图像分割方法及其应用研究
图像分割 实验报告
图像分割实验报告图像分割实验报告一、引言图像分割是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，它旨在将一幅图像分割成具有语义意义的不同区域。
图像分割在许多应用中发挥着关键作用，如目标检测、场景理解和医学图像处理等。
本实验旨在探索不同的图像分割方法，并对其进行比较和评估。
二、实验方法本实验选择了两种常用的图像分割方法：基于阈值的分割和基于边缘的分割。
首先，我们使用Python编程语言和OpenCV库加载图像，并对图像进行预处理，如灰度化和平滑处理。
接下来，我们将详细介绍这两种分割方法的实现步骤。
1. 基于阈值的分割基于阈值的分割是一种简单而常用的分割方法。
它通过将图像像素的灰度值与预先设定的阈值进行比较，将像素分为前景和背景两类。
具体步骤如下：（1）将彩色图像转换为灰度图像。
（2）选择一个适当的阈值，将图像中的像素分为两类。
（3）根据阈值将图像分割，并得到分割结果。
2. 基于边缘的分割基于边缘的分割方法是通过检测图像中的边缘来实现分割的。
边缘是图像中灰度变化剧烈的区域，通常表示物体的边界。
具体步骤如下：（1）将彩色图像转换为灰度图像。
（2）使用边缘检测算法（如Canny算法）检测图像中的边缘。
（3）根据边缘信息将图像分割，并得到分割结果。
三、实验结果与讨论我们选择了一张包含多个物体的彩色图像进行实验。
首先，我们使用基于阈值的分割方法对图像进行分割，选择了适当的阈值进行实验。
实验结果显示，基于阈值的分割方法能够将图像中的物体与背景分离，并得到较好的分割效果。
接下来，我们使用基于边缘的分割方法对同一张图像进行分割。
实验结果显示，基于边缘的分割方法能够准确地检测出图像中的边缘，并将图像分割成多个具有边界的区域。
与基于阈值的分割方法相比，基于边缘的分割方法能够更好地捕捉到物体的形状和边界信息。
通过对比两种分割方法的实验结果，我们发现基于边缘的分割方法相对于基于阈值的分割方法具有更好的效果。
基于边缘的分割方法能够提供更准确的物体边界信息，但也更加复杂和耗时。
医学图像分割技术研究进展与应用展望
医学图像分割技术研究进展与应用展望一、引言医学图像分割技术是指利用计算机技术从医学图像中自动、准确地选取感兴趣区域，将其与其他部位分隔开来的过程。
图像分割在医学影像分析、疾病诊断、治疗规划等领域中发挥着重要作用。
然而，医学图像的复杂性和多样性使得图像分割的难度增加。
本文旨在探讨当前医学图像分割技术的研究进展和应用展望。
二、医学图像分割技术的研究进展1. 基于统计学方法的图像分割技术统计学方法是最早被应用于医学图像分割的方法之一。
它基于对图像像素灰度值的统计分布进行分类，经常用于对CT、MRI等医学图像的分割。
其中包括阈值分割（Thresholding）、区域生长（Region Growing）、聚类（Clustering）等方法。
由于这些方法具有计算简单、实现容易、效率高等优点，因此被广泛应用。
2. 基于机器学习的图像分割技术近年来，随着机器学习技术的快速发展，基于机器学习的医学图像分割技术也得到了广泛的研究和应用。
其中最常用的是卷积神经网络（Convolutional neural network，CNN）。
针对医学图像分割问题，出现了很多基于CNN的分割网络，如U-Net、Mask R-CNN等。
此外，还有一些基于其他机器学习方法的图像分割技术，如支持向量机（Support Vector Machine，SVM）、随机森林（Random Forests，RF）等。
3. 基于深度学习的图像分割技术深度学习技术的出现使得图像分割更加准确和高效。
