图像分割和特征提取技术研究
面向移动医疗的多模态医学图像分割与分析技术研究
面向移动医疗的多模态医学图像分割与分析技术研究在移动医疗领域，多模态医学图像的分割与分析技术起着至关重要的作用。
随着移动设备的普及和发展，医疗专业人士能够通过手机或平板电脑等移动设备进行医学图像的获取和处理，从而实现远程诊断和治疗。
因此，开发面向移动医疗的多模态医学图像分割与分析技术具有重要的研究意义。
一、多模态医学图像分割技术多模态医学图像分割是将医学图像中的不同组织、器官或病灶通过计算机算法划分成一系列互不重叠的区域的过程。
在移动医疗中，由于设备限制和算力限制，多模态医学图像的分割常常面临挑战。
因此，研究基于移动设备的高效、准确的多模态医学图像分割算法成为亟待解决的问题之一。
目前，常用的多模态医学图像分割技术包括基于阈值的方法、基于区域生长的方法以及基于深度学习的方法。
基于阈值的方法适用于简单的医学图像，但对于复杂的图像存在局限性。
基于区域生长的方法通过生长一系列具有相似像素特征的区域，但对于噪声或者图像边缘不清晰的情况下容易产生误差。
而基于深度学习的方法由于其在图像特征提取和分类方面的优势，成为当前研究的热点。
通过使用深度卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）等深度学习模型，可以实现对医学图像的高效准确的分割。
二、多模态医学图像分析技术多模态医学图像分析技术是基于分割结果对医学图像进行进一步的特征提取和数据分析。
通过分析医学图像，可以获取疾病的临床特征、病灶区域的大小和位置以及与其他器官的关系等信息，为临床医生提供更准确的诊断和治疗方案。
在移动医疗环境下，由于设备和计算资源的限制，多模态医学图像的分析常常需要在移动设备上进行。
因此，开发高效的多模态医学图像分析算法是面向移动医疗的一个重要研究方向。
目前，常用的多模态医学图像分析技术包括特征提取、图像配准和模式识别等。
特征提取是从医学图像中获取有用信息的过程，可以使用传统的图像处理算法或者深度学习方法。
图像配准是将不同模态的医学图像进行对齐，使得它们在空间上保持一致。
医学图像分割的意义、概念、分类和研究现状
第1章绪论1.1 引言当今社会，是知识经济的社会，高新科技飞速发展。
入们在迅速发展新科技的同时，也越来越关注自身的生活环境与医疗条件。
健康，越来越成为每一个入倾心关注和孜孜追求的意境。
然焉，群学技术是一把双刃剑，它带给人们得到的同时也在破坏着我们赖以生存的环境，从而严重威害人类的健康。
堪愧的环境，沉重的压力以及激烈的竞争，都侵入们的健康走入低餐，从而健康成为全人类共同关注的目标。
因此医学的发展面临严重的挑战，作为医生诊断和治疗重要手段的医学影像学也得到了相应的发展。
现今，医学图像在医疗诊断中起着不可低估的重要作用。
计算机断层扫描、核磁共振(Magnetic Resonance，MR)、超声(Ultras叫nd)以及其它成像技术等，都是无侵害性的器宫体外成像的有力手段。
但是，医学图像还有一个显著的特点，由于受成像设备的影响、局部体效应(同一个体素中包含多种组织)、患者的体位运动和检查床的匀速直线运动，使得医学图像不可避免地盘现噪声和伪影，边缘模糊和信号强度不均匀现缓，例如信号强度在同一种组织中会出现大幅度的变化或在同一个物体中也不均匀。
此外，在图像形成和传输的过程中，图像的像质也会受到一定的影响，这些都给医生下达准确的诊断造成了一定的障碍。
为了提高医学图像的可读性，使得医生可以对人体的解割结构以及病变部位进行更有效的观察和诊断，提离诊断的准确率，医学图像处理从而成为了一门应用性很强的学科而且得到了长足的发展。
1.2 医学图像分割的意义、分类及其研究现状1.2.1 医学图像分割的意义医学图像分割在医学研究、临床诊断、病理分析、手术计划、影像信息处理、计算机辅助手术等医学研究与实践领域中有着广泛的应用和研究价值，具体表现为以下几个方面：(1) 用于感兴趣区域提取，便于医学图像的分析和识别。
如不同形式或来源的医学图像配准与融合，解剖结构的定量度量、细胞的识别与计数、器官的运动跟踪及同步等；(2)用于人体器官、组织或病灶的尺寸、体积或容积的测量。
医学图像处理中的分割技术研究与应用
医学图像处理中的分割技术研究与应用一、概述医学图像处理是医学影像学领域的重要组成部分，它的基本任务是对从医学影像中获取的图像信息进行分析、处理和识别。
其中医学图像分割技术是医学影像分析中的重要分支，它可以将医学图像中的不同结构或组织分离出来，并形成具有特定标记的区域，从而为医学诊断和治疗提供有力支持。
本文将围绕医学图像处理中的分割技术展开讨论，探讨其研究现状、技术原理、算法优劣以及在实际应用中的案例。
二、研究现状目前，医学图像分割技术主要用于医学影像诊断、手术规划、肿瘤治疗等领域。
其中，肿瘤分割是应用较为广泛的领域之一，通过对医学影像中的肿瘤组织进行划分，可以实现肿瘤的量化分析和精确定位，为医生的治疗方案提供依据。
近年来，随着深度学习技术的发展，深度卷积神经网络（CNN）等模型在医学图像分割中得到越来越广泛的应用。
以CNN为代表的深度学习模型可以通过学习医学图像中显著特征，提高图像分割的精确性和效率。
此外，基于超像素的分割算法、区域生长算法、阈值分割算法等传统的分割方法仍然是研究的热点和难点之一。
