1. 研究目的与意义
现代生活，图像分割是数字图像处理技术中的一项关键技术。对于图像的处理，人们开发出不同种类的方法使得对图像的分析和理解更加精通。
图像分割就是把一个图像分成若干个特定的、具有独特性质的不同区域，从而使得图像更加明白的显示在我们眼前。从而可以提出我们对不同图像感兴趣的部分并加以研究。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。人们提出了不同方法对图像分割，主要的几种方法分为以下几类：基于阀值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法，基于特定理论的分割方法，基于统计理论的分割方法。
图像分割技术主要应用于人脸识别、指纹识别、行人检测、交通控制系统、卫星图像定位物品等方面。广泛应用于我们平时的生活中，一般的对图像的分析是可以得到模糊不清的大体数据，而通过对图像的分割再研究所得的数据更加精准有效。
2. 课题关键问题和重难点
1. 熟悉基于统计的图像分割的基本原理，对大多数常见的统计图像分割如何实现造作有一定程度的了解，并且熟悉基于统计的图像分割的适用范围，合理的选择适合课题的基于统计的图像分割所需要的知识。
2. 设计基于统计的图像分割的基本代码，搜索相关内容。要了解统计的图像分割的基本原理，和它的优点以及缺点，从而对所需的图像进行统计分割处理，学会编撰一个简单的基于统计的图像分割的代码并且实现。
3. 掌握MATLAB的使用方法以及如何运行的方法。设计好代码，并将图片导入其中，从而实现对图片的统计分割，学会不同种类的图片分割方法。
3. 国内外研究现状（文献综述）
图像分割是图像处理与分析的关键环节,也是计算机视觉研究领域的一个经典难题。在一些图像分割的应用中,目标像素的灰度级有别于背景像素的灰度级。在这种情形下,阈值方法就成了-种简单而有效的图像分割方法。近年来,阈值分割受到了国内外研究者的广泛关注,并已被广泛应用于目标识别、机器视觉等领域。本文针对图像阈值分割方法进行了较为深入的研究,主要工作和研究成果如下：
（1）经典的统计阈值方法将目标和背景的方差和作为阈值选择的准则,仅仅考虑了方差和,对目标和背景具有较大方差差异的图像分割的效果不理想。针对此问题,首先提出了一种融合了方差和与方差差异的统计阈值方法,较好地解决了这类图像的分割问题。此外,针对目标和背景具有相似统计分布的特性,设计了一种统计阈值方法,并将其与图(graph)的等周常数联系起来,进一步说明了此方法的合理性。在一系列红外图像上的实验结果证实了它的有效性。
(2)近年来,基于谱图的图像分割技术成了图像分割领域一个新的研究热点。这类方法将图像映射为带权无向图,把图像分割问题转化为图划分问题,通过求图划分代价函数的最小值来获得对应图像的分割。等周图割是一种新近的图谱图像分割方法,它不属于阈值分割范畴,未能充分利用图像中像素点的灰度信息,直接应用到灰度图像的分割中效果不甚理想。为此,结合等周图割和阈值分割思想提出了一种二级阈值方法。此方法将等周图割中的等周率作为阈值选择的准则,并在此基础上,利用人类视觉感知的特性来缩小阈值搜索的范围,缩短分割时间,提升分割性能。此外,由于二级阈值方法只能将图像分割成两个部分,无法满足实际分割中将图像分成多个部分的需要。针对此问题,将基于等周图割的二级阈值方法扩展到多级阈值分割中,提出了一种快速有效的迭代策略来获得多个分割阈值,优化了等周率的计算,引入了聚类数自动确定的方法来选择合理的阈值个数。扩展后的多级阈值方法不仅能自动确定阂值个数,而且其时间复杂性与阈值个数无关,这使其避免了传统多级阈值方法的缺陷,即随着阈值个数的增大,分割性能不稳定且计算复杂度呈指数增长。在一系列图像上的实验结果表明了此方法的有效性。
4. 研究方案
本次论文是通过基于统计的图像分割研究展开的，首先是了解matlab的使用方法。
具体操作方法：
1、使用matlab语言来编写一个图像的读入程序，采用matlab中的imread读入图像， 了解imread的用法，将所给的图片处理成自己所需的图片格式，通过查阅资料得知，们电脑上的图片一般是真彩图，而需要的是索引图，此时我们需要使用代码将图片转换，比如：grayzind（灰度图像变为索引图）、grayslice（通过设定阀值将灰度图像转换成索引图）、indzgray（索引图像转化为灰度图）、indzrgb（索引图转换为真彩图）、matzgray（数据矩阵转化为灰度图）、rgbzind（真彩图转换为索引色图）。
5. 工作计划
2022-2023-1学期第15-16周 准备开题报告，阅读并摘要与课题有关的中文资料，收集相关设计资料。
第17-18周 完成开题报告，完成与课题相关的中文资料摘要。
第19周 完成英文翻译一份（3000汉字以上）,进行方案论证,确定初步设计方案。
以上是毕业论文开题报告，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
