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如何使用Matlab进行图像识别与图像分割任务引言：在当今数字化时代，图像识别与图像分割任务在各个领域中扮演着重要的角色，如医学影像、自动驾驶、安防监控等。
而MATLAB作为一款强大的数值计算工具，提供了便捷且高效的方法来完成这些任务。
本文将讨论如何使用MATLAB进行图像识别与图像分割任务，并分享相关技巧和方法。
一、图像识别基础1.1 MATLAB图像处理工具箱在进行图像识别任务之前，首先需要安装和加载MATLAB图像处理工具箱。
该工具箱为我们提供了一系列用于处理和分析图像的函数和工具。
在MATLAB命令窗口中输入“ver”命令可以查看当前已经安装的工具箱列表，确保图像处理工具箱已被正确安装。
1.2 图像预处理在进行图像识别任务之前，往往需要对图像进行预处理，以提高后续处理的准确性和效率。
一般而言，图像预处理包括灰度化、平滑处理、边缘检测等步骤。
例如，可使用MATLAB中的imread函数读取图像，并使用rgb2gray函数将图像转换为灰度图像。
接着可以使用imfilter函数进行平滑处理，以去除图像中的噪声。
最后，可以使用边缘检测算法（如Canny算法）提取图像的边缘信息。
通过这些预处理步骤，我们可以得到一幅适合进行后续图像识别处理的图像。
二、图像识别任务2.1 特征提取在进行图像识别任务时，首先需要明确要识别的目标，然后提取相关特征以进行分类或匹配。
在MATLAB中，可以使用图像处理工具箱中的函数来进行特征提取。
例如，若要识别一幅图像中的人脸，可以使用Haar级联分类器来实现。
MATLAB提供了一个名为“vision.CascadeObjectDetector”的类来实现该功能。
使用此类，可以调用detect函数来检测图像中的人脸，并返回人脸位置的信息。
另外，还可以使用SURF（加速稳健特征）算法来提取图像中的关键点和描述子。
通过比较描述子的相似程度，可以实现图像的匹配和识别。
使用MATLAB中的vision套件下的vision.SURF函数，可以方便地进行SURF算法的特征提取。
python基于K-means聚类算法的图像分割1 K-means算法实际上，⽆论是从算法思想，还是具体实现上，K-means算法是⼀种很简单的算法。
它属于⽆监督分类，通过按照⼀定的⽅式度量样本之间的相似度，通过迭代更新聚类中⼼，当聚类中⼼不再移动或移动差值⼩于阈值时，则就样本分为不同的类别。
1.1 算法思路1. 随机选取聚类中⼼2. 根据当前聚类中⼼，利⽤选定的度量⽅式，分类所有样本点3. 计算当前每⼀类的样本点的均值，作为下⼀次迭代的聚类中⼼4. 计算下⼀次迭代的聚类中⼼与当前聚类中⼼的差距5. 如4中的差距⼩于给定迭代阈值时，迭代结束。
反之，⾄2继续下⼀次迭代1.2 度量⽅式根据聚类中⼼，将所有样本点分为最相似的类别。
这需要⼀个有效的盘踞，平⽅差是最常⽤的度量⽅式，如下2 应⽤于图像分割我们知道：⽆论是灰度图还是RGB彩⾊图，实际上都是存有灰度值的矩阵，所以，图像的数据格式决定了在图像分割⽅向上，使⽤K-means聚类算法是⼗分容易也⼗分具体的。
2.1 Code导⼊必要的包import numpy as npimport random损失函数def loss_function(present_center, pre_center):'''损失函数，计算上⼀次与当前聚类中的差异（像素差的平⽅和）:param present_center: 当前聚类中⼼:param pre_center: 上⼀次聚类中⼼:return: 损失值'''present_center = np.array(present_center)pre_center = np.array(pre_center)return np.sum((present_center - pre_center)**2)分类器def classifer(intput_signal, center):'''分类器（通过当前的聚类中⼼，给输⼊图像分类）:param intput_signal: 输⼊图像:param center: 聚类中⼼:return: 标签矩阵'''input_row, input_col= intput_signal.shape # 输⼊图像的尺⼨pixls_labels = np.zeros((input_row, input_col)) # 储存所有像素标签pixl_distance_t = [] # 单个元素与所有聚类中⼼的距离，临时⽤for i in range(input_row):for j in range(input_col):# 计算每个像素与所有聚类中⼼的差平⽅for k in range(len(center)):distance_t = np.sum(abs((intput_signal[i, j]).astype(int) - center[k].astype(int))**2)pixl_distance_t.append(distance_t)# 差异最⼩则为该类pixls_labels[i, j] = int(pixl_distance_t.index(min(pixl_distance_t)))# 清空该list，为下⼀个像素点做准备pixl_distance_t = []return pixls_labels基于k-means算法的图像分割def