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    （a）基于直方图的图像分割算法    5
    1.1.2 基于边缘的图像分割方法    5
    1.2 课程研究的背景    5
    1.3 课程研究的目的    6
    1.4 图像分割技术展望    6
    1.5 本文主要内容    7
    2 需求分析    8
    2.1 功能需求    8
    2.2 性能分析    9
    3 系统设计    11
    3.1 系统总体功能    11
    3.2 总体功能描述    11
    4 详细设计    13
    4.1 系统界面设计    13
    4.2 图像导入功能设计    14
    4.3 运行功能设计    14
    4.4 图像导出功能设计    15
    4.5 退出提示保存功能设计    16
    5 软件测试    18
    6 系统展望和改进    25
    7 设计小结    26
    致谢    27
    参考文献    28
    附录    29
    1    绪论
    人类接受信息的方式有多重多样，其中最为吸引我们的恐怕就是视觉信息了，可见视觉信息对我们人脑的重要性。正如同视觉信息在人脑中的重要地位一样，图像信息的处理在计算机中也格外的重要，他涉及到我们在操作过程中接受的UI，在浏览网页过程中的接受到的大量图形数据，以及越来越受广大网民喜爱的视频信息的处理，这些图像信息都是经过电脑处理之后呈现在我们面前的，电脑对图像的处理方法有很多，在本文当中，将会向大家介绍一种常见的图像处理方法————基于直方图的图像分割。

    1.1    图像分割简介
    所谓的图像分割顾名思义就是将图像进行切分和挑选的一种方法，在任意的图像当中，我们可能并不需要图像中的全部内容，其中吸引我们的可能只是其中的一部分，那么我们需要提取我们需要的那一部分图像信息的第一步就是将我们想要的信息和不想要的信息进行分离，这是一个浅显易懂的说法，然而实际操作过程中，电脑不能像我们人类一样简单的区分出哪些部分可以要，哪些部分不能要，这也就需要我们设计一种方法，能够让电脑识别出图像中特征区域和他周边区域的差别，这样来进行图像的分割，这些差别甚至于我们肉眼都无法察觉，但是计算机通过对图形的处理也就可以完成我们在之后的正文当中介绍的我所采用的图像分割的方法，即基于直方图的图像分割。基于直方图的图像分割呢，是一种基于区域的图像分割算法中的一种阈值分割方法。
    1.1.1    基于区域的图像分割算法
    基于区域的分割方法主要包括阈值法和区域分割算法。关于阈值法，简单的说就是我们先在图像的取值范围中取出一个灰度值，作为阈值，之后通过这个阈值将图像中的像素点分为两类，灰度大于阈值的一类以及灰度小于阈值的另一类，之后将这两类分割。    常用的阈值选取法有利用图像灰度直方图的双峰法、最大类间方差法、迭代法、灰度拉伸法、最小误差法等。现有的大部分算法的关键都集中在阈值确定的研究上。这种算法的优点是计算方法简单、运算效率较高、计算速度快。全局阈值法对于灰度相差很大的不同目标和背景能进行有效的分割。当图像的目标和背景的灰度差异不明显或不同目标的灰度值范围有所重叠时，可以采用局部阈值发或动态阈值法。另一方面，这种方法只考虑了像素本身的灰度值，通常不考虑它的空间特征，因而对噪声很敏感。在实际应用中，阈值法常与其他方法结合使用
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