毕业设计基于信息熵最大的图像分割研究.doc
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1、毕业设计(论文)任务书第1页毕业设计(论文)题目:基于信息熵最大的图像分割研究毕业设计(论文)要求及原始数据(资料):图像分割是图像处理、模式识别、计算机视觉等领域中极为重要的内容之一,是实现自动图像分析时首先要完成的操作。它根据图像的某些特征或特征集合的相似性准则,对图像像素进行分组聚类,把图像平面划分为一系列“有意义”的区域,使其后的图像分析及识别等高级处理阶段所要处理的数据量大大减少,同时又保留有关图像结构特征的信息。由于图像分割方法是面向具体问题的,因此至今还没有一种通用的分割方法。在众多的分割方法中,阈值法是最重要的分割技术之一。常用的阈值法有最大类间方法差、迭代法和最大熵阈值法等。
2、熵的概念首先由克劳修斯在1865年提出,它反映了事件给与人们信息量的大小,可以说,它是信息量的一个度量。传统上,熵的数学定义与事件发生的概率相关联,大概率事件的熵值小,小概率事件则反之。Shannon将它引入到信息理论中,用于度量信息传输的有效性。在图像处理领域,一幅图像可以被看作是信源,其灰度或颜色可看作是各种可能的输出,而它的某种分布图则是概率分布,因此阈值分割后图像的熵的最大化,则可以被理解为最大信息量的传输。第2页本设计是针对数字图像利用信息熵标准进行图像分割,以提高图像分割的准确性。要求设计(论文)包括以下几方面内容:1. 研究和分析传统数字图像分割方法;2. 掌握信息熵的概念和定义
3、;3. 设计基于信息熵最大的图像分割算法;第3页毕业设计(论文)主要工作内容本毕业设计主要工作内容包括:1. 查找及阅读相关文献资料,简述数字图像处理技术;2. 简述图像分割定义;3. 简述熵、信息熵的概念;4. 程序实现传统数字图像分割;5. 设计信息熵算法;6. 程序实现信息熵算法;7. 用c或matlab编程;8. 用visio绘制程序流程图;9. 按照学校要求和论文写作规范,完成规范化的设计论文 学生应交出的设计文件(论文)设计说明书一份;主要内容包括中英文摘要、数字图像处理介绍、传统图像分割算法基于信息熵算法实验仿真与结果分析,设计总结。第4页主要参考文献(资料):1 吕凤军, 数字
4、图像处理编程入门. 清华大学出版社, 1999.2 王耀南,李树涛,毛建旭,计算机图像处理与识别技术,高等教育出版社,2001.63 耿迅.VC图像处理系列之一图像读写篇.电脑编程技巧与维护,2005,(9).4 章毓晋.图像分割.北京:科学出版社,2001.5 杨晖,曲秀杰. 图像分割方法综述.电脑开发与应用,2005,18(3):21-23.6 严学强,叶秀清,刘济林. 基于量化图像直方图的最大熵阈值处理算法.模式识别与人工智能,1998,11(3):352-358.7 S K Pal, R A King, A A Hashim. Automatic grey level threshol
5、ding through index of fuzziness and entropy. Pattern Recognition Letters, 1983,1 (3) : 141 - 146.8 C A Murthy, S K Pal. Histogram thresholding by minimizing graylevel fuzziness. Information Sciences, 1992, 60 ( 1 - 2) : 107 - 135.9 龚桂芳, 冯成德, 张慧, 朱艳芳. 一种基于自适应最小模糊熵的CT图像分割方法. 生物医学工程学杂志, 2008, (2).10 罗文
6、村,郭伟斌. 图像阈值分割方法的比较与分析. 现代计算机, 2000,(11)专业班级 自动化0503班 学生 高辉明 要求设计(论文)工作起止日期 09年2月16日09年6月24日 指导教师签字 日期 教研室主任审查签字 日期 系主任批准签字 日期 基于信息熵最大的图像分割研究摘要图像分割是根据图像的某些特征或特征集合的相似性准则,对图像像素进行分组聚类,把图像平面划分为一系列“有意义”的区域,使其后的图像分析及识别等高级处理阶段所要处理的数据量大大减少,同时又保留有关图像结构特征的信息。在信息理论中,熵用于度量信息传输的有效性。本论文主要讨论针对数字图像利用信息熵标准结合阈值迭代法进行图像
