武汉理工硕士论文：图像分割算法改进与小波变换应用

本文是一篇武汉理工大学硕士学位论文，由乔玲玲撰写，专业方向为计算机应用技术，指导教师为马保国，于2009年完成。论文聚焦于数字图像处理领域的重要课题——图像分割技术的研究与实现。图像分割作为图像分析的核心技术，旨在将图像划分为具有特定特性的区域，以便进行特征提取和后续识别任务。 论文首先对图像分割方法进行了系统分类，主要分为三大类：（1）基于边缘检测的分割方法，如利用图像的一阶或二阶导数极值信息来识别边缘，论文以细胞图像为例，详细比较了几种常用的边缘检测算子，探讨了它们的优缺点；（2）基于区域的分割，如阈值化方法，通过像素灰度级别的差异将物体从背景中分离，区域增长则通过像素间的相似性连接形成分割区域；（3）基于特定理论的分割，如小波变换、数学形态学、神经网络和模糊技术，论文结合直方图与小波变换，利用小波变换的多尺度特性来优化阈值选择，以获得更佳的分割效果。 在理论探讨的基础上，论文重点改进了局部自适应图像分割算法。这个改进版算法首先将图像划分为多个子块，然后对每个子图像计算梯度直方图，并采用最大类间方差分割策略。此外，还考虑到了图像噪声的影响，通过形态学噪声滤波器进行去噪。实验结果显示，这种改进的算法能够有效地分割细胞图像，尤其在背景和目标对比度不强、存在噪声的情况下，能提供更精确的轮廓提取，同时保持细胞内部细胞核轮廓的完整性。 关键词：图像分割、边缘检测、阈值分割、小波变换。这篇论文不仅深入研究了图像分割的基本原理和方法，而且通过实践案例展示了如何针对具体应用场景进行算法优化，具有很高的实用价值和理论意义。对于从事数字图像处理、计算机视觉或生物医学图像分析等相关领域的研究者来说，这篇论文提供了丰富的参考资源。