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摘 要
本文通过对图像分割技术的深入研究，对图像分割的研究现状和国内外研究动态进行了跟踪，针对目前常用的图像分割技术如：阈值分割方法，边缘检测方法，边界法和区域法等作了总结。在matlab环境下用这些方法对一些具有不同特点的图像进行分割处理,并取得了比较满意的效果，为图像处理的进一步进行奠定了基础。最后对图像分割技术的研究前景和应用前景作了展望和预见。
关键词：图像分割，直方图，matlab实现
Abstract
The images are passed to the in-depth technical study on the status of research and images are dynamic and a tracking study, with the present images are commonly used technologies such as : thresholds are methods of detection methods, such as border law and regional law summarized. In matlab environment using some of these methods have different characteristics to the images are processed and made more satisfactory results for the image processing laid the foundation for the further. Finally on the images are the prospects for technology research and application prospects of a vision and foresight.
Key words: Imagery processing, image Partition, histogram, Mat lab realization
目 录
所谓图像处理就是对图像信息进行加工以满足人的视觉心理或应用需求的行为。图像处理技术也成为科技领域中必不可少的手段。已经广泛应用于遥感技术，生物医学，工业应用，军事安全和文化艺术等方面。随着电子技术和计算机软、硬件技术发展，图像处理技术也在不断发展和完善。图像处理分为两大类:模拟图像处理和数字图像处理。
模拟图像处理(Analogi mageP rocessing)利用光学原理和物理学原理在物体成像的过程中进行图像处理。例如:利用高分辨率的透镜观察物体或调整透镜的焦距得到物体更清晰的像。从简单的光学滤波到现在的激光全息技术，模拟图像理论也日趋完善。最明显的特点是处理速度快，信息量小。模拟图像处理的缺点是精度较差，灵活性差和稳定性差。数字图像处理(Digitalim agep rocessing)利用数字计算机或其它的数字处理硬件，完成由模拟图像信息转换而得到的数字电信号的某种数学处理。其处理过程主要包括图像采集、图像变换、图像增强、图像存储及图像分析和理解等几方面的内容。数字图像处理与其它传统的模拟处理方法相比较，具有灵活性好、精度高、可定量分析、再现和适应性好等特点。其缺点是因为数据量庞大，处理速度还是一个问题，特别是进行复杂的处理更是如此。它涉及的领域十分广泛，是建立在数学、光学、生理学、信息学、计算机技术和电子技术等学科上的一门综合性跨学科的新兴学科。数字图像信息有以下四个特点:
(1) 信息量大。例如一帧黑白电视图像有512×512个像素，若像素用8bi[度级的二进制来表示，则有28=256个灰度级，那么一帧黑白电视图像的信息量为512*512*8bit=2 097 152bit.
(2) 数字图像占用的频带较宽。与语音信息相比，其占用的频带要大几个数量级。如电视视频图像的带宽为5-SMHZ，而语音带宽仅为4KHZ.
