1. 研究目的与意义
图像分割是图像处理中的一项关键技术，也是一经典难题，发展至今仍没有找到一个通用的方法，也没有制定出判断分割算法好坏的标准，对近几年来出现的图像分割方法作了较为全面的综述，探讨了图像分割技术的发展方向，对从事图像处理研究的科研人员具有一定的启发作用。
图像分割是图像分析的第一步，图像分割接下来的任务，如特征提取、目标识别等的好坏，都取决于图像分割的质量如何。
由于该课题的难度和深度，进展比较缓慢。
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2. 课题关键问题和重难点
虽然定义分割的种类不一样，但是分割领域里面存在一些共同的问题，一些常见的问题比如，因为相机和拍摄物体的距离远近引起的同一个物体在图像中可能占不同大小的画幅->多尺度问题；拍摄角度物体的不同->物体多姿态（或者多视角）问题；外界的光照不同->光照问题等分割边缘不准的问题在同一副图像中不同类别或实例的像素不均衡的问题。
不同物体分割的难度也并不一样。
标注费事费力，且标注中是可能存在噪声的。
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3. 国内外研究现状（文献综述）
图像分割【1】是指把图像分割成各具特性的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。
这里所说的特性可以是灰度、颜色、纹理等，而目标可以对应单个区域，也可以对应多个区域。
但分割的原则是分割后的图像区域必须同时满足均匀性和连通性。
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4. 研究方案
图像分割主要用于图像描述和分析，是图像处理到图像分析的关键步骤，也是进一步理解图像的基础。
图像分割通常是为了进一步对图像进行分析、识别、跟踪、理解、压缩编码等，分割的准确性直接影响后续任务的有效性，因此具有十分重要的意义。
关于图像分割技术，有一种经典的分割方法：基于阈值的图像分割方法。
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5. 工作计划
第1周 准备开题报告，阅读并摘要与课题有关的中文资料，收集相关设计资料。
第2周 准备开题报告，阅读并摘要与课题有关的中文资料，收集相关设计资料。
第3周 完成开题报告，完成与课题相关的中文资料摘要。
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