【摘 要】
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本文先对现有的一些图像分割的基本方法作了简要概述,并对分割评价以及对图像分割评价标准的研究情况进行了简要的介绍.本文研究了基于直方图小波变换的图象分割方法,对图象
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本文先对现有的一些图像分割的基本方法作了简要概述,并对分割评价以及对图像分割评价标准的研究情况进行了简要的介绍.本文研究了基于直方图小波变换的图象分割方法,对图象的统计直方图进行小波分解,由粗及精地求分割阈值,这是一种比较好的阈值分割方法,但是它把二维的图象转化到一维空间进行处理,很可能丢掉一些重要信息.另外,本文提出了两种基于小波变换的图象边缘检测方法.一种方法是对前人提出的保留图象高频分量的方法进行了改进,取得了很好的检测效果.保留图象高频分量的方法是对图象进行小波分解,得到图象的低频逼近部分和水平、垂直、斜线高频细节部分,然后利用小波重建算法仅对图象的高频部分进行重建,再对重建图象进行处理,即用3×3的模板在图象中游走,求与模板对应的象素最大值与最小值之差,如果它们的差大于阈值,那么认为模板中心所对应的象素为图象边缘,这里的阈值是局域的,而不是全局的.另一种方法是求最大值的方法,它降低了原来定义的图象边缘的限制,也可以取得不错的检测效果.最后,本文对分割图象的后处理方法做了一些简单介绍.
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