图像分割算法开题报告
基于图像结构-纹理分解算法的研究及其在图像分割中的应用的开题报告
基于图像结构-纹理分解算法的研究及其在图像分割中的应用的开题报告一、选题背景及研究意义随着计算机图像处理技术的不断发展，图像分割在实际应用中扮演着越来越重要的角色。
图像分割可以将一幅图像分割成若干个不同的区域，从而实现图像的目标识别、信息提取和图像压缩等多种应用。
然而图像分割技术也面临着一些挑战，比如图像的复杂性和多样性，以及噪声和光照等因素的影响。
因此，研究一种高效准确的图像分割算法具有重要的理论和应用意义。
图像结构-纹理分解算法是一种基于波尔特指数的图像分割方法，该方法能够将图像中的结构和纹理信息分离出来，并将其用于图像分割中。
这种方法不仅可以更好地反映图像的不同特征，而且可以提高图像分割的准确率和性能。
因此，本次研究旨在探讨图像结构-纹理分解算法及其在图像分割中的应用，对提高图像分割的准确性和效率具有重要意义。
二、研究目标和内容本次研究的目标是探究基于图像结构-纹理分解算法的图像分割方法，分析该方法的优缺点，并结合实际应用中的数据进行算法优化和改进。
具体的研究内容如下：1.对图像结构-纹理分解算法进行详细的理论分析，探究其分解原理和算法流程。
2.结合UFL数据集进行图像分割实验，评估该算法在图像分割中的性能和准确率，并与其他图像分割算法进行比较。
同时，针对实验结果进行分析，总结其优缺点和存在的问题。
3.针对实验结果中存在的问题，提出相应的改进和优化方案，拓展算法的应用场景和提高性能和准确性。
三、研究方法和技术方案本次研究采用的主要方法是数据分析和算法调优。
具体的技术方案包括：1.选择UFL数据集进行实验，该数据集包含多张不同类型和复杂度的图像，能够全面评估算法的性能和准确率。
2.对图像结构-纹理分解算法进行理论分析，包括原理、流程和模型构建等方面，为后续实验做好理论准备。
3.根据实验结果和分析，提出相应的算法改进和优化方案，以拓展算法的应用场景和提高性能和准确性。
四、预期研究成果及创新点本次研究的预期成果包括：1.对图像结构-纹理分解算法进行全面的理论分析和实验验证，深入探究其在图像分割中的应用。
基于深度学习的图像分割技术研究开题报告
基于深度学习的图像分割技术研究开题报告一、研究背景随着人工智能技术的不断发展，深度学习在图像处理领域取得了显著的成就。
图像分割作为计算机视觉领域的重要研究方向之一，旨在将图像划分为具有语义信息的区域，为目标检测、图像识别等任务提供支持。
传统的图像分割方法在处理复杂场景和多样化目标时存在一定局限性，而基于深度学习的图像分割技术由于其优秀的特征学习能力和泛化能力，逐渐成为研究热点。
二、研究意义图像分割技术在医学影像分析、自动驾驶、智能安防等领域具有广泛应用前景。
通过深入研究基于深度学习的图像分割技术，可以提高图像处理的准确性和效率，推动人工智能技术在实际应用中的发展和应用。
三、研究目标本研究旨在探索基于深度学习的图像分割技术，提出一种高效准确的图像分割算法，并结合实际场景进行验证和优化，以解决传统方法在复杂场景下的局限性，为相关领域的应用提供更好的支持。
四、研究内容深度学习在图像分割中的应用现状调研：对当前主流的深度学习模型如FCN、U-Net等在图像分割领域的应用进行总结和比较。
提出基于深度学习的图像分割算法：结合深度神经网络和卷积神经网络，在特征提取和语义分割方面进行创新设计。
算法实现与优化：利用大规模数据集进行算法训练与验证，并对算法进行进一步优化，提高图像分割的准确性和鲁棒性。
实验验证与应用场景探索：通过真实场景下的图像数据进行实验验证，并探索医学影像、智能交通等领域中基于深度学习的图像分割应用。
五、预期成果提出一种高效准确的基于深度学习的图像分割算法。
在公开数据集上取得优秀的实验结果，并与传统方法进行对比分析。
在医学影像、智能交通等领域中开展实际应用，并取得良好效果。
