基于多重分形理论的图像分割毕业论文

数字图像处理论文题目：图像分割学院：专业班级：学号：姓名：日期： 2014年 6 月成绩：任课教师：目录一.摘要 (2)二.正文内容 (2)2.1图像和数字图像 (2)2.2图像分割的研究意义 (2)2.3图像分割的发展现状及趋势 (3)2.4分割方法与比较 (4)三.总结及展望 (10)四.参考文献 (10)图像分割一.摘要：图像分割是进行图像理解的基础，是图像工程技术中的一个重要问题。

近年来，人们越来越重视图像的分割算法，并期望寻求一种实时性、鲁棒性较好的算法。

图像分割技术在当今信息社会中具有极其广泛的用途，特别是在医学图像诊断、卫星遥感图像识别、交通车牌信息识别等等方面尤其有现实意义。

目前机器学习技术正越来越多地引领图像分割领域的研究发展，支持向量机正是其中一种较为先进的研究方法。

二.正文内容：2.1图像和数字图像：图像是能为人类视觉所感知的信息形式或人们心目中的有形想象。

据统计，在人类接受的信息中，视觉信息约占80%，俗语“百闻不如一见”就反映了图像在信息感知中的独到之处。

目前，图像处理技术发展迅速，应用领域也越来越广。

图像可以通过各种各样的形式存在，例如：静止图像于运动图像；灰度图像和彩色图像；平面图像与立体图像等等，但是就其本质而言，我们可将图像分为连续图像和离散图像。

对于图像信号，为了描述的方便和不失一般性，假定图像的指标空间为时间（ｔ）和几何空间（ｘ，ｙ，ｚ）构成，其值空间为U，其元素ｕ＝｛uR,uG,uB}。

如果指标空间D中的所有元素d=(d1,d2,.....dn)=(x,y,z,t)均可取连续值，则称此信号为连续图像。

相反的，如果d只能取离散值的图像为离散图像。

习惯上，把空间连续（或离散）的图像称为连续（或离散）图像。

数字图像指幅度和空间同时离散（或同时连续的图像）。

与模拟图像相比，数字图像具有以下显著特点：1）精度高：目前的计算机技术可以将一幅模拟图像化为任意的二维数组，即数字图像可以由无限个像素组成，每个像素的亮度可以量化为12位（即4096个灰度级），这样的精度使数字图像与彩色图像的效果相差无几；2）处理方便：由于数字图像本质上是一组数据，所以可以使用计算机对它进行任意方式的修改，例如，放大、缩小、改变颜色、幅值和删除某一部分等；3）重复性好：模拟图像（例如，照片）即便使用非常好的底片和相纸，也会随着时间的流逝而褪色、发黄，而数字图像可以储存在光盘中，上百年后再用计算机重现也不会有丝毫的改变。

基于分形理论的一种图象分割方法的报告，800字
本报告介绍了一种基于分形理论的图象分割方法。

这种方法在处理图像复杂性、局部和全局特征之间的平衡时特别有效。

它采用一种流程，将图像划分成一系列“分形”区域，这样，终端用户就可以更好地理解和识别图像中的物体。

分形理论是一种数学理论，它描述了复杂物体的发展过程中所发生的变化。

研究者用这种理论来模拟自然界出现的形状。

该理论主要用于解决复杂图像中边缘检测和分割问题。

它主要利用递归函数和数学形式来建立复杂的形状，例如自相似结构、几何形状、多边形、棱形物体和粗糙结构。

由于分形理论能够模拟复杂图像，因此，它也可以用于图像分割，在图像分割中，分形理论可以帮助终端用户更加准确地识别和提取图像中的物体。

基于分形理论的图像分割方法主要包括三大步骤：边缘检测、基本形状特征检测和局部分割。

首先，在边缘检测步骤中，使用Canny算子发现图像的边缘，以此来表示图像的结构特性；接着，在基本形状特征检测步骤中，使用分形理论来计算图像中的局部特征，以此来表示图像的细节特性；最后，在局部分割步骤中，使用算法计算图像的分形特征，以此来表示图像的全局特性，从而提取图像中的物体。

