关于图像分割算法的研究 黄斌 （福州大学物理与信息工程学院 福州 350001） 摘要：图像分割是图像处理中的一个重要问题，也是一个经典难题。因此对于图像分割的研究在过去的四十多年里一直受到人们广泛的重视，也提山了数以千计的不同算法。虽然这些算法大都在不同程度上取得了一定的成功，但是图像分割问题还远远没有解决。本文从图像分割的定义、应用等研究背景入手，深入介绍了目前各种经典的图像分割算法，并在此基础比较了各种算法的优缺点，总结了当前图像分割技术中所面临的挑战，最后展望了其未来值得努力的研究方向。 关键词：图像分割 阀值分割 边缘分割 区域分割 一、 引言 图像分割是图像从处理到分析的转变关键，也是一种基本的计算机视觉技术。通过图像的分割、目标的分离、特征的提取和参数的测量将原始图像转化为更抽象更紧凑的形式，使得更高层的分析和理解成为可能，因此它被称为连接低级视觉和高级视觉的桥梁和纽带。所谓图像分割就是要将图像表示为物理上有意义的连通区域的集合，也就是根据目标与背景的先验知识，对图像中的目标、背景进行标记、定位，然后将目标从背景或其它伪目标中分离出来[1]。 图像分割可以形式化定义如下[2]：令有序集合表示图像区域(像素点集)，H 表示为具有相同性质的谓词，图像分割是把I 分割成为n 个区域记为Ri ，i=1，2，…，n ，满足： (1) 1,,,,n i i j i R I R R i j i j ===??≠ (2) (),1,2,,i i i n H R True ?== (3) () ,,,i j i j i j H R R False ?≠= 条件(1)表明分割区域要覆盖整个图像且各区域互不重叠，条件(2)表明每个区域都具有相同性质，条件(3)表明相邻的两个区域性质相异不能合并成一个区域。 自上世纪70年代起，图像分割一直受到人们的高度重视，其应用领域非常广泛，几乎出现在有关图像处理的所有领域，并涉及各种类型的图像。主要表现在： 1)医学影像分析：通过图像分割将医学图像中的不同组织分成不同的区域，以便更好的
图像分割算法开题报告 摘要：图像分割是图像处理中的一项关键技术，自20世纪70年代起一直受到人们的高度重视，并在医学、工业、军事等领域得到了广泛应用。近年来具有代表性的图像分割方法有：基于区域的分割、基于边缘的分割和基于特定理论的分割方法等。本文主要对基于自动阈值选择思想的迭代法、Otsu法、一维最大熵法、二维最大熵法、简单统计法进行研究，选取一系列运算出的阈值数据和对应的图像效果做一个分析性实验。 关键字：图像分割，阈值法，迭代法，Otsu法，最大熵值法 1 研究背景 1．1图像分割技术的机理 图像分割是将图像划分为若干互不相交的小区域的过程。小区域是某种意义下具有共同属性的像素连通集合，如物体所占的图像区域、天空区域、草地等。连通是指集合中任意两个点之间都存在着完全属于该集合的连通路径。对于离散图像而言，连通有4连通和8连通之分。图像分割有3种不同的方法，其一是将各像素划归到相应物体或区域的像素聚类方法，即区域法，其二是通过直接确定区域间的边界来实现分割的边界方法，其三是首先检测边缘像素，然后再将边缘像素连接起来构成边界的方法。 图像分割是图像理解的基础，而在理论上图像分割又依赖图像理解，两者是紧密关联的。图像分割在一般意义下十分困难的，目前的图像分割处于图像的前期处理阶段，主要针对分割对象的技术，是与问题相关的，如最常用到的利用阈值化处理进行的图像分割。 1．2数字图像分割技术存在的问题
虽然近年来对数字图像处理的研究成果越来越多,但由于图像分割本身所具有的难度,使研究没有大突破性的进展,仍然存在以下几个方面的问题。 现有的许多种算法都是针对不同的数字图像,没有一种普遍适用的分割算法。 缺乏通用的分割评价标准。对分割效果进行评判的标准尚不统一,如何对分割结果做出量化的评价是一个值得研究的问题,该量化测度应有助于视觉系统中的自动决策及评价算法的优劣,同时应考虑到均质性、对比度、紧致性、连续性、心理视觉感知等因素。 与人类视觉机理相脱节。随着对人类视觉机理的研究,人们逐渐认识到,已有方法大都与人类视觉机理相脱节,难以进行更精确的分割。寻找到具有较强的鲁棒性、实时性以及可并行性的分割方法必须充分利用人类视觉特性。 知识的利用问题。仅利用图像中表现出来的灰度和空间信息来对图像进行分割,往往会产生和人类的视觉分割不一致的情况。人类视觉分割中应用了许多图像以外的知识,在很多视觉任务中,人们往往对获得的图像已具有某种先验知识,这对于改善图像分割性能是非常重要的。试图寻找可以分割任何图像的算法目前是不现实,也是不可能的。人们的工作应放在那些实用的、特定图像分割算法的研究上,并且应充分利用某些特定图像的先验知识,力图在实际应用中达到和人类视觉分割更接近的水平。 1．3数字图像分割技术的发展趋势 从图像分割研究的历史来看,可以看到对图像分割的研究有以下几个明显的趋势。 对原有算法的不断改进。人们在大量的实验下，发现一些算法的效
