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    摘 要：图像分割是图像特征提取和识别等图像理解的基础，对图像分割的研究一直是数字图像处理技术研究中的热点和焦点。本论文介绍了图像处理技术中图像分割技术的基本原理和主要方法，对经典的图像分割算法进行了较全面的叙述，分别研究了基于边缘、区域和形态学分水岭法的图像分割方法，并使用C++软件对各种分割方法进行了仿真，对仿真结果进行了分析。10347
    关键词： 图像分割；边缘；区域；分水岭
    Image segmentation technology based on the road
    Abstract：Image segmentation is the foundation of the understanding in image feature extraction and recognition, and the reseach on it is usually the hotspot and focus in the study of digital image processing technology. This paper introduces the basic principles of techniques and the main methods in image segmentation, which is always used in digital image processing techniques, were investigated by the law of marginal, regional and morphological, then use the C++  software simulating a variety of segmentation methods and the simulation results are analyzed. In this paper, the classic image segmentation algorithm has been comprehensively narratived.
    Key words: Image segmentation；Marginal image segmentation；Regional image segmentation
     目 录
    1.前言4
    2.图像分割概念.4
      2.1 图像分割概念5
      2.2 图像分割方法综述.6
      2.3 阈值法.6
      2.4 基于区域的图像分割方法.9
      2.5 基于边缘检测的分割方法12
      2.6 分水岭法图像分割基本原理15
      2.7 分水岭法图像分割算法.15
    3.实验结果及分析.18
    4.致谢.25
    5.参考文献26
    6.程序附录27
    1．前言
    在图像的研究和应用过程中，人们往往仅对各幅图像中的某些部分感兴趣.这些部分常称为目标或前景，它们一般对应图像中特定的具有独特性质的区域.为了辨别和分析目标，需要将这些区域分离提取出来，在此基础上才有可能对目标进一步利用.图像分割就是将图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣的目标的技术和过程.在进行图像分割时，首先要根据目标和背景的先验知识来对图像中的目标、背景进行标记、定位，然后将等待识别的目标从背景中分离出来.图像分割是由图像处理进到图像分析的关键步骤，也是一种基本的计算机视觉技术.这是因为图像的分割、目标的分离、特征的提取和参数的测量将原始的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，图像分割多年来一直得到人们的高度重视[1]。
    图象分割在实际中已得到广泛的应用，例如在工业自动化，在线产品检验，生产过程控制，文档图象处理，遥感和生物医学图象分析，保安监视，以及军事，体育，农业工程等方面。概括来说，在各种图象应中，只要需对图象目标进行提取，测量等都离不开图象分割。近年来，图象分割在对图象的编码中也起到越来越重要的作用，例如国际标准MPEG一4中模型基/目标基编码等都需要基于分割的结果。可见，图象分割在图象工程中有重要的地位和影响。
    本文主要从图像分割定义、图像分割的方法等几个方面来阐述关于图像分割的几个问题。
    图像是能为人类视觉所感知的信息形式或人们心目中的有形想象[1]。据统计，在人类接受的信息中，视觉信息约占８０％，俗语“百闻不如一见”就反映了图像在信息感知中的独到之处。目前，图像处理技术发展迅速，应用领域也越来越广。
    图像可以通过各种各样的形式存在，例如：静止图像于运动图像；灰度图像和彩色图像；平面图像与立体图像等等，但是就其本质而言，我们可将图像分为连续图像和离散图像。
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