[毕业设计] 图像分割算法的研究和实现 [复制链接]

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毕业设计 图像分割算法的研究和实现，共65页，27557字，附VC图像分割经典算法部分代码。
【摘要】 近年来，由于计算机技术的迅猛发展，计算机的速度越来越快，图像处理系统的价格日益下降，从而使图像处理得以广泛应用于众多的科学与工程领域。
自然景物一般由多个目标组成，这些目标反映在图像中就是众多的区域，每个区域可以理解成具有某种意义的最小单元。图像分析中图像分割的任务就是把图像分成互不交叠的有意义的区域，以便进一步的处理、分析、应用。本文主要介绍图像分割技术，并相关算法实现。
车辆牌照的自动识别是计算机视觉与模式识别技术在智能交通领域的重要应用，是实现交通管理职能化的重要环节，而汽车牌照提取时牌照识别系统中最关键的一个步骤。由于图像背景的复杂性，牌照位置的不确定性，图像质量的不可预知性，给牌照提取增加了很大的难度，车牌自动识别技术至今仍未达到完善的程度。
本文通过对大量资料的搜集、整理，总结了国内外经典的图像分割算法，同时对车牌定位分割相关问题，进行了系统的研究和探讨。在前人工作的基础上，研究了结合车牌形状特征和车牌颜色特征进行车牌定位的算法。其中较详细的介绍了在CIE-XYZ颜色模型下的车牌定位，为后续的字符分割打下了良好的基础。
【关键词】  图像分割　　数字图像　车牌定位　边缘检测

目  录
目  录    1
第一章   绪  论    1
§1.1  图像分割简介    1
1.1.1    图像分割与图像处理    1
1.1.2     图像分割的研究背景及其应用    1
1.1.3    图像分割研究的发展趋势    2
§1.2    车牌识别技术简述    2
1.2.1    车牌识别的主要应用    3
1.2.2    车牌识别系统的组成    3
第二章 图像分割理论及其算法    5
§2.1  图像分割的意义    5
§2.2  图像分割算法及其分类    6
2.2.1    并行边界分割技术    7
2.2.2    串行边界分割技术    14
2.2.3    并行区域分割技术    14
2.2.4    串行区域分割技术    15
§2.3 图像分割评价简介    16
第三章    车牌定位技术    20
§3.1    车牌的固有特征    20
§3.2    车牌定位算法介绍    20
3.2.1    基于车牌形状特征的定位算法    21
3.2.2    基于车牌区域灰度变化特征的定位方法    21
3.2.3    基于矢量量化的方法    22
3.2.4    基于彩色车牌图像的定位方法    23
§3.3    结合车牌形状特征和车牌颜色进行车牌定位    24
3.3.1     CIE 1931颜色模型简介    24
3.3.2    对图像进行RGB-﹥CIE颜色模型转换    26
3.3.3    使用边缘检测并用Hough定位车牌    27
第四章    使用MATLAB进行数字图像处理    28
§4.1    MATLAB在图像处理中的应用    28
§4.2    混合使用MATLAB和编程语言进行图像处理    29
结    论    32
致    谢    33
参考文献    34
附    录    36

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