三、技术原理医学图像的分割是指将医学图像中不同区域或组织进行分离的过程。
其技术核心是对数据的自动或半自动化分割，基于图像强度、空间信息等特性进行分析，将图像划分为各个独立的、有意义的区域。
医学图像的分割技术核心包括以下方面：1.特征提取：医学影像中蕴含的结构、材质以及其它一些信息可以通过特征提取的方式转化为数值或向量形式，这些特征在分割过程中被用作数据的表征。
2.分割算法：分割算法可以根据特定的规则，将提取到的特征进行分类和分割，不同算法的优劣决定了分割的精确度和操作效率。
3.评价指标：用于评估分割结果的准确性，如划分出的区域是否正确、与实际结果之间的误差、操作所需时间和计算复杂度等。
四、常见算法1.基于阈值的分割算法：其原理是设定一个阈值，将图像中灰度值大于该阈值的像素视为目标像素，否则视为背景像素。
生物医学图像处理技术的研究与应用
生物医学图像处理技术的研究与应用近年来，生物医学图像处理技术在医学领域中的应用越来越广泛。
这些技术已经成为了完美的工具，为医生提供了一个更直观，更可靠，更有效的手段，以便于进行疾病的诊断和治疗。
生物医学图像处理技术与实际临床应用之间的交流和适应问题越来越受到人们的关注。
这篇文章主要介绍了生物医学图像处理技术的研究和应用，并探讨了这些技术的未来发展潜力。
一、生物医学图像处理技术的研究生物医学图像处理技术包括了如下几个方面：图像采集、图像重建、图像分割、特征提取与处理等。
1. 图像采集图像采集是生物医学图像处理技术的开端。
目前，常规的图像采集设备主要包括计算机断层扫描（CT）、磁共振成像（MRI）、超声成像（US）、放射性核素成像（SPECT）和正电子发射断层扫描（PET）。
这些设备可以采集人体的各种器官和组织的结构和功能信息，如CT可以采集人体骨骼、肌肉和内脏器官等组织结构信息，MRI可以采集人体脑部、脊髓和大血管等组织结构和功能信息。
2. 图像重建图像重建是将采集的生物医学图像数据转化为可视化图片的过程。
常见的图像重建算法包括透视投影算法、反投影算法、傅里叶变换算法、小波变换算法等。
图像重建技术不仅能使医生更加直观地分析生物医学图像，而且还能帮助医生更准确地判断病情和规划治疗方案。
3. 图像分割图像分割是指对采集的生物医学图像进行处理，把相同或者不同部位的像素区分开来的过程。
在生物医学图像处理技术中，准确的图像分割非常重要，可以为后续特征提取和诊断提供关键性的信息。
目前，常见的生物医学图像分割技术包括了基于阈值的分割、基于区域增长算法的分割、基于边缘检测的分割、基于形态学的分割等。
4. 特征提取与处理特征提取与处理是对生物医学图像分析的重要环节，主要是通过分析图像的特征信息，提取出生物医学图像的特有的特征，如纹理、形状和灰度特征，以便于更快、更准确地识别和分析生物医学图像。
在特征提取与处理的过程中，选取适当的特征参数和合适的处理方法不仅能大大提高生物医学图像的分析效率，而且还能得到更准确的诊断结论。
探究基于机器学习的图像分割算法
探究基于机器学习的图像分割算法随着科技的不断发展和进步，人工智能逐渐成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
其中机器学习技术是人工智能领域中非常重要的一部分。
机器学习技术的应用非常广泛，其中之一就是图像分割。
本文将对基于机器学习的图像分割算法进行探究。
一、机器学习机器学习是一种通过大量数据、样本等对系统进行训练和优化的方法，使其能够自主学习、识别、感知和分析。
机器学习的基本原理是提取数据中的特征，建立数学模型，通过优化算法不断学习和训练模型，并根据模型进行分类、预测和决策。
二、图像分割图像分割是指将一幅图像分成若干个子区域，使得每个子区域内的像素具有相同的特征，而不同区域之间的像素则有不同的特征。
图像分割是图像处理中的重要任务，它可以用于目标检测、图像增强、医学图像分析等方面。
三、基于机器学习的图像分割算法基于机器学习的图像分割算法主要包括以下几种：1. 非监督学习算法非监督学习算法是指在没有先验知识的情况下对图像进行分割。
它采用聚类算法对原始图像的像素进行分类，并将相似的像素归为同一类别。
常见的非监督学习算法有k-means算法、谱聚类算法等。
2. 监督学习算法监督学习算法是指在有先验知识的情况下对图像进行分割，其中先验知识可以是人工标记的样本数据。
监督学习算法一般采用分类器对像素进行分类。
常见的监督学习算法有支持向量机（SVM）、神经网络等。
3. 深度学习算法深度学习算法是一种基于神经网络的机器学习算法。
它可以自动从数据中提取特征，并进行分类和回归等任务。
深度学习算法在图像分割领域中表现出色，常用的深度学习网络包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
四、基于机器学习的图像分割算法的应用基于机器学习的图像分割算法已经在许多领域中得到了广泛应用。
例如：1. 医学影像在医学领域中，图像分割可以用于肿瘤的检测和分析、CT/MRI图像的解剖结构分析等方面。
基于机器学习的图像分割算法可以减少医生的工作量，缩短病人等待时间，提高诊断的准确率。
图像分割与特征提取 ppt课件
