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    摘要图像分割是数字图像处理技术中一类重要技术，其在图像分析、图像识别以及图像压缩等图像处理领域起着关键性的作用，在军事、气象、交通等领域也有着广泛的应用。对图像进行区域分割是对图像进行更深层次理解和分析，其可对图像中的目标进行特征提取，将目标物体与背景分离，获取图像有用信息，为提高图像通信质量打下基础。
    本文主要研究图像分割中的区域分割算法。首先，论文介绍常用的图像分割算法。在此基础上，针对区域分割算法中的区域生长和区域分裂合并进行研究，对两种执行方式过程进行比较，并在MATLAB环境下对四叉树分解算法函数进行分析。最后，在MATLAB环境下对阈值分割、边缘检测、区域生长、区域分裂合并（四叉树）进行编程实验，并对实验结果进行比较分析。实验结果表明区域生长算法对图像目标的提取效果最佳，四叉树分解则适用于对局部目标的提取，其忽略了目标的部分轮廓，今后需要对此加以改进。
    毕业论文关键词:    图像分割  区域生长  区域分裂合并  四叉树分解 
    Abstract Image segmentation is an important technology in digital image processing technology,plays a key role in the image analysis,image recognition and image compression in the image processing fields,in the military,meteorology,transportation and other fields have a wide range of applications.For region segmentation of the image is for deeper understanding and analysis,it is according to the practical application of the target in the image feature extraction and separate the target object and the background,achieve useful information from the images,to improve the quality of image communication to lay the foundation.
    This paper studies regional segmentation algorithm in image segmentation.First of all,the paper introduces the commonly used image segmentation algorithm.On this basis,for region segmentation algorithm of region growing and region pided merger were studied.A comparison of two execution modes,and the MATLAB environment of quadtree segmentation algorithm function are analyzed.Finally,in the MATLAB environment of threshold segmentation,edge detection and region growing and region pision merge (guadtree) programming experiment,and the experimental results are compared. Experimental results show that the best effect is the region growing algorithm to extract the image target,quadtree decomposition is suitable for local target extraction,the part contour of the object is neglected, this algorithm needs to improve in the future.
    key words： Image segmention   Region growing  
                Region splitting and merging   Guadtree decomposition
    目   录
    摘  要    I
    Abstract    II
    1绪论    1
    1.1 研究背景    1
    1.2发展历史    2
    1.3 本文的主要工作    4
    2 图像分割算法    5
    2.1 图像分割的定义    5
    2.2 图像分割的体系结构    6
    2.3 图像分割基本算法    6
    2.4 边缘检测法    6
    2.5 阈值分割法    11
    2.6 区域分割法    16
    3区域分割图像算法原理    17
    3.1区域分割    17
    3.2 区域生长    18
    3.2.1 区域生长的基本原理    18
    3.2.2 生长准则和过程    19
    3.3 区域分裂合并    22
    4区域分割图像算法实验    26
    4.1 阈值分割    26
    4.2 边缘检测    27
    4.3 区域生长    28
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