此外，基于分形理论的图像分割方法也有一些优势，它不仅能够有效地解决图像复杂性、局部特征和全局特征之间的平衡问题，而且对运行速度和内存占用要求也很低。

然而，这种方法也存在一些缺点，例如，它对于噪声敏感，因此它的结果会有
一定的误差。

综上所述，基于分形理论的图像分割方法是一种非常有效的图像分割方法，它能够有效地解决图像复杂性、局部特征和全局特征之间的平衡问题，并且具有较低的运行速度和内存占用要求。

2004年3月农业机械学报第35卷第2期基于分形理论的树木图像分割方法3赵茂程　郑加强　林小静　封晓强 【摘要】　提出用分形维数和颜色对树木图像进行分割的方法,分割时用双毯法计算分形维数,用颜色、强度、局部分维、边界边缘等特征组合的方法进行区域生长。

试验表明,基于分形理论对树木图像进行分割是一种非常有效的方法。

关键词:树木　图像　分割　分形维数中图分类号:T P 39114文献标识码:ATree I mage Segm en ta tion M ethod Ba sed on the Fractiona l D i m en sionZhao M aocheng Zheng J iaqiang (N anj ing F orestry U n iversity )　L in X iao jing Feng X iaoqiang(S ou theast U n iversity )AbstractT he tree i m ages w ere segm en ted based on bo th the fracti onal di m en si on and co lo r of these natu ral i m ages .T he fracti onal di m en si on s w ere esti m ated by the Ε2b lanket covering m ethod and the regi on s grew by m ean s of an in tegrated info rm ati on of the i m age ,co lo r ,the in ten sity featu res ,the local fracti onal di m en si on s and the boundary and edge characteristics.T heexp eri m en ts show ed that the tree i m age segm en tati on m ethod based on fracti onal di m en si on w as p ractical and efficien t .Key words T ree ,I m age ,Segm en tati on ,F racti onal di m en si on收稿日期:200304163国家自然科学基金资助项目(项目编号:30070625,30271078)和江苏省高校自然科学研究计划项目(项目编号:03KJB 220050)赵茂程　南京林业大学机械电子工程学院　副教授　博士,210037　南京市郑加强　南京林业大学机械电子工程学院　教授　博士生导师林小静　东南大学交通运输系　硕士生,210096　南京市封晓强　东南大学交通运输系　博士生 引言对自然图像的分割非常困难,因为自然图像背景中包括天空、树木、房屋、山脉等,含有各种图像元素,如平滑表面、边缘和各种纹理特征等。

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。

摘 要图像分割是图像处理和计算机视觉领域中的基础，是数字图像分析及视觉系统的重要组成部分。

医学图像分割是图像分割的一个重要应用领域，在医疗诊断中起着越来越重要的作用。

多重分形被称为“多标度分形”，用来表示仅用一个整体特征标度所不能完全描述的奇异几率分布的形式，或者说从图像的局部和整体两方面来描述图像的奇异性结构。

首先，本文介绍了数字图像多重分形奇异性Hölder指数的计算方法。

以盒维计算为基础计算出多重分形频谱，并生成了频谱图象,提取出了图像的边缘信息。

接下来根据多重分形算法对人脑CT图像进行边缘检测仿真，并与传统边缘算法进行了比较，仿真实验结果表明多重分形图像边缘检测算法可以根据多重分形频谱值的不同检测出不同程度的边缘信息，体现出良好的全局性。

然后，本文利用CT图像的多重分形频谱结合区域生长与区域合并的方法对CT图像进行分割。

并且应用TI公司的数字信号处理平台，实现了医学图像的分割系统，显示结果清晰。

PC上的仿真结果和DSP设计工作情况均证明了本文所提出的基于多重分形的医学图像处理算法具有可行性和有效性，可以检测出图像不同特征的区域，达到了预期的设计目标，从而实现医学图像的分割功能。

