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1. 研究目的与意义

图像阈值分割是一种广泛应用的分割技术，利用图像中要提取的目标区域与其背景在灰度特性上的差异，把图像看作具有不同灰度级的两类区域(目标区域和背景区域)的组合，选取一个比较合理的阈值，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，从而产生相应的二值图像。阈值分割法的特点是：适用于目标与背景灰度有较强对比的情况，重要的是背景或物体的灰度比较单一，而且总可以得到封闭且连通区域的边界。

图像分割是指将图像分成若干个区域，并从中将需要的目标区域提取出来的技术和过程，是图像处理的重要步骤，分割质量的好坏直接影响图像处理的后续工作的进行，所以对图像分割的研究一直是图像技术研究中的热点和难点之一。阈值分割法是图像分割的常用算法，是根据阈值将图像分成目标和背景两类，其关键是阈值的选取。由 Otsu于1978 年提出的一维最大类间方差法(Otsu算法)，以其分割效果较好、适用范围较广、简单有效而引起人们的普遍关注，且得到了广泛的应用。然而，当图像中的目标和背景的灰度区别不明显时，阈值选取变的困难，应用此方法分割会使图像的信息丢失，出现比较严重的分割错误。

2. 国内外研究现状分析

图像分割是图像分析、理解和计算机视觉中的难点，在图像分割的诸多方法中，阈值化技术以其简单、有效、便于理解受到人们的普遍欢迎。其中，最大类间方差法 、最大熵法 、最小误差阈值法 是 3 个最常用的分割方法。

最小误差阈值法是Kittler 和 Illingworth 提出的，国际上有很多学者对最小误差阈值法进行了研究 ，为了更加清楚地揭示该方法的理论基础，我们运用信息论中的相对熵进行了解释，为该方法的使用奠定了坚实的理论基础。

从国内外图像处理分割技术的研究进展可以看出，知识在分割中具有重要的意义。知识参与分割过程的方法、基于知识构成模型的方法是图像分割研究的关键问题。现在可以运用于人工神经网络，和在通用计算机、专用计算机或者并行计算机上进行软件模拟。

3. 研究的基本内容与计划

第1-3周：准备工作、确定设计方案明确毕业设计的目的、任务和要求。做好开题报告，文献综述。

第4周至第15周：通过理论分析、公式计算、确定提出算法的可操作性等；编写matlab程序，实现算法的功能。撰写设计说明书包括：引言、设计方案、技术分析、结束语、主要参考文献；附录等内容。

第16周：毕业设计答辩。

4. 研究创新点

对原有的基于二维Otsu 算法进行创新，在不失去图像处理效果的前提下，提高运算的速度，提高算法的可行性和有效性。

在解决传统二维算法运行效率低的基础上，兼顾分割的质量，对阈值寻优，并给出实验加以验证。