(3) 数字图像中各个像素间的相关性大。例如电视视频画面中，相邻两像素的相关系数高达0.9，而相邻两帧之间的相关系数比帧内相关性还要大，因此图像信息的具有很大压缩潜力。
(4) 在一般情况下，观察人员是图像效果的最终评价者。观察的效果是评价X射线底片图像处理系统图像处理后的图像标准，故图像处理要考虑人的生理和心理因素的影响。因此要求系统与人的具有良好配合性。
图像是人类获取和交换信息的主要来源，因此，图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面，随着人类活动范围的不断扩大，图像处理的应用领域也将随之扩大。
航天和航空技术方面的应用
数字图像处理技术在航天和航空技术方面的应用，除了JPL对月球、火星照片的处理之外，另一方面的应用是在飞机遥感和卫星遥感技术中。现在世界各国都在利用陆地卫星获取的图像进行资料调查，灭害检测，资源勘查，农业规划，城市规划，我国也陆续开展了以上诸方面的一些实际应用，并获得了良好的效果。在气象预报和对太空其他星球研究方面，数字图像处理技术也发挥了相当大的作用。
生物医学工程方面的应用
数字图像处理在生物医学工程方面的应用十分广泛，而且很有成效。除了一般的CT技术以外，还有一类是对医用显微图像的处理分析，如红细胞、白细胞分裂，染色体分析，癌细胞识别等，此外，在X光肺部图像增晰、超声波图像处理、心电图分析、立体定向放射治疗等医学诊断方面都广泛地应用图像处理技术。
通信工程方面的应用
当前通信的主要发展方向是声音、文字、图像和数据结合的多媒体通信。具体地讲是将电话、电视和计算机以三网合一的方式在数字通信网上传输。其中以图像通信最为复杂和困难，因图像的数据量十分巨大，如传送彩色电视信号的速率达100Mbit/s以上，要将这样高的速率的数据实时传送出去，必须采用编码技术来压缩信息的比特量。在一定意义上讲，编码压缩是这些技术的关键。除了已应用广泛的熵编码、DPCM编码、变换编码外，目前国内外正在大力发展研究新的 编码方法，如分行编码、自适应网络编码小波变换图像压缩编码等。
工业和工程方面的应用
在工业和工程领域中图像处理技术有着广泛的应用，如自动装配线中检测零件的质量，并对零件进行分类，印刷电路板检查，弹性力学照片的应力分析，流体力学图片的阻力和升力分析，邮政信件的自动分拣，在一些有毒、放射性环境内识别工件及物体的行状和排列状态，先进的设计和制造技术中采用工业视觉等等。其中值得一提的是研制具备视觉、听觉和触觉功能的智能机器人，将会给工农业生产带来新的激励，目前已在工业生产中的喷漆、焊接、装配中得到有效的利用。
5. 军事公安方面的应用
在军事方面图像处理和识别主要用于导弹精确末制导，各种侦查照片的判读，具有图像传输、存储和显示的军事自动化指挥系统，飞机、坦克和军舰模拟训练系统等；公安业务图片的判读分析，指纹识别，人脸鉴别，不完整图片的复原，以及交通监控、事故分析等。目前已投入运行的高速公路不停车自动收费系统中的车辆和车骗自动识别都是图像处理技术成功应用的例子。
6.文化艺术方面的应用
目前这类应用油电视画面的数字编辑，动画的制作，电子图像游戏，纺织工艺品设计，服装设计与制作，发型设计，文物资料照片的复制和修复，运动员动作分析和评分等等，现在已逐渐形成一门新的艺术--计算机美术。
1.再现性好
数字图像处理与模拟图像处理的根本不同在于，它不会因图像的存储、传输或复制等一系列变换操作而导致图像质量的退化，只要图像在数字化时准确地表现了原稿，则数字图像处理过程始终能保持图像的再现。
2.处理精度高
按目前的技术，几乎可将一幅模拟图像数字化为任意大小的二维数组，这主要取决于图像数字化设备的能力。现代扫描仪可以把每个像素的灰度等级量化为16位甚至更高、这意味着图像的数字化精度可以达到满足任一应用要求。对计算机而言，不论数组大小，也不论每个像素的位数多少，其处理程序几乎是一样的，换言之，从原理上讲不论图像的精度有多高，处理总是能实现的，只要在处理时改变程序中的数组参数就可以了。回想一下图像的模拟处理，为了要把处理精度提高一个数量级，就要大幅度改进处理装置，这在经济上极不核算的。
3适用面宽
图像可以来自多种信息源，它们可以使可见光图像，也可以是不可见的波谱图像（例如X射线图像、射线图像、超声波图像或红外图像等）。从图像反映的客观实体尺度看，不可小岛电子显微图像，大到航空照片、遥感图像甚至天文望远镜图像，这些来自不同信息源的图像只要被变换为数字编码形式后，均是用二维数组表示的灰度图像（彩色图像也使由灰度图象组合成的，例如RGB图像有红、绿、蓝三个灰度图象组合而成）组合而成，因而均可用 计算机来处理，即只要针对不同的图像信息源，采取相应得图象信息采集措施，图像的数字处理方法适用于任何一种图像。
