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图像分割与区域生长算法,计算机外文翻译,图像分割,最大类间方差,区域生长
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译文字数: 5126 字 (节选翻译) 译文格式: Doc.docx (Word) 更新时间: 2018-01-30
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图像分割与区域生长算法,计算机外文翻译,图像分割,最大类间方差,区域生长

译文(字数:5126):

摘要:在计算机视觉和图像处理领域中,图像分割一直是一个有着重大作用的模块,因为它有着大量的用途和广泛的应用。这篇论文提供了对于在图像分割的研究方向上和对不同领域的技术的应用上所取得的成就、所遇到的困难以及仍未解决的问题的调查。我们将这些图像分割技术分为以下三种:基于阈值的图像分割法,基于边缘的图像分割法,以及基于区域的图像分割法。

区域生长是一种图像分割方法,其内容是:对于每个边界像素,在未检测到区域边缘的情况下,重复检测其相邻像素并将其加入一个区域分类。如果检测出有相接壤的区域,则用区域合并算法来去除微弱的边缘、保留结实的边缘并使其变得圆滑。

区域生长算法提供了一些优于传统图像分割技术的优势。与拉普拉斯梯度算子算法不同,用区域生长算法定义出的区域边界粗细恰好(因为我们只将像素加到区域外部)并且完美连接。至于噪声图像,区域生长算法也能发挥出稳定的作用。

关键词:图像分割,区域生长

Ⅰ.引言

图像分割的主要目标是将图像区域划分为独立互斥的区域,使得这些区域在视觉上不尽相同,但由一些有意义的、同类的特征或是计算属性组成,例如灰度值、纹理和颜色,以让图像便于分析。图像分割在包括工业、医疗健康、天文学和其他各类学科在内的许多领域上都是一个非常有用的工具。分割是一个简单的概念。


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