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图像分割技术研究

杨家慧2014021014 指导老师秦茂玲

山东师范大学信息科学与工程学院，250014，济南；

Research on Image Segmentation Technology

摘要图像分割是图像特征提取和识别等图像理解的基础，对图像分割的研究一直是数字图像处理技术研究中的热点和焦点。本文介绍了数字图像处理技术中图像分割技术的基本原理和主要方法，对经典的图像分割算法进行了较全面的叙述，分别研究了基于边缘、区域和形态学分水岭法的图像分割方法，并使用MATLAB软件对各种分割方法进行了仿真，对仿真结果进行了分析。

关键词图像分割；边缘；区域

Abstract Image segmentation is the foundation of the understanding in image feature extraction and recognition, and the reseach on it is usually the hotspot and focus in the study of digital image processing technology. This paper introduces the basic principles of techniques and the main methods in image segmentation, which is always used in digital image processing techniques, were investigated by the law of marginal, regional and morphological, then use the MATLAB software simulating a variety of segmentation methods and the simulation results are analyzed. In this paper, the classic image segmentation algorithm has been comprehensively narratived.

Key words: image Segmentation；marginal image segmentation；regional image segmentation 1引言

在图像研究的过程中，人们往往仅对各幅图像中的某些部分感兴趣.这些部分常称为目标或前景，它们一般对应图像中特定的具有独特性质的区域.为了辨别和分析目标，需要将这些区域分离提取出来，在此基础上才有可能对目标进一步利用.图像分割就是将图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣的目标的技术和过程.在进行图像分割时，首先要根据目标和背景的先验知识来对图像中的目标、背景进行标记、定位，然后将等待识别的目标从背景中分离出来.图像分割是由图像处理进到图像分析的关键步骤，也是一种基本的计算机视觉技术.这是因为图像的分割、目标的分离、特征的提取和参数的测量将原始的图像转化为更抽象更紧凑的形式，使得更高层的分析和理解成为可能.因此，图像分割多年来一直得到人们的高度重视。

图象分割在实际中已得到广泛的应用，例如在工业自动化，在线产品检验，生产过程控制，文档图象处理，遥感和生物医学图象分析，保安监视，以及军事，体育，农业工程等方面。概括来说，在各种图象应中，只要需对图象目标进行提取，测量等都离不开图象分割。近年来，图象分割在对图象的编码中也起到越来越重要的作用，例如国际标准MPEG一4中模型基/目标基编码等都需要基于分割的结果。可见，图象分割在图象工程中有重要的地位和影响。

2图像分割

2.1图像分割的定义

在图像的研究和应用中，人们往往只对一幅图像中的某些部分感兴趣，这些感兴趣的部分一般对应图像中特定的、具有特殊性质的区域(可以对应单个区域，也可以对应多个区域)，称之为目标或前景;而其它部分称为图像的背景。为了辨识和分析目标，需要把目标从一幅图像中孤立出来，这就是图像分割要研究的问题。所谓图像分割，从广义上来讲，是根据图像的某些特征或特征集合(包括灰度、颜色、纹理等)的相似性准则对图像像素进行分组聚类，把图像平面划分成若干个具有某些一致性的不重叠区域。这使得同一区域中的像素特征是类似的，即具有一致性;而不同区域间像素的特征存在突变，即具有非一致性。

“集合”定义：

令集合R代表整个图象区域，对R的分割可看作将R分成若干个满足如下五个条件的非空的子集（子区域）：

（1）

i（分割所得全部子区域的总和（并集）应能包括图象中所有象素或将图象中每个象素都划分进一个

子区中）

（2）对所有的i和j,有Ri∩Rj=?(i≠j);（各子区互不重叠）

（3）对i=1，2，3……，N，有P（Ri）=TRUE；（属于同一子区象素应具有的某些共同特性）

（4）对i≠j，有P(Ri∪Rj)=FALSE；（属于不同子区象素应具有某些不同特性）

（5）对i=1，2，……，N，Ri是连通区域（同一子区内象素应当是连通的）.

