基于灰度图像的阈值分割改进方法摘要通常人们只对图像的某个部位感兴趣，为了能够把感兴趣的部分提取出来，就得对图像进行分割。图像分割就是把图像分成一些具有不同特征而有意义的区域，以便进一步的图像分析和理解。图像增强就是突出人们感兴趣有用的部分，或者是改善图像的质量，使它尽可能的逼近原图像。本论文分析了传统的灰度阈值图像分割，即双峰法、迭代法和最大类间方差法在细节部分分割上的缺点，然后，结合图像增强中的微分梯度，对原有图像的细节进行锐化增强，然后再使用这三种方法进行分割，得到的分割结果和传统的分割方法得到的结果进行比较，该方法确实达到了改善分割后图像细节的效果。该方法在matlab环境下进行了实现，实验结果表明，与传统的阈值分割方法相比，本文的方法不仅克服了传统阈值分割方法的不足，而且还对复杂灰度图像的细节部分具有较好的分割效果，为图像分割方法的改进提供了技术支持。关键词：图像分割；图像增强；阈值；梯度；matlab录目.................................................................................................................................1言1.引..........................................................................................................11.1图像分割概述......................................................................................................1图像分割的特征1.2..........................................................................................2图像分割的发展及现状1.3......................................................................................................2研究背景与意义1.4......................................................................................3数字图像处理常用的方法2.1..............................................................................................4数字图像处理的目的2.2......................................................................................5数字图像处理的主要内容2.3......................................................................................6数字图像处理应用的工具2.4........................................................................................................73.图像分割的主要方法..............................................................................................7基于区域的分割方法3.1..............................................................................................7基于边缘的分割方法3.2..............................................................................83.3基于聚类分析的图像分割方法......................................................................................83.4基于小波变换的分割方法......................................................................................93.5基于神经网络的分割方法.................................................................................93.6基于模糊集理论的分割方法......................................................................................10基于灰度图像的阈值分割方法4.............................................................................................................10设计流程图4.1.....................................................................................................10双峰法图像分割4.2...................................................................................................................13迭代法4.3....................................................................................14最大类间方差法图像分割4.4.............................................................