1。2图像分割的发展现状

图像分割技术是非常重要的图像处理技术之一，无语是在理论研究还是在实际应用中人们都非常的重视。图像分割有许多的种类和方式，一些分割运算能够直接应用于任何图像，而另外一些却只适用于特别种类的图像。目前已经提出的经典分割算法有如下三大类：基于阈值的图像分割方法、区域生长法、基于边缘检测的图像分割方法[2]。

图像分割在图像工程中起着承上启下的作用，是介于低层次处理和高层次处理的中间层次。。到目前为止，还没有一个完美的图像分割方法，可以根据人的意愿精确地分割任何一种图像。现实图像中景物情况各种不同，具体问题需具体分析，按照实际情况选择得当的方法。分割成果的好坏或正确与否，到现在为止，尚无一个统一的评价和判断标准，分割的好坏务必从分割的效果和现实应用的场合来判断。

1。3图像分割的意义

图像分割技术是非常重要的图像处理技术之一，无语是在理论研究还是在实际应用中人们都非常的重视。图像分割有许多的种类和方式，一些分割运算能够直接应用于任何图像，而另外一些却只适用于特别种类的图像。图像分割技术是从图像处理技术，再到后期的图像分析的关键步骤，图像分割结果的好坏，可以说对图像的理解有直接影响。

现实生活中在分割一幅图像时，多是依据经验和直觉去选择方法，通过反复实践来找到一种最佳的方法。与计算机科学技术的确定性和准确性相比，图像分割更像是一种艺术行为，有经验的人能比较容易的选用出适当的方法，使不同的图像都得到最佳的分割效果。但是，当要处理的图像十分庞大时，图像分割就像是流水线上的一道简单工序，这种艺术行为就显得无能为力了。随着图像技术和多媒体技术的发展，包括图像、音频和视频等信息的多媒体数据己经广泛用于Internet和企事业信息系统中，而且越来越多 的商业活动、信息表现和事务交易中都将包括多媒体数据，自然也就包含了大量的图像，基于内容的图像检索的广泛应用就是一个例子，这些常常都是以图像分割作为基础的。

由于图像的多义性和复杂性，许多分割的工作无法依靠计算机自动完成，而手工分割又存在工作量大，定位不准确的难题，因此，人们提出了一些人工交互和计算机自动定位相结合的方法，利用各自的优势，实现目标轮廓的快速定位。相信这些交互式方法的应用，必将推动图像目标分割与提取这一既具有广阔的应用前景又具有重要的学术价值的课题的进一步研究，也必将成为一个更为独立和活跃的研究领域。

1。4图像分割的发展趋势

纵观图像分割技术在这些年的发展，其中有几个明显的趋势：

    1）。大量学者致力于将新的概念、新的方法引入图像分割领域，如这几年逐渐引起人们重视的模糊算法、神经网络遗传算法、小波分析、粗集理论、数学形态学等理论都先后被应用于图像分割领域，为领域中的研究注入了新的活力，有效地解决了原有理论的一部分缺陷，改善了分割效果，更重要的是为图像分割问题的最终解决开拓了新的思路。随着基础理论研究的深化，这一趋势势必会继续下去。

2）。人们非常重视多种分割算法的有效结合，综合使用两种以上的方法，能够部分客服单独的图像分割算法难以对一般图像取得令人满意的分割效果的问题，占据了分割领域中现有文献的大部分。而采取什么样的结合方式才能体现各种方法的有点，弥补各自的不足，取得好的预期效果，在未来将仍是人们关注的主要问题之一。 图像分割方法研究MATLAB仿真(2):http://www.youerw.com/tongxin/lunwen_202958.html