1.一种适用于网页长图宽图的图像分割方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：采用外插方式自动填充图像边界，并对图像进行灰度化处理，滤波处理后，基于Canny算子进行图像的梯度边缘提取与滞后阈值的二值化操作，通过闭、腐蚀与膨胀的形态学处理，最后进行轮廓提取与修正的，最后以尺度规则过滤与去重，进行分割后的图像输出；

具体步骤为：

(1)对长宽网页图进行读入与转存；

(2)对原图进行边框填充；给定参数border数值，作为常量像素值以外插法方式自动填充图像的边界值，使得靠近网页边缘的图片能够被后续的轮廓检测中识别；

(3)对多通道图片进行灰度化处理，将图片的BGR三色颜色空间转为灰度空间，输出转换后的单通道的图片；

(4)对灰度图进行基于Canny算子进行图像的梯度边缘提取与滞后阈值的二值化操作；

(5)进行形态学处理，通过建立椭圆核函数kernel进行闭操作、腐蚀与膨胀处理，使得图像边界分明；

(6)进行首次轮廓生成，建立一个等级树结构的轮廓，对轮廓信息进行水平方向，垂直方向，对角线方向的压缩，只保留对应方向的终点坐标，即一个矩形轮廓仅4个点来保存；依据首次轮廓信息，以特定尺寸对二值化图片的轮廓区域进行抑制处理，即在二值化图片中对特定轮廓的重复覆盖区域进行抑制置零操作；并再次进行轮廓生成；对轮廓高度、宽度过大、过小非常规尺寸轮廓进行剔除，完成轮廓的修正；

(7)对每个轮廓的求内接矩阵，确定原图中轮廓的内接矩阵的范围，并转存与输出每张轮廓区域图片，完成图像分割；

所述步骤(4)具体为：

首先，使用5x5高斯滤波器过滤图中噪声，并使用sobel算子计算水平与竖直方向上的一阶导数；其次，对图像的导数值进行非极大值抑制，在每个像素处检测是否为梯度方向上领域中的局部最大值，反之则进行置零抑制处理，以求解得出基于canny算子的图像梯度值；最后进行滞后阈值的二值化，给定滞后阈值上限maxVal、下限minVal参数，通过参数maxVal与minVal确定边缘：像素梯度>maxVal肯定为边缘，保留；像素梯度