综合环境整治EPC工程项目总体设计思路的理解描述 1.2.1项目设计背景 提升建设江北新区市政道路、河道既有江北大道，是江北新区上升为国家级新区后获批的首个发展板块，这里将聚焦建设高端综合医院、尖端专科医院、国际名医诊所、智慧医疗社区/家庭医生的四级医疗体系。在空间布局上分医疗、养老、教学科研三大区域。 1.2.2项目设计概况 绿化提升、小区建筑出新、景观亮化工程等综合环境整治提升工程；江北新区核心区景观提升工程，包含道路景观整治、现状绿地（道路可视范围100米内）与收储用地景观提升、河道环境整治等。 1.2.3项目设计原则 （1）路线设计应符合城市总体规划。因地制宜，充分利用，逐步改造，并贯彻“以近组为主，考虑到远期发展的需要，远近期结合，分期修建”的原则。 （2）必须满足交通量的需要。应在调查研究的基础上，评估国民经济和城市建设的发屈速度与交通量变化的规律，充分估计需要满足的交通量。 （3）道路路线设计必须结合平面线型、纵断线型、横断布置及路面种类（重要的交叉皮口尚须结合路口因素）统
一考虑，并采用适当的技术指标，使之有机结合，布置协调。必须兼顾路线的整体性及局部路段或构造物的特殊性，而取得组合布局合理，技术标准适当，避免由于个别处所的地形、地物、工程量以及道路或构造物本身的技术要求而造成路况突变，致使全线失调。如布局标准不能协调时，应采取措施逐步过渡，更应避免不利条f4聚集，以保证行车安全。 （4）在满足道路本身技术要求的条件下，结合街道总体布置的需要、房屋建筑和其他市政设施的需要等进行综合考虑。 （5）必须合理利用规定的各项技术指标，宜采用推荐值，只有在工程艰巨不得已时才百采用极限值。在地形、工程造价和施工技术允许的条件下，应尽量提高设计标准，为将来发展或提高创造条件。 （6）依照道路的性质及所处的环境，以美学观点出发，使线形圆顺、优美，并与附近由自然景色和建筑艺术相结合，照顾道路的美观及景观。 1.2.4项目设计计划 1.2.4.1初步设计阶段 （1）方案后期提前开展初步设计相关工作，由本投标书中所列人员组成项目组,编制工作大纲报业主审批。 （2）对前一阶段工作成果资料进行进一步研究，对可
中北大学 课程设计说明书 学生姓名：学号： 学生姓名：学号： 学生姓名：学号： 学生姓名：学号： 学院：信息与通信工程学院 专业：电子信息工程 题目：信息处理综合实践: 图像分割算法的比较与分析 指导教师：陈平职称: 副教授 2014 年12 月29 日
中北大学 课程设计任务书 14/15 学年第一学期 学院：信息与通信工程学院专业：电子信息工程 学生姓名：学号： 课程设计题目：信息处理综合实践: 图像分割算法的比较与分析起迄日期：2015年1月5日～2015年1月16日课程设计地点：电子信息工程专业实验室 指导教师：陈平 系主任：王浩全 下达任务书日期: 2014 年12月29 日课程设计任务书
课程设计任务书
目录 第一章绪论 (1) 研究目的和意义 (1) 图像分割的研究进展 (1) 第二章区域生长法分割图像 (4) 区域生长法介绍 (4) 区域生长法的原理 (4) 区域生长法的实现过程 (5) 第三章程序及结果 (6) 区域生长算法及程序 (6) 图像分割结果 (7) 第四章方法比较 (8) 阈值法 (8) 区域法 (8) 分水岭法 (8) 形态学方法 (9) 第五章总结 (10) 参考文献 (11)
第一章绪论 研究目的和意义 图像分割是一种重要的图像技术，在理论研究和实际应用中都得到了人们的广泛重视。图像分割的方法和种类有很多，有些分割运算可直接应用于任何图像，而另一些只能适用于特殊类别的图像。许多不同种类的图像或景物都可作为待分割的图像数据，不同类型的图像，已经有相对应的分割方法对其分割;但某些分割方法只是适合于某些特殊类型的图像分割，所以分割结果的好坏需要根据具体的场合及要求衡量。图像分割是从图像处理到图像分析的关键步骤，可以说，图像分割结果的好坏直接影响对图像的理解。 图像分割是由图像处理到图像分析的关键步骤，在图像工程中占有重要位置。一方面，它是目标表达的基础，对特征测量有重要的影响。另一方面，因为图像分割及其基于分割的目标表达、特征提取和参数测量等将原始图像转化为更抽象、更紧凑的表达形式，使得更高层的图像分析和理解成为可能。因此在实际应用中，图像分割不仅仅要把一幅图像分成满足上面五个条件的各具特性的区域，而且要把其中感兴趣的目标区域提取出来。只有这样才算真正完成了图像分割的任务，为下一步的图像分析做好准备，使更高层的图像分析和理解成为可能。 图像分割在很多方面，如医学图像分析，交通监控等，都有着非常广泛的应用，具有重要的意义。(1)分割的结果常用于图像分析，如不同形式图像的配准与融合，结构的测量，图像重建以及运动跟踪等。(2)在系统仿真，效果评估，图像的3D重建以及三维定位等可视化系统中，图像分割都是预处理的重要步骤。 (3)图像分割可在不丢失有用信息的前提下进行数据压缩，这就降低了传输的带宽，对提高图像在因特网上的传输速度至关重要。(4)分割后的图像与噪声的关系减弱，具有降噪功能，便于图像的理解。 图像分割的研究进展 图像分割是图像处理中的一项关键技术，至今已提出上千种分割算法。但因
姓名：XXX 部门： XX部YOUR LOGO Your company name 2 0 X X 道路环境集中整治方案
道路环境集中整治方案 为进一步改善我镇辖区内重点道路路域环境，推动全镇环境综合整治工作深入开展，结合我镇实际，制定本方案。 一、指导思想 坚持以人为本，深入贯彻落实县委、政府号召，针对我镇实际情况及卫生方面存在的突出问题，标本兼治，综合治理，教育引导，城乡群众提高卫生、环保、文明意识，提高城乡文明程度，优化投资发展环境，促进社会和谐进步。 二、整治范围 新港大道沿线两侧、环城路沿线外侧、235省道沿线两侧、新张新沿线两侧、新花线沿线两侧和临时指定的重点镇村道路。 三、整治原则 按照“属地管理、长效保洁”的原则，各村（社区）实行集中突击整治，集中突击整治后，转入常态化管理，建立起环境卫生长效管理机制。 四、整治内容与标准 在继续做好生活垃圾整治的基础上，集中力量开展乱堆乱放、乱搭乱建的整治工作（详见附件一），在3月20日前，主要干道两侧达到“四无”标准。 （一）无暴露垃圾。道路两侧生活垃圾及时清理，无积存垃圾，水面无漂浮白色垃圾。 第 2 页共 5 页
