上海工程技术大学毕业设计（毕业论文）开题报告
学
院
专
业
班级学号
学
生
指导教师
电子电气学院自动化
0212082021206231於恺律陈剑雪
题目
基于支持向量机的数字图像分割
任务规定进行日期自2011年9月12日起，至2012年1月13日止
f一、课题背景及研究意义
图像分割是进行图像理解的基础，是图像工程技术中的一个重要问题。近年来，人们越来越重视图像的分割算法，并期望寻求一种实时性、鲁棒性较好的算法。图像分割技术在当今信息社会中具有极其广泛的用途，特别是在医学图像诊断、卫星遥感图像识别、交通车牌信息识别等等方面尤其有现实意义。目前机器学习技术正越来越多地引领图像分割领域的研究发展，支持向量机正是其中一种较为先进的研究方法。
二、课题研究内容
1、图像处理图像处理用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术。又称影像处理。
图像处理一般指数字图像处理。数字图像是指用数字摄像机、扫描仪等设备经过采样和数字化得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值为一整数，称为灰度值。图像处理技术的主要内容包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分。常见的处理有图像数字化、图像编码、图像增强、图像复原、图像分割和图像分析等。
当前图像处理技术几乎渗透到人类所有的活动领域中，特别在自动控制、信息通讯、无损检测、资源勘测、医学诊断、生物工程等领域更是得到的极为广泛的应用和发展。在当前的图像处理系统中，常常以图像分割为基础。对于一个图像处理系统而言，图像分割性能的好坏往往直接决定该系统的图像处理性能。
图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。现有的图像分割方法主要分以下几类：基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。近年来，研究人员不断改进原有的图像分割方法并把其它学科的一些新理论和新方法用于图像分割，提出了不少新的分割方法。
f2图像分割的方法
阈值分割方法
阈值分割是常见的直接对图像进行分割的算法，根据图像像素的灰度值的不同而定。对应单一目标图像，只需选取一个阈值，即可将图像分为目标和背景两大类，这个称为单阈值分割；如果目标图像复杂，选取多个阈值，才能将图像中的目标区域和背景被分割成多个，这个称为多阈值分割，此时还需要区分检测结果中的图像目标，对各个图像目标区域r