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1. 研究目的与意义
在对图像的研究和应用过程中，人们通常只对图像中的某些特定的目标感兴趣，这些部分称为前景（目标），而其他部分称为背景（非目标）。
将目标分离出来的技术就是图像分割技术。
图像分割是根据实际需求与应用，按照指定特征信息，对图像中有意义的边界、兴趣区域或者相对一致的区域（灰度、颜色、纹理等）进行分解和提取的技术和过程。
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2. 国内外研究现状分析
国内外对于支持向量机的研究有一些进展，支持向量机的发展前景也更加为人所知，也逐渐有更多的人来研究。
但是，其在理论方面取得的成就相较于实践方面更胜一筹。
在图像分割中，支持向量机主要运用于识别模式的一种工具，具体用于图像分割其他方面的的较为落后。
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3. 研究的基本内容与计划
1、拟定基于支持向量机的真彩色图像分割的总体方案。
2周2、学习支持向量机和图像分割的基本概念和理论框架以及应用范畴。
4周3、学习不同的图像分割，比较各自的优缺点。
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4. 研究创新点
传统图像的分割方法，大多是基于图像的部分特征来进行分割的。
因此，目前尚未有对所有的图像都有合适的方法。
而分类的算法是一种重要的图像分割方法。
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