（二）无乱堆乱放。道路两侧柴草、木板、建筑垃圾等乱堆乱放物品，通过整治要达到摆放整齐有序。 （三）无乱搭乱建。凡违章搭建的厕所、围墙、猪圈、鸡舍等一律拆除。破损、有碍观瞻的建筑物及时修复。 （四）无卫生死角。道路两侧实行划段包干，落实到户，责任到人，不留死角。 五、保障措施 （一）明确责任，加强领导。重点道路环境综合整治工作意义重大，沿线村（社区）的支部书记作为第一责任人要进一步提高思想认识，把道路环境综合整治摆在重要位置，大处着眼，细部着手，迅速启动，落实人员，确保各项整治措施落到实处。镇直部门为包段部门，包段部门主要领导要亲自挂帅，组织精干人员参与环境整治，形成镇村和镇直部门合力推进的局面。 （二）强化措施，狠抓落实。广泛宣传重点道路环境综合整治活动的意义，提高沿线群众主动参与整治活动的积极性和自觉性。镇城管所、规建所、国土所等部门要加强环境综合整治工作的协调，对违章搭建、恶意破坏环境的行为坚决予以打击。 （三）突出重点，严格奖惩。突击整治期间，各路段相关负责人要严格按照“四无”的整治标准，结合实际，以整治乱堆乱放为工作重点，整治一段成功一段，确保整治效果。建立健全检查考核机制，对行动慢、力度小、重视不够的村和责任部门“一次通报批评，两次诫勉谈话”。 第 3 页共 5 页
图像分割方法的比较研究 在计算机视觉的相关研究中,图像分割是连接低级视觉和高级视觉的桥梁和纽带,而图像分割是计算机视觉系统中最关键和重要的一个环节。在概要介绍几种常用图像分割方法的基础上,比较了每种图像分割算法的优缺点及其适应范围,结果表明:不同工程应用中,应根据其需求与图像特点合理采用不同的图像分割方法以达到更好的处理效果。 标签：图象分割;图象处理 1 引言 近年来,随着工业、农业、医学、军事等领域自动化和智能化需求的迅速发展,对图像处理技术的要求也日益提高。其中,对图像的自动识别与理解就是一项重要任务,而对图像进行分割来提取目标是其关键步骤之一,如果得不到合理的图像分割图,也就无法对图像进行正确的识别与理解。在过去的四十多年里,图像分割的研究一直受到人们高度的重视。迄今为止,研究者提出了上千种不同类型的分割算法,而且近年来每年都有上百篇相关研究成果发表。但是,现有的方法多是为特定应用设计的,有很大的针对性和局限性,对图像分割的研究还缺乏一个统一的理论体系。Fu和Mui从细胞学图像处理的角度将图像分割技术分为三大类:特征阈值或聚类、边缘检测和区域提取。依据算法所使用的技术或针对的图像,Pal and Pal把图像分割算法分成了6类:阈值分割、像素分割、深度图像分割、彩色图像分割、边缘检测和基于模糊集的方法。本文将依据上述两种分类方法进行深入研究。 2 图象分割方法 简而言之,图像分割(Image Segmentation)就是把图像中的物体与背景或物体与物体分割开,实现不同区域的特殊处理。 2.1 基于阈值的分割方法 这类方法简单实用,在过去的几十年间备受重视,其分类也不一而足。根据使用的是图像的整体信息还是局部信息,可以分为上下文相关方法和上下文无关方法;根据对全图使用统一阈值还是对不同区域使用不同阈值,可以分为全局阈值方法和局部阈值方法;另外,还可以分为单阈值方(bileverthresholding)和多阈值方法。 阈值分割的核心问题是如何选择合适的阈值。其中,最简单和常用的方法是从图像的灰度直方图出发,先得到各个灰度级的概率分布密度,再依据某一准则选取一个或多个合适的阈值,以确定每个像素点的归属。选择的准则不同,得到的阈值化算法就不同。 下面就常见的几种阈值分割算法进行比较:
图像分割常用算法优缺点探析 摘要图像分割是数字图像处理中的重要前期过程,是一项重要的图像分割技术,是图像处理中最基本的技术之一。本文着重介绍了图像分割的常用方法及每种方法中的常用算法,并比较了各自的优缺点,提出了一些改进建议,以期为人们在相关图像数据条件下,根据不同的应用范围选择分割算法时提供依据。 关键词图像分割算法综述 一、引言 图像分割决定了图像分析的最终成败。有效合理的图像分割能够为基于内容的图像检索、对象分析等抽象出十分有用的信息,从而使得更高层的图像理解成为可能。目前图像分割仍然是一个没有得到很好解决的问题,如何提高图像分割的质量得到国内外学者的广泛关注,仍是一个研究热点。 多年来人们对图像分割提出了不同的解释和表达,通俗易懂的定义则表述为:图像分割指的是把一幅图像分割成不同的区域,这些区域在某些图像特征,如边缘、纹理、颜色、亮度等方面是一致的或相似的。 二、几种常用的图像分割算法及其优缺点 (一)大津阈值分割法。 由Otsu于1978年提出大津阈值分割法又称为最大类间方差法。它是一种自动的非参数非监督的门限选取法。该方法的基本思路是选取的t的最佳阈值应当是使得不同类间的分离性最好。它的计算方法是首先计算基于直方图而得到的各分割特征值的发生概率,并以阈值变量t将分割特征值分为两类,然后求出每一类的类内方差及类间方差,选取使得类间方差最大,类内方差最小的t作为最佳阈值。 由于该方法计算简单,在一定条件下不受图像对比度与亮度变化的影响,被认为是阈值自动选取的最优方法。该方法的缺点在于,要求得最佳阈值,需要遍历灰度范围0—(L-1)内的所有像素并计算出方差,当计算量大时效率会很低。同时,在实际图像中,由于图像本身灰度分布以及噪声干扰等因素的影响,仅利用灰度直方
