1、“.....其思想就是在尽可能保留原始图像信息的前提下最大程度的剔除噪声图像根据实际图像的特点噪声的统计特征等特性，发展了各式各样的去噪方法。本文列举的去噪方法有均值滤波中值滤波灰度最小方差的均值滤波器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割效果，使分割目标更为完整，边缘更加清晰。本课题需要学习最大熵相对熵图像阈值分割原理，学习非对称共生矩阵构造原理，应用九模板进行均值滤波构造共生矩阵，基于二维相对熵阈值分割算法，针对具体图像进行阈值分割，获得性能良好的分割效果。预期目标应用九个模板均值滤波构造非对称共生矩阵的方法，得到改进的相对熵阈值分割方法。对不同种类不同浓度的噪声图像和测试图像进行分割，并进行性能评估。最终通过基于最小方差进行均值滤波的相对熵阈值分割算法......”。

2、“.....二〇二年六月九日星期六完成本课题的工作方案完成本课题首先要认真复习的基本知识，掌握编程设计方法及其基本原理。主要学习数字水印算法，熟练掌握的使用，为此制定完成本课题的工作方案如下学习图像阈值分割基本原理，学习最大熵相对熵图像阈值分割原理，撰写开题报告学习非对称共生矩阵构造原理，应用九模板进行均值滤波构造共生矩阵基于二维相对熵阈值分割算法，得到改进的阈值分割算法步骤④应用程序文件，对不同种类不同浓度的噪声图像和测试图像进行分割，并进行性能评估理论总结，撰写论文做，准备答辩。指导教师审阅意见该同学能够比较认真地阅读课题相关的文献资料，了解了课题发展情况，提出了解决问题的思路，方案安排合理，同意开题。指导教师签字年月日说明本报告必须由承担毕业论文设计课题任务的学生在毕业论文设计正式开始的第周周五之前撰写完成，并交指导教师审阅......”。

3、“.....最小方差滤波的相对熵阈值分割方法课题类型理论研究难度较难毕业设计论文时间年月日月日指导教师职称副教授课题任务完成情况论文千字设计计算说明书千字图纸张其它含附件指导教师意见分项得分开题调研论证分课题质量论文内容分创新分论文撰写规范分学习态度分外文翻译分指导教师审阅成绩指导教师签字年月日评阅教师意见分项得分选题分开题调研论证分课题质量论文内容分创新分论文撰写规范分外文翻译分评阅成绩评阅教师签字年月日验收小组意见分项得分准备情况分毕业设计论文质量分操作回答问题分验收成绩验收教师组长签字年月日二〇二年六月九日星期六西安邮电学院毕业论文设计成绩评定表续表答辩小组意见分项得分准备情况分陈述情况分回答问题分仪表分答辩成绩答辩小组组长签字年月日成绩计算方法填写本系实用比例指导教师成绩评阅成绩验收成绩答辩成绩学生实得成绩百分制指导教师成绩评阅成绩验收成绩答辩成绩总评答辩委员会意见毕业论文设计总评成绩等级院系答辩委员会主任签字院系签章年月日......”。

4、“.....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......”。

5、“.....•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......”。

6、“.....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......”。

7、“.....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六二〇二年六月九日星期六相对熵阈值分割分割性能评估的程序是标准图像是分割后的图像二〇二年六月九日星期六西安邮电大学毕业设计论文题目基于最小方差滤波的相对熵阈值分割方法院系自动化学院专业自动化班级自动化班学生姓名导师姓名职称副教授起止时间年月日至年月日二〇二年六月九日星期六毕业设计论文诚信声明书本人声明本人所提交的毕业论文基于最小方差滤波的相对熵阈值分割方法是本人在指导教师指导下研究写作的成果......”。

8、“.....均已在文中以明确方式注明并表示感谢。本人完全清楚本声明的法律后果，申请学位论文和资料若有不实之处，本人愿承担相应的法律责任。论文作者签名时间年月日指导教师签名时间年月日二〇二年六月九日星期六西安邮电大学毕业设计论文任务书学生姓名指导教师职称副教授院系自动化学院专业自动化题目基于最小方差滤波的相对熵阈值分割方法任务与要求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割效果，使分割目标更为完整，边缘更加清晰。本课题应完成的工作学习最大熵相对熵图像阈值分割原理，学习非对称共生矩阵构造原理，应用九模板进行均值滤波构造共生矩阵，基于二维相对熵阈值分割算法，针对具体图像进行阈值分割，获得性能良好的分割效果。预期目标应用九个模板均值滤波构造非对称共生矩阵的方法......”。

9、“.....对不同种类不同浓度的噪声图像和测试图像进行分割，并进行性能评估。成果形式基于最小方差进行均值滤波的相对熵阈值分割算法，程序文件，图像的良好分割结果。开始日期年月日完成日期年月日院系主任签字年月日二〇二年六月九日星期六西安邮电大学毕业设计论文工作计划学生姓名指导教师职称副教授院系自动化学院专业自动化题目基于最小方差滤波的相对熵阈值分割方法工作进程月日至月日学习图像阈值分割基本原理，学习最大熵相对熵图像阈值分割原理撰写开题报告月日至月日学习非对称共生矩阵构造原理，应用九模板进行均值滤波构造共生矩阵月日至月日基于二维相对熵阈值分割算法，得到改进的阈值分割算法步骤月日至月日应用程序文件，对不同种类不同浓度的噪声图像和测试图像进行分割，并进行性能评估月日至月日理论总结，撰写论文月日至月日做，准备答辩......”。