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图像分割技术在现代图像工程领域中有极高的地位，图像分割技术自20世纪60年代被提出以来，一直是人们关注的焦点，关于图像分割的原理和方法，迄今为止已提出了上千种。但是，传统的图像分割算法本身存在着各自的缺点，无法适应实际生产生活中的各类要求，对更深层析的图像分析和处理造成了麻烦。但是一直以来，由传统的图像分割算法由于各自本身的缺点，无法形成一套通用的算法，而且，各种衡量与评价分割效果的标准也没有统一。人们对于图像分割的研究与探讨并未就此止步，图像分割技术仍然是目前图像分析处理领域中的热点。27278
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最近，许多新的分割思想、新的分割方法或进过新改进的分割算法的相继提出，并且对一些传统意义上的经典方法和新出现的方法进行了概括总结，由此将图像的分割技术方法大致分为阈值分割法、边缘检测法、区域提取法和结合特定理论工具分割法4类[1]。论文网
在图像的分析处理过程中，图像分割是介于初级分析和高级分析之间的中间结构，有着至关重要的作用。早在二十世纪优尔十年代，基于检测边缘算子的检测方法的提出，使得边缘检测技术成为图像分割的主流，由此产生了许多经典的算法。目前，由于遗传算法、统计学理论、神经网络、分型理论以及小波理论等理论的研究成果在运用到图像分割中的广泛应用[2]，又使得图像分割技术成为人们关注并研究的焦点，图像分割技术也呈现出欣欣向荣的发展趋势。
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