2.2图像分割的意义

在一副图像中，我们常常只对其中的某些目标感兴趣，对于这些我们感兴趣的目标，它们通常在要分割的图像中占据一定的区域，而且在某些特性上与周围的图像存在一定的差别。这些差别可能非常明显，也可能十分细微，以至于人眼无法觉察。图像分割是按一定的制约规则把图像划分为若干个互不相交、具有特定性质的区域，是把我们关注的区域从需要分割的图像中提取出来，以此进行进一步研究分析和处理的技术。图像分割的结果是图像特征提取和识别等图像理解的基础，对图像分割的研究一直是数字图像处理技术的焦点和热点图像分割把图像空间分成一些有意义的区域，与图像中各种物体目标相对应。它使得其后的图像分析和识别等处理过程中所要处理的数据量大大减少了，同时又保留了有关图像结构特征的信息。通过对分割结果的描述，能够理解图像中包含的有关信息。图像分割质量直接影响后续图像处理的效果，甚至决定其成败，因此，分割的方法和精确程度至关重要。由此可知，图像分割在图像工程中占据非常重要的位置。分割在不同的领域也有其它的名称，如目标轮廓技术、目标检测技术、阈值化技术、目标跟踪技术等，这些技术本身或其核心实际上也就是图像分割技术。

2.3图像分割的基本现状

图像分割算法的研究已经有几十年的历史，一直都受到人们的高度重视。关于图像分割的原理和方法国内外已有不少的研究成果，但一直以来没有一种分割方法适用于所有图像分割处理传统的图像分割方法存在着一些不足，无法满足人们的要求，给进一步的图像分析和理解过程带来了困难。随着计算机技术的发展及其相关技术的成熟，结合图像增强等图像处理技术，我们已经能够在计算机上实现图像分割处理过程。然而，到目前为止，人们还没有制定出选择合适分割算法的标准，这给图像分割技术的应用带来许多实际困难。因此，图像分割的研究还在不断深入，是目前图像处理中研究的热点之一。图像分割在图像工程中起着承上启下的作用，是介于低层次处理和高层次处理的中间层次。早在1965年就有人提出了检测边缘算子边缘检测方法，边缘检测已产生了不少经典算法。目前越来越多的学者开始将数学形态学、模糊理论、遗传算法理论、分形理论和小波变换理论等研究成果运用到图像分割中，产生了结合特定数学方法和针对特殊图像分割的先进图像分割技术。

2.4图像分割的发展趋势

由于图像分割技术在当今图像工程的发展过程中起着十分重要的作用，得到了广泛应用，促使人们致力于寻找新的理论和方法来提高图像分割的质量，以满足各方面的需求。由于遗传算法、统计学理论、神经网络、分形理论以及小波理论等理论在图像分割中广泛应用，图像分割技术呈现出新的发展趋势：

(1)多种特征融合的分割方法。除利用图像的原始灰度特征外，我们还可以利用图像的梯度特征、几何特征(形态、坐标、距离、方向、曲率等)、变换特征(傅立叶谱、小波特征、分形特征等)及统计学特征(纹理、不变矩、灰度均值等)等高层次特征，对于每个待分割的像素，将所提取的特征值组成一个多维特征矢量，再进行多维特征分析。通过多种特征的

融合，图像像素能被全面描述，从而获得更好的分割结果。

(2)多种分割方法结合的分割方法。由于目标成像的不确定性以及目标的多样性，单一的分割方法很难对含复杂目标的图像取得理想的分割结果。此时，除需要利用多种特征融合外，还需将多种分割方法结合，使这些方法充分发挥各自的优势，并避免各自的缺点。采用哪种方式结合以获得良好的分割效果是这种方法研究的重点。

3图像分割算法

3.1阈值法

阈值法的优点是计算简单，速度快，易于实现。尤其是对于不同类的物体灰度值或其他特征值相差很大时，能很有效地对图像进行分割。

阈值法的缺点是当图像中不存在明显的灰度差异或灰度值范围有较大的重叠时，分割效果不理想。并且阈值法仅仅考虑图像的灰度信息而没有考虑图像的空间信息，致使阈值法对噪声和灰度不均匀十分地敏感。在实际应用中，阈值法通常与其他方法结合使用[4]。

