JPEG是由联合照片专家组(JiontPhotographic Experts Group)开发的一种图像文件格式。它采用有损压缩方式去除冗余的图像和彩色数据，在获取极高的压缩率的同时也能展现十分丰富生动的图像。也就是说，可以用较少的磁盘空间得到较好的图像质。另外，JPEG还是一种比较灵活的格式，当将图像保存为JPEG格式时，允许用户用不同的压缩比例对文件进行压缩，就是可以指定图像的品质和压缩级别。
3.2.3 TIFF图像格式TIFF文件主要由三部份组成，包括文件头、标识信息区和图像数据区。T工FF文件的图像数据区以行扫描的方式存取图像，存储图像前先将图像分割成若干部分，压缩后再存储。存储时，单色图像一个字节存储8个点，信捷职称论文写作发表网，16色图像一个字节2个点，而256色图像就是一个字节存储一个点。TIFF图像格式是一种应用非常广泛的位图图像格式，几乎被所有绘画、图像编辑和页面排版应用程序所支持。TIFF格式常常用于在应用程序之间和计算机平台之间交换文件。
3.2.4 GIF图像格式CIF是Graphics Interchange Format(图形交换格式)的缩写，是由ComputerServe公司推出的一种图像格式。该种图像格式的特点是压缩比高，可以极大地节省存储空间。最初的GIF只是简单的用来存储单幅静止图像，后来可以同时存储若干幅静止图像从而形成连续的动画;同时，GIF格式支持透明背景，可以较好地与网页背景融合在一起。因此，GIF常常用于保存作为网页数据进行传输的图像文件，成为网络和BBS上使用频率较高的一种图像文件格式。但是GIF最多只能处理256种色彩，不能用于存储真彩色的图像文件。
3.2.5 PNG图像格式这种格式称为可移植网络图像文件格式(Portable Network Graphics)，由Thomas Boutell, Tom Lan。等人提出并设计。其特点是:①支持48位真彩色图像、16位灰度图像和颜色索引数据图像;②主要面向网络图像传输和图像编辑，其提供的二维交叉存储机制使用户在图像网络传输过程中能更快的观察到接近真实的近似图像;③对用户完全透明且无专利限制，用户可以从Internet上随时下载与PNG文件格式配套的图像数据压缩算法源程序代码:④ 具有比GIF高5-20%的压缩效率;⑤ 具有可扩展性。
作为目前最不失真的图像格式， PNG格式图像吸取了GIF和JPEG二者的优点。它可以把文件压缩到极限以利于网络传输，但由于采用无损压缩方式来减少文件大小，PNG格式能保留所有与图像品质有关的信息。同时，PNG支持图像背景透明，显示速度快。
本文的所有图像的处理都是对由JPG格式图像通过图像格式转化得来的Bmp格式的索引色图像进行的，其具体转换程序参见附录[一]。
第四章 图像分割 4.1 图像分割算法的定义与分类在图像的研究和应用中，人们往往只对一幅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（可以对应单个区域，也可以对应多个区域），称之为目标或前景；而其它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。所谓图像分割，从广义上来讲，是根据图像的某些特征或特征集合（包括灰度、颜色、纹理等）的相似性准则对图像象素进行分组聚类，把图像平面划分成若干个具有某些一致性的不重叠区域。这使得同一区域中的象素特征是类似的，即具有一致性；而不同区域间象素的特征存在突变，即具有非一致性。从集合的角度出发，图像分割定义如下：
设整个图像空间为一集合R 。根据选定的一致性准则P ，R 被划分为互不重叠的非空子集（或子区域）：{R1, R2,L, Rn}，这些子集必须满足下述条件：
（1） R =
（2） 对于所有的i和j ，当i ≠ j， =空集
（3） P(Ri) = True ,对所有的i
（4） 所有i ≠ j；Ri ,Rj相邻，P(Ri U Rj) = False
（5） 对i =1,2,L,n, Ri是连通区域
其中：P(Ri)为作用于Ri 中所有象素的形似性逻辑谓词，i, j =1,2,L,…n。上述条件
（1）指出分割后的全部子区域的总和应包含图像中的所有元素，或者说分割应将图像中每个象素都分进一个子区域中。
（2）指出各个子区域相互不重叠。
（3）指出分割后得到的属于同一区域中的元素应该具有某种相同特性。
（4）指出对于分割后得到的属于相邻两个区域中的元素具有某种不同的特性。（5）要求同一个子区域内的元素应当是连通的。
其中分割准则P 适用于所有象素，由它来确定各区域元素的相同特性。上述数学条件说明了图像分割算法的一些特点，凡不符合以上特点的图像处理算法则不能称为图像分割算法。
目前，在己提出的多种类型的分割算法中，大致可以分为基于边缘检测的方法和基于区域的方法。而在实际应用中，这些方法主要又可划分为三种类型: 边缘检测型、阈值型和区域跟踪型。本文的讨论
