迪娜·加尔肯

（新疆大学信息科学与工程学院，新疆 乌鲁木齐 830046）

图像分割是图像处理与理解、模式识别和人工智能等多个领域中非常关键的问题，是计算机视觉技术中重要步骤，其作用在汽车车型自动识别系统、检查癌细胞、精密零件表面缺陷检测等领域中不可忽视。图像分割是通过将图像中感兴趣的对象与其背景分割，分割出的区域作为特征提取的目标对象，特征可以是像素、颜色、纹理等。最理想的分割结果就是分割出的每一块区域都可以表示其对象的特征，可以通过对其特征的提取进行图像的识别和重建等任务[1]。本文主要介绍了在MATLAB开发环境下，基于边缘检测和阈值的图像分割设计方法。

1 MATLAB开发环境简介

基于矩阵的MATLAB是目前应用广泛的设计编程软件，可将复杂的逻辑算法以简单可靠的函数形式提供给用户，并可同时提供功能性及学术性工具箱，便于用户进行系统建模和仿真分析。MATLAB包含很多模块库，可以方便快捷的实现很多功能，如数据分析、算法开发、图像处理和计算机视觉等，大大提高的编程效率。

2 图像分割算法设计

2.1 基于边缘检测到图像分割算法

灰度或结构等信息的突变称为边缘。根据图像不同区域边界像素灰度值变化比较剧烈的特点，首先检测出图像可能的边缘点，再按照一定策略连接成轮廓，从而实现不同区域的图像分割。边缘检测可借助空域微分算子卷积完成，空间域的微分在离散数字图像可以采用差分来近似。……