简介：图像分割是许多图像分析和图像处理过程中的重要步骤.由于人的视觉特性和数字图像本身所具有的模糊性,使得图像分割问题是典型的结构不良问题,由Zadeh提出的模糊集合论具有描述不良问题的能力,模糊集合论应用于图像分割是针对图像模糊性非常有效的方法.目前模糊集理论在图像分割中的应用有许多成功的方法.本文就基于模糊理论的图像分割方法进行了综述,主要归纳了模糊阈值分割、模糊聚类分割以及模糊神经网络分割等方法并简要讨论了各种方法的特点.
模糊集理论在图像分割中的应用综述
