1.一种基于最小二乘法曲线拟合的图像快速分割方法，其特征在于，包括步骤S1、选取待分割图像f(a,b)灰度值的最大值Tmax、最小值Tmin，计算最大值与最小值之间的间隔d，d＝(Tmax-Tmin-1)/10；

S2、在灰度区间[Tmin,Tmax]内均匀选取n个点T1、T2、…Tn，选取公式为Ti＝round(Tmin+i×d),其中i＝1,2,…n，round()为取整函数；

S3、计算T1，T2，…Tn对应的最大类间方差(σB12，σB22，…σBn2)；

S4、计算最大类间方差曲线上T1、T2、…Tn的二次曲线系数a0、a1、a2，

S5、求拟合曲线y＝a0+a1x+a2x2的最大值对应的x，x为最佳阈值T，

2.根据权利要求1所述的基于最小二乘法曲线拟合的图像快速分割方法，其特征在于，所述S3具体过程为：S301、设图像f(a,b)像素数为N，灰度范围为[0，255]，对应灰度级i的像素数为k，几率为：

S302、把图像f(a,b)中的像素按灰度值用阈值T分成两类C0和C1，C0由灰度值在[0，T]之间的像素组成，C1由灰度值在[T+1，255]之间的像素组成，对于灰度分布几率，整幅图像的均值为

则C0和C1的均值为：

其中

S303、由(1)、(2)、(3)式得uT＝w0u0+w1u1                                     (4)类间方差为

S304、得出T1，T2，…Tn对应的最大类间方差(σB12，σB22，…σBn2)。