特征，而不同区域之间有着明显的区别。

在图像分割的现实应用中几乎没有一种算法是完全适用于所有的图像，所以我们需要对图像的特征进行分析从而总结出相应图像的特点，根据不同的特点采取最适合的图像分割算法，本文现对基于水面漂浮物的图像进行分割方法研究，并采取不同的算法实现分割，进而比较不同方法的效果，以便得到最佳的分割方案。目前主要有三个主流的思路分别是基于阈值的图像分割算法、基于边缘的图像分割算法、基于区域的图像分割算法。近年来，也出现了些新的分割思想和对传统分割算法的改进，这也将是图像分割技术的未来方向。

关键词：图像分割；阈值分割；边缘分割；区域分割；水面漂浮物

目录

摘要

Abstract

1 绪论-1

1.1 研究背景及意义-1

1.1.1 研究背景-1

1.1.2 研究意义-1

1.2 研究现状-2

1.3 开发工具概述-2

1.4 本文主要研究内容-3

1.5本文组织结构-3

2图像分割概念-5

2.1 图像分割简述-5

2.1.1 图像分割定义-5

2.1.2 图像分割算法综述-6

2.2 基于阈值的分割方法-6

2.2.1 Otsu阈值分割-6

2.2.2 最大熵阈值分割-7

2.2.3 迭代阈值分割-8

2.3基于边缘的分割方法-8

2.3.1索贝尔算子 (Sobel)-8

2.3.2 Canny 算子-9

2.3.3 Laplance算子-9

2.4 基于区域的分割方法-10

2.4.1 区域生长方法-10

2.4.2 区域分裂合并方法-10

2.5本章小结-10

3 水面漂浮物图像的分割与比较-11

3.1 简述-11

3.2算法的实现-11

3.2.1 阈值分割-11

3.2.2 边缘检测-13

3.2.3 区域分割-15

3.3图像分割精度评估-16

3.4实验结果及分析-18

3.5本章小结-19

4 总结与展望-20

4.1工作总结-20

4.2工作展望-20

参 考 文 献-21

致 谢-22