通过本次研究，将进一步推动基于深度学习的图像分割技术在实际应用中的发展，为人工智能技术赋能更多领域提供有力支持。
基于改进主动轮廓模型的图像分割算法研究的开题报告
基于改进主动轮廓模型的图像分割算法研究的开题报告一、选题背景及研究意义图像分割是计算机视觉领域的重要研究方向之一，它的目的是将图像中不同的元素分成若干块，以便于进一步的处理和分析。
在实际应用中，图像分割技术广泛应用于医学图像处理、自动驾驶、机器人视觉、图像检索等领域。
主动轮廓模型（Active Contour Model, ACM）是一种常用的图像分割方法，其基本思路是利用曲线或者表面来分割图像。
但是，传统的ACM模型在实际应用中存在一些问题，如对噪声敏感、收敛速度慢、容易陷入局部最优等。
因此，本文选取基于改进主动轮廓模型的图像分割算法作为研究内容，旨在提高图像分割的准确性和效率，为实际应用提供有效的技术支持和保障。
二、研究内容和方法本文主要的研究内容包括以下两个方面：1、改进主动轮廓模型的设计：针对传统的ACM模型存在的问题，本文将研究如何通过改进模型的初始化、收敛条件、能量函数等方面来提高模型的性能。
2、图像分割算法的实现：基于改进的主动轮廓模型，本文将开发一套高精度和高效率的图像分割算法。
具体实现过程包括优化算法的流程和细节、进行算法的测试和实验验证等。
在研究方法方面，本文将采用计算机视觉、图像处理等相关领域的理论和方法，结合实验验证和案例分析的方式进行研究和探索。
同时，本文还将对比分析改进模型与传统模型的性能，并从图像分割的准确性、鲁棒性、速度和扩展性等多个方面进行评估和分析。
三、预期目标和创新点本文的预期目标是通过改进主动轮廓模型，提高图像分割的准确性和效率，开发一套可用于实际应用的高性能图像分割算法。
具体的预期创新点包括：1、设计出一种新的主动轮廓模型，能够对噪声敏感度低、收敛速度快、不易陷入局部最优等，提高图像分割的准确性和稳定性。
2、研究和实现一套高精度和高效率的图像分割算法，能够快速地自动识别和分割图像中的不同元素。
3、采用实验数据和案例分析的方法对该算法进行评估和验证，分析算法性能的优劣和适用范围，并为进一步的改进提供技术支持和建议。
基于深度学习的医学图像分割技术研究开题报告
基于深度学习的医学图像分割技术研究开题报告一、研究背景在医学影像领域，图像分割是一项至关重要的任务。
通过将医学图像中感兴趣的结构或病变区域准确地分割出来，可以帮助医生进行疾病诊断、治疗规划等工作。
传统的医学图像分割方法通常需要复杂的特征工程和手工设计的算法，难以适应不同类型和尺度的医学图像。
而深度学习技术的快速发展为医学图像分割带来了新的机遇，其在图像特征学习和表示方面的优势使得深度学习成为当前医学图像分割领域的研究热点。
二、研究意义基于深度学习的医学图像分割技术能够提高分割结果的准确性和稳定性，有助于医生更准确地定位病变区域、量化病变信息，为临床诊断和治疗提供更可靠的依据。
此外，该技术还可以加速医学影像处理的自动化和智能化进程，提高工作效率，降低人为错误。
三、研究内容本次研究旨在探索基于深度学习的医学图像分割技术，具体包括以下内容： 1. 深度学习在医学图像分割中的应用现状调研； 2. 构建适用于医学图像分割任务的深度神经网络模型； 3. 探索有效的损失函数设计以及数据增强方法； 4. 验证所提出方法在不同类型医学图像数据集上的性能表现。
四、研究方法本研究将采用深度卷积神经网络（CNN）作为基础架构，在已有开源框架上进行模型设计与实验验证。
通过大量医学图像数据集的训练与优化，不断改进网络结构和参数设置，以达到更精准、高效地实现医学图像分割任务。
五、预期成果通过本次研究，预期可以获得以下成果： 1. 提出一种基于深度学习的医学图像分割技术方案； 2. 在公开数据集上验证所提出方法的有效性和鲁棒性； 3. 发表相关领域国际会议或期刊论文，分享研究成果。