第20卷第6期2000年12月北京理工大学学报JOurnaI Of Beijing InStitute Of TechnOIOgy VOI.20NO.6Dec.2000 文章编号21001-0645(2000)06-0720-05几种图像分割算法在CT 图像分割上的 实现和比较 杨 加19吴祈耀19田捷29杨骅2(1-北京理工大学电子工程系9北京1000 1;2-中国科学院自动化研究所9北京1000 0)摘要2对目前几种在图像分割领域得到较多应用的交互式分割 区域生长分割以及阈值 分割算法进行了探讨9并且结合实际CT 片图例分别进行分割实验研究9得到较为满意和 可用性强的结果.实验表明2阈值分割对于CT 切片的效果最好;区域生长分割适宜于对面 积不大的区域进行分割9分割效果较好;基于动态规划的交互式分割算法比较复杂9计算时 间较长9但对于边缘较平滑的区域9同样具有较好的实际效果.几种算法的评估为其在CT 图像分割上的实际应用提供了科学依据. 关键词2图像分割算法;CT 图像分割;交互式分割;阈值分割;区域生长分割 中图分类号2TN 911-73文献标识码2A 收稿日期220000625 基金项目2国家自然科学基金资助项目(69 43001);国家 63 计划项目作者简介2杨加9男91975年生9硕士生. 图像分割可以分解为两个任务9即识别(recOgnitiOn )和描绘(deIineatiOn ).识别的目的在于确定目标物体的大致位置并区别于图像中的其它物体;而描绘的任务在于精确定义和刻画图像中目标物体的区域或边缘的空间范围.人的识别能力通常强于计算机算法9另一方面9计算机算法的描绘能力则优于操作者(人).因此既能利用操作者强大的识别能力9又能利用计算机算法的描绘能力的交互式图像分割则越来越受到人们的关注.在医学领域中9图像分割是病变区域提取 特定组织测量以及实现三维重建的基础9因此图像分割技术在医学图像处理中具有十分重要的意义[1].作者探讨了3种目前在图像分割上得到较多实际应用的分割算法9并结合实际CT 片图例进行了实验研究9得到较为满意和可用性强的结果;最后对这几种方法进行了评估9为这些算法在CT 图像分割上的实际应用提供了科学依据. 1 交互式分割算法1-1基本理论及算法描述 动态规划方法最早应用于图像边缘跟踪[2].可以将图像边缘检测看作一个优化问题[3]9并将其表述为找出一目标函数V =V (I 19I 29I 39~9I H )的最优值M (如取最小值min )9得V 取最优值时的一组自变量值(I 19I 29I 39I 49~9I H 9).若变量离散9目标函数没有特定规律可循时9则该问题将包括一个极大的解空间.如果这个目标函数能够描述成如下形式2 V =V (I 19I 29I 39~9I N )=V 0(I 09I 1)+V 1(I 19I 2)+~+V H-1(I H-19I H )
第一章工程概况 (1) 1.1编制说明 (3) 1.2施工目标 (3) 1.3工程概况 (3) 第二章项目部组织管理构架 (6) 2.1项目部组织管理框架 (6) 2.2现场管理保证体系 (7) 第三章主要施工机械设备、劳动力及材料供应计划 (8) 3.1机械设备 (8) 3.2劳动力计划 (8) 3.3原材料、周转材料进场计划 (8) 第四章施工平面布置规划 (9) 4.1现场临时设施布置 (9) 4.2施工总平面布置图（后附） (9) 第五章施工总体部署及各分部分项施工方案 (9) 5.1施工部署 (9) 5.2围墙、宣传栏改造、各类雕塑等土建施工 (10) 5.3人行道施工方案 (12) 5.4花岗岩铺装施工方案 (17) 5.5绿化种植工程 (20) 5.6本工程的重点、难点分析及对应措施方案 (20) 第六章施工进度计划及工期保证措施 (23) 6.1施工进度计划 (23) 6.2人、财、机、物组织与配置保证措施 (23) 6.3施工工艺、施工技术的保证措施 (24)
6.4工期调整及赶工保证措施 (24) 6.5对工程进度控制管理措施 (25) 第七章特殊气候条件下的施工方案 (25) 12.1 概述 (25) 12.1雨季施工措施 (25) 12.1冬季施工技术措施 (26) 第八章质量管理及保证措施 (27) 8.1施工质量管理保证体系 (27) 8.2施工管理质量保证措施 (27) 8.3工程质量保证措施 (28) 8.4 确保工程合格的保证措施 (30) 8.5质量检验仪器配备 (31) 第九章安全施工及保证措施 (32) 9.1安全管理 (32) 9.2安全生产技术措施 (32) 第十章文明施工及环境保护保证措施及渣土垃圾整治措施方案 (34) 10.1文明施工、环境管理体系 (35) 10.2对现场场容管理 (35) 10.3交通组织措施方案 (36) 10.4文明建设措施 (38) 10.5环境保护措施 (38) 10.6渣土垃圾扬尘整治措施 (39) 第十二章现场突发事件的应急预案 (40) 12.1应急准备 (40) 12.2各类应急预案 (41) 12.3事故处理程序 (42)