k_means(input_signal, center_num, threshold):'''基于k-means算法的图像分割（适⽤于灰度图）:param input_signal: 输⼊图像:param center_num: 聚类中⼼数⽬:param threshold: 迭代阈值:return:'''input_signal_cp = np.copy(input_signal) # 输⼊信号的副本input_row, input_col = input_signal_cp.shape # 输⼊图像的尺⼨pixls_labels = np.zeros((input_row, input_col)) # 储存所有像素标签# 随机初始聚类中⼼⾏标与列标initial_center_row_num = [i for i in range(input_row)]random.shuffle(initial_center_row_num)initial_center_row_num = initial_center_row_num[:center_num]initial_center_col_num = [i for i in range(input_col)]random.shuffle(initial_center_col_num)initial_center_col_num = initial_center_col_num[:center_num]# 当前的聚类中⼼present_center = []for i in range(center_num):present_center.append(input_signal_cp[initial_center_row_num[i], initial_center_row_num[i]]) pixls_labels = classifer(input_signal_cp, present_center)num = 0 # ⽤于记录迭代次数while True:pre_centet = present_center.copy() # 储存前⼀次的聚类中⼼# 计算当前聚类中⼼for n in range(center_num):temp = np.where(pixls_labels == n)present_center[n] = sum(input_signal_cp[temp].astype(int)) / len(input_signal_cp[temp])# 根据当前聚类中⼼分类pixls_labels = classifer(input_signal_cp, present_center)# 计算上⼀次聚类中⼼与当前聚类中⼼的差异loss = loss_function(present_center, pre_centet)num = num + 1print("Step:"+ str(num) + " Loss:" + str(loss))# 当损失⼩于迭代阈值时，结束迭代if loss <= threshold:breakreturn pixls_labels3 分类效果聚类中⼼个数=3，迭代阈值为=1聚类中⼼个数=3，迭代阈值为=1 4 GitHub以上就是本⽂的全部内容，希望对⼤家的学习有所帮助，也希望⼤家多多⽀持。
本科毕业设计（论文）课题名称基于MATLAB的图像分割方法及应用电子信息工程学院电子科学与技术专业学号学生姓名指导教师起讫日期工作地点摘要图像处理是一种新兴学科，在短短几十年中得以迅速发展并广泛应用于航天、军事、医学等领域。
它是如今信息社会引人注目的多媒体技术中重要组成部分只一。
图像分割技术是非常重要的图像处理技术之一，无语是在理论研究还是在实际应用中人们都非常的重视。
图像分割有许多的种类和方式，一些分割运算能够直接应用于任何图像，而另外一些却只适用于特别种类的图像。
图像分割技术是从图像处理技术，再到后期的图像分析的关键步骤，图像分割结果的好坏，可以说对图像的理解有直接影响。
本文根据图像分割原理及人眼视觉的基本理论，研究图像的彩色模型及图像分割的常用方法，比较各方法的特点，并选择合适的方法对图像进行分割。
本文采用MATLAB软件对图像进行彩色坐标变换及阈值分割，计算简单，具有较高的运行效率，分割的结果是使图像更符合人眼的视觉特性，获得比较好的效果。
关键字：图像处理；图像分割；人类视觉；MATLABABSTRACTImage processing of the emerging disciplines, in a short span of decades to the rapid development and is widely used in military, aerospace, medical and other fields. Today's information society it is eye-catching multi-media technology an important part. This paper reviews the image processing in the human visual segmentation and the basic theory and commonly used method, combined with the cells to deal with image color space