通过以上研究内容和方法，我们将致力于推动基于深度学习的医学图像分割技术在临床应用中的进一步发展，为医疗健康领域带来更多创新和突破。
医学图像分割算法研究的开题报告
医学图像分割算法研究的开题报告一、选题背景与意义医学图像分割是指将医学图像分成不同的区域，以便在医学图像分析、病理学分析和疾病诊断中提取和分析不同的组织结构和病变区域。
医学图像分割在医学影像领域具有广泛的应用，例如：通过对不同组织、血管和病变区域进行分割，可以提取定位病变或组织结构的特征信息，为医生及时准确地进行诊断和治疗提供支持；对医学图像进行分割还可以为医学科研提供数据支持，帮助医学研究者更好地理解和研究人体结构和疾病的发展过程。
目前，医学图像分割技术已经成为医学影像领域中的研究热点，为了提高医学图像分割的精确性和效率，需要不断研究和改进医学图像分割算法。
因此，本论文选取医学图像分割算法研究作为研究课题，旨在研究并开发一种高效、准确的医学图像分割算法，为医学影像分析及疾病诊断提供有力的支持。
二、研究目标与内容1. 研究医学图像分割的背景、意义及现状。
2. 分析并比较各种医学图像分割算法的优缺点，总结不同算法的适用场景。
3. 提出一种基于深度学习的医学图像分割算法，研究并优化算法的核心模块，提高其分割精度和效率。
4. 构建实际应用场景下的医学图像分割系统，并进行实验和测试，对算法的性能进行评估和分析。
三、研究方法1. 查阅相关学术文献，研究医学图像分割的背景、意义及现状。
2. 分析并比较常见的医学图像分割算法，包括基于阈值分割、基于边缘检测的分割、基于区域生长的分割、基于聚类的分割、基于形态学的分割等方法。
3. 提出一种基于深度学习的医学图像分割算法，该算法主要采用深度卷积神经网络（CNN）进行图像特征提取，在网络的顶部使用全连接层和softmax分类器来输出像素属于不同类别的概率。
在训练过程中，采用交叉熵误差函数和随机梯度下降（SGD）算法对网络进行训练并优化。
4. 实现和测试提出的算法，采用公开数据集进行实验，对算法的精度和效率进行评估，比较其与其他常见的医学图像分割算法的性能。
四、预期成果1. 研究并总结医学图像分割的历史、现状和未来发展趋势。
图像分割 开题报告
图像分割开题报告图像分割开题报告一、研究背景图像分割是计算机视觉领域的重要研究方向之一，其目的是将一幅图像分割成若干个具有独立语义的区域。
图像分割在许多应用中都起着关键作用，如目标检测、图像识别、医学影像分析等。
当前，随着深度学习的快速发展，图像分割技术也取得了巨大的进展，但仍存在一些挑战和问题，例如复杂场景下的边界模糊、小目标的分割等。
二、研究目标本研究的目标是提出一种高效准确的图像分割方法，以应对复杂场景下的挑战。
通过深入研究图像分割的基本原理和现有方法，结合深度学习和传统计算机视觉技术，探索一种新的图像分割算法，以提高分割结果的准确性和鲁棒性。
三、研究内容1. 图像分割基础理论研究通过对图像分割的基本原理和方法进行深入研究，包括传统的阈值分割、边缘检测、区域生长等方法，了解它们的优势和不足之处，并结合深度学习的思想，探索一种新的图像分割算法。
2. 深度学习在图像分割中的应用深度学习在图像分割领域取得了显著的成果，例如全卷积网络（FCN）、U-Net等。
通过研究这些方法的原理和实现方式，分析它们在不同场景下的适用性和效果，为本研究提供借鉴和参考。
3. 复杂场景下的图像分割算法研究针对复杂场景下的图像分割问题，如边界模糊、小目标分割等，提出相应的算法改进措施。
可能的研究方向包括引入上下文信息、多尺度分割、注意力机制等，以提高分割结果的准确性和鲁棒性。
四、研究方法1. 数据集准备选择适当的图像数据集，包括不同场景、不同尺度、不同复杂度的图像，以评估所提出的图像分割算法的性能。