浅析图像分割的原理及方法 一．研究背景及意义 研究背景： 随着人工智能的发展，机器人技术不断地应用到各个领域。信息技术的加入是智能机器人出现的必要前提。信息技术泛指包括通信技术、电子技术、信号处理技术等相关信息化技术的一大类技术。它的应用使得人们今天的生活发生了巨大变化。从手机到高清电视等家用电器设备出现使我们的生活越来越丰富多彩。在一些军用及民用领域近几年出现了一些诸如:图像制导、无人飞机、无人巡逻车、人脸识别、指纹识别、语音识别、车辆牌照识别、汉字识别、医学图像识别等高新技术。实现它们的核心就是图像处理、机器视觉、模式识别、智能控制、及机器人学等相关知识。其中图像处理具有重要地位。而图像分割技术是图像分析环节的关键技术。 研究图像分割技术的意义： 人类感知外部世界的两大途径是听觉和视觉，尤其是视觉，同时视觉信息是人类从自然界中获得信息的主要来源，约占人类获得外部世界信息量的80%以上。图像以视觉为基础通过观测系统直接获得客观世界的状态，它直接或间接地作用于人眼，反映的信息与人眼获得的信息一致，这决定了它和客观外界都是人类最主要的信息来源，图像处理也因此成为了人们研究的热点之一。人眼获得的信息是连续的图像，在实际应用中，为便于计算机等对图像进行处理，人们对连续图像进行采样和量化等处理，得到了计算机能够识别的数字图像。数字图像具有信息量大、精度高、内容丰富、可进行复杂的非线性处理等优点，成为计算机视觉和图像处理的重要研究对象。在一幅图像中，人们往往只对其中的某些区域感兴趣，称之为前景，这些区域内的某些空间信息特性(如灰度、颜色、轮廓、纹理等)通常与周围背景之间存在差别。图像分割就是根据这些差异把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提取感兴趣目标的技术和过程。在数字图像处理中，图像分割作为早期处理是一个非常重要的步骤。为便于研究图像分割，使其在实
道路环境整治工作方案 各村（居）民委员会： 为贯彻落实县委、县政府《关于道路环境整治工作落实》，加快改善我镇农村人居环境，结合我镇实际情况，制定以下实施方案。 一、总体目标 以村居为责任单位，强势发动、强力推进、强行入轨，集中开展道路沿线环境综合整治，从根本上解决“脏、乱、差”问题，积极探索村垃圾收运体系建设，不断完善长效管理机制，初步实现沿线环境治理全覆盖、长效管理常态化，垃圾收运体系基本建立的工作目标。 二、整治道路及责任单位 1、洋青路沿线有侯湾片、沈庄片、居委会。 2、曹金路沿线有双湖片、新河村、何宅村。 三、整治内容 1、整治生活垃圾。按照“全面覆盖、不留死角”的要求，对道路两侧200米范围内沿线及庄台生活垃圾进行全面整治，确保干净、清新、整洁。 2、整治河渠沟塘。重点整治道路两侧200米范围内及沿线村庄内的河渠沟塘水体及周边裸露漂浮垃圾、杂草、杂物，对沿线边坡进行修整，并适当绿化。 3、整治乱堆乱放。整治道路两侧乱堆乱放杂物，庄台及林内、
田间草垛，切实做到沿线庄台草垛集中堆放、宅院物料存放有序、无乱搭乱建、无残垣断壁，房前屋后整齐干净。 4、涂白出新。一是对主干道两侧的树木，进行全方位的涂白，高度不低于1米；二是对沿线的村庄庄台外立面高质量涂白出新，上白下灰，灰色高度0.6米。 四、实施步骤 整治工作分为三个阶段： 第一阶段：宣传发动阶段。2月19日镇召开道路环境整治动员会，全民动员，人人参与到这次环境整治当中去。镇成立整治领导小组，分管领导任组长，各村书记任副组长，相关职能部门为成员。领导小组围绕此次工作目标任务进行全面宣传、发动，制定工作计划，明确工作职责，确保人员到位、组织到位、措施到位。 第二阶段：集中整治阶段。按照规定时间镇成立以专业队工作方式。一身沿路各村成立垃圾清理专业队，对辖区内的脏、乱、差、堆进行集中清理，机械与人力相结合，坚决打此次环境整治攻坚战。二是成立涂白专业队，按照标准对沿线的树木和墙体进行涂白出新。 第三阶段：落实管理机制阶段。各责任单位以建立长效管理机制为主，制定村规民约，签订环境保洁保证书，配齐保洁人员，落实长效管理。 道路环境整治工作方案。
1.编制依据及原则 1.1编制依据 1、2016年度大兴新城环境综合整治工程--招标文件 2、2016年度大兴新城环境综合整治工程--工程图纸和工程量清单 3、现行国家、地方和行业有关的法律、法规。 4、国家现行的施工验收规范、规程及质量验评标准。 5、各级工法、工艺标准。 6、我单位成功建设的类似工程的施工经验。 7、招标答疑文件。 1.2主要施工验收规范、检验规程及标准 1、《城市道路工程设计规范》（CJJ37-2012） 2、《城市道路交叉口设计规范》（CJJ152-2010） 3、《城镇道路工程施工质量验收规范》（CJJ1-2008） 4、《城市道路路面设计规范》（CJJ169-2011） 5、《无障碍设计规范》（GB50763-2012） 6、《北京市道路沥青路面抗车辙设计施工技术指导意见》北京市道路局2007.9 7、《北京市透水人行道设计施工技术指南》北京市道路局2007.8 8、《城市居住区规划设计规范》（GB50180-93（2002年版）） 9、《民用建筑设计通则》（GB50352） 10、《建筑装饰装修工程质量验收规范》（GB50210） 11、《建筑用放涂鸦坑粘贴涂料》（JGT304-2011） 12、《建筑玻璃应用技术规程》（JGJ113-2009） 1.3实地考察收集的信息 现状情况 1.3.1 林校北路（兴华大街-京开西辅路） 现状道路及步道外铺装整体较好，鑫百万前停车场铺装局部破损严重，道路南侧局部商铺牌匾标识混乱，与林校路交叉口两侧步道外铺装破旧，局部台阶破损。 1.3.2 兴政街 现状道路及步道外铺装整体较好，，道路两侧绿化较好。北京银行停车场、民生银行停车场铺装破损。
