MATLAB环境下图像区域分割算法设计+程序代码(2)
4.4 区域分裂合并 28
5结论与展望 30
致谢 31
参考文献 32
附录 34
1绪论
1.1 研究背景
随着技术的发展，科技的进步，如今已经人类社会进步成为一个信息化的时代，图像是人类感知世界的根蒂，是人类获得信息、抒发信息、和传播信息的重要途径。随着计算机技术的突飞猛进地发展，数字图像处理技术已经应用到了许多学科研究领域，例如：信息科学、工程科学等。图像分割技术在图像处理技术中处于最基础和最重要的地位，它将成为未来研究领域中的重中之重，会引起很多学术关注。图像分割是图像分析的首要任务，图像分割的结果影响着后续操作（如目标判别、特征提取等）的质量。在将目标物体与背景分开的图像分割过程中会涉及到许多数字图像处理的方法。此外，它在其他领域的应用也是特别广泛，它是计算机视觉技术的关键步骤，吸引很多学术研究者们的注意力。因此，通过对此问题的不断研究，必将带动许多计算机科学分支的发展。在近二十年里，图像分割一直位于研究的主体位置，人们对它的研究一直没有松懈，当然在此期间，国内外的研究者们也提出了许多方法，并且通过实践得到了一些研究成果。然而，目前研究出的分割算法都是针对图像的某种特征进行的，具有一定的局限性，尚未出现一种适合任何图像的分割算法。另外，到目前为止还没有一个如何选择分割算法的准则，因此在图像分割的实际应用中就会出现很多问题，我们还必须要继续探索研究出更好的算法。
图像分割技术是数字图像处理技术中的起着关键性作用的一项技术，将图像进行分割处理以后，对于图像的其他处理阶段（如图像分析、图像判别等），可以很大的降低处理的数据量，并且对于图像结构特征方面的重要信息，都能够很好的保存。图像进行分割处理后会传播至更高的层次进行处理，所以对于图像分割的精确度有很高的要求，一直以来，都受到研究开发人员的重视。在不同的研究领域里，不同的名称来表示图像分割技术，例如：对目标进行追踪的技术、对目标进行判别的技术、检测出目标的轮廓技术，这些技术都是以图像分割技术为基础的[1]。
目前图像分割技术得到了广泛的应用，对图像处理的所有领域都会利用到图像分割技术，适用于不同类型的图像。例如：产品检验、遥感图像、监视、以及
军事、农业等方面都与图像分割有着密不可分的联系。在各种图像处理中，对图像目标信息提取和测量都与图像分割技术相关，图像分割的准确程度对后续操作有着很大的影响，所以图像分割具有很重要的意义。
1.2发展历史
图像处理是将人类视觉进行延续的一个重要手段，对于人们测得的任意波长上的图像，通过图像处理技术，都能够在视觉范围内。几十年前，美国探索了很多宇宙中的月球图片，但是由于各种环境因素的影响，图像不清晰，人们通过各种技术措施，对这些照片进行图像处理工作，从而使得照片中的重要的讯息再次显现出来，图像处理产生的这种惊人成效引发了震撼了所有人，引起巨大轰动，图像处理技术得到人们的认可，又得以进一步发展。
从整体上讲，图像处理技术从上世纪吹冰十年代至今经历了四个阶段，包括最初的兴起时期、之后的发展阶段、逐渐的普及阶段以及到最后的实际应用阶段。在二十世纪吹冰十年代，当时初创期的图像是通过专业的像素型的光栅进行扫描从而得到显示的，当时由于成本的过高，图像还不能进行实际应用。在当今的社会中，各个方面都会有图像的出现，图像分割技术的应用也越来越广泛。研究者们对分割技术的研究也一直没有松懈，一直在努力进行创新，争取早日研究出一套完善的图像分割技术。