1. 研究目的与意义、国内外研究现状（文献综述）
意义：
分水岭分割算法以其计算速度较快、物体轮廓线的完整性、定位的准确性以及对微弱边缘也具有良好的响应等特点引起人们的广泛关注和重视[1]。然而传统的分水岭分割算法具有设计困难，过程耗时以及过度分割等问题，故针对这些问题，人们做了大量的研究与改进。顿德光等人为了解决分水岭算法造成的过度分割及二值化阈值选择问题，提出了一种新算法应用于遥感图像的分割，能够很好的抑制过度分割，快速的获取感兴趣目标[2]。本课题通过对改进的分水岭分割算法克服分水岭过度分割等缺点，使图像更加清晰，对于现实世界中应用具有重大意义。
国内外研究概况：
2. 研究的基本内容和问题
研究的目标、内容和拟解决的关键问题
目标：
未来随着遥感技术的迅速发展，高分辨率的遥感图像将提供更加丰富的信息，同时也给遥感图像的处理带来了更大的挑战。当前的很多分割算法在处理遥感图像时普遍存在适用性差、效率低、分割效果不理想等问题。因此，如何充分利用遥感图像的特点，找到更有效、更快捷的分割算法将是遥感图像处理的研究重点之一。本课题结合遥感图像的特点，在实现经典算法的基础上对分水岭算法做出改进，实现基于标记的和基于多尺度理论的分水岭分割算法。并期望能研究一种聚类和改进分水岭算法结合的遥感图像分割算法并将其实现。取得较好的分割结果，将愈加清晰的遥感图像展现在人们面前。
3. 研究的方法与方案
研究方法：
1、搜集资料对分水岭图像分割进行深入研究
2、根据传统算法思想实现经典的分水岭分割算法
4. 研究创新点
基于标记的分水岭分割能有效提取目标信息，克服过度分割；基于多尺度理论的分水岭分割能够在一定程度上克服过度分割并充分利用遥感图像不同尺度的目标信息，对较小目标也有良好地反映，使图像更加清晰明朗。
5. 研究计划与进展
3月10日-20日：查阅相关文献资料和技术文档，了解分水岭算法；
3月21日-31日：研究传统分水岭图像分割算法以及改进的基于标记和多尺度分水岭分割算法；
4月1日-6日： 应用matlab软件实现传统分水岭图像分割算法以及改进的基于标记和多尺度分水岭分割算法；