最常用的是卷积神经网络，如U-Net、FCN、SegNet等。
这些网络能够快速生成像素级别的标注，处理各种不同的医学图像，例如乳腺癌、肺部疾病等。
此外，还有基于生成对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）等新兴技术的医学图像分割方法正在被不断研究和发展。
三、医学图像分割技术的应用展望1. 辅助诊断和治疗规划医学图像分割技术可以帮助医生快速、准确地定位和提取感兴趣的部位，为临床医生提供更准确、更可靠的影像学分析结果，从而辅助诊断和治疗规划。
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。
基于深度学习的图像分割算法研究与应用
基于深度学习的图像分割算法研究与应用近年来，随着计算机技术的不断发展和普及，人们对计算机视觉领域的需求也越来越迫切。
在计算机视觉领域中，图像分割一直是一个热门研究方向。
图像分割就是将一幅图像分成多个具有内部一致性的区域的过程，跟踪物体和背景、识别医学图像中的病变区域以及语义分割等诸多应用场景都需要图像分割技术的支撑。
而随着深度学习技术的普及，基于深度学习的图像分割算法也得到了广泛关注和研究。
一、深度学习与图像分割深度学习是一种能够训练神经网络学习输入与输出之间映射关系的方法。
直到近年来，随着计算机性能的提高，深度学习被广泛应用于计算机视觉领域，尤其是在图像分割、物体识别等方向上取得了极为显著的成果。
在图像分割中，深度学习通常采用的方法是基于卷积神经网络的方法（Convolutional Neural Network，简称CNN）。
CNN是一种特殊的神经网络，它可以从图像中自动学习特征，而不需要人工提取特征。
因此，CNN已经成为了深度学习在图像分割中的核心技术。
二、基于深度学习的图像分割算法1.全卷积网络(Fully Convolutional Networks，简称FCN)FCN是一种基于卷积神经网络的图像分割方法。
FCN将全连接层替换为卷积层，保留了输入的空间信息。
该方法在PASCAL VOC 2012语义分割任务上获得了当时最好的性能。
但是，FCN有一个明显的缺点，即输出的分辨率与输入图像的分辨率不一致。
2. 语义分割网络(Semantic Segmentation Network，简称SegNet)SegNet是一种基于CNN的语义分割神经网络，其主要特点是将池化层的最大值索引存储起来，之后再将其用于上采样层中。
因此，SegNet可以高效地恢复输入图像的空间分辨率，并同时保留语义信息，该方法在CamVid数据集上的语义分割任务上达到了当时最好的性能。
3. 深度级联网络(DeepLab)DeepLab是基于CNN的图像语义分割方法。
基于形态学的图像分割方法及其应用研究
基于形态学的图像分割方法及其应用研究图像分割是计算机视觉领域中一个非常重要的问题，它可以将一副图像分成若干个区域，这些区域之间具有明显的边界。
图像分割的应用十分广泛，例如医学图像分割、工业质检、智能交通等领域。
而基于形态学的图像分割方法就是其中的一种，本文将详细阐述其原理和应用。
一、研究背景在图像分割领域，基于形态学的方法是相对较新的研究方向。
传统的基于阈值的图像分割方法常常需要人为的选择阈值，这样就会对分割结果产生严重的影响。
而基于形态学的方法则依赖于图像的形态结构，因此对图像中的噪声和细节具有更好的稳健性和抗干扰性。
在一些需要高精度和高可靠性的应用中，基于形态学的方法具有非常重要的地位。
二、形态学概述形态学是数学分析中的一种方法，它研究的是不同形状和大小的对象之间的关系。
