数字图像处理
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图像分割2014年6月
f目录
一摘要2二正文内容2
21图像和数字图像222图像分割的研究意义223图像分割的发展现状及趋势324分割方法与比较4
三总结及展望10四参考文献10
图像分割
一摘要：
图像分割是进行图像理解的基础，是图像工程技术中的一个重要问题。近年来，人们越来越重视图像的分割算法，并期望寻求一种实时性、鲁棒性较好的算法。图像分割技术在当今信息社会中具有极其广泛的用途，特别是在医学图像诊断、卫星遥感图像识别、交通车牌信息识别等等方面尤其有现实意义。目前机器学习技术正越来越多地引领图像分割领域的研究发展，支持向量机正是其中一种较为先进的研究方法。
二正文内容：21图像和数字图像：
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f图像是能为人类视觉所感知的信息形式或人们心目中的有形想象。据统计，在人类接受的信息中，视觉信息约占80，俗语“百闻不如一见”就反映了图像在信息感知中的独到之处。目前，图像处理技术发展迅速，应用领域也越来越广。
图像可以通过各种各样的形式存在，例如：静止图像于运动图像；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，为了描述的方便和不失一般性，假定图像的指标空间为时间（ｔ）和几何空间（ｘ，ｙ，ｚ）构成，其值空间为U，其元素ｕ＝｛uRuGuB。如果指标空间D中的所有元素dd1d2d
xyzt均可取连续值，则称此信号为连续图像。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）。与模拟图像相比，数字图像具有以下显著特点：1）精度高：目前的计算机技术可以将一幅模拟图像化为任意的二维数组，即数字图像可以由无限个像素组成，每个像素的亮度可以量化为12位（即4096个灰度级），这样的精度使数字图像与彩色图像的效果相差无几；2）处理方便：由于数字图像本质上是一组数据，所以可以使用计算机对它进行任意方式的修改，例如，放大、缩小、改变颜色、幅值和删除某一部分等；3）重复性好：模拟图像（例如，照r