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7.1 图像分割的概念
2. 图像分割的依据和方法
◆图像分割的依据是各区域具有不同的特性，这些 特性可以是灰度、颜色、纹理等。而灰度图像分割的 依据是基于相邻像素灰度值的不连续性和相似性。也 即，子区域内部的像素一般具有灰度相似性，而在区 域之间的边界上一般具有灰度不连续性。
◆灰度图像分割是图像分割研究中最主要的内容，其 本质是按照图像中不同区域的特性，将图像划分成不 同的区域。
7.2.1 图像边缘
图像
剖面
一阶导数
二阶导数
上升阶跃边缘 （a）
下降阶跃边缘 （b）
脉冲状边缘 （c）
屋顶边缘 （d）
图7.1 图像边缘及其导数曲线规律示例
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7.2 基于边缘检测的图像分割
7.2.1 图像边缘
综上所述，图像中的边缘可以通过对它们求导数 来确定，而导数可利用微分算子来计算。对于数字图 像来说，通常是利用差分来近似微分。
方向：
f (x, y) = arctan(Gx / Gy )
（7.5）
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7.2.2 梯度边缘检测
(1) Roberts算子
是一个交叉算子，其在点(i,j)的梯度幅值表示为：
G(i, j) = f (i, j) f (i 1, j 1) f (i 1, j) f (i, j 1) （7.6）
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7.1 图像分割的概念
◆目标或前景 ◆背景 ◆目标一般对应于图像中特定的、具有独特性质的 区域。
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7.1 图像分割的概念
1. 图像分割
图像分割就是依据图像的灰度、颜色、纹理、边 缘等特征，把图像分成各自满足某种相似性准则或具 有某种同质特征的连通区域的集合的过程。
图像分割技术研究综述
图像分割技术研究综述随着科技的快速发展，图像分割技术作为计算机视觉领域的重要分支，已经在众多应用领域中发挥着越来越重要的作用。
本文将对图像分割技术的研究进行综述，包括其发展历程、应用领域、研究成果以及未来研究方向。
图像分割技术是指将图像按照像素或区域进行划分，从而提取出感兴趣的目标或背景的过程。
图像分割技术在信号处理、计算机视觉、机器学习等领域具有重要的应用价值。
例如，在智能交通中，图像分割技术可以用于车辆检测和跟踪；在医学图像分析中，图像分割技术可以用于病灶区域提取和诊断。
根据图像分割技术所采用的方法，可以将其大致分为以下几类：基于阈值的分割、基于区域的分割、基于边缘的分割、基于模型的分割以及基于深度学习的分割。
1、基于阈值的分割是一种简单而又常用的图像分割方法，其基本原理是通过设定一个阈值，将图像的像素值进行分类，从而将图像分割为不同的区域。
基于阈值的分割方法实现简单、运算效率高，但在处理复杂图像时，往往难以选择合适的阈值，导致分割效果不理想。
2、基于区域的分割方法是根据图像像素的灰度或颜色特征，将图像分割为不同的区域。
这类方法通常适用于均匀背景和简单目标的图像，但对于复杂背景和遮挡情况的处理效果较差。
3、基于边缘的分割方法是通过检测图像中的边缘信息，将不同区域之间的边界提取出来，从而实现图像分割。
这类方法对噪声和光照变化较为敏感，需要结合其他方法进行优化。
4、基于模型的分割方法通常是利用数学模型对图像进行拟合，从而将图像中的目标或背景分离出来。
常用的模型包括参数化模型和非参数化模型两类。
这类方法能够处理复杂的图像特征，但对模型的选择和参数调整要求较高。
5、基于深度学习的分割方法是通过训练深度神经网络，实现对图像的自动分割。
这类方法具有强大的特征学习和自适应能力，能够处理各种复杂的图像特征，但在计算复杂度和训练成本方面较高。
近年来，随着人工智能和机器学习技术的快速发展，基于深度学习的图像分割技术在学术研究和实际应用中取得了显著的成果。
图像分割技术研究--毕业论文
本科毕业论文图像分割技术研究Survey on the image segmentation学院名称：电气信息工程学院专业班级：电子信息工程0601班2010年 6 月图像分割技术研究摘要图像分割是图像分析的第一步，是计算机视觉的基础，是图像理解的重要组成部分，也是图像处理、模式识别等多个领域中一个十分重要且又十分困难的问题。
在图像处理过程中，原有的图像分割方法都不可避免的会产生误差，这些误差会影响到图像处理和识别的效果。
遗传算法作为一种求解问题的高效并行的全局搜索方法，以其固有的鲁棒性、并行性和自适应性，使之非常适于大规模搜索空间的寻优，已广泛应用许多学科及工程领域。
在计算机视觉领域中的应用也正日益受到重视，为图像分割问题提供了新而有效的方法。
本文对遗传算法的基本概念和研究进展进行了综述；重点阐述了基于遗传算法的最大类间方差进行图像分割算法的原理、过程，并在MATLAB中进行了仿真实现。
实验结果表明基于遗传算法的最大类间方差方法的分割速度快，轮廓区域分割明显，分割质量高，达到了预期目的。
