1、“.....能够改变拓扑结构并且是本质的此外，就像赵，梅里曼，和奥谢尔于年提出的四川大学本科毕业论文基于图像分割的简单图像抠取算法的研究与实现样，它还可被用来定义个优化框架因此，可以确定这是个在解决计算机视觉和医学图像分析领域问题方面有着广泛应用，且及为方便的框架另外，由于不同层次研究的深入，致使这种方法能够非常有效的得以实现图割方法图割理论被有效的用于图像分割在这些方法中......”。

2、“.....被进行划分从这个算法中输出的每个像素集或结点集被作为个图像分割中的个目标对象些基于这种策略的流行算法有归化分割，随机沃克，最小割和最小生成树分割等分水岭变换分水岭变换将图像的梯度级作为地形表面那些拥有最高强度梯度的像素对应分水岭线，分小岭线就表示了区域边界将水放在个共同的分水岭线上，它将会向低处流动，到达最小强度梯度的地方这样，最后会形成个盆地，这个盆地就代表了个分割基于模型的分割这种方法的核心假设是......”。

3、“.....就可以寻求个表示目标形状的变化概率模型，然后在图像分割时应用这个模型去作为分割的约束这个算法的步骤有注册个实例作为样本样本的变化概率在样本与图像间进行统计推导多尺度分割图像分割就是计算尺度空间中的多尺度和在尺度上由组到细的演化，具体参见尺度空间分割分割准则可以任意复杂，可以考虑到全局以及局部准则但个基础的要求就是每个区域必须在种意义上相连维信号分割分层威特金在尺度空间的开创性工作包括可以以通过个参数对分割规模进行控制......”。

4、“.....这个嵌套树定义了领域间的尺度等级关系，具体而言，在粗尺度坡极值可以追溯到相应的特征在适当的尺度在坡度最大和最小的地方它们会相互融合，三个独立的分割将会被合并到个分割中，从而确定了部分层次结构原始图像分割和素描在这个领域已经有了大量的研究......”。

5、“.....具体为维信号并没有转移到更高维度的图像然而，这总体思路却使得其的研究者深入到图像分割由组到细的研究中指出研究如何使轮廓强度在尺度上不断演变，而这种方法后来被和展开了更深入的研究然而不幸的是，图像强度在尺度上变化使得用强度信息对图像特征由组到细的跟踪变得及为困难研究了将多尺度局部极值与鞍点问题，提出了所谓的形象代表的规模，这使得空间原始草图明确在不同尺度的结构之间的关系，也使明确的图像特征有稳定的规模......”。

6、“.....建议在检测尺度空间尺度粗边，然后跟踪与双方的粗检测规模和优良的本地化规模手工选择他们回到细化尺度。和研究在多个尺度上的山脊和山谷互补问题，并制定了交互式图像分割工具多尺度流域为基础。在多尺度与应用的分布图也被和并已结转到了等流域使用的临床应用研究。提出了个超级栈用于确定的概率关系在不同图像之间的结构比例。结构的稳定多尺度图像的使用已被进步推动和他的同事成个完全自动化的系统。最近，通过将多尺度结构，这些图像的多尺度图像分割想法已经拾起和......”。

7、“.....提取的特征是准确重构使用迭代矩阵共轭梯度法半自动分割在这种分割形式，概述了该用户用鼠标点击感兴趣的区域和算法应用于使路径最适合图像的边缘显示。像或者智能剪刀技术都用到了这种图像分割技术基于神经网络的分割神经网络是目前较为新颖的研究领域，已经被使用在了很多问题的解决中。神经网络技术在图像分割中的应用目前也有了极大的发展......”。

8、“.....经过这样的决策机制处理后，图像中各个区域就由神经网络确认的类别进行了标志。这种类型的神经网络的个经典用例就是基于图的网络。脉冲耦合神经网络是通过模拟猫的视皮层神经元模型和为了获得高性能图像处理仿生而开发的。年，介绍了神经网络模型来模拟猫的视皮层机制。模型为研究小型哺乳动物的视觉皮层提供了个简单而有效的工具，并很快在图像处理方面获得了具有重大应用潜力的认可。年，模型被约翰逊应用于种图像处理算法中，该算法称为脉冲耦合神经网络。在过去的十年中......”。

9、“.....包括图像分割，特征生成，面部提取，运动检测，区域生长，减少噪声等。的是个二维神经网络。网络中的每个神经元对应个像素的图像输入，接收其对应的颜色信息如强度四川大学本科毕业论文基于图像分割的简单图像抠取算法的研究与实现作为外部刺激。每个神经元又与邻近神经元的连接，接收从他们而来的本地刺激。外部和地方刺激在内部激活系统相结合直到它超过个动态的门限值，然后就倒输出个脉冲。通过迭代计算，的神经元产生的脉冲输出的时间序列。输出的脉冲时间序列包含图像信息的输入......”。