【摘 要】
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该文先对现有的图像分割方法作了简要概述,分别介绍了阈值分割方法、边缘检测方法、区域提取方法等,并介绍了一些近年来出现的各种新方法和对分割评价标准的研究情况.通过研究发现,图像分割中的难点之一是区分真正的边缘和噪声,由于两者都是高频信号,很难用频带区分,而用低通滤波方法去除噪声又会使边缘模糊化.新近出现的小波变换正好可以解决这个问题.小波变换是一种时-频两域分析工具,具有良好的局部特性.用它来检测边
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该文先对现有的图像分割方法作了简要概述,分别介绍了阈值分割方法、边缘检测方法、区域提取方法等,并介绍了一些近年来出现的各种新方法和对分割评价标准的研究情况.通过研究发现,图像分割中的难点之一是区分真正的边缘和噪声,由于两者都是高频信号,很难用频带区分,而用低通滤波方法去除噪声又会使边缘模糊化.新近出现的小波变换正好可以解决这个问题.小波变换是一种时-频两域分析工具,具有良好的局部特性.用它来检测边缘,可以在大尺度下抑制噪声,小尺度下精确定位边缘,从而解决了传统的和经典的边缘检测算法不能解决的问题.基于此,该文对小波变换多尺度边缘检测算法、基于小波变换的纹理边缘检测算法、基于多通道小波变换的图像边缘检测算法进行了深入的研究;文中还研究了基于直方图及小波变换的图像分割算法和基于小波变换的分开-合并图像分割算法.最后,该文对分割图像后处理及图像分割评价作了简要介绍.
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