1。2。2图像分割的定义

我们平常所谓的图像分割指的就是通过对灰度差异的判断对图像中的目标和背景分别进行区分标记然后进行定位，如此就能很方便的将需要被我们识别的前景从其他被误认为目标的区域中分离出来或者从背景中分离出来。图像分割的目的是让我们将前景和背景分离开来，它是图像理解中不可或缺的重要组成部分，也是为目标识别、精确定位等一系列的后续处理工作提供依据，因为它的处理结果会直接影响到接下来的信息处理过程。在当下，如何能够快速并且有效地将目标从背景中分割出来已经是国内外都热衷的研究热点了。

往往人们在研究图像时都只是对图像中的某个特定区域有兴趣罢了，而这个被人感兴趣的部分就是图像的目标即前景，而图像中其他剩余的部分则称之为图像的背景。图像分割所要做的就是把目标从所需要的图像中独立出来，方便我们更好的分析和观察。经典的分割法有阈值法、边缘检测、区域法等，它们各有各的特点，但目前还没有一个统一的分割法能精确的分割图像，还有很大的发展空间。

1。2。3图像分割的目的与研究意义

图像分割不仅能减少使接下来的图像分析中我们所需要处理的数据量，还能使图像结构的特征不被修改。因此一旦图像分割进行过程中出现误差将会直接影响到接下来的高层次处理，所以在操作的过程中我们务必要保证精确性，这点值得被我们高度重视。

而现在的图像分割的在各行各业的应用也相当广泛，涉及到医学、遥感、红外等领域。并且现在国内外有很多的大学和科研机构都专门设有机器视觉实验室来对这方面技术进行更深入的研究，我们也相信随着图像分割的不断深入研究，更新更精确的分割方法也将会不断被提出和应用。 

第二章 MATLAB简介

2。1 MATLAB的概况

MATLAB（Matrix Laboratory）是英文缩写，翻译成中文就是矩阵实验室。它在很多方面都能加以运用不因为它在数值计算、文字处理、符号计算、实时控制和可视化建模仿真等方面都有所长。MATLAB的表达式跟我们平时在工程中常用的形式很接近，所以若与c语言相比较的话MATLAB会显得要更加的方便和快捷。文献综述

MATLAB本质上主包，它包含了三十多种工具包跟上百个内部函数。而工具包又能分为分为两种：一种是学科工具包，它的专业性较强，像信号处理，控制工具工具包都属于这类；第二种是功能工具包，它的功能是文字处理、实时控制和扩充MATLAB符号的计算等。所有这些工具包都不仅可读而且还都可修改，所以用户如果有特殊需求可以自己编写程序或者直接对源程序进行一定的修改来构造一个新的工具包。

2。2 MATLAB的语言特点

    MATLAB之所以能够这么速度的得到普及和应用，是因为它相对别的语言来说更具特点，更为简洁。它不需要我们直接对计算机进行操作，使我们从繁琐的程序代码中得到解放。而且它的使用相较别的更符合用户习惯性的思维，显得更为直观。下面简单的叙述一下MATLAB几个突出的特点：

(1）语言简洁，语法的限制不严。Matlab本身是一种高级语言，它具有很多特点，其中包括控制语句、包含函数、数据结构、输入输出和面向对象进行编程等。它把矩阵作为基础，所以不需要事先定义矩阵(包括数组)的维数和变量，我们可以很方便地进行矩阵的关系运算、算术运算和逻辑运算等。当然除此以外，Matlab还有别的特点，它本身还含有特殊的矩阵和自己的库函数，从而能很高效地解决一些类似信号或图像处理、图像控制等问题。