conversion and split. And through the MATLAB platform to realize color image segmentation.This article first discusses the basic principles of vision, including the structure of the human eye, the human eye's visual system, color vision, color, etc. In this paper, The basic principle of color image processing is also carried out preliminary study was mainly aimed at the visual characteristics of the human eye to choose the appropriate color model to color images converted from RGB space to reflect the characteristics of human visual processing of the HSI space and then. Color images of cells after conversion model for the operation of division.In this paper, the threshold segmentation of cell image segmentation is using methods. Threshold segmentation method applied to objects and background have a stronger contrast to the situation, it is important that the gray background or objects in a single comparison, the calculation is simple, with high operating efficiency. The results of segmentation are to make the image more in line with the visual characteristics of the human eye and to obtain relatively good results.Keywords: image processing; image segmentation; MATLAB; human visual目录第一章绪论 (1)1.1 前言 (1)1.2 MATLAB简介 (2)1.3 视觉研究现状 (3)1.4 视觉研究与彩色图像坐标转换 (3)1.4.1 视觉研究与图像处理 (3)1.4.2 视觉研究在彩色图像坐标转换的应用 (4)1.5 研究目的与内容 (4)1.5.1 研究目的 (4)1.5.2 本文主要内容 (5)第二章视觉基本理论 (6)2.1 视光学 (6)2.1.1 人眼的结构 (6)2.1.2 视觉系统 (7)2.1.3 颜色视觉 (8)2.1.4 肉眼色度视觉原理 ............................................................ 错误!未定义书签。
直播案例K-Means的Python实现及在图像分割和新闻聚类中的应⽤K-Means 是⼀种最经典和常⽤的聚类⽅法。
它通过多轮迭代的⽅式不断更新不同类样本的中⼼，计算样本到每个中⼼的距离，然后更新样本所属的类。
最终能够把样本划分到 K 个类中。
本案例中，我们⾸先使⽤Python 实现 K-Means 算法，基于⼀份随机数据集，使⽤动画演⽰聚类过程和优化⽬标的变化。
然后将 K-Means 应⽤于图像分割问题。
最后我们还将使⽤⼀份中⽂新闻数据集，⽤ K-Means 算法进⾏⾃动新闻主题聚类，并使⽤柱状图和词云图对聚类结果进⾏可视化分析。
1 实现 K-Means 算法K-Means 算法的基本运⾏流程为：1 随机选择个点作为初始中⼼2 Repeat：2.1 将每个样本指派到最近的中⼼，形成个类2.2 重新计算每个类的中⼼为该类样本均值3 直到中⼼不发⽣变化在整个算法中，2.1 步骤运算量最⼤，因为该步骤需要计算每⼀个样本到个中⼼的距离。
假设我们的数据集表⽰为Pandas 的 DataFrame 格式X。
要实现每个样本到中⼼的距离计算，可以有多种实现⽅式。
最简单的是通过 for 循环遍历X的每⼀⾏，计算每⼀⾏到中⼼的距离。
为了提⾼运算效率，我们可以借助 DataFrame 的apply函数加快运算。
Numpy 是 Python 中矩矩阵运算的⾼效⼯具，我们也可以使⽤矩阵运算的⽅式来实现样本到中⼼的距离计算。
下⾯，我们分别来看下这三种实现⽅法。
1.1 使⽤iterrows遍历的⽅式实现假设我们使⽤欧式距离计算样本到中⼼的距离。
对于样本维样本到中⼼的欧式距离计算公式为：使⽤最简单的⽅式来实现，先⽤⼀个函数point_dist计算⼀个样本到中⼼的距离。
这⾥我们使⽤ Numpy 的线性代数模块linalg中的norm⽅法。
