与区域生长的彩色图像分割算法研究(6)

区域生长算法

基于分水岭与区域生长的彩色图像分割算法研究

１绪论

１．１论题背景及意义

２ｌ世纪，人类已经进入信息化时代，计算机在处理各种信息中发挥着重要的作用。据统计，人类从自然界获取的信息中，视觉信息占７５％一８５％。利用计算机进行图像处理有两个目的：一是产生更适合人视察和识别的图像；二是希望能由计算机自动识别和理解图像。无论为了哪种目的，图像处理中关键的一步就是对包含有大量信息的图像进行分割。

图像分割就是将图像中感兴趣的部分划分出来的技术，是模式识别和计算机视觉中的一个关键环节，是一种基于本的计算机视觉技术。只有在图像分割的基础上，才能对目标进行特征提取和参数测量，使得更高层的图像分析和理解成为可能。因此，对图像分割的研究在图像处理领域具有重要的意义。

图像分割的应用非常广泛，几乎出现在有关图像处理的所有领域，并涉及各种类型的图像。例如，在医学应用中，脑部腿图像分割成灰质（ＧＭ）、白质（ＷＭ）、脑脊髓（ＣＳＦ）等脑组织区域㈣）等；在交通图像分析中，把车辆目标从背景中分割出来等；在面向对象的图像压缩和基于内容的图像检索中将图像分割成不同的对象区域。在这些应用中，分割通常是为了进一步对图像进行分析、识别、压缩编码等，分割的准确性将直接影响后续任务的有效性，因此分割的方法和

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