2. 算法设计与实现基于前期研究和理论分析，设计一种新的图像分割算法，并使用深度学习框架进行实现。
通过调整算法参数、网络结构等方式，不断优化算法的性能。
3. 实验评估与结果分析使用准备好的数据集对所提出的算法进行实验评估，并对实验结果进行详细分析。
通过与现有算法进行比较，评估所提出算法的优劣，并找出改进的空间。
五、研究意义本研究的成果将对图像分割领域的发展具有重要意义。
纹理图像分割算法的研究的开题报告
纹理图像分割算法的研究的开题报告一、选题背景随着数字图像技术的不断发展和广泛运用，图像分割已经成为了图像处理领域中一个重要的研究方向。
图像分割是将数字图像中的像素点分成不同的区域或者对象的过程，为后续的图像分析和处理提供了基础。
纹理是影响图像质量的一个重要因素，因此纹理图像分割技术的研究越来越受到关注。
本课题将从纹理图像分割入手，采用图像处理、模式识别等技术，探讨纹理图像分割的算法研究。
二、选题意义当前，纹理图像分割技术被广泛地应用在医学图像分析、遥感图像处理、工业检测、计算机视觉等领域。
然而，传统的分割算法往往只考虑图像的颜色或形状等局部信息，无法充分挖掘图像中的全局纹理信息。
因此，本课题旨在研究基于纹理的图像分割算法，提高分割的准确性和效率，为纹理图像分割领域的发展和应用提供新的思路和方法。
三、研究内容和技术路线本课题的主要研究内容包括以下三方面：1.纹理图像特征提取：探究基于纹理的特征提取方法，挖掘图像中的全局纹理信息，建立纹理特征库。
2.纹理图像分割算法：利用机器学习、模式识别等技术，针对不同类型的纹理图像，设计对应的分割算法，并结合图像处理技术，提高分割结果的准确性和效率。
3.算法实现与验证：利用实验数据集，实现所提出算法，对比分析不同算法的性能指标，验证算法的有效性和可行性。
技术路线如下：(1) 预处理：消除图像噪声和模糊，提高图像质量。
(2) 特征提取：从图像中提取纹理特征，不同的纹理特征适用于不同的图像分割场景。
(3) 分割算法：针对不同类型的纹理图像设计对应的分割算法，并结合图像处理技术，提高分割结果的准确性和效率。
(4) 实验验证：对实验数据进行实验验证，对比分析不同算法的性能指标，验证算法的有效性和可行性。
四、预期成果(1) 建立一套基于纹理的图像分割算法。
(2) 与传统算法相比，提高纹理图像分割的效果。
(3) 为遥感图像处理、医学图像分析等领域的应用提供新的思路和方法。
五、研究步骤和计划研究步骤：(1) 查阅相关文献，学习图像处理、模式识别、机器学习的理论和方法。
图像语义分割算法开题报告
图像语义分割算法开题报告图像语义分割算法开题报告一、研究背景图像语义分割是计算机视觉领域的重要研究方向之一，其目标是将图像中的每个像素分配到特定的语义类别中。
与图像分类和目标检测不同，图像语义分割不仅需要识别图像中的物体，还需要对每个像素进行分类，从而实现对图像的细粒度理解和分析。
图像语义分割在许多领域具有广泛的应用，如自动驾驶、医学图像分析和智能视频监控等。
二、研究目标本次研究的目标是探索和改进图像语义分割算法，提高图像语义分割的准确性和效率。
具体来说，我们将重点研究以下几个方面：1. 深度学习模型：我们将探索使用深度学习模型进行图像语义分割的方法，如基于卷积神经网络（CNN）的模型。
通过深度学习模型的训练和优化，我们希望能够提取图像中丰富的特征信息，从而实现更准确的语义分割结果。
2. 数据集构建：为了训练和评估图像语义分割算法，我们将构建一个大规模的图像语义分割数据集。
该数据集将包含不同场景和不同语义类别的图像，并提供像素级的标注信息。
通过使用这个数据集，我们可以充分利用深度学习模型的强大能力，提高图像语义分割的性能。
3. 算法改进：在深入研究现有的图像语义分割算法基础上，我们将提出一些改进方法，以进一步提高算法的准确性和效率。
例如，我们可以探索多尺度特征融合、空间注意力机制和上下文信息利用等方法，以提高图像语义分割的性能。