import numpy as npdef point_dist(x,c): #定义距离计算函数return np.linalg.norm(x-c)然后使⽤iterrows⽅法遍历样本计算样本到中⼼的距离，定义k_means_iterrows⽅法实现 K-Means 算法。
在Matlab中进行图像分割和图像分析的技术图像分割和图像分析是计算机视觉领域中重要的研究方向之一。
它们可以帮助我们从一幅图像中提取出不同的物体或区域，并对这些物体或区域进行特征提取和分析。
在实际应用中，图像分割和图像分析被广泛应用于医学影像、环境监测、人脸识别等领域。
而Matlab作为一种强大的数学软件和编程语言，提供了丰富的图像处理工具箱，使我们能够简单、高效地实现图像分割和图像分析。
一、图像分割图像分割是将一幅图像划分成若干个不相交的子区域的过程。
常见的图像分割方法有阈值分割、边缘分割、区域生长等。
阈值分割是根据像素强度的差异将图像划分为前景和背景两个区域。
在Matlab中，可以使用imbinarize函数来实现简单的阈值分割。
边缘分割是通过检测图像中的边界来进行分割，常用的边缘检测算法包括Canny算法、Sobel算法等。
在Matlab中，可以使用edge函数来实现边缘分割。
区域生长是一种基于像素相似性的分割方法，通过将相邻的像素进行合并来形成连续的区域。
在Matlab中，可以使用regiongrowing函数来实现区域生长分割。
二、图像分析图像分析是对图像进行进一步处理和分析的过程。
它可以提取出图像中感兴趣的特征信息，如形状、纹理、颜色等，并进行量化和比较。
常见的图像分析方法有特征提取、特征匹配、目标识别等。
特征提取是从图像中提取出一些具有代表性的特征，常用的特征包括灰度直方图、颜色矩、纹理特征等。
在Matlab中，可以使用imhist函数来计算图像的灰度直方图，使用rgb2gray函数将彩色图像转换为灰度图像。
特征匹配是将一个图像的特征与另一个图像的特征进行比较，以判断它们是否相似。
常用的特征匹配算法包括最小均方差匹配、归一化互相关匹配等。
在Matlab中，可以使用normxcorr2函数来实现归一化互相关匹配。
目标识别是在图像中找到特定对象或模式的过程。
常用的目标识别算法包括模板匹配、模型匹配等。
如何使用Matlab进行图像分割和目标检测如何利用MATLAB进行图像分割和目标检测图像分割和目标检测是计算机视觉中重要的技术领域，它们可以帮助我们从图像中识别、提取和分析感兴趣的目标。
MATLAB作为一款功能强大的科学计算软件，提供了一系列的图像处理和计算机视觉工具箱，可以帮助我们进行图像分割和目标检测任务。
本文将介绍如何使用MATLAB进行图像分割和目标检测，并提供一些实用的技巧和方法。
一、图像分割图像分割是将图像划分成若干个具有独立语义的区域的过程，这些区域可以是物体、纹理或者其他感兴趣的特征。
MATLAB提供了多种图像分割算法和函数，可以帮助我们实现不同领域的图像分割任务。
1. 基于阈值的分割：MATLAB中的graythresh函数可以自适应地计算图像的二值化阈值，可以根据图像的直方图特征进行阈值的选择。
使用imbinarize函数可以基于指定的阈值对图像进行二值化处理。
2. 基于边缘检测的分割：MATLAB提供了多种边缘检测算法，如Canny算子、Sobel算子等。
可以使用这些算法检测图像中的边缘，并根据边缘特征进行分割。
使用edge函数可以方便地实现边缘检测。
3. 基于区域生长的分割：区域生长是一种基于像素相似性的图像分割方法，它将具有相似特征的像素进行分组。
MATLAB中的regiongrowing函数可以根据指定的种子点和相似性准则对图像进行区域生长。
4. 基于聚类的分割：聚类是一种将相似的数据点分组的方法，可以通过对图像进行聚类将具有相似特征的像素进行分割。
MATLAB中的kmeans函数可以帮助我们实现图像的聚类和分割。
二、目标检测目标检测是识别和定位图像中感兴趣的目标的过程，MATLAB提供了多个工具箱和函数，可以辅助实现目标检测任务。
1. Haar特征分类器：Haar特征是一种基于图像的局部特征，可以用于目标检测和分类。
MATLAB中的vision.CascadeObjectDetector函数可以基于Haar特征分类器进行目标检测，可以通过训练自定义的Haar分类器来适应不同的检测任务。
基于MATLAB的图像分割及其应用摘要: 近年来，由于科技的迅猛发展，计算机性能越来越好，图像处理系统的价格的日益下降，图像处理在众多科学领域与工程领域得到广泛的利用。
从图像处理过渡到图像分析的关键步骤就是图像分割，所以说图像分割在图像工程中占据着重要的位置。
在图像分析中，图像分割的任务就是把分成互不重叠的有意义的区域，以便进一步的对图像进行处理、分析和应用。
图像分割是图像特征提取和识别等图像理解的基础，对图像分割的研究一直是数字图像处理技术研究中的热点和焦点。
本文主要对图像分割算法进行了分析、分类、归纳和总结。
并应用Matlab进行了仿真实验，在基于L*a*b 的空间彩色分割主要用到的函数是色彩空间转换函数makecform和applyccform，通过计算图像中像素点与样本像素点的距离来判断这个像素点的颜色进行分割。
基于纹理滤波器的图像分割主要使用entropyfilt函数创建纹理图像，使用bwareaopen函数显示图像的纹理底部纹理。
由于纹理特征的复杂性，每一种算法在对纹理特征处理分析的时候都会有它的缺陷和局限性。
