论文摘要
随着信息化时代的到来,生活中大量的图像信息需要实时、精确的处理,这给人们在图像技术的应用上提出了很大的挑战。其中图像分割是整个图像工程技术中的关键技术环节,因为它是后续图像识别、图像理解的基础。但是目前图像分割缺乏通用性,图像噪声去除的预处理使图像分割效果并不太理想,所以研究一种新型的图像分割方法对于解决目前存在的问题有非常重要的意义。本文首先系统介绍了目前存在的经典图像分割方法,包括它们的原理、特点、优缺点,以及适用的情况。然后介绍了传统处理图像噪声的方法——滤波,并在这基础上讨论了这种传统的图像噪声处理办法对图像分割带来的不利影响,一般传统滤波去噪会使图像失去一些重要的细节,有时会得不偿失。接着重点介绍结合噪声统计特性的一种新型图像分割方法原理以及实现的过程,并给出了有效的实验结果,实现过程包括对原始图像进行初始分割,针对产生的重叠点采用噪声统计模型对其进行精确的区域归并,因此相比传统图像分割法,本文提出的方法在图像分割的精确性上、过度分割上有了很大的改善与提高。其中用噪声统计模型参数-均值和方差来描述归并准则。通过实验分析,可以证明本文提出的这种新型图像分割方法具有一定的创新性和有效性。