文献综述
本课题的现状及发展趋势：
1998年以来，人工神经网络识别技术已经引起了广泛的关注，并且应用于图像分割。基于神经网络的分割方法的基本思想是通过训练多层感知机来得到线性决策函数，然后用决策函数对像素进行分类来达到分割的目的。这种方法需要大量的训练数据。神经网络存在巨量的连接，容易引入空间信息，能较好地解决图像中的噪声和不均匀问题。选择何种网络结构是这种方法要解决的主要问题。
图像分割是图像识别和计算机视觉至关重要的预处理。没有正确的分割就不可能有正确的识别。但是，进行分割仅有的依据是图像中像素的亮度及颜色，由计算机自动处理分割时，将会遇到各种困难。例如，光照不均匀、噪声的影响、图像中存在不清晰的部分，以及阴影等，常常发生分割错误。因此图像分割是需要进一步研究的技术。人们希望引入一些人为的知识导向和人工智能的方法，用于纠正某些分割中的错误，是很有前途的方法，但是这又增加了解决问题的复杂性。 在通信领域中，图像分割技术对可视电话等活动图像的传输很重要，需要把图像中活动部分与静止的背景分开，还要把活动部分中位移量不同的区域分开，对不同运动量的区域用不同的编码传输，以降低传输所需的码率。
本课题的价值：
在数字图像处理的大部分领域中，图像分割有着广泛的应用，如工业自动化、生产过程控制、在线产品检验、图像编码、文档图像处理、遥感和生物医学图像分析、保安监视，以及军事、体育等方面。在医学图像的处理与分析中，图像分割对于人们身体中发生病变的器官的三维显示或者对病变位置的确定与分析都起着有效地辅导作用；在对路面交通情况的分析应用中，可用图像分割技术从监控或航拍等模糊复杂背景中分出要提取的目标车辆；遥感图像分割在军事领域的应用也非常广泛，如战略战术的侦查、军事海洋领域的测绘等，高分辨率的遥感图像分割数据可以为自然灾况的监测与评估、地图的绘制与更新、森林资源及环境的监测与管理、农产品的长势的检测与产量估计、城乡的建设与规划、海岸区域的环境的监测、考古和旅游资源的开发等提供详细的地面信息，目标房屋、道路的分割在城市建设、土地规划中都扮演着不可或缺的角色，在实现数据转化为信息过程中，遥感图像的分割都起着非常重要的作用。
参考文献：
[1] 王克刚.基于模糊C均值聚类和减法聚类结合的图像分割[J].陕西理工学院学报(自然科学版),2008, 24(2): 55-58.
[2] 董安国,薛方. 基于随机谱聚类的图像分割算法[J].数学的实践与认识, 2013, 43(23):169-174.
以上是毕业论文文献综述，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