利用边缘检测方法对细胞图像进行了分割实验，结果与传统方法相比，轮廓提取更为精确，且最大程度的保留了内部细胞核的轮廓。
同时指出了基于阀值的分割方法、基于边缘的分割方法、基于区域的分割方法等各类方法的特点，为不同的应用场合及不同的图像数据条件下选择不同的分割算法提供了一些依据。
关键词：Matlab 图像分割分割算法Image Segmentation Based on MATLAB and Its Application Abstract: In recent years, the rapid development of science and technology, computer performance is getting better, declining prices image processing system, image processing is widely utilized in many fields of science and engineering fields. The transition from image processing to image analysis, image segmentation is the key step,so that the image segmentation occupies an important position in the image project. In the image analysis, image segmentation task is to put into meaningful nonoverlapping region, in order to further the image processing, analysis and application. Image segmentation is the basis of the image feature extraction and recognition, image understanding, image segmentation research has been the digital image processing technology research hot spots and focus. This paper focuses on image segmentation algorithms are analyzed, classified and summarized. Application of Matlab simulation and experiments, based on L * a * b color space is divided main functions used color space conversion functions makecform and applyccform, by calculating the distance between the image pixels and pixel sample to determine the pixel color segmentation. Image segmentation based on texture filter mainly use entropyfilt function to create a texture image using bwareaopen function displays an image texture bottom texture. Because of the complexity of the texture features of each algorithm when processing analysis of texture features will have its flaws and limitations. Using edge detection method for cell image segmentation experimental results compared with the traditional method, contour extraction more accurate, and the greatest degree of retention of the internal contours of the nucleus. Also pointed out that the threshold-based segmentation method, based on the edge of the segmentation method, based on the characteristics of various types of region segmentation method method, choose different segmentation algorithms for the different applications and different conditions of image data provides some basis.Keywords: Matlab Image segmentation Segmentation algorithm目录目录1 前言 (1)图像分割概述 (1)研究背景及目的 (1)论文内容及结构 (2)2 