关键字：图像分割；遗传算法；阈值分割Survey on the image segmentationAbstract I mage segmentation is the first step of image processing and the basic of computer vision. It is an important part of the image, which is a very important and difficult problem in the field of image processing, pattern recognition.In image processing process, the original method of image segmentation can produce inevitable errors and these errors can affect the effect of image processing and identification .This paper discusses the current situation of the genetic algorithms used in the image segmentation and gives some kind of principles and the processes on genetic algorithm of image segmentationIn this paper.It also descripts the basic concepts and research on genetic algorithms .It emphasizes the algorithm based on genetic and ostu and realizes the simulation on Matlab. The experimental results show that this method works well in segmentation speed，the outline of the division and separate areas of high quality and achieve the desired effect.Genetic algorithm (GA) is a sort of efficient，paralled，full search method with its inherent virtues of robustness，parallel and self-adaptive characters. It is suitable for searching the optimization result in the large search space. Now it has been applied widely and perfectly in many study fields and engineering areas. In computer vision field GA is increasingly attached more importance. It provides the image segmentation a new and effective method.Key words image segmentation；genetic algorithm；image threshold segmentation目录第一章绪论 (1)1.1本课题研究的背景、目的与意义 (1)1.2本课题研究的现状与前景 (2)1.3本论文的主要工作及内容安排 (3)第二章图像分割基本理论 (4)2.1图像分割基本概念 (4)2.2图像分割的体系结构 (4)2.3图像分割方法分类 (5)2.3.1阈值分割方法 (5)2.3.2边缘检测方法 (8)2.3.3区域提取方法 (9)2.3.4结合特定理论工具的分割方法 (10)2.4图像分割的质量评价 (11)第三章遗传算法相关理论 (12)3.1遗传算法的应用研究概况 (12)3.2遗传算法的发展 (12)3.3遗传算法的基本概念 (13)3.4遗传算法基本流程 (14)3.5遗传算法的构成 (14)3.5.1编码 (14)3.5.2确定初始群体 (14)3.5.3适应度函数 (15)3.5.4遗传操作 (15)3.5.5控制参数 (17)3.6遗传算法的特点 (18)第四章 MATLAB相关知识 (20)4.1MATLAB简介 (20)4.2MATLAB的主要功能 (20)4.3MATLAB的技术特点 (21)4.4遗传算工法具箱(S HEFFIELD工具箱) (22)第五章基于遗传算法的最大类间方差图像分割算法 (24)5.1最大类间方差法简介 (24)5.2基于遗传算法的最大类间方差图像分割 (25)5.3流程图 (26)5.4实验结果 (27)第六章总结与展望 (29)6.1全文工作总结 (29)6.2展望 (29)致谢 (30)参考文献 (31)附录 (32)第一章绪论1.1本课题研究的背景、目的与意义数字图像处理技术是一个跨学科的领域。