图像分割技术的研究背景及意义 1概述 2图像分割技术的研究背景及意义 2.1阈值分割方法 2.2基于边缘的分割方法 2.3基于区域的分割方法 2.4 结合特定理论工具的分割方法 1概述 图像的研究和应用中，人们往往对图像中的某些部分感兴趣，这些感兴趣的部分一般对应图像中特定的、具有特殊性质的区域（可以对应单一区域，也可以对应多个区域），称之为目标或前景；而其他部分称为图像的背景。为了辨识和分析目标，需要把目标从一幅图像中孤立出来，这就是图像分割要研究的问题。 2图像分割技术的研究背景及意义 图像分割是图像处理中的一项关键技术，也是一经典难题，发展至今仍没有找到一个通用的方法，也没有制定出判断分割算法好坏的标准，对近几年来出现的图像分割方法作了较为全面的综述，探讨了图像分割技术的发展方向，对从事图像处理研究的科研人员具有一定的启发作用。 图像分割是图像分析的第一步，图像分割接下来的任务，如特征提取、目标识别等的好坏，都取决于图像分割的质量如何。由于该课题的难度和深度，进展比较缓慢。图像分割技术自20世纪70年代起一直受到人们的高度重视，虽然研究人员针对各种问题提出了许多方法，但迄今为止仍然不存在一个普遍适用的理论和方法。另外，还没有制定出选择适用分割算法的标准，这给图像分割技术的应用带来许多实际问题。最近几年又出现了许多新思路、新方法或改进算法，对一些经典方法和新出现的方法作了概述，并将图像分割方法分为阈值分割方法、边缘检测方法、区域提取方法和结合特定理论工具的分割方法4类。
2.1阈值分割方法 阈值分割方法的历史可追溯到近40前，现已提出了大量算法。阈值分割法就是简单的用一个或几个阈值将图像的直方图分成几类，图象中灰度值在同一个灰度类内的像素属于同一个类。它是一种PR法。其过程是决定一个灰度值，用以区分不同的类，这个灰度值就叫阈值。它可以分为全局阈值分割和局部阈值分割。所谓全局阈值分割是利用整幅图像的信息来得到分割用的阈值，并根据该阈值对整幅图像进行分割；而局部阈值分割是根据图像中的不同区域获得对应的不同区域的阈值，利用这些阈值对各个区域进行分割，即一个阈值对应一个相应的子区域，这种方法也叫称为适应阈值分割。可以看出，确定一个最优阈值是分割的关键。现有的大部分算法都是集中在阈值确定的研究上。阈值分割方法根据分割算法所有的特征或准则，还可以分为直方图与直方图变换法、最大类空间方差法、最小误差法与均匀化误差法、共生矩阵法、最大熵法、简单统计法与局部特性法、概率松驰法、模糊集法、特征空间聚类法、基于过渡区的阈值选取法等。 目前提出了许多新方法，如严学强等人提出了基于量化直方图的最大熵阈值处理算法，将直方图量化后采用最大熵阈值处理算法，使计算量大大减小。薛景浩、章毓晋等人提出基于最大类间后验交叉熵的阈值化分割算法，从目标和背景的类间差异性出发，利用贝叶斯公式估计象素属于目标和背景两类区域的后验概率，再搜索这两类区域后验概率之间的最大交叉熵。这种方法结合了基于最小交叉熵以及基于传统香农熵的阈值化算法的特点和分割性能，取得很好的通用性和有效性，该算法也容易实现二维推广，即采用二维统计量（如散射图或共生矩阵）取代直方图，以提高分割的准确性。俞勇等人提出的基于最小能量的图像分割方法，运用了能量直方图来选取分割阈值。任明武等人提出的一种基于边缘模式的直方图构造新方法，使分割阈值受噪声和边缘的影响减少到最小。程杰提出的一种基于直方图的分割方法，该方法对Ostu准则的内在缺陷进行了改进，并运用对直方图的预处理及轮廓追踪，找出了最佳分割阈值。此方法对红外图像有很强的针对性，付忠良提出的基于图像差距度量的阈值选取方法，多次导出Ostu方法，得到了几种与Ostu类似的简单计算公式，使该方法特别适合需自动产生阈值的实时图像分析系统。陈向东、常文森等人提出了基于小波变换的图像分数维计算方法，利用小波变换计算图像的分数维准确性高的特性。结果表明计算出的图像分数维准确，而且通过应用快速小波变换可以满足实时计算的要求，为实时场景分析提供有效的方法。建立在积分几何和随机集论基础之上的数学形态学以其一整套变换、概念和算法为数学工具，提供了并行的、具有鲁棒性的图像分割技述。它不仅能得到图像中各种几何参数的间接测量，反映图像的体视特性，而
衡东公路管理局“路域环境建设”全年工作总结 在市公路局的安排部署下，我局路政执法大队的路域环境整治工作取得了显著进展。经过不懈努力，大大改善了路域环境，现将工作开展情况总结如下： 一、加强组织领导、落实各项措施 成立了邓细志为组长，各党组成员、大队长、教导员为副组长，副大队长、工会主席及各股室负责人、中队长为成员的路域环境建设治理的领导小组，专门负责对路域环境建设的整治工作。从2月份以来，对所管辖路线的情况进行了全面的调查摸底，对存在的问题逐条线路、逐个乡镇进行统一汇总，针对每条线路研究制定出对应整治计划和措施。 二、加大宣传发动，夯实整治基础 从年初开始，我们就切实加大宣传力度，对公路沿线张贴悬挂标语口号，营造爱路护路氛围。我局所管辖的干线公路穿村路段多，公路两侧民用建筑距公路较近，脏、乱、差现象较为严重。针对这些情况，我们出动宣传车逐条路线进行了广播宣传；对公路两侧影响较为严重的单位和个人，我们逐家上门发放宣传材料，讲述有关法律法规及环境整治的意义，并与之签订门前“三包”管理协议。期间共出动宣传车21车次，发放宣传材料2000余份，签订协议120余份。在我们路上宣传的同事，主动加强与当地新闻媒体的联系，由面到点、由点入深细致地对外宣传工作，做到县里有报道、电视有影、广播有声、现场有人，向社会各界特别是公路沿
