桂花花朵图像分割算法设计
摘要：
图像分割是指把图像分解成各具特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程,它是计算机视觉领域的一个重要而且基本的问题,尤其在图像处理、分析和理解等领域中是一项关键技术,分割结果的好坏将直接影响到视觉系统的性能。所以对图像分割的研究一直都是图像技术研究中的热点和焦点之一,故图像分割的算法层出不穷,而且已经在诸如计算机视觉、模式识别和医学图像处理等实际中得到了广泛的应用。
论文对图像分割的方法进行了分类和研究,基于边缘检测的分割方法,图像最基本的特征是边缘,边缘检测方法利用图像一阶导数的极值或二阶导数的过零点信息为判断边缘点提供了基本依据,论文对桂花图像进行分割,从实际效果上比较了各种桂花。介绍了阈值分割算法和基于形态学分水岭算法。
关键词：图像分割；阈值分割；边缘检测；分水岭；MATLAB
- 前言
1.1引言
图像分割可以看成对目标图像的每个像素进行标签的过程，具有某种共同视觉特性的像素(包括颜色、亮度、纹理、各种图像特征或描述子)分配相同的标签，具有一定相似性，称为同质性。广义上讲，图像分割就是将目标图像分成若干同质子区域并提取感兴趣区域的过程[1]。
在人类接收的信息中有 80%来自视觉或者说为图像(Image) 信息，这包括图像、图形（动画）、视频、文本、数据等，这是人类最有效和最重要的信息获取和交流方式。随着计算机的普及,人们越来越多地利用计算机来帮助人类获取与处理视觉（图像）信息。图像技术是对视觉图像获取与加工处理技术的总称。
图像技术近年来受到人们广泛的关注，它包括图像的采集获取、图像编码存储和传输、图像的产生显示与变换、图像分割、图像的特征提取与测量、图像数据库的建立、索引和抽取、图像的分类、表示和识别、图像的模型匹配、图像的质量评价、图像的解释与理解等。根据抽象程度和处理方法的不同,图像技术可分为三个层次：图像处理、图像分析和图像理解。这三个层次的有机结合也可称为图像工程。