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毕业设计图像分割和特征提取技术研究摘要图像分割是图像分析的第一步，是图像理解的重要组成部分，在有关图像处理的几乎所有领域具有广泛的应用。
因此，图像分割一直受到高度重视，对其研究具有十分重要的意义。
长期以来，研究人员提出了许多实用的分割算法。
随着统计学理论，神经网络，小波理论等在图像分割中的应用日益广泛，遗传算法、尺度空间、非线性扩散方程等近期涌现的新方法和新思想也不断被用于解决分割问题，许多国内外学者也针对一些具体应用提出了许多实用有效的方法。
本文介绍了数字图像处理技术中图像分割技术的基本理论和三种图像分割方法(1)基于阈值图像分割；(2)基于边缘检测及算子分割；(3)基于区域特性的图像分割。
对基于点的分割方法进行了较全面的叙述，主要研究了图像分割方法中的边缘检测法，区域提取法和阈值分割法。
通过大量的理论研习。
并编写了MATLAB软件程序，对各分割方法进行了仿真实验，得到分割图像。
最后对于仿真进行了数据处理分析，验证了Canny算子的整体效果最好, Prewitt算子分割细致。
但对于一幅图像仅仅只有只用一种方法达不到很好的效果，而根据待分割图象的不同特点，结合已知的先验知识，研究符合具体图象特性的分割模型，才是提高图象分割的重要手段。
关键词：图像分割；边缘法；区域法；阈值法；分水岭分割法Lmage Segmentation And Feature ExtractionTechnology ResearchAbstractImage segmentation is the first step in image analysis, image segmentation is an important component of image understanding, in almost all areas of the image processing has widely application. As a result, image segmentation has been attached great importance to, its research has the very vital significance. For a long time,researchers put forward many practical segmentation algorithm. With statistics theory, the neural network, wavelet theory has been used increasingly in image segmentation, such as genetic algorithm, scale space, and nonlinear diffusion equation with the recent emergence of new methods and new ideas are constantly being used to solve the segmentation problem, many scholars at home and abroad for some specific application put forward many practical and effective method.Digital image processing techniques were introduced in This paper introduces the digital image processing technology of image segmentation technology in basic theory and three methods of image segmentation. (1) based on threshold image segmentation. (2) segmentation based on edge detection and operator; (3) the image segmentation based on region feature. On the segmentation method based on the point of narrative, mainly studies the edge of image segmentation method, region extraction method and threshold segmentation method. Through a lot of theory study. And write the MATLAB software, the segmentation method, the simulation experiment for image segmentation. Finally analyzed the data processing for simulation.Verify the Canny operator of the overall effect