摘要
图像分割是计算机视觉领域的一项基础性任务，其目的是将图像划分为多个具有语义意义的区域。
DBSCAN（Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise）作为一种经典的密度聚类算法，近年来在图像分割领域展现出独特的优势。
本文首先介绍了图像分割的基本概念和DBSCAN算法原理，然后重点综述了基于DBSCAN的图像分割算法的研究现状，包括特征提取、参数选择、算法改进等方面，并对各种方法的优缺点进行了分析比较。
最后，展望了基于DBSCAN的图像分割算法的未来发展趋势。
关键词：图像分割；DBSCAN算法；密度聚类；特征提取；参数优化
#1.1图像分割
图像分割是将数字图像划分为多个子区域（像素集合）的过程，目标是简化或改变图像的表示形式，使其更易于分析和理解。
每个子区域都具有某种共同特征，例如颜色、亮度、纹理等，而不同区域之间则存在显著差异。
图像分割是图像理解的关键步骤，其结果直接影响后续图像分析、目标识别、场景理解等任务的精度和效率。
#1.2DBSCAN算法
DBSCAN（Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise）是一种基于密度的聚类算法，其核心思想是将高密度区域连接成簇，同时识别出低密度区域的噪声点。
与K-means等划分聚类算法不同，DBSCAN不需要预先指定聚类数量，并且能够发现任意形状的簇，因此在处理非凸型数据和噪声数据时具有显著优势。
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