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所谓“分割”，是图像处理中的术语，其作用是将被检测对象，比如菌落、细胞等，从一幅复杂的图像中分割出来，从而达到统计或分析的目的。分割技术直接 关系到对象识别和统计的精度，因此十分重要，也是图像处理中被广泛研究的重点。传统上已经研究出很多方法，诸如阈值分割法、边缘检测法、区域增长法、马尔 科夫随机场模型等等。然而，这些方法大都限制在一维空间内，用于简单对象的识别，如粉尘颗粒等的检测。对生物医学图像而言往往要复杂的多，如细胞或菌落， 其颜色多变、边缘不清晰、内部结构也十分复杂，采用传统的分割技术常常难以取得理想效果。
多通道分割，正是在这一背景下，由迅数公司针对生物 医学图像特点，专门研究开发的又一*而有效的图像处理工具。多通道分割的基本思想，是将被检测对象的色彩引入到分割中来。色彩可以被用来作为图像处理中 识别对象的重要感知特征之一，而生物医学图像的色彩又恰恰非常丰富。通过大量的研究试验，在摒弃传统的RGB色彩描述的不足之后，迅数公司成功的研发出一 种基于HSV各向异性扩散和加性分裂算子的多通道分割技术。这一分割技术，建立在四维空间基础上，并能根据被检测对象的色彩特征进行自适应调整，加上被检 测对象的形状特征，实现在多维空间的分割，分割精度大大提高。对一些原来难以分析统计的对象，如霉菌、深层菌落等，都实现了良好的识别。
