相应的变化。不同的图像类型，不同的应用要求所要提取的特征是不相同的，当然特征提取的方法也就不同，因此实际中并不存在一种普遍适应的最优方法。121图像分割研究的意义图像分割是任何图像分析及视觉系统必不可少的组成环节，是计算机视觉研究中的一个基本且困难的问题。困难在于图像分割本身是一个病态问题，分割的目的是为了理解，但理想的分割往往需要理解后得到的结果作为先验知识，这种病态性给问题的解决造成了很大的困难，成为阻碍计算机视觉发展的一个瓶颈问题。但正是因为图像分割是计算机视觉的一个基本问题，分割结果对视觉系统性能的影响很大，所以图像分割始终是计算机视觉中的一个研究热点。人类对自身视觉机理研究的不断深入以及计算机技术迅速发展将为图像分割问题的解决提供新的途径。图像分割是由图像处理进入到图像分析的关键步骤，在图像工程中占据重要的位置。一方面，它是目标表达的基础，对特征测量有重要的影响；另一方面，因为图像分割与基于分割的目标表达、特征提取和参数测量等能将原始图像转化为更有效更紧凑的形式，从而使得更高层次的图像分析和理解成为可能。图像分割在实际中有着广泛的应用前景，例如在工业自动化、在线产品检测、生产过程控制、文档图像处理、遥感和生物医学图像分析、保安监视以及军事、体育、农业工程等方面。概括来说，在各种图像应用中，只要需对图像目标进行提取、测量、跟踪等都离不开图像分割。122颜色理论颜色是各种频率的光谱在人眼中的感知现象。光线没有颜色，它只是某功率分布，而颜色则是人对这种功率分布的心理响应。人类所感知到的物体颜色由物
f体表面的光谱反射、光照和视角所决定。对于颜色感知的研究是人类视觉系统的基础研究之一，与生理学、心理学以及信息科学密切相关。颜色感知研究的目的是模拟人脑中视觉信息的表达和处理方式，设计出基于人类视觉特性的计算机视觉系统。对于计算机视觉系统来说，颜色是物体表面的属性，因此对于图像分割和目标识别等的研究都具有非常重要的意义。颜色空间、色彩度量以及颜色恒常性是颜色视觉研究的几个主要方面。近年来，随着彩色设备制造技术和多媒体技术的发展，颜色在计算机视觉中应用也在不断进步。人类视觉系统对于色差是高度敏感的，颜色感知系统可以区分上万种的不同颜色。然而这一系统只能记住几种颜色，有报告说明人能记住大约11种焦点颜色，即红绿蓝黄紫橙粉棕灰白黑。其它的颜色以这些颜色之r