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摘 要：随着社会经济的发展和信息的快速进步，图像信息几乎涉及所有领域。作为图像分析的一个重要环节，图像分割也越来越受重视，对其研究具有十分重要的意义。本文在对几种主流的图像分割算法进行了分析，分类，归纳和总结的基础上，重点介绍和研究了区域合并的分割算法。结果表明此算法在进行图像分割时具有有效性，可靠性和实用性。54398
毕业论文关键词：图像分割,边缘法,区域合并,交互式图像分割；
Abstract：With the rapid economic development and social progress of information, image information in almost all areas. As an important part of image analysis, image segmentation is also getting attention, is of great significance for the research. In this paper, several mainstream of image segmentation algorithms are analyzed, classified
and summarized on the basis of, and focuses on a region merging segmentation algorithm.. The results show that the algorithm is in progress with the validity, reliability and security when image segmentation.
Keywords：Image segmentation; edge method; regional merger; interactive image segmentation;
目录
1 前言 3
1.1 研究背景和意义 4
1.2 图像分割的定义 4
1.3 图像分割评价标准 5
2 图像分割技术的基本算法 5
2.1 基于边缘的分割算法 5
2.1.1 Roberts算子 6
2.1.2 索贝尔算子 6
2.1.3 Prewitt算子 7
2.1.4 Krisch算子 7
2.1.4 Laplacian算子 8
2.1.5 Gauss-Laplacian算子 9
2.2 阈值法 10
2.2.1 直方图阈值的双峰法 11
2.2.2 最大方差阈值分割 12
2.2.3 自适应阈值分割 13
3 基于区域合并的算法 15
3.1 基于区域的图像分割方法 15
3.1.1 区域生长法 15
3.2.1 区域分裂和合并技术 16
3.3区域合并算法 17
结论 19
参考文献 20
致谢 21
1 前言
1.1 研究背景和意义
图像是信息或人们感知的有形的想象力人类视觉的眼睛。图像可以通过多种形式，如：运动图像的静态图像,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。
对于图像信号，为了叙述方便，不失一般性，假设一个指数的空间图像（T）和几何空间（X，Y，Z）,元素的空间U值，U = {N，UG，UB }。如果指标空间D中的所有元素d=(d1,d2,.... .DN）=（X，Y，Z，T）能连续的值，那么信号是连续的图像。相反的，如果d只能取离散值的图像为离散图像。习惯上，把空间连续（或离散）的图像称为连续（或离散）图像。数字图像指幅度和空间同时离散（或同时连续的图像）。
因此可以得出结论了：在对图像进行分割研究时需要找到适合的分割方法时，那么分割技术也能找到其中的优点与缺陷，有效的提高图像分割的效率。此论文，选择了其中一个具有代表性的算法作为研究课题，发现研究中的不足与技巧，也能做到更好的找到适合的图像分割方案，可以提高分割系统的性能。
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