线群众的宣传，积极争取社会各界的理解和支持，营造全社会关心和支持公路路域环境的良好环境，为今后的整治工作打下了良好的基础。 三、切实加大整治范围及重点，逐一整治及突破 以治理“乱建、乱占、乱堆、乱接”为重点整治内容，突出治理占路为市、违章建筑、堆物作业、非公路标志标牌等现象，实现公路沿线宅路分家、无集市贸易、无摆摊设点，公路建控区内无新违章建筑、无堆物作业。我们以S315线、S314线和S211线路段作为工作重点，调集精干力量、重点突破，以实现“畅洁绿美安”的公路路域环境建设目标。 四、全年的整治情况 1、对于省级公路、县级公路的穿村镇、城区路段的专项整治，做到了宅路分家，公路沿线无集市，无摆摊设点；加大对省、县道干线建筑控制区内各种非交通标志和临时性建筑物的治理力度，重点治理穿村路段、平交道口、路边店、加油站和公路沿线砂场。迁移、规范。禁止占用公路摆摊设点，重点治理在公路打场晒粮现象。 2、加大对长期盘距在路边非法经营场地的清理工作。今年7、8月份，我局开展了为期一个月的清理路障的活动。对原有路边砂场、码头、转运场进行一次全面的清理，不留余地，共计完成清除砂场、转运场11处，拆除砂场装卸棚
基于MA TLAB的图像分割算法研究 基于MATLAB的图像分割算法研究 摘要 本文从原理和应用效果上对经典的图像分割方法如边缘检测、阈值分割技术和区域增长等进行了分析。对梯度算法中的Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、拉普拉斯(Laplacian)算子、LoG(Laplacian-Gauss)算子、坎尼（Canny）算子的分割步骤、分割方式、分割准则相互比较可以看出根据坎尼（Canny）边缘算子的3个准则得出的边缘检测结果最满意。而阈值分割技术的关键在于阈值的确定，只有阈值确定好了才能有效的划分物体与背景，但这种方法只对于那些灰度分布明显，背景与物体差别大的图像的分割效果才明显。区域增长的基本思想是将具有相似性质的像素集合起来构成新区域。与此同时本文还分析了图像分割技术研究的方向。 关键词：图像处理图像分割 Abstract This article analyses the application effect to the classics image segmentation method like the edge examination, territory value division technology, and the region growth and so on.For comparing the Roberts operator, Sobel operator, Prewitt operator, the operator of Laplacian and the operator of LoG(Laplacian-Gauss),Canny operator in gradient algorithm,the step, the way and the standard of the image segmentation,we can find out the three standard of Canny edge operator the edge detection result of reaching most satisfy. And the key point of threshold segmentation lie in fixing the threshold value, it is good to have only threshold value to determine it then can be effective to divide object and background,but this kind of method is good to those gray scales,the big difference image effect between the background and obiect. The basic idea of area is to form the new region from similar nature.And also, this paper analyses the research direction of image segmentation technology at the same time. Key words: image processing image segmentation operator
