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　　本书在深入研究认知物理学理论的基础上，探索了图像分割的粒度原理、建立了图像分割的认知物理学粒计算框架，并在该框架下针对特定的图像分割问题研究了若干可行有效的新方法。具体针对目前图像分割方法中存在的不确定性、准则依赖、低维等问题，研究其内在关系，吸收人类视觉认知机理和相关物理学的最新研究成果，将图像分割纳入到认知科学的研究范畴，研究认知物理学的基本理论及其关键技术，采用认知物理学的方法探索“数据——信息——知识”的图像认知过程，揭示人类视觉认知思维中的简化归纳规律，利用数据场实现图像粒化，利用数据场的类谱系图和数据质点的自适应迁移模型实现图像粒化的计算，利用云模型实现图像不确定性粒化计算，最终阐明人类视觉认知机理，构建了图像分割的认知物理学粒计算理论框架，针对具体应用问题研究出新的图像分割方法，为图像分割问题提供新的解决思路。同时，本书也为推动认知物理学的发展作出了持续的努力。
本书可供从事人工智能、计算机科学研究的学者，尤其是从事图像处理、模式识别、计算机视觉的研究和开发人员阅读、研究，同时，本书也可作为高等院校相关专业的研究生教学用书或参考教材。