7、分割,以提高图像分割的准确性。设计信息熵算法并程序实现,仿真结果表明编写程序有效,分割效果明显。关键词:阈值分割 迭代法信息熵Maximum entropy-based image segmentation studyAbstractBased on the similarity criterion of the image some characteristics or characteristics set, image segmentation technique divides the image pixels into groups and partition the image i
8、nto a series of meaningful regions. This technique will greatly reduce the amount of data in the following advanced processing to the image analysis and identification, as will as retain the information about image structure characteristics. In information theory, entropy is used to measure the effe
9、ctiveness of information transmission. In order to improve the accuracy of image segmentation ,this thesis makes a research on the image segmentation technique which is the combination of standard information entropy and Iteration threshold.Meanwhile this thesis designs entropy algorithm and gives i
10、ts program. Simulation results show that program runs well, segmentation result is effective.K eyw ords:Threshold segmentationIterative MethodInformation entropy目录摘要IAbstractII1.绪论11.1图像11.2图像处理技术21.3发展前景与应用62图像分割92.1定义92.2分割方法简介103熵、信息熵133.1熵133.1.1基本特性133.1.2应用133.2信息熵154.基于最大信息熵算法实现174.1 matlab简介
11、174.2基于最大信息熵算法204.2.1算法程序描述204.2.1程序流程图214.2.2算法程序224.2.3仿真及结果分析26结论37致谢38英文资料396.1英文原文396.2中文翻译46参考文献501.绪论1.1图像为了实现对图像信号的处理和传输,首先必须对图像进行正确的描述,即什么是图像。对人们来说,图像并不陌生,但却很难用一句话说清其含义。从广义上说,图像是自然界景物的客观反映,是人类认识世界和人类本身的重要源泉。照片、绘画、影视画面无疑属于图像;照相机、显微镜或望远镜的取景器上的光学成像也是图像。此外,汉字也可以说是图像的一种,因为汉字起源于象形文字,所以可当做一种特殊的绘画;
