最小方差滤波二〇二年六月九日星期六度最好。这进步证明了本文方法对不同种类不同浓度下噪声的强抑制能力，以及在图像分割应用中的有效性和通用性。二〇二年六月九日星期六阈值分割结果表对四组图像加两种高斯噪声的分割阈值比较图像高斯噪声方差阈值分割结果表对三组图像加两种椒盐噪声的分割阈值比较图像椒盐噪声密度阈值分割结果,表对三组图像没有加噪声的分割值比较图像分割的阈值然而，由上述图可看出噪声对图像分割会有定的影响，而对于图像分割的结果因图的不同而不同，有的图分割效果很好，有的则恰恰相反。由上面表格可看出在进行图像分割时，本文的这种方法不仅能够很好的抑制噪声的干扰，而且得到了预期希望的分割效果。分割性能评估图像分割性能评估方法有几种，但目前尚没有种绝对有效的客观标准对图像分割方法性能进行评估，为了对本文方法的分割性能做定量分析,我们选用在些文献中常用的误分类误差,作为客观评价标准。定义如下其中，分别表示图像的真实背景和目标分别表示分割图像的背景和目标，•表示集合•的势。二〇二年六月九日星期六相对熵阈值分割相对熵阈值分割标准分割最大熵分割本文结果相对熵阈值分割相对熵阈值分割标准分割最大熵分割本文结果表测试图像的分割阈值误分类误差分割时间阈值算法图片分割阈值误分类误差分割时间本文方法,最大熵法上面表格选取了两幅图像对本文的方法进行了性能评估，首先，都采用了九模板进行滤波。然后应用最大熵法和本文的方法对所选的图像分割进行。最后，对分割的结果进行分析。由分割数据误分类误差及及分割时间，很清楚的看出，本文的方法能够很好地进行分割，并且能够获得很好的预期结果。从而也说明了该方法在图像处理领域的应用是是很有广泛用途的。结论本文在基于相对熵的图像阈值分割方法的基础上，为了进步提高对含噪声图像的分割效果，提出应用九个模板均值滤波后取方差最小的灰度均值构造非对称共生矩阵的方法，对现有相对熵阈值分割方法进行改进。通过含不同种类不同浓度噪声的经典图像以及测试图像的分割实验结果表明本文方法能够有效地降低噪声干扰，分割所得的图像边缘完整清晰，获得了预期的分割效果。二〇二年六月九日星期六致谢四年的读书生活在这个季节即将划上个句号，而于我的人生却只是个逗号，我将面对又次征程的开始。这四年赋予了我很多知识和经验，不仅在学习上有所收获，而且在工作中也慢慢的成长起来。首先，本学位论文是在我的指导老师张弘老师的亲切关怀与细心指导下完成的。我衷心的感谢张洪老师对我多方面的关怀，从课题的选择到论文的最终完成，张弘老师始终都给予了细心的指导和不懈的支持。同时，也感谢学院为我们提供良好的做毕业设计的环境。还有感谢我的同学，感谢大家能够共同学习，共同进步，顺利的完成毕设论文。二〇二年六月九日星期六参考文献雷博,范九伦灰度图像的二维交叉熵阈值分割法光子学报范九伦,雷博灰度图像的二维交叉熵直线型阈值分割法电子学报范九伦,雷博灰度图像最小误差阈值分割法的二维推广自动化学报胡勇,赵春霞,郭志波等种基于相对熵阈值分割的改进算法系统仿真学报张弘,范九伦应用最小方差滤波的图像分割方法计算机工程与应用朱虹等数字图像处理基础科学出版社冈萨雷斯数字图像处理电子工业出版社章毓晋图像分割北京科学出版社，夏德深数字图像处理技术与应用,东南大学出版社,期刊硕士论文等文献资料二〇二年六月九日星期六附录阈值分割的重要的程序开始主要就是滤波处理模板的设计，计算最小方差。例如矩形模板的程序第个模版图片名第类的像素分布概率相对熵二〇二年六月九日星期六,近邻平滑均值中值滤波器。研究方向基于共生矩阵的相对熵阈值分割法是类常用的图像分割方法。通过自适应滤波方法构造非对称共生矩阵,并应用相对熵阈值分割法进行图像分割，该方法能改善对含噪声图像阈值分