在图像处理中，形态学可以通过对图像进行腐蚀、膨胀、开操作等处理，来改变图像的形态结构，从而达到分割图像的目的。
下面简单介绍一下形态学的基本操作：1. 腐蚀操作：将图像中所有像素点都向内部腐蚀，使得物体缩小并消失。
2. 膨胀操作：将图像中所有像素点都向外部膨胀，使得物体膨胀并连接到相邻的物体。
3. 开操作：先进行腐蚀操作，再进行膨胀操作，可以去除小轮廓和孤立的点。
4. 闭操作：先进行膨胀操作，再进行腐蚀操作，可以填补小孔并连接相邻的区域。
三、基于形态学的图像分割方法1. 基于区域的方法基于区域的形态学图像分割方法通常先通过膨胀操作将图像中的物体区域进行连接，然后再通过开操作将物体区域和背景区域进行分割，最后可以通过后处理操作来精细调整分割结果。
这种方法通常适用于目标区域的形状较规则和体积较大的情况。
2. 基于边缘的方法基于边缘的形态学图像分割方法通常先通过膨胀操作将目标区域边缘进行扩张，然后通过腐蚀操作将边缘缩小并分割出目标区域。
这种方法通常适用于目标区域的形状较不规则和体积较小的情况，例如裂纹和斑点等缺陷。
四、应用案例1. 医学图像分割医学图像通常包含复杂的解剖结构和病理变化，例如肿瘤、动脉瘤和血管等。
基于深度学习的图像分割与分析技术研究
基于深度学习的图像分割与分析技术研究一、引言近年来，深度学习技术在图像处理领域的应用取得了巨大的进展，尤其是在图像分割和分析方面。
基于深度学习的图像分割技术能够自动地将数字化图像分成若干个互不重叠的区域，并将每个区域赋予相应的语义标签。
它具有很强的鲁棒性和适应性，可以用于各种不同类型的图像，比如医学影像、自然图像等。
本文将着重探讨基于深度学习的图像分割与分析技术在各领域的应用和研究进展。
二、图像分割技术的研究现状及发展趋势图像分割是指将数字化图像中的像素划分成不同的区域，并给每个区域赋予一个标签，如前景、背景、物体等。
目前，图像分割技术已被广泛应用于各个领域，例如医学成像、自然图像处理、人脸识别、智能交通系统和机器人等领域。
传统的图像分割方法主要是基于像素颜色信息、纹理信息和边缘信息等特征，而这些方法在复杂情况下会出现失效的情况。
而基于深度学习的图像分割算法以其卓越的表现和高精度被越来越多地应用。
当前，基于深度学习的图像分割技术主要有三种方法，即FCN、U-Net和Mask R-CNN。
FCN（Fully Convolutional Networks）是第一种基于深度学习的图像分割算法，它使用全卷积神经网络模型将任何尺寸的图像转换为同样大小的分割结果。
U-Net是改进后的FCN，可以对图像进行更加细致的像素级分割。
Mask R-CNN是一种全新的基于深度学习的分割模型，能够同时进行目标检测和分割。
三、医学影像分析技术的研究现状及发展趋势医学影像分析技术是目前图像分割领域的重要应用方向之一，其主要目的是对医学图像中的病变区域进行分割和识别。
这一领域的主要研究方向是癌症图像的分割和诊断，涉及到肿瘤结构分析、病灶标定、图像配准、肿瘤细胞分类等。
基于深度学习的医学影像分析技术已经成为识别医学影像中病变区域的有效方法。
例如，使用U-Net模型对医学影像进行肺部结节分割，可以获得极高的准确率。
此外，基于深度学习的医学影像分析技术还可以实现癌症治疗方案的个性化制定，为临床医生提供更好的决策支持。
高光谱遥感图像语义分割算法及应用研究
高光谱遥感图像语义分割算法及应用研究在现代遥感技术中，高光谱遥感图像是一种常见的数据类型。
因为高光谱图像覆盖了更广泛的光谱范围，它可以提供更多的光谱信息，为地物分类和识别带来了更大的挑战。
因此，高光谱遥感图像的语义分割技术自然成为了许多遥感研究者的关注点。