12、图形可理解为介于文字与绘画之间的一种形式,当然也属于图像的范畴。由此延伸,通过某些传感器变换得到的电信号图,如脑电图、心电图等也可看做是一种图像。“图”是物体反射或透射光的分布,它是客观存在的,而“像”是人的视觉系统所接收的图在人脑中所形成的印象或认识。总之,凡是人类视觉上能感受到得信息,都可以称为图像。图像信息不仅包含光通量分布,而且还包含人类视觉的主观感觉。随着计算机技术的迅速发展,人们可以人为地创造出色彩斑斓、千姿百态的各种图像。概括的讲,图像包含以下几个重要内容:视频(Video):视频图像又称为动态图像、活动图像或者说运动图像。它是一组图像在时间轴上的有序排列,是二维图像在一维时间域
13、上构成的序列图像。如NTSC制式电视30帧/秒,PAL制式是25帧/秒。图形(Graphics):图形是图像的一种抽象,它反映图像的几何特征,例如点、线、面等。图形不直接描述图像中的每一点,而是描述产生这些点的过程和方法,被称为矢量图形。动图(Animation):动图属于动态图像的一种。它与视频的区别在于视频的采集来源于自然地真实图像,而动图则是利用计算机产生出来的图像或图形,是合成动态图像。动画包括二维动画、三维动画、真实感三维动画等多种形式。符合(Symbol)与文字(Character):符号可以表示许多信息。符号包括各种描述量、数据、语言等。其中最重要的是数值、文字等有结构的符号组。
14、符号是表示某种含义的,它与使用者的知识有关,是比图形更高层次的抽象。需具备特定的知识方能解释特定的符号和特定的文本(如语言)。符号是用特定值表示的,如ASCII码、中文国标码等。文本媒体是用得很多的一种符号媒体形式,它由具有上下文关系的字符串组成,与字符的结构有关。图像的表现形式很多,但都有一个共同特点,即图像是二维或三维空间信息。图像在人类接收和传递信息中都起着重要的作用。这是因为图像比起声音、文字信息有其突出的长处,那就是图像的直观性,它能原封不动地将客观事物的原形展现在眼前,供不同目的、不同能力和水平的人们去观察和理解。而声音和文字信息则不反映客观事物的原形,是通过描述来表达事物,即属于
15、描述性的信息。既然是描述,就会受到描述者的许多因素的影响,诸如主观、片面、专业、情绪、状态等都会使描述偏离客观事物。能力除了这些图像本事的特点外,图像信息的重要性还在于人们的视觉系统有着瞬间获取图像、分析图像、识别图像和理解图像的能力,在人们的生活、生产活动中,依赖于图像信息的状况比比皆是。从视觉接收信息的角度看,可认为图像是空间可观景物在眼球视网膜上形成的像。人们站在高处用眼睛巡视前方,立刻能获得大自然丰富多彩的一幅幅图像的快速分析,得到诸如高山、大海、树林等等的识别结果。甚至还会对这些图像进行比较,得出“这就是曾经看到过的那张照片”的结论。由此可见,视觉系统和大脑具有高超的能力,能区分图像
16、中的物体与背景;能感知颜色、亮度、形状、方向、位置、运动等信息的细微差别;能将有意义的信息综合成一体;有很强的信息存储能力;具有高效地进行平行处理的等等。其实,人们在生活和非自动化生产中,都离不开用视觉获取图像和处理图像。当然,图像也有去另一方面的特点,那就是图像的信息量大,这不仅是因为图像反映客观事物的原形,信息本身较声音、文字丰富,还因为作为空间信息的图像,在接收和传递过程中,必须将其看做是许多点的集合,比如一副电视画面可分割为512*512个点来进行信息的传递,那么如果连续传送150幅画面,其信息量就非常客观。据统计,通过视觉获取的信息占人们获取所有信息的75%左右。因此图像是人类从事一
17、切活动的重要信息源。由于实际存在的自然图像多种多样,内容千变万化,故其分类也极为复杂,但图像按性质特征来分,大致可分为如下几种情况:(1)灰度分类按灰度分类有二值图像(如图文传真、文字、图表、工程图纸等)和多灰度图像。多层次灰度图像按应用的不同,有各种不同的灰度层次。(2)色彩分类按照色彩分类,可分为单色图像和彩色图像。单色图像指只具有某一个谱段的图像,一般为黑白灰度图;彩色图像,包括真彩色、合成彩色、伪彩色、假彩色等,可用不同的彩色空间来描述,如RGB、YUV等。(3)运动分类按运动分类,图像可分为静态图像和动态图像。静态图像包括静止图像和凝固图像。每幅图像本身都是一副静止图像。凝固图像是动