阈值分割法是简单地用一个或几个阈值将图像的直方图分成几类,图像中灰度值在同一个灰度类内的象素属干同一个类。其过程是决定一个灰度值,用以区分不同的类,这个灰度值就叫做“阈值”。它可以分为全局阈值分割和局部阈值分割。所谓全局阈值分割是利用利用整幅图像的信息来得到分割用的阈值,并根据该阈值对整幅图像进行分割而局部阈值分割是根据图像中的不同区域获得对应的不同区域的阈值,利用这些阈值对各个区域进行分割,即一个阈值对应相应的一个子区域,这种方法也称适应阈值分割。

阈值法是一种简单但是非常有效的方法,特别是不同物体或结构之间有很大的强度对比时,能够得到很好的效果它一般可以作为一系列图像处理过程的第一步。它一般要求在直方图上能得到明显的峰或谷,并在谷底选择阈值。如何根据图像选择合适的阈值是基于阈值分割方法的重点所在,也是难点所在。

它的主要局限是,最简单形式的阈值法只能产生二值图像来区分两个不同的类。另外,它只考虑象素本身的值,一般都不考虑图像的空间特性,这样就对噪声很敏感它也没有考虑图像的纹理信息等有用信息,使分割效果有时不能尽如人意[5]。

阈值法的几种阈值选择方法:

全局阈值法

（1）双峰法

对于目标与背景的灰度级有明显差别的图像,其灰度直方图的分布呈双峰状,两个波峰分别与图像中的目标和背景相对应,波谷与图像边缘相对应。当分割阈值位于谷底时,图像分割可取得最好的效果。该方法简单易行,但是对于灰度直方图中波峰不明显或波谷宽阔平坦的图像,不能使用该方法[6]。

假设，一副图像只有物体和背景两部分组成，其灰度图直方图呈现明显的双峰值，如下图:

图1双峰法灰度直方图

找出阈值T，则可以对整个图像进行二值化赋值。

程序的实现：

通过数组记录直方图中的各像素点值的个数，再对逐个像素值进行扫描。记录每个像素能作为谷底的范围值，接着找出能作为谷底范围最大的点作为阈值[7]。

实现流程图：

图2双峰法实现流程图

（2）灰度直方图变换法该方法不是直接选取阈值,而是对灰度直方图进行变换,使其具有更深的波谷和更尖的波峰,然后再利用双峰法得到最优阈值。这种方法的一个共同特征是根据像素点的局部特性,对其进行灰度级的增强或减弱的变换。这种方法假设图像由目标和背景组成,并且目标和背景灰度直方图都是单峰分布[5]。

（3）迭代法（最优方法）

它基于逼近的思想，基本算法如下：

<1>求出图像的最大灰度值和最小灰度值，分别记为Max 和Min ，令初始阈值为：2/in ax k ）（M M T +=，根据阈值k T 将图像分割为前景和背景，分别求出两者的平均灰度值0Z 和b Z ；

<2>求出阈值

10()/2k b T Z Z +=+； <3>如果1k k T T =+；则所得即为阈值；否则转<2>迭代计算。

迭代所得的阈值分割图象的效果良好，基于迭代的阈值能区分图象的前景和背景的主要区域所在，但是在图象的细微处还是没有很好的区分度，令人惊讶的是对某些特定图象，微小数据的变化会引起分割效果的巨大变化，两者的数据只是稍有变化，分割效果反差极大，具体原因还有待进一步研究[8]。

局部阈值法

原始图像被分为几个小的子图像,再对每个子图像分别求出最优分割阈值。

（1）自适应阈值

在许多情况下，背景的灰度值并不是常数，物体和背景的对比度在图像中也有变化。这时，一个在图像中某一区域效果良好的阈值在其它区域却可能效果很差。另外，当遇到图像中有阴影、突发噪声、照度不均、对比度不均或背景灰度变化等情况时，只用一个固定的阈值对整幅图像进行阈值化处理，则会由于不能兼顾图像各处的情况而使分割效果受到影响。在这些情况下，阈值的选取不是一个固定的值，而是取成一个随图像中位置缓慢变化的函数值是比较合适的。这就是自适应阈值。