关键词：医学图像；图像分割；多重分形；测度；多重分形频谱；数字信号处理器IAbstractImage segmentation is the basic technology in image process andcomputer vision fields，and also is the important part of image analysis andcomputer vision system．Medical image segmentation is the main applieddomain in image segmentation. It is more and more important duringclinical diagnosis and treatment.Multifractal is to make a description of a measure over a region bothlocally and globally.First，this thesis give the method of calculating the singularity exponents, and calculate the multifractal spectrum based on box-counting.Then we could generate the spectrum images and describe how the spectrumcan be used to perform image segmentation and texture classification.Second, according the multifractal theory, this thesis tested using theCT Image of the brain. This thesis analyze the predominance of the multifractal arithmetic compare with the arithmetic operators, and getdifferent edge information from different value of the spectrum.Finally, this thesis use the spectrum of CT image with region growingand region merging to segment the CT image. And design the medical image segmentation system use the TI’s digital signal processor. Then display theclear result image in the screen.The results of the simulative experiment on PC and the performance ofthe DSP evaluation both testify the feasibility and validity of the Methodsof medica1image segmentation based on multifractal by this paper, and ithas good practical value in application.Key Words: Medical Image; Image Segmentation; Multifractal; Singularity;Multifractal Spectra; Digital Signal ProcessorII目录摘要 (I)ABSTRACT (II)第1章绪论 (1)1.1背景分析 (1)1.2选题目的及意义 (2)1.3国内外研究概况 (3)1.4研究内容 (5)1.5本文的结构安排 (5)第2章多重分形理论 (7)2.1分形介绍 (7)2.2测度理论 (11)2.3多重分形 (13)2.4本章小结 (16)第3章多重分形医学图像分割算法 (17)3.1计算像素的奇异性HÖLDER指数 (17)3.2计算多重分形奇异谱 (21)3.3提取图像边缘 (22)3.4图像分割 (25)3.4.1区域生长 (25)3.4.2合并小区域 (26)3.5本章小结 (27)第4章试验仿真及分析比较 (28)4.1仿真图像比较 (28)4.2不同测度仿真图像比较 (30)4.3传统算子边沿检测图像比较 (32)4.3.1传统边缘检测算子简介 (32)4.3.2与传统算子边沿检测图像比较 (33)4.4抗噪性能比较 (35)4.5本章小结 (37)III第5章基于DSP的图像分割系统实现 (38)5.1硬件设计 (38)5.1.1 系统简介 (38)5.1.2 显示模块 (40)5.1.3 存储模块 (41)5.2软件设计 (43)5.2.1 内存地址分配 (44)5.2.2 算法实现 (45)5.2.3 程序加载 (46)5.2.4 输出编码处理 (47)5.3系统整体测试实验 (49)5.3.1 DSP软件开发工具 (49)5.3.2 DSP实验效果图 (49)5.4本章小结 (51)结论与展望 (52)参考文献 (54)附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 (57)附录B 部分程序源代码 (58)致 谢 (65)IV第1章绪 论1.1 背景分析随着医学图像在临床诊断中的广泛应用，图像的边缘检测，图像分割在医学图像处理与分析中的地位愈加重要，处理后的图像正被用于各种场合，如组织容积的定量分析、病变组织的定位、解剖结构的研究、计算机辅助诊断、治疗规划、功能成像数据的局部效应校正和计算机引导手术[1]。

基于多层次聚类的图像分割技术研究近年来，随着图像处理技术的不断发展，图像分割技术越来越成为人们关注的热点之一。

而基于多层次聚类的图像分割技术则是其中比较具有研究价值和发展前景的一种方法。

本文将从多个方面介绍基于多层次聚类的图像分割技术的研究进展和应用现状。

一、基本原理及分类基于多层次聚类的图像分割技术，简单来说就是将图像中的像素点按照它们的相似性分成不同的集合，从而达到图像分割的目的。

可以将其分为两类：1. 基于区域划分的多层次聚类方法，也就是将图像划分成许多区域，然后将这些区域按照不同的相似度分别进行聚类。

2. 基于像素点的多层次聚类方法，也就是直接对图像中的像素点进行聚类。

不同的方法选用的聚类算法也不同，包括谱聚类、平均链、单链接等。

二、优势和特点相比于传统的像素点聚类方法，基于多层次聚类的图像分割技术有许多优势和特点。

首先，它可以将不同的区域划分的更加清晰，从而达到更好的分割效果；其次，不同的区域之间也可以得到更好的连通性，避免了在分割过程中出现孤立点的情况；此外，多层次聚类方法还能够在不同的层次上进行聚类，使得图像的分割结果具有多级别的特性。

三、研究进展近年来，基于多层次聚类的图像分割技术在研究领域得到了广泛的关注和研究。

许多学者在这个方向上做了许多有意义的工作，不仅提出了不同的算法，还将多层次聚类技术与其他图像处理技术相结合，如神经网络、遗传算法等。

在这些工作中，有一些算法被广泛应用，如Mean-Shift、SLIC、Super-Pixel等。

其中，Mean-Shift算法基于非参数核密度估计的思想，能够快速准确地找到收敛的聚类中心，是一种高效的图像分割方法；而SLIC和Super-Pixel算法则是利用超像素的思想，将图像分割成更加连续和合理的区域，可以更好地适应复杂的图像场景。