18、态图像的某一帧。动态图像的快慢以帧率量度,帧率反映了画面运动的连续性,可以看出,动态图像实际上是由一副副静态图像按时间排列组成的。(4)按时空分布分类按时空分布分类,图像可分为二维图像和三维图像。二维图像即平面图像,其数学表示为f(x,y),f为光强,x,y为二维空间坐标。三维图像即立体图像,其数学表示为f(x,y,z),f为光强,x,y,z为三维空间坐标。1.2图像处理技术 用计算机对图像进行分析,以达到所需结果的技术。又称影像处理。图像处理(image processing )使用计算机对图像进行一系列加工,以达到所需的结果。常见的处理有图像数字化、图像编码、图像增强、图像复原、图像分割和
19、图像分析等。图像处理一般指数字图像处理。虽然某些处理也可以用光学方法或模拟技术实现,但它们远不及数字图像处理那样灵活和方便,因而数字图像处理成为图像处理的主要方面。 图像数字化:通过取样和量化过程将一个以自然形式存在的图像变换为适合计算机处理的数字形式。图像在计算机内部被表示为一个数字矩阵,矩阵中每一元素称为像素。图像数字化需要专门的设备,常见的有各种电子的和光学的扫描设备,还有机电扫描设备和手工操作的数字化仪。 图像编码:对图像信息编码,以满足传输和存储的要求。编码能压缩图像的信息量,但图像质量几乎不变。为此,可以采用模拟处理技术,再通过模-数转换得到编码,不过多数是采用数字编码技术。编码方
20、法有对图像逐点进行加工的方法,也有对图像施加某种变换或基于区域、特征进行编码的方法。脉码调制、微分脉码调制、预测码和各种变换都是常用的编码技术。 图像增强:使图像清晰或将其转换为更适合人或机器分析的形式。与图像复原不同,图像增强并不要求忠实地反映原始图像。相反,含有某种失真(例如突出轮廓线)的图像可能比无失真的原始图像更为清晰。常用的图像增强方法有:灰度等级直方图处理:使加工后的图像在某一灰度范围内有更好的对比度;干扰抑制:通过低通滤波、多图像平均、施行某类空间域算子等处理,抑制叠加在图像上的随机性干扰;边缘锐化:通过高通滤波、差分运算或某种变换,使图形的轮廓线增强;伪彩色处理:将黑白图像转换
21、为彩色图像,从而使人们易于分析和检测图像包含的信息。 图像复原:除去或减少在获得图像过程中因各种原因产生的退化。这类原因可能是光学系统的像差或离焦、摄像系统与被摄物之间的相对运动、电子或光学系统的噪声和介于摄像系统与被摄像物间的大气湍流等。图像复原常用二种方法。当不知道图像本身的性质时,可以建立退化源的数学模型,然后施行复原算法除去或减少退化源的影响。当有了关于图像本身的先验知识时,可以建立原始图像的模型,然后在观测到的退化图像中通过检测原始图像而复原图像。图像分割:将图像划分为一些互不重叠的区域,每一区域是像素的一个连续集。通常采用把像素分入特定区域的区域法和寻求区域之间边界的境界法。区域法
22、根据被分割对象与背景的对比度进行阈值运算,将对象从背景中分割出来。有时用固定的阈值不能得到满意的分割,可根据局部的对比度调整阈值,这称为自适应阈值。境界法利用各种边缘检测技术,即根据图像边缘处具有很大的梯度值进行检测。这两种方法都可以利用图像的纹理特性实现图像分割。 图像分析:从图像中抽取某些有用的度量、数据或信息。目的是得到某种数值结果,而不是产生另一个图像。图像分析的内容和模式识别、人工智能的研究领域有交叉,但图像分析与典型的模式识别有所区别。图像分析不限于把图像中的特定区域按固定数目的类别加以分类,它主要是提供关于被分析图像的一种描述。为此,既要利用模式识别技术,又要利用关于图像内容的知
23、识库,即人工智能中关于知识表达方面的内容。图像分析需要用图像分割方法抽取出图像的特征,然后对图像进行符号化的描述。这种描述不仅能对图像中是否存在某一特定对象作出回答,还能对图像内容作出详细描述。 图像处理的各个内容是互相有联系的。一个实用的图像处理系统往往结合应用几种图像处理技术才能得到所需要的结果。图像数字化是将一个图像变换为适合计算机处理的形式的第一步。图像编码技术可用以传输和存储图像。图像增强和复原可以是图像处理的最后目的,也可以是为进一步的处理作准备。通过图像分割得出的图像特征可以作为最后结果,也可以作为下一步图像分析的基础。数字图像处理的基本特点:(1)目前,数字图像处理的信息大多是
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