医学病理切片图像中真皮区域分割算法研究董文欣毕业设计（论文）的主要内容（含主要技术参数）1.了解医学病理切片图像中真皮区域分割研究背景，研究意义，国内外在该领域的研究进展；2.熟悉MATLAB编译环境，能使用MATLAB编程语言对核心算法进行仿真；3.理解Kmeans和LDA分类算法的原理，掌握医学病理切片图像中真皮区域分割的实现流程，研究并实现基于Kmeans算法和基于LDA算法的医学病理切片图像中真皮区域分割算法，通过仿真实验结果比较两种分类算法的优缺点；4.总结全文，提出分割算法改进的方向，并对下一步工作做出展望。医学图像分割技术医学图像分割技术是医学图像处理与分析领域的重要课题之一，也是近年来备受研究人员关注的热点问题。医学图像分割的目的是把图像中具有特殊含义的不同区域分割开来，并使分割结果尽可能的接近解剖结构，从而为临床诊疗和病理学研究提供可靠依据。由于人体解剖结构的复杂性、组织器官形状的不规则性及个体之间的差异性，一般将单一的图像分割方法应用于医学图像并不能得到理想分割效果，为此必须寻找一种有效的医学图像分割方法。典型的图像分割方法典型的图像分割方法有阈值法，边缘检测法，区
