1. 研究目的与意义（文献综述）
本课题研究的目的及意义：
图像分割是图像处理中最为基础和重要的领域之一，它是指把图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程。它是图像处理、模式识别和人工智能等多个领域中的重要课题，也是计算机视觉技术中的关键步骤。多年来，已经提出了许多不同类型的图像分割方法.经典的方法有灰度阈值分割法、边缘检测法和区域跟踪以及基于分水岭算法的分割方法等。有些分割运算可直接应用于任何图像，而另一些只能适用于特殊类别的图像。有些算法需要先对图像进行粗分割，因为他们需要从图像中提取出来的信息。例如，可以对图像的灰度级设置门限的方法分割。值得提出的是，还没有唯一的标准的分割方法。许多不同种类的图像或景物都可作为待分割的图像数据，不同类型的图像，已经有相对应的分割方法对其分割，同时，某些分割方法也只是适合于某些特殊类型的图像分割。分割结果的好坏需要根据具体的场合及要求衡量。
然而，对图像分割的效果好坏或正确与否，还没有一个统一的评价判断准则。不同的分割方法对同一幅图像的分割效果是不同的，而且同一种分割方法对一幅图像在不同空间下的分割效果也是不同的。
2. 研究的基本内容与方案
本课题研究内容：
本课题主要研究图像的分割，分别采用阈值法和基于分水岭算法两种方法进行图形分割，并用matlab实现整个分割过程。
阈值分割是利用图像中要提取的目标与其背景在灰度特性上的差异，把图像视为具有不同灰度级的两类区域（目标与背景）的组合。选取一个合适的阈值，以确定图像中的每一个像素点应该属于目标还是背景区域，从而产生相应的二值图像。该方法通常有三步：先确定阈值，然后将像素值与阈值比较，最后把像素归类，其中第一步是关键。
3. 研究计划与安排
第1－3周：查阅相关文献资料，明确研究内容，了解研究所需的相关知识背景。确定方案，完成开题报告。
第4－7周：进一步认真研究所收集的资料，翻译相关文献，并提出理论方案。
第8－10周：学习matlab软件的相关使用方法。
4. 参考文献（12篇以上）
【1】陈圣国等.结合ssfcm与随机游走的半监督图像分割算法[j].计算机辅助设计与图形学学报，2013,25(7):1074-1082.
【2】chuangyy,curlessb,salesindh.abayesianapproachtodigitalmatting[a].losalamitos.ca:ieeecomputersocietypress2001.
【3】张德丰，杨文茵.matlab工程应用仿真[m].清华大学出版社,2012.
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