MATLAB简介 (3)MATLAB软件介绍 (3)MATLAB概况 (3)MATLAB技术特点 (3)3 图像分割技术概述 (6)图像分割的定义 (6)图像分割的几种方法 (6)阈值分割 (6)区域分割 (7)边缘分割 (8)直方图法 (9)图像分割算法的分析比较 (9)本章小结 (13)4 图像分割仿真实验 (14)L*a*b空间的彩色分割 (14)Lab颜色空间 (14)颜色空间转换 (15)图像的空间彩色分割 (15)基于图像纹理的图像分割 (19)图像纹理的定义 (19)图像纹理的分类 (19)图像纹理提取方法 (19)使用MATLAB中的纹理滤波器分割图像 (19)其他图像分割算法的简单实例 (23)阈值分割 (25)最大信息熵算法 (27)门限分割 (28)图像分割检测细胞图像 (30)本章小结 (35)5 总结与展望 (36)参考文献 (37)致谢 (38)附录 (39)1前言图像分割概述图像的研究和应用中，人们往往对图像中的某些部分感兴趣，这些感兴趣的部分一般对应图像中特定的、具有特殊性质的区域（可以对应单一区域，也可以对应多个区域），称之为目标或前景；而其他部分称为图像的背景。
在Matlab中如何进行图像分割与分析图像分割与分析是计算机视觉和图像处理领域的重要研究方向之一。
它的目标是将一幅图像划分成多个相对独立的区域，并对每个区域进行特征提取和分析，以实现对图像的理解和应用。
在本文中，我们将介绍如何使用Matlab进行图像分割与分析的基本方法与技巧。
一、图像预处理在进行图像分割与分析之前，通常需要对图像进行一些预处理，以消除噪声和增强图像的对比度。
Matlab提供了丰富的图像处理函数和工具箱，可以方便地进行图像预处理。
以下是一些常用的图像预处理步骤：1. 图像读取与显示：使用imread函数读取图像文件，并用imshow函数显示图像。
2. 图像灰度化：将彩色图像转换为灰度图像，可以使用rgb2gray函数。
3. 噪声去除：常用的噪声去除方法有中值滤波、均值滤波等。
Matlab提供了medfilt2和fspecial函数分别用于中值滤波和均值滤波。
4. 图像增强：可以使用直方图均衡化等方法增强图像的对比度。
Matlab提供了histeq函数实现直方图均衡化。
二、图像分割图像分割是将一幅图像划分成多个相似区域的过程。
常用的图像分割方法包括阈值分割、区域生长法、边缘检测等。
以下是一些常用的图像分割方法的实现步骤：1. 阈值分割：通过设定一个阈值，将图像的像素分成两类，一类大于等于阈值，一类小于阈值。
可以使用graythresh函数计算图像的阈值，并使用im2bw函数进行二值化处理。
2. 区域生长法：从种子点开始，根据预设的相似性准则，逐步生长区域。
可以使用regiongrowing函数实现区域生长法。
3. 边缘检测：通过检测图像中明显的边缘，将图像划分成多个区域。
常用的边缘检测方法有基于梯度的方法，如Sobel算子、Canny算子等。
可以使用edge函数进行边缘检测。
三、图像特征提取与分析在图像分割之后，需要对每个区域进行特征提取和分析，以实现对图像的理解和应用。
常用的图像特征包括纹理特征、颜色特征、形状特征等。
Matlab中的图像分析与图像分割技术概述Matlab是一种常用的编程语言和开发环境，在图像处理和分析领域具有广泛的应用。
图像分析是一门研究如何对图像进行理解和解释的学科，而图像分割则是图像处理中的一项重要技术。
本文将介绍Matlab中的图像分析与图像分割技术，并分析其在不同领域中的应用。
1. 图像处理基础在讨论图像分析和分割之前，有必要先了解一些图像处理的基础知识。
Matlab提供了丰富的图像处理工具箱，可以用于图像读取、显示、处理和分析等操作。
图像由像素组成，每个像素包含了图像中某一点的亮度或颜色信息。
图像处理的基本任务包括平滑滤波、锐化、边缘检测和噪声去除等。
2. 图像分析图像分析是指从给定的图像中提取特定的信息或进行某种分类、标记或识别的过程。
在Matlab中，图像分析可以通过使用图像处理工具箱中的函数来实现。
例如，可以使用图像分析函数来测量图像中不同物体的形状、大小和颜色等特征。
此外，还可以通过图像分析来检测图像中的边缘、角点和纹理等特征。
3. 图像分割图像分割是指将图像划分为不同的区域或对象的过程。
图像分割可以用于目标检测、图像增强和图像压缩等应用。
在Matlab中，有多种图像分割算法可供选择，包括阈值分割、区域生长、边缘检测和基于能量最小化的分割方法等。
这些方法可以根据图像的特点和需求来选择和应用。
4. 图像分割应用图像分割技术在许多领域中都有广泛的应用。
下面将介绍一些常见的应用领域。
4.1 医学图像分割在医学领域中，图像分割被广泛用于CT扫描、MRI和X射线图像等的分析和处理。
通过将医学图像分割为不同的组织或器官，可以帮助医生诊断疾病和指导手术。
Matlab提供了一些专门用于医学图像分割的工具箱，如Image Processing Toolbox和Medical Image Processing Toolbox等。
4.2 视频分析图像分割技术也可以应用于视频分析。
通过对视频序列中的每一帧进行分割，可以实现目标跟踪、运动检测和场景分析等任务。
基于MATLAB图像分割算法研究与实现摘要图像分割是指把图像分解成各具特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程，它是计算机视觉领域的一个重要而且基本的问题，分割结果的好坏将直接影响到视觉系统的性能。
