1.一种基于粗糙集的快速抑制图像模糊边界的图像分割方法，其特征在于：该图像分割步骤如下：步骤一：设定图像分割阀值，对阀值内的数据采用阀值分割法进行大致分割，对边缘化的图像进行保留，边缘化图像具体为图像模糊边界的阀值设定点内的图像，该图像的保留的数据为不影响正常阀值分割的数据；

步骤二：对保留的图像阀值之间数据进行二次的阀值设定，二次阀值设定基于区域生长分割方法，再通过设定的图像分割阀值进行细化的数据分割，细化的数据分割具体为区域生长数据划分后产生的剩余区域，该区域的特征为不能通过区域分割算法对图像进行分割；

步骤三：细化分割后产生的粗糙集数据，将粗糙集数据代入到分割的数据中，具体方法如下：步骤三一：对产生的粗糙集数据进行区域划分；

步骤三二：根据划分区域，找出已经分割完成的图像数据，将该区域内的粗糙集数据代入到该分割完成的图像数据中；

步骤三三：根据步骤二的分割方法进行再次分割，对分割数据优化即可；

步骤四：带入到分割完成数据中的粗糙集数据通过阀值分割法进行检验式分割，查找数据报错；具体的，监测优化后的数据是否报错，产生的报错信息将整个代入的粗糙集信息整体的转移到相近的完成分割的图像数据中，进行二次代入并优化，直至无报错即可；

步骤五：按照步骤四的方法不断的进行代入分割，直至步骤三中产生的粗糙集数据不能代入或代入完毕为止；

步骤六：分割完毕后将从粗糙集中产生代入的数据从分割完成的数据中抽出，并再次进行组合，即可得到图像模糊边界的分割图像；其中组合方法为特定数据抽取方法，具体为选择数据集，根据关键词进行抽取，再将抽取的数据按照同样的步骤还原即可。