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關于閾值畢業論文模板范文,與關于線性回歸的圖像邊緣處理算法相關論文范文集

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【摘 要 】把選擇式掩模平滑作为圖像的預处理方法,選擇式掩模平滑考虑到圖像中目標和背景一般都具有不

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1516;的統計特性,平滑消噪的同時又能保留較好的圖像細節.接著用大津閾值分割目標,背景,此方法不管圖像的灰度直方圖有無明顯的 ,都能得到較好的分割結果. 利用線性回歸的方法处理分割之后參差的線性邊緣,可以有效消除毛刺點的影響,得到真實的邊緣.

【關 鍵 詞 】線性回歸;圖像邊緣;算法;掩模平滑

1.選擇式掩模平滑

選擇式掩模平滑法的基礎是模板運算,通常取5×5的模板窗口.在窗口內以中心像素(imid,jmid)為基準點,邊界數字“1”的連線形成了9種形狀的屏蔽窗口:4個五邊形,4個六邊形,1個邊長為3的正方形,分別計算每個窗口內的像素灰度值的平均值及方差.也就是说,不同屏蔽窗口對像素的取舍不同.含有尖銳邊沿的區域,其方差必然較平緩區域大,因此采用方差最小的屏蔽窗口進行灰度值的平均,在濾除噪聲的同時又不破壞區域邊界的細節.這種采用9種形狀的屏蔽窗口,分別計算各窗口內的灰度值方差,并采用方差最小的屏蔽窗口進行像素灰度值平均的方法,就是選擇式掩模平滑方法.它的優勢是以盡量不模糊邊緣輪廓為目的.9種屏蔽窗口的模板如圖1所示.

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2.大津閾值分割

大津閾值分割是一種自適應的閾值確定方法,它是按圖像的灰度特性,將圖像分成背景和目標2個部分.背景和目標之間的類間方差越大,說明構成圖像的2個部分的差別越大,當部分目標錯分為背景或部分背景錯分為目標都會導致兩部分差別變小.因此,使類間方差最大的分割意味著錯分概率最小.把圖像灰度值在某一閾值處分成兩組,當被分成的兩組類間方差最大時,確定閾值.這是通過一個閾值選擇函數δ2(T)來實現的.從0~255之間改變灰度T的值,當閾值選擇函數δ2(T)取最大值時,對應的T便是大津閾值.此方法不管圖像的直方圖有無明顯的 ,都能得到較好的分割結果,這種方法是閾值選擇的最優方法.大津閾值分割后的圖像如圖5所示.從圖4看出,圖像黑白分明,邊界清晰.

3.線性回歸

將經典邊緣算子與線性回歸方法处理后效果做以比較,Robert算子檢測到的邊緣較細膩,Gauss-Laplacian算子檢測到的邊緣較粗糙,兩者的邊緣都存在不同程度的毛刺,在平滑度上,線性回歸后圖像的邊緣有更明顯的優點,由于對邊緣散點做了線性回歸分析,所以得到的邊緣更接近真實邊緣.

5.結束語

針對參差線性邊緣的处理問題,在選擇式掩模平滑和大津閾值分割圖像之后,利用線性回歸的方法去处理邊緣散點,得到比較平滑的接近實際上的邊緣.從與經典邊緣算子檢測到的邊緣對比來看,本方法的得到的邊緣更平滑,更規整,尺寸測量結果更接近真實值.当然最終線性回歸的邊緣精確程度很大程度上取決于大津閾值分割的好壞.當圖像的信噪比較低或光照不均勻時,圖像分割效果受到較大影響,所以圖像濾波处理顯得尤為重要.線性回歸方法適用于近似線性邊緣的处理,對曲線邊緣需要研究其它的处理方法.


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本篇論文來源:http://www.ygqgld.tw/moban/461350.html

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