摘要：在对图像的研究和应用中，人们往往仅对各幅图像的某些部分感兴趣，这些部分常称为目标或前景，他们一般对应图像中特定的、具有独特性质的区域。为了辨识和分析目标，需要将这些有关区域分离提取出来，在此基础上才有可能对目标进一步利用，图像分割就是把图像分割成各具特性的区域，并提取出感兴趣目标的技术和过程。图像分割是由图像处理进行到图像分析的关键步骤，也是一种基本的计算机视觉技术[1]。

在图像分割中需要检测的区域边界常常是闭合的，此时除需确定起始点外还要解决判断搜索结束的问题，当边界包围的区域比较紧凑时，可以通过对图像进行极坐标变换而达到同时解决确定起始点和和判断搜索结束这两个问题，并保证所得边界无卷绕重叠且为单像素带宽，边界检测的过程就叫动态规划，把动态规划融进图像分割得到目标区域。

关键字：图像分割，动态规划，目标区域

目录

摘要

ABSTRACT

引言-1

1 绪论-2

1.1 图像分割的背景-2

1.2 图像分割方法-3

1.2.1 阈值方法-3

1.2.2 区域提取方法-3

1.2.3 分水岭分割算法-4

2 边缘检测-6

2.1 边缘检测背景-6

2.1.1边缘检测的步骤-6

2.2 边缘检测算法-7

2.2.1 微分法-7

2.2.2 最优算子法-7

3  MATLAB简介-9

3.1　MATLAB语言的特点-9

3.2　MATLAB的工作界面-10

3.3  MATLAB在图像分割中的应用-11

4 基于动态规划的图像分割-12

4.1 动态规划算法的背景-12

4.2 动态规划的原理-13

4.3 基于动态规划的图像分割的步骤-14

4.4 实验结果分析-15

5 总结-17

致谢-18

参考文献-19