四、应用现状基于多层次聚类的图像分割技术，具有广泛的应用前景。

其中，医学影像处理、城市监测、交通监控等领域已经开始应用相关技术，得到了较好的效果。

基于形态学的图像分割算法研究【摘要】本设计论述了基于数学形态学的图像边缘检测算法的研究。

利用形态学算法，对图像进行分割，以此提高算法的运行效率。

【关键词】形态学图像分割1 前言1.1 图像分割技术概论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，它是由图像处理到进一步图像分析的关键步骤，是一种基本的计算机视觉技术。

只有在图像分割的基础上，才能对目标进行特征提取和参数测量，使得更高层的图像分析和理解成为可能。

因此，对图像分割的研究在图像处理领域具有重要的意义。

1.1.1图像分割分类及优缺点人们常根据不同的应用场合、不同的目的而提出了一些分割方法。

主要包括直方图阈值法、边缘检测法、基于区域的方法、聚类方法等。

（1）直方图阈值分割方法优点是算法比较简单、分割速度快，不需要关于图像的先验信息，常常应用于粗糙的图像分割中。

缺点是分割效果与阈值的选取有很大关系，所以当前的研究主要集中在阈值的确定上。

（2）基于边缘检测的分割方法优点是边缘定位准确，运算速度快。

但缺点是对噪声敏感；难以保证分割区域内部的颜色一致，且不能产生连续的闭区域轮廓；另外当边界定义不良时，难以形成一个大区域。

（3）基于区域的分割方法将像素归类为一致区域。

当区域一致准则比较容易定义的时候，这种方法能取得较好的效果，并且比基于边缘的方法更能抗干扰。

但是，基于区域的方法在时间和空间上代价都比较大；区域生长本质依赖于种子像素的选取以及像素和区域检测的顺序；而且区域分裂由于分裂算法的原因，其产生的分割结果太趋于正方形。

（4）聚类方法本质上是递归或迭代的，大多可以产生较光滑的区域边界，而且不易受到噪声和局部边界变化的影响。

但是，聚类法也带来一些问题，如相邻簇常常重叠，引起像素分类错误；簇的总量确定较困难。

1.2 图像分割中形态学的优势数学形态学的方法应用于图像边缘检测的基本思想是运用一定的结构元素对图像作形态运算后和原图像相减。

改进的多重分形图像奇异性分析算法王刚;肖亮;贺安之【摘要】为了准确地研究图像奇异性以及各部分的属性及特征,采用一种基于亚像素边缘测度的多重分形算法,该算法根据方形孔径采样定理计算亚像素位置的梯度面密度函数值和图像任意子集(半径可以达到亚像素精度)的边缘测度,进而利用多重分形理论将实际图像分割成一系列具有不同奇异性指数的分形集合.并利用含有不同信息含量的分形集合重建原图像算法,实现了图像从纹理到边缘各层面内容的精确划分.对该算法进行了理论分析和实验验证,得到3×3亚像素方法提取的边缘信息重构原图像,其峰值信噪比达到14.76dB.结果表明,重建图像峰值信噪比主要依赖于所提取的边缘信息质量以及重构系数比,提取的各层面信息与人类的视觉系统所捕获的重要信息相吻合.【期刊名称】《激光技术》【年(卷),期】2007(031)006【总页数】4页(P642-645)【关键词】图像系统;多重分形;奇异性;亚像素;边缘测度【作者】王刚;肖亮;贺安之【作者单位】南京理工大学,信息物理与工程系,南京,210094;鲁东大学,物理与电子工程学院,烟台,264025;南京理工大学,计算机科学与技术学院,南京,210094;南京理工大学,信息物理与工程系,南京,210094【正文语种】中文【中图分类】TP391.41引言图像奇异性分析包含图像分割、特征提取以及模式识别等内容[1]，旨在奇异性分析的经典图像处理算法已广泛应用于医学、工业自动化及旅游文化等领域，它有助于人们了解自然界中的复杂事物和探索人类的视觉系统。