图像分割方法综述 摘要：图像分割是计算计视觉研究中的经典难题，已成为图像理解领域关注的一个热点， 本文对近年来图像分割方法的研究现状与新进展进行了系统的阐述。同时也对图像分割未来的发展趋势进行了展望。 关键词：图像分割；区域生长；活动边缘；聚类分析；遗传算法 Abstract: Image segmentation is a classic problem in computer vision,and become a hot topic in the field of image understanding. the research actuality and new progress about image segmentation in recent years are stated in this paper. And discussed the development trend about the image segmentation. Key words: image segmentation; regional growing; active contour; clustering analysis genetic algorithm 1 引言 图像分割是图像分析的第一步，是计算机视觉的基础，是图像理解的重要组成部分，同时也是图像处理中最困难的问题之一。所谓图像分割是指根据灰度、彩色、空间纹理、几何形状等特征把图像划分成若干个互不相交的区域，使得这些特征在同一区域内表现出一致性或相似性，而在不同区域间表现出明显的不同。简单的说就是在一副图像中，把目标从背景中分离出来。对于灰度图像来说，区域内部的像素一般具有灰度相似性，而在区域的边界上一般具有灰度不连续性。 关于图像分割技术，由于问题本身的重要性和困难性，从20世纪70年代起图像分割问题就吸引了很多研究人员为之付出了巨大的努力。虽然到目前为止，还不存在一个通用的完美的图像分割的方法，但是对于图像分割的一般性规律则基本上已经达成的共识，已经产生了相当多的研究成果和方法。本文根据图像发展的历程，从传统的图像分割方法、结合特定工具的图像分割方法、基于人工智能的图像分割方法三个由低到高的阶段对图像分割进行全面的论述。 2 传统的图像分割方法 2.1 基于阀值的图像分割方法 阀值分割法是一种传统的图像分割方法，因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛的分割技术。阀值分割法的基本原理是通过设定不同的特征阀值，把图像像素点分为具有不同灰度级的目标区域和背景区域的若干类。它特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图，目前在图像处理领域被广泛应用，其中阀值的选取是图像阀值分割中的关键技术。 灰度阀值分割方法是一种最常用的并行区域技术，是图像分割中应用数量最多的一类。图像若只用目标和背景两大类，那么只需要选取一个阀值，此分割方法称为单阀值分割。单阀值分割实际上是输入图像f到输出图像g的如下变换：
图像阈值分割和边缘检测技术原理和比较
摘要 图像分割是一种重要的图像分析技术。对图像分割的研究一直是图像技术研究中的热点和焦点。医学图像分割是图像分割的一个重要应用领域，也是一个经典难题，至今已有上千种分割方法，既有经典的方法也有结合新兴理论的方法。医学图像分割是医学图像处理中的一个经典难题。图像分割能够自动或半自动描绘出医学图像中的解剖结构和其它感兴趣的区域，从而有助于医学诊断。 阈值分割是一种利用图像中要提取的目标物与其背景在灰度特性上的差异，把图像视为具有不同灰度级的两类区域（目标和背景）的组合，选取一个合适的阈值，以确定图像中每个像素点应该属于目标区域还是背景区域，从而产生对应的二值图像。 本文先介绍各种常见图像阈值分割和边缘检测方法的原理和算法，然后通过MATLAB 程序实现，最后通过比较各种分割算法的结果并得出结论。 关键词：图像分割；阈值选择;边缘检测；
目录 1.概述 (4) 2.图像阈值分割和边缘检测原理 (4) 2.1.阈值分割原理 (4) 2.1.1．手动（全局）阈值分割 (5) 2.1.2．迭代算法阈值分割 (6) 2.1.3．大津算法阈值分割 (6) 2.2.边缘检测原理 (6) 2.2.1．roberts算子边缘检测 (7) 2.2.2．prewitt算子边缘检测 (7) 2.2.3．sobel算子边缘检测 (7) 2.2.4．高斯laplacian算子边缘检测 (8) 2.2.5．canny算子边缘检测 (8) 3.设计方案 (9) 4.实验过程 (10) 4.1.阈值分割 (12) 4.1.1．手动（全局）阈值分割 (12) 4.1.2．迭代算法阈值分割 (12) 4.1.3．大津算法阈值分割 (12) 4.2.边缘检测 (13) 4.2.1．roberts算子边缘检测 (13) 4.2.2．prewitt算子边缘检测 (13) 4.2.3．sobel算子边缘检测 (13) 4.2.4．高斯laplacian算子边缘检测 (13) 4.2.5．canny算子边缘检测 (14) 5.试验结果及分析 (14) 5.1．实验结果 (14) 5.1.1．手动（全局）阈值分割 (14) 5.1.2．迭代算法阈值分割 (17) 5.1.3．大津算法阈值分割 (18) 5.1.4．roberts算子边缘检测 (19) 5.1.5．prewitt算子边缘检测 (20) 5.1.6．sobel算子边缘检测 (21) 5.1.7．高斯laplacian算子边缘检测 (22) 5.1.8．canny算子边缘检测 (23) 5.2. 实验结果分析和总结 (24) 参考文献 (24)