摘要:图像分割是图像处理的关键技术，它是将一副图形分解成具有不同属性、互不重叠、关联性强的区域的过程。阈值分割法实现过程容易、性能稳定、分割效果良好，成为了图像分割中被广泛应用的一类图像分割技术。此方法根据阈值将图像分成目标和背景两类，其关键是如何正确的选取最佳阈值。本文对图像分割理论和一些常用的阈值分割算法进行了介绍，通过查阅资料和进行实验分析了两种基本阈值分割方法的优缺点：基于一维Otsu的分割算法对图像进行分割，得出此分割方法计算简单，分割效果较好；基于二维Otsu的分割算法对图像进行分割，得出此方法分割效果好，但运算量较大，实时性差。比较一维Otsu图像分割算法和二维Otsu图像分割算法对于含有白噪声的图片进行分割的效果，得出二维算法各个性能均优于一维算法，但是两种方法抗噪性能都较差。本文的两种方法可以较好的分割数字图像，为图像处理后续工作的开展打好基础。

关键词：图像分割  阈值分割法  OTSU  一维最大类间方差法  二维最大类间方差法

目录

摘要

ABSTRACT

1 绪论-1

1.1 图像分割研究背景及意义-1

1.2 图像分割研究现状以及发展趋势-1

2 图像分割理论概述-3

2.1 图像分割的定义-3

2.2 图像分割算法的分类-3

2.3 常用的阈值分割算法-5

3 基于Otsu的阈值分割算法-8

3.1 基于一维Otsu的阈值分割算法-8

3.2 基于二维Otsu的阈值分割算法-9

3.3 最大类间方差法对白噪声图的分割-11

4 总结与展望-16

4.1 总结-16

4.2 展望-16

参考文献-17

致谢-19