因此从原理、应用和应用效果的评估上深入研究图像分割技术具有十分重要的意义。
本课题主要介绍了图像分割的基本知识，研究了图像分割的两大类算法，即基于边缘检测的方法和基于区域生成的方法。
采用MATLAB仿真了所有分割过程，得到了比较理想的分割结果，并分析了各个算法的优点和不足之处,以及适用于何种图像。
基于边缘检测方法种类繁多，主要介绍基于EDGE函数、检测微小结构、四叉树分解和阈值分割的方法实现对图像的边缘检测及提取。
而基于区域的图像分割方法主要包括区域生长法和分裂-合并分割方法。
通过多次的实验过后，总结出一般的图像分割处理可以用EDGE函数。
而特定的图像应用阈值分割、检测微小结构和四叉树分解比较简单。
虽然近年来人们在图像分割方面做了大量的研究工作，但由于尚无通用的分割理论，因此现已提出的分割算法大都是针对具体问题的，并没有一种适合于所有图像的通用的分割算法，有待于进一步解决。
关键字：图像分割；边缘检测；区域生成；阈值分割Research of image segmentation algorithmAbstractImage Segmentation is the technique and the process to segment an image into different sub-mages with different characters and to extract the interested objects from the image. It is an important and basic procedure in the field of computer vision, the quality of image segmentation directly affects the performance of vision system. Therefore, from the theory, application and evaluation of application effect of depth of image segmentation is of great significance. This issue introduces the basics of image segmentation, image segmentation of the two major algorithms have been done, that is based on edge detection method and the method based on regional produce. Segmentation process is simulated and the results have shown perfect. Advantages and disadvantages of each algorithm are discussed at the end of the paper, and to apply to each image.Edge detection method based on a wide range of EDGE-based functions are introduced, the detection of minimal structure, quadtree decomposition and threshold segmentation method to realize the edge detection and extraction. The region-based image segmentation methods include region growing and division - combined segmentation. Through many experiments later, summed up the general image segmentation can be EDGE function. The specific application of image segmentation, the detection of minimal structure and quadtree decomposition is simple.Although a lot of image segmentation research has been done in recent years, but there is not general theory of segmentation, the proposed segmentation algorithm has been mostly issue-specific, and there is not a suitable segmentation algorithm for all common image, remains to be resolved.Keywords: Image segmentation; Edge detection; Region segmentation; Threshold引言图像分割是数字图像处理中的一项关键技术，它使得其后的图像分析，识别等高级处理阶段所要处理的数据量大大减少，同时又保留有关图像结构特征的信息。