三、研究方法为了实现上述研究目标，我们将采取以下研究方法：1. 数据采集和预处理：我们将收集大量的图像数据，并进行数据预处理，包括图像的大小调整、数据增强和标注信息的生成等。
通过数据采集和预处理，我们可以得到高质量的训练和测试数据，为算法的训练和评估提供有力支持。
2. 深度学习模型设计：我们将设计和实现基于深度学习的图像语义分割模型。
这些模型将包括卷积神经网络（CNN）和其他一些经典的深度学习模型。
通过模型的设计和实现，我们可以实现对图像中的语义信息进行有效提取和分类。
3. 算法评估和比较：我们将使用构建的图像语义分割数据集对提出的算法进行评估和比较。
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图像分割算法开题报告摘要：图像分割是图像处理中的一项关键技术，自20世纪70年代起一直受到人们的高度重视，并在医学、工业、军事等领域得到了广泛应用。
近年来具有代表性的图像分割方法有：基于区域的分割、基于边缘的分割和基于特定理论的分割方法等。
本文主要对基于自动阈值选择思想的迭代法、Otsu法、一维最大熵法、二维最大熵法、简单统计法进行研究，选取一系列运算出的阈值数据和对应的图像效果做一个分析性实验。
关键字：图像分割，阈值法，迭代法，Otsu法，最大熵值法1 研究背景1．1图像分割技术的机理图像分割是将图像划分为若干互不相交的小区域的过程。
小区域是某种意义下具有共同属性的像素连通集合，如物体所占的图像区域、天空区域、草地等。
连通是指集合中任意两个点之间都存在着完全属于该集合的连通路径。
对于离散图像而言，连通有4连通和8连通之分。
图像分割有3种不同的方法，其一是将各像素划归到相应物体或区域的像素聚类方法，即区域法，其二是通过直接确定区域间的边界来实现分割的边界方法，其三是首先检测边缘像素，然后再将边缘像素连接起来构成边界的方法。
图像分割是图像理解的基础，而在理论上图像分割又依赖图像理解，两者是紧密关联的。
图像分割在一般意义下十分困难的，目前的图像分割处于图像的前期处理阶段，主要针对分割对象的技术，是与问题相关的，如最常用到的利用阈值化处理进行的图像分割。
1．2数字图像分割技术存在的问题虽然近年来对数字图像处理的研究成果越来越多,但由于图像分割本身所具有的难度,使研究没有大突破性的进展,仍然存在以下几个方面的问题。
现有的许多种算法都是针对不同的数字图像,没有一种普遍适用的分割算法。
缺乏通用的分割评价标准。
对分割效果进行评判的标准尚不统一,如何对分割结果做出量化的评价是一个值得研究的问题,该量化测度应有助于视觉系统中的自动决策及评价算法的优劣,同时应考虑到均质性、对比度、紧致性、连续性、心理视觉感知等因素。
与人类视觉机理相脱节。
随着对人类视觉机理的研究,人们逐渐认识到,已有方法大都与人类视觉机理相脱节,难以进行更精确的分割。
寻找到具有较强的鲁棒性、实时性以及可并行性的分割方法必须充分利用人类视觉特性。
知识的利用问题。
仅利用图像中表现出来的灰度和空间信息来对图像进行分割,往往会产生和人类的视觉分割不一致的情况。
人类视觉分割中应用了许多图像以外的知识,在很多视觉任务中,人们往往对获得的图像已具有某种先验知识,这对于改善图像分割性能是非常重要的。
试图寻找可以分割任何图像的算法目前是不现实,也是不可能的。
人们的工作应放在那些实用的、特定图像分割算法的研究上,并且应充分利用某些特定图像的先验知识,力图在实际应用中达到和人类视觉分割更接近的水平。
1．3数字图像分割技术的发展趋势从图像分割研究的历史来看,可以看到对图像分割的研究有以下几个明显的趋势。
对原有算法的不断改进。
人们在大量的实验下，发现一些算法的效果并不理想，或者说在某些情况下不理想。
很多时候，人们不是重新找寻一种新的理论思想，而是基于之前的算法，针对性得进行改进。