is best. Prewitt operator segmentation and detailed. But for an image only only one way to reach a good effect, and according to the different characteristics of for image segmentation, combined with the known prior knowledge, research in accordance with the specific image segmentation model, is an important means to improve the image segmentation.KEYWORDS：Segmentation；edge method；the regional method；threshold；watershed segmentation毕业设计目录第1章绪论 (1)1.1 课题研究背景与意义 (1)1.2国内外发展现状 (1)1.3 课题设计内容 (2)第2章概述 (3)2.1图像和数字图像 (3)2.2 数字图像处理简介 (3)2.3 图像处理文件格式 (3)2.4图像分割理论概述 (5)2.4.1 图像分割的定义 (5)2.4.2图像分割的目的和意义 (6)2.5图像分割主要研究方法 (6)2.5.1边缘检测法 (7)2.5.2区域提取法 (7)2.5.3阈值分割法 (7)2.5.4结合特定理论工具的分割方法 (8)2.6数字图像分割质量评价体系 (8)第3章图像分割方法综述 (10)3.1基于阈值图像分割算法 (10)3.2 基于边缘检测分割算法 (12)3.3 基于区域特性的图像分割算法 (14)第4章基于Matlab的图像分割仿真结果与讨论 (16)4.1 图像阈值分割算法研究 (16)4.1.1 Otsu 阈值图像分割算法 (16)4.1.2 直方图阈值算法 (17)4.2 图像边缘分割算法的研究 (19)4. 2.1 Canny 边缘检测算法 (19)4. 2.2 Log 分割算发 (20)4.3 区域特性图像分割方算法的研究 (21)4.3.1 分水岭图像分割算法 (22)4.4 本章小结 (23)4.4.1主要工作总结 (23)4.4.2 结论 (24)第5章总结 (26)参考文献 (28)致谢 (27)毕业设计第1章绪论1.1 课题研究背景与意义图像分割是图像处理中的一项关键技术，也是一经典难题，发展至今仍没有找到一个通用的方法，也没有制定出判断分割算法好坏的标准，对近几年来出现的图像分割方法作了较为全面的综述，探讨了图像分割技术的发展方向，对从事图像处理研究的科研人员具有一定的启发作用。
图像分割是图像分析的第一步，图像分割接下来的任务，如特征提取、目标识别等的好坏，都取决于图像分割的质量如何。
由于该课题的难度和深度，进展比较缓慢。
图像分割技术自20世纪70年代起一直受到人们的高度重视，虽然研究人员针对各种问题提出了许多方法，但迄今为止仍然不存在一个普遍适用的理论和方法。
另外，还没有制定出选择适用分割算法的标准，这给图像分割技术的应用带来许多实际问题。
最近几年又出现了许多新思路、新方法或改进算法，对一些经典方法和新出现的方法作了概述，并将图像分割方法分为阈值分割方法、边缘检测方法、区域提取方法和结合特定理论工具的分割方法4类。
然而，对图像分割的效果好坏或正确与否，还没有一个统一的评价判断准则。
不同的分割方法对同一幅图像的分割效果是不同的，而且同一种分割方法对一幅图像在不同空间下的分割效果也是不同的。
21世纪是一个充满信息的时代，图像作为人类感知世界的视觉基础，是人类获取信息、表达信息和传递信息的重要手段。
首先，视觉是人类最重要的感知手段，图像又是视觉的基础，因此，数字图像成为心理学、生理学、计算机科学等诸多领域内的学者们研究视觉感知的有效工具。
其次，图像处理在军事、遥感、气象等大型应用中有不断增长的需求。
以上说明本次的基于MATLAB图像分割算法研究对社会需求具有重要意义。
1.2国内外发展现状自20世纪70年代起图像分割一直受到人们的高度重视，至今已提出上千种分割算法，但因尚无通用的分割理论，现提出的分割算法大都是针对具体问题的，并没有一种适合所有图像的通用分割算法。
另外，还没有制定出选择适用分割算法的标准，这给图像分割技术的应用带来许多实际问题。
最近几年又出现了许多新思路、新方法或改进算法，对一些经典方法和新出现的方法作了概述。
并将图像分割方法分为阈值分割方法、边缘检测方法、区域提取方法和结合特定理论工具的分割方法。
早期的图像研究中，图像的分割方法主要可以分为两大类。
一类是边界方法，这种方法的假设是图像分割结果的某个子区域在原来的图像中一定会有边缘存在；一类是区域方法，这种方法的假设是图像分割结果的子区域一定会有相同的性质，而不同区域的像素没有共同的性质。
这两种方法都有缺点和优点，有的学者也试图把两者结合起来进行图像分割，随着计算机处理能力的提高，很多方法不断涌现，如基于彩色分量分割、纹理图像分割。
所使用的教学工具和实验手段也是不断的扩展，从时域信号到频域信号处理，近来小波变换也应图像分割和特征提取技术研究用在图像分割当中。