花费大量时间为每个像素分配标签是非常困难的，因此需要使用计算机视觉的技术来更快地完成任务。
语义分割是一种将像素分类为特定目标类别的计算机视觉任务。
在高光谱图像上进行语义分割，就是要根据光谱特征将每个像素分配到具有语义意义的类别中。
近年来，深度学习技术在计算机视觉领域迅速发展，并在高光谱语义分割中得到广泛应用。
目前最常用的方法是使用卷积神经网络（CNN）。
CNN可以自动从图像中提取特征，并根据这些特征对像素进行分类。
许多基于CNN的算法，例如SegNet、FCN和U-Net，已经在高光谱遥感图像中得到了应用。
SegNet是一种基于编码器-解码器体系结构的语义分割算法。
编码器将原始输入图像压缩成一系列高度抽象的特征，解码器将特征重新映射到原始图像空间，并使用插值技术对像素进行分类。
FCN是一种vanilla的全卷积网络，从卷积神经网络发展而来。
它可以根据图像分割需要生成任意大小的输出，并且使用反卷积层来对图像进行上采样。
U-Net则结合了编码器-解码器类型的网络结构和跳跃连接技术，利用这种技术将低层特征与高层特征相连接，使网络可以在保留分辨率的同时捕获更细微的特征。
语义分割算法的评估是一个非常重要的问题。
目前的评估方法主要是使用IoU （Intersection over Union），这是一个衡量预测标签与真实标签之间重叠面积的统计量。
超过50%的IoU表示语义分割算法的性能较好。
而这种评估方法也遭受着一些争议：它无法衡量每个类别的重要性，因此可以使用更细粒度的评估指标。
在应用方面，高光谱遥感图像语义分割技术已经被广泛应用于土地利用、农作物识别、城市规划、生态环境监测等领域。
基于水平集的图像分割方法研究及其在医学图像中的应用共3篇
基于水平集的图像分割方法研究及其在医学图像中的应用共3篇基于水平集的图像分割方法研究及其在医学图像中的应用1随着现代医学技术的不断发展，医学影像数据的获取和处理变得越来越重要。
其中，图像分割是处理医学影像数据的一个重要步骤，其目的是将图像中的不同区域分离出来，以便进行进一步的处理和分析。
在医学图像分割中，基于水平集的方法是一种常用的技术，本文将对该方法进行研究，并探讨其在医学图像中的应用。
基于水平集的图像分割方法是一种常用的表面演化技术，其基本思想是将图像中的不同区域看作不同的曲面，通过对这些曲面进行演化，最终将它们分离出来。
该方法采用的是黎曼几何中的水平集函数，即定义一个标量函数，使得每个像素点的函数值表示该点所处的曲面距离。
然后通过对该函数进行迭代计算，不断演化曲面，直到达到稳定状态，从而实现图像分割的目标。
在医学图像中，基于水平集的方法具有广泛的应用。
例如，在MRI图像处理中，可以将MRI图像中的肿瘤分割出来，以便进行诊断和治疗。
在CT图像处理中，可以将CT图像中的器官分割出来，以便进行手术规划和治疗。
此外，基于水平集的方法还可以应用于血管分割、病变分割、组织分割等多个医学领域。
然而，基于水平集的方法也存在一些问题和挑战。
首先，该方法对初始曲面的选取非常敏感，不同的初始曲面可能导致不同的结果。
其次，该方法需要进行大量的计算，耗费时间和计算资源。
此外，该方法还存在过度分割和欠分割等现象，在实际应用中需要进行进一步的改进和优化。
为了解决这些问题，目前研究者们提出了许多改进和优化方法。
例如，一些研究采用机器学习算法，通过对训练数据的学习，自动选择合适的初始曲面和参数，从而得到更好的分割结果。
另一些研究提出了高效的算法和优化策略，能够有效减少计算量和提高分割精度。
此外，一些研究还将基于水平集的方法与其他图像分割方法结合起来，从而得到更好的分割效果。