新方法、新概念的引入和多种方法的有效综合运用。
人们逐渐认识到现有的任何一种单独的图像分割算法都难以对一般图像取得令人满意的分割效果,因而很多人在把新方法和新概念不断地引入图像分割领域的同时,也更加重视把各种方法综合起来运用。
交互式分割研究的深入。
由于很多场合需要对目标图像进行边缘分割分析(如对医学图像的分析),因此需要进行交互式分割研究。
事实证明,交互式分割技术有着广泛的应用。
特殊图像分割的研究越来越得到重视。
目前有很多针对立体图像、彩色图像、多光谱图像以及多视场图像分割的研究,也有对运动图像及视频图像中目标分割的研究,还有对深度图像、纹理图像、计算机断层扫描、磁共振图像、共聚焦激光扫描显微镜图像、合成孔雷达图像等特殊图像的分割技术研究。
相信随着研究的不断深入,存在的问题会逐渐得以解决。
2 文献综述概念图像分割是指把图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程。
这些特性可以是灰度、颜色、纹理等，目标可以对应单个区域，也可以对应多个区域。
图像分割可以借助集合的概念用如下比较正式的方法定义:令集合R 代表整个图像区域，对R 的分割可看做将R 分成N 个满足以下5个条件的非空的子集(子区域):,...,,21N R R RN i i R R1==；对所有的i 和j ，Φ=⋂≠j i R R j i , ；对N i ,...,2,1=，有()True R P i =；对j i ≠，()False R R P j i =⋃；N i ,...,2,1=，i R 是连通的区域。
其中()i R P 是对所有在集合中元素的逻辑谓词，Φ代表空集。
分类准则准则有二，一个是基于区域象素灰度值的特性，可以分为利用区域间灰度不连续性的基于边界的算法和利用区域内灰度相似性的基于区域的算法。
另外根据分割过程中处理策略的不同，分割算法可分为并行算法和串行算法。
根据以上两个准则，分割算法可分为4类：PB ：并行边界类；SB:串行边界类；PR ：并行区域类；SR ：串行区域类。
图像分割方法简介阈值法阈值分割法是简单地用一个或几个阈值将图像的直方图分成几类，图像中灰度值在同一个灰度类内的象素属干同一个类，它是一种PR法。
其过程是决定一个灰度值，用以区分不同的类，这个灰度值就叫做“阈值”。
它可以分为全局阈值分割和局部阈值分割。
所谓全局阈值分割是利用整幅图像的信息来得到分割用的阈值，并根据该阈值对整幅图像进行分割.而局部阈值分割是根据图像中的不同区域获得对应的不同区域的阈值，利用这些阈值对各个区域进行分割，即一个阈值对应相应的一个子区域，这种方法也称适应阈值分割。
阈值法是一种简单但是非常有效的方法，特别是不同物体或结构之间有很大的强度对比时，能够得到很好的效果.它一般可以作为一系列图像处理过程的第一步。
它一般要求在直方图上能得到明显的峰或谷，并在谷底选择阈值。
如何根据图像选择合适的阈值是基于阈值分割方法的重点所在，也是难点所在。
它的主要局限是，最简单形式的阈值法只能产生二值图像来区分两个不同的类。
另外，它只考虑象素本身的值，一般都不考虑图像的空间特性，这样就对噪声很敏感它也没有考虑图像的纹理信息等有用信息，使分割效果有时不能尽如人意。
现在有很多研究者提出了许多经典阈值法的更新算法.特别在阈值选取方面提出了很多方法，如双峰直方图阈值分割法、最大墒阈值分割、最大类间方差阈值分割法、灰度共矩阵阈值分割法等。
区域生长法区域生长法是根据预先定义的标准，提取图像中相连接的区域的方法，它是利用区域的相似性即满足区域一致性准则对目标进行分割。
它是一种S R法。
这个预先定义的标准可以是灰度信息，也可以是图像的边界，或者是两者的结合。
在此法的最简单形式中，先人工给出一个种子点，然后提取出和种子相比符合预知标准的所有象素。
和阈值法一样，区域生长法一般不单独使用，而是放在一系列处理过程中。
