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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

随着信息技术及医学影像成像技术的发展，医学图像处理在医学临床、教学和科研中发挥着越来越重要的作用，有力地推动着医学科学研究和临床医疗的进步。图像分割技术作为图像处理领域的核心内容，一直受到相关专业人士的重视和研究。图像分割可以将原始图像以一种更为抽象和紧凑的形式表达出来，为高层次的图像研究提供基本条件，因此研究图像分割对于图像处理有着极为重要的意义。本次通过对图像分割技术的研究与学习，希望能够掌握基本的图像分割方法，打开一条通往一个全新领域的道路，开阔眼界、扩大知识面，将课本中学到的理论知识应用于实践，同时为以后的工作与学习积蓄动力。

国内外研究现状

自人们开始研究图像分割技术以来，国内外相关学者已经提出许多有关的算法。目前已经提出的经典分割算法有如下三大类：基于阈值的图像分割方法、区域生长法、基于边缘检测的图像分割方法。

基于阈值的分割方法：

阈值分割法是用阈值将图像的直方图进行分类，并将灰度值在同一个灰度类内的像素进行归类的方法，是最简单的图像分割方法。

2. 研究的基本内容

通过对meanshift算法的学习，研究meanshift算法的理论，将meanshift算法应用在图像分割中，同时试图改进现有的图像分割方法，解决一些已知问题，将meanshift算法更好应用于图像分割。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

2017年1月--2017年2月：收集资料，研读相关论文。

2017年3月初--2017年3月末：撰写论文初稿。

2017年4月初--2017年4月末：听取老师意见，论文修改。

4. 参考文献

[1] 王朝英，李光，侯志强．融合Mean-shift和区域显著性的彩色图像分割算法．计算机工程与应用，2010，46(28)：181-184 [2] ZHANG，Ling，QIN，etal．A Tongue-images Segmentation Method Based on Local Restoration and Watershed Algorithm．Chinese Journal of Biomedical Engineering，2010，19(6):1-7 [3] Comaniciu D，Meer P．Mean shift: a robust approach toward feature space analysis．IEEE Transactions on Pattern Analysis Machine Intelligence，2002，24(5):603-619 [4] 冯林，孙焘，吴振宇．基于分水岭变换和图论的图像分割方法．仪器仪表学报，2008， 29(3)：649-653

[5] 张健，孔勇奇．边缘宽度细化与交叉皮层模型结合的图像分割算法． 激光杂志， 2014， 35(12)：196-201