综上所述，基于水平集的图像分割方法是一种重要的医学图像分割技术，其在医学图像分析和诊断中具有广泛的应用。
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高校理科研究
图像分割方法及其应用研究
上海理工大学医疗器械与食品学பைடு நூலகம் 李 丹
［摘 要］本文主要介绍了图像分割的一种常用方法—— —基于阈值的图像分割方法及其存在的问题和最新进展，同时介绍了以肺 CT 图为例应用迭代法分割出肺实质，最后指出了图像分割技术的应用现状及发展趋势。 ［关键词］图像分割 医学图像 迭代分割
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分割方法的阈值确定主要依赖于灰度直方图，而很少考虑图像中像素的 空间位置关系。因此当背景复杂，特别在同一背景上重叠出现若干个研 究目标时，容易丧失部分边界信息，造成分割的不完整［４］。在含有强噪声 干扰时，阈值分割方法也不能取得令人满意的分割结果。
３．迭代法进行肺 ＣＴ 图像分割 迭代法基于最优逼近的思想，通过迭代的过程选择一个最佳阈值， 实现图像的分割。其基本算法如下： 统计图像中各像素灰度的最大值和最小值，分别记为 Ｇｍａｘ 和 Ｇｍｉｎ， 置迭代控制变量 ｋ＝０，令阈值 Ｔｋ＝（Ｇｍａｘ＋Ｇｍｉｎ）／２，并将其作为初始阈值； 根据阈值 Ｔｋ 将图像分割为目标和背景区域，分别求出两区域的平 均灰度值为 Ｍ０ 和 Ｍ１； 令迭代控制变量 ｋ＝ｋ＋１，求出新的迭代阈值 Ｔｋ＋１＝（Ｍ０＋Ｍ１）／２； 若 Ｔｋ＋１＝Ｔｋ，则终止迭代，Ｔｋ＋１ 即为所得阈值，否则继续迭代。 迭代法本质上是一种简单的两均值聚类技术，每一次迭代对应的 目标和背景区域的均值 Ｍ０、Ｍ１ 分别为相应的聚类中心，而分割阈值 Ｔｋ 与 Ｍ０ 和 Ｍ１ 的距离分别为各自聚类半径，以两区域均值基本不变时的 阈值作为迭代法最终分割阈值，完成图像分割。 如图 １ 即为肺 ＣＴ 图用迭代法分割出肺实质的结果。
（１）原始肺部 ＣＴ 图像 （２）一维灰度直方图 （３）迭代法分割结果 图 １ 迭代法分割
对于直方图呈现双峰形状且峰谷特征比较明显的图像，迭代方法 可以较快收敛到满意结果，此时迭代所得的阈值分割图像结果很好，能 较好区分图像的前景和背景的主要区域，但是对于图像直方图双峰特 征不明显，或目标和背景比例差异悬殊情况下分割效果可能不理想。对 某些特定图像，迭代过程中微小数据的变化甚至会引起分割结果的巨 大变化，导致分割失效，这是由非线性迭代系统对初始条件的敏感性也 即俗称的“蝴蝶效应”造成的。
１．前言 近年来医学图像分割由于其在图像处理领域的应用价值，开始作为 一个重要的课题受到研究者的重视。医学图像分割是医学图像处理分 析和计算机视觉中一个关键步骤，也是其它高级医学图像分析和解释 系统的核心组成部分。医学图像的分割其目的是根据某些特征（如灰度 级、频谱、纹理等）将一幅图像分成若干有意义的区域，使得这些特征在 某一区域内表现一致或相似，而在不同区域间表现出明显的不同。也就 为目标分离、特征提取和参数的定量测量提供了基础和前提条件，使得 更高层的医学图像理解和诊断成为可能。 对于模式识别上的应用，理想的分割结果应该是：不考虑物体对象 内部的细节与微小的颜色变化，把一个物体对象只表示为一个或少数几 个分割区域［１］。从本质上讲，图像分割是一个基于某些属性对像素进行 分类的过程，因此对像素进行聚类分析是一种可行的思路。图像分割问 题可以等效为图像灰度等属性的无监督分类，分类的一个关键是如何定 义属性一致性准则。通常选用的属性一致准则有：灰度一致性，纹理的统 计特征一致性等。 