《棉花图像分割算法研究》文献综述
图像的研究和应用中，人们往往对图像中的某些部分感兴趣，这些感兴趣的部分一般对应图像中特定的、具有特殊性质的区域（可以对应单一区域，也可以对应多个区域），称之为目标或前景；而其他部分称为图像的背景。为了辨识和分析目标，需要把目标从一幅图像中孤立出来，这就是图像分割要研究的问题。
图像分割是图像处理中的一项关键技术，也是一经典难题，发展至今仍没有找到一个通用的方法，也没有制定出判断分割算法好坏的标准.对近几年来出现的图像分割方法作了较为全面的综述，探讨了图像分割技术的发展方向，对从事图像处理研究的科研人员具有一定的启发作用。
1. 研究的目的及意义
新疆是一个棉花产量高且种植面积大的省份。但由于地域位置偏远、人口密度小等诸多因素使得丰收季节采摘人力不足，延长采棉期并在一定程度上影响棉花质量。智能采棉机器人是将来采棉的研究方向，缓解劳动力紧缺的同时，增大经济收益，具有巨大的实用价值。
近年来，随着多媒体技术与计算机技术的飞速发展，机器视觉检测系统在棉花加工、检验领域得到应用。该系统通过工业相机以及计算机的方式，采用数字图像处理技术代替人眼对目标进行分析、识别与测量，能够有效克服人工方式的不足，提高生产效率，具有广泛的应用前景。
棉花图像分割结果直接影响后续环节的棉花目标定位、特征提取及匹配，同时本研究的主要算法对于同类的果蔬采摘视觉系统有一定可移植性，具有很大的研究意义。图像分割是图像处理中的一项关键技术，也是一经典难题，发展至今仍没有找到一个通用的方法，也没有制定出判断分割算法好坏的标准，对近几年来出现的图像分割方法作了较为全面的综述，，探讨了图像分割技术的发展方向，对从事图像处理研究的科研人员具有一定的启发作用。
2. 国内外研究状况
经过多年研究，国内外提出了多种关于图像分割的算法，但目前没有一种适合所有图像的通用的分割算法，具体问题需要用具体算法解决,但即使如此，在实际应用中选择一个合理有效的算法仍不是一件易事。大多经过反复试验来测试得到适用的分割算法。常用的算法有阈值分割法、边缘检测法、区域增长法等。
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