它主要的缺陷是，每一个需要提取的区域都必须人工给出一个种子点，这样有多个区域就必须给出相应的种子个数。
此法对噪声也很敏感，会造成孔状甚至是根本不连续的区域，相反的，局部且大量的影响还会使本来分开的区域连接起来。
边缘检测法缘检测法是基干图像不连续性的分割技术。
由于一幅图像的大部分信息存于不同区域的边缘上，而且人的视觉系统在很大程度上根据边缘差异对图像进行识别分析。
所以可以通过检测图像的边缘信息来实现对图像的分割。
它按照处理技术可以分为串行边缘检测技术和并行边缘检测技术。
在并行边缘检测技术中边缘的检测可以借助空域微分算子通过卷积完成。
这些微分算子包括Sobel梯度算子、Roberts梯度算子、Prewitt梯度算子、拉普拉斯算子、综合正交算子等。
这些方法对图像中灰度的变化进行检测，认为灰度突变的地方为图像边缘。
在有噪声时，用各种算子得到的边缘像素常是孤立的或分小段连续的，为了得到完整的边缘信息，还需进行边界闭合处理。
边界闭合可以根据梯度实现，即如果某些像素梯度的幅度及梯度方向满足规定的条件就可以把这些像素连接起来，如果对所有的边缘像素都进行这样的判断和连接就有可能得到闭合的边界。
除此之外，还可以利用数学形态学的一些操作进行边界的连接和闭合.哈夫变换也是利用图像全局特性而将边缘像素连接起来组成区域封闭边界的一种方法。
该算法对于灰度变化复杂和细节较丰富的图像进行处理时，以上算子均很难检测出边缘。
而且一旦有噪声干扰，处理效果更不理想。
人工神经网络法人工神经网络法是使用大量的平行的神经网络达到对图像分割的目的。
这些网络由模拟生物学习机理的节点或者元素组成，网络中的每个节点能够执行最基本的运算。
通过调整节点之间的权值可以达到网络对生物机理的学习，可以实现图像的边缘检测。
使用神经网络法的时候，因为网络中有许多相互连接，所以空间信息就能很容易包涵在分类过程中。
虽然神经网络法具有平行继承性，但是它的处理过程和标准的串行计算机很类似，这样就降低了它计算方面的潜在优势。
可变模型法可变模型法是基于模型的、使用闭合参数曲线或曲面描绘边界的分割方法。
这个模型又叫Snake 模型(活动轮廓模型)。
其过程就是活动的轮廓在模拟的内部力(内部能量)和外部约束力(外部能量)作用下形变，向物体边缘靠近，外力推动活动轮廓向着物体边缘运动，内力保持活动轮廓的光滑性和连续性;最终到达平衡位置时即收敛到目标的边缘，求得对目标的分割结果。
Snake 是定义在待分割图像上的一条任意闭合曲线，对该曲线构造合适的变形能ext image E E E E ++=int其中int E 是由于模型拉伸、弯曲而产生的内能，image E 是与图像特征有关的能量；ext E 是外部能量。
E 最小对应于灰度梯度最大，此时的活动轮廓就是物体边缘，通过最小化该函数，就能找到物体边缘。
这种方法也存在一些不足:(l)分割的结果与活动轮廓的初始位置有关，要求初始位置模型应接近物体边缘；(2)活动轮廓很难收敛到曲率高的边缘(如尖角等)。
现在有很多改进的算法，如自适应活动轮廓，引入与各象素点概率分布有关的统计图像能，使得活动轮廓模型克服噪声的影响，且分割的结果与活动轮廓的初始位置无关.为了使活动轮廓能收敛到曲率高的边缘，引人与活动位置有关的弹性系数、硬性系数，提出了一种松弛法。
还可以利用图像的先验知识与snake 结合，即在Snake 的内部能量函数中加入预知信息，能提高分割的速度及准确度。
3 技术路线基本技术嵌入载体：图像工具：Visual Studio自动阈值选择法的具体算法：迭代法、Otsu 法、一维最大熵法、二维最大熵法简单统计法目的：图像分割算法的研究并实现自动阈值选择法实现原理迭代法迭代法的基本思想是：开始时选择一个阈值作为初始估计值，然后按照某种策略通过迭代不断地改变这一估值，直到满足给定的准则为止，其具体步骤如下。