医学图像分割在医学研究与实践领域中有着广泛的应用和研究价 值，具体表现有以下几个方面：（１）提取感兴趣区域，便于医学图像的分 析和识别。（２）测量人体器官、组织或病灶的尺寸、体积或容积，有助于医 生诊断、随访或修订对病人的治疗方案；（３）医学图像的三维重建和可 视化。（４）用于在保持关键信息的前提下进行数据压缩和传输。这在远程 医疗中对实现医学图像的高效传输具有重要的价值；（５）用于基于内容 的医学图像数据库检索研究。 ２．基于阈值的分割方法 阈值法作为一种古老的图像分割方法，因其实现简单、计算量相对 较小、性能较稳定已经成为图像分割中最基本和应用最广泛的分割技 术之一。 对灰度图像的取阈值分割就是先确定一个处于图像灰度取值范围 之中的灰度阈值，然后将图像中各个像素的灰度值与之相比较，灰度值 大于阈值的像素为一类，灰度值小于阈值的像素为另一类。这两类像素 一般分属图像的两类区域，从而达到分割的目的。从该方法中可以看 出，确定一个最优阈值是分割的关键，阈值分割实质上就是按照某个准 则求出最佳阈值的过程。为了提高图像中感兴趣目标和背景的分割精 度和效率，目前人们运用信息熵、最优化方法、模糊集合论、数学形态 学、小波变换等数学理论或工具发展了各种各样的基于直方图统计特 征的阈值选取和分割技术，现有的大部分算法都集中在阈值确定的研究 上。 阈值分割的优点是计算简单、运算效率较高、速度快。全局阈值对 于灰度相差很大的不同目标和背景能进行有效的分割。当图像的灰度 差异不明显或不同目标的灰度值范围有重叠时，应采用局部阈值或动 态阈值分割法。另一方面，这种方法只考虑像素本身的灰度值，一般不 考虑空间特征，因而对噪声很敏感［２］。在运用阈值法进行图像分割的过 程中由于每个像素的所属类别只依赖于它的数值，能够实现并行的快速 实时操作，这使得阈值法常常作为关键的预处理步骤被用在各种图像 处理过程之中。 常见的图像阈值分割方法有： （１）单阈值法，用一个全局阈值区分背景和目标。当一幅图像的直方 图具有明显的双峰时，选择两峰之间的谷底作为阈值，可获得良好的分 割效果。大多数图像直方图变化多样，很少表现为明显的双峰。此时用单 阈值法，效果不佳。 （２）双阈值法，用两个阈值区分背景和目标。双阈值法是对单阈值法 的改进，通过设置两个阈值，以防单阈值设置阈值过高或过低，把目标像 素误归为背景像素或把背景像素误归为目标像素。 （３）多阈值法，当存在照明不均，突发噪声等因素或背景灰度变化较 大时，整幅图像不存在合适的单一阈值，单一阈值不能兼顾图像不同区 域的具体情况，这时可将图像分块处理，对每一块设一个阈值。因此，多阈 值法又称为动态阈值法和自适应阈值法。这种算法的时间和空间复杂 度比较大，但抗干扰能力较强，对采用全局阈值不容易分割的图像有较 好的效果。阈值分割方法的关键是如何合理地选择阈值。最常用方法是 利用灰度直方图求双峰或多峰，选择两峰之间的谷底作为阈值［３］。阈值
４．结论 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几个明 显的趋势：一是对原有算法的不断改进。二是新方法、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的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［５］。例如新加坡南洋科技大学的 Ｆａｎ．ｓｏｐｈｉｅ 等提出的将 边缘检测与区域生长法结合的基于区域生长的边缘分割方法［６］。总之图 像分割是数字图像处理中的关键技术之一， 是进一步进行图像识别、分 析和理解的基础。随着实际应用的需要，对图像分割方法进行深入的研 究，不断改进原有方法，提出新方法具有重要的意义。