但是，对于复杂的、紊乱的、不规则的流变特性[2]的图像很难用经典方法分析和处理。

由于自然界中大量景物的图像表现形式均符合流体变化性质，作者拟采用多重分形理论并结合具体图像的物理和统计特性进行图像奇异性分析[3]。

通过这种方法，图像可按照不同的分形集合被分解为从尖锐边缘到平滑纹理的各个层面。

自上世纪90年代初至今，许多基于多重分形理论的研究工作被报道[4～6]。

多重分形及其在图像识别中的应用研究的开题报告1. 研究背景和意义图像识别作为计算机视觉领域的一个重要研究方向，广泛应用于生命科学、工业制造、安全监控等多个领域。

然而，传统的图像识别技术在处理复杂场景、多变光照等情况时表现较差。

因此，需要用更有效的方法来提高图像识别的准确性和鲁棒性。

多重分形作为一种新兴的数学工具，具有广泛的应用前景。

近年来，多重分形在图像处理、信号处理、金融等领域得到了广泛应用。

多重分形理论为提高图像识别的准确性和鲁棒性提供了有力的数学工具。

因此，本研究将探索多重分形在图像识别中的应用情况。

2. 研究目的和内容本研究旨在深入探讨多重分形及其在图像识别中的应用，具体研究内容包括以下几个方面：（1）多重分形原理的探讨：介绍多重分形原理的基本定义和特征，讲解多重分形与自相似、自同态的关系。

（2）多重分形与图像识别的应用：探究多重分形在图像识别中的应用，分析多重分形在图像分类、目标检测等方面的效果，比较多重分形方法与传统图像识别方法的准确率和效率等指标。

（3）实验验证：以图像分类和目标检测为例，通过实验验证多重分形在图像识别中的应用效果。

3. 预期成果及意义本研究的预期成果包括：（1）深入探究多重分形原理及其在图像识别中的应用。

（2）掌握多重分形在图像识别中的应用方法，运用多重分形理论研究图像分类、目标检测等问题。

（3）完成实验验证，证明多重分形在图像识别中的应用可以提高图像识别的准确性和鲁棒性。

本研究的意义在于：为图像识别技术的研究提供一种新的思路和方法，进一步提高图像识别的准确性和鲁棒性，并在实际应用中产生广泛的应用价值。

基于多尺度理论的图像分割方法研究共3篇基于多尺度理论的图像分割方法研究1随着计算机技术的不断发展，图像处理技术成为其中颇具发展潜力的一个重要领域。

而在图像处理中，图像分割是一项十分关键的技术。

它是将一张包含多种物体或者景象的图像，分离成若干个区域，以便进行下一步的处理或者分析。

由于图像分割对于图像处理和分析的功能具有重要的作用，它已经成为了计算机视觉和图像分析领域中的一个重点研究方向。

在图像分割的研究和实践中，很多学者和研究者曾提出了很多方法，如基于灰度阈值的图像分割方法、基于能量优化的图像分割方法等。

但这些方法都存在很多局限性，而基于多尺度理论的图像分割方法研究，具有较高的精度和稳定性，受到了广泛关注。

多尺度理论是指在不同的尺度下，对于物体或者场景的描述是不同的。

在图像分割中，多尺度理论指的是通过多个不同的尺度对图像进行处理和分析。

这种方法不仅能够有效地避免一些局部细节信息对于图像分割的影响，还能够更加准确地描述和处理图像中不同尺寸的物体和景象。

基于多尺度理论的图像分割方法，可以分为多尺度分割和分层分割两种。

多尺度分割方法是指在不同尺度下，对图像进行分割，将分割结果进行融合以获得最终的结果。

而分层分割方法则是将图像分层处理，进行分层分割，将分割结果通过层与层之间的关系进行融合。

在多尺度分割中，常用的方法有小波变换、分形分析、基于区域的相关性分析等。

其中最为流行的方法是小波变换。

通过小波变换，可以将图像的不同尺度信息分离开来，然后利用不同尺度下的小波系数进行分割。

同时，在分层分割中，常用的方法有分层聚类分割、分层生成模型分割等。

其中分层聚类分割是一种经典的分层分割算法，它通过不断剖分图像，将图像分为多层，在每一层上进行聚类分割。

不过，基于多尺度理论的图像分割方法也存在着一些不足。

多尺度分割无法很好地处理边缘信息，且容易产生过渡伪像。

而分层聚类分割受到对比度和噪声等因素的影响，对于复杂图像的处理效果不佳。