自适应阈值就是对原始图像分块，对每一块区域根据一般的方法选取局部阈值进行分割。由于各个子图的阈值化是独立进行的，所以在相邻子图像边界处的阈值会有突变，因此应该以采用适当的平滑技术消除这种不连续性，子图像之间的相互交叠也有利于减小这种不连续性。

总的来说，这类算法的时间和空间复杂度都较大，但是抗噪能力强，对一些使用全局阈值法不宜分割的图像具有较好的分割效果。

（2）多阈值分割

在多阈值分割中，分割是根据不同区域的特点得到几个目标对象，所以提取每一个目标需要采用不同的阈值，也就是说要使用多个阈值才能将它们分开，这就是多阈值分割。

在实际的应用中，由于噪声等干扰因素，直方图有时不能出现明显的峰值，此时选择的阈值不能得到满意的结果；另外一个就是阈值确定主要依赖于灰度直方图，很少考虑图像中象素的空间位置关系，因此当背景复杂，特别是在同一背景上重叠出现若干个研究目标时，容易丧失部分边界信息，造成图像分割的不完整[9]。

3.2基于边缘检测的分割方法

边缘(或边沿)是指其周围像素灰度有阶跃变化或“屋顶”变化的那些像素的集合，也即边缘是灰度值不连续的结果，这种不连续常可以用求导数方便的检测到，一般常用一阶导数和二阶导数来检测边缘。边缘广泛存在于物体与背景之间、物体与物体之间、基元与基元之间。因此，它是图像分割所依赖的重要特征，而边缘信息是一种图像的紧描述，所包含的往往是图像中最重要的信息，故对图像提取边缘能极大地降低我们要处理的数据量。

常见的边缘剖面有3种：

（1）阶梯状边缘：阶梯状的边缘处于图像中两个具有不同灰度值的相邻区域之间，可用二阶导数的过零点检测边缘位置；

（2）脉冲状边缘：主要对应细条状的灰度值突变区域，通过检测二阶导数过零点可以确定脉冲的范围；

（3）屋顶状边缘：屋顶状边缘位于灰度值从增加到减少的变化转折点，通过检测一阶导数过零点可以确定屋顶位置。

图3常见边缘剖面

边缘检测的几种经典算法：

（1）Canny算子

Canny边缘检测利用高斯函数的一阶微分，在噪声抑制和边缘检测之间寻求较好的平衡，其表达式近似于高斯函数的一阶导数。Canny边缘检测算子对受加性噪声影响的边缘检测是最优的。

（2）Prewitt和Sobel算子

Prewitt从加大边缘检测算子的模板大小出发，由2×2扩大到3×3来计算差分算子，采用Prewitt算子不仅能检测边缘点，而且能抑制噪声的影响。Sobel在Prewitt算子的基础上，对4-邻域采用带权的方法计算差分，该算子不仅能检测边缘点，且能进一步抑制噪声的影响，但检测的边缘较宽。

（3）Log算子

Log算子也就是Laplacian-Gauss算子，它把Gauss平滑滤波器和Laplacian锐化滤波器结合了起来，先平滑掉噪声，再进行边缘检测。

边缘检测算法有如下四个步骤:

1)滤波:边缘检测算法主要是基于图像强度的一阶和二阶导数,但导数的计算对噪声很敏感,因此必须使用滤波器来改善与噪声有关的边缘检测器的性能。需要指出,大多数滤波器在降低噪声的同时也导致了边缘强度的损失,因此,增强边缘和降低噪声之间需要折衷。

2)增强:增强边缘的基础是确定图像各点邻域强度的变化值。增强算法可以将邻域(或局部)强度值有显著变化的点突显出来。边缘增强一般是通过计算梯度幅值来完成的。

3)检测:在图像中有许多点的梯度幅值比较大,而这些点在特定的应用领域中并不都是边缘,所以应该用某种方法来确定哪些点是边缘点。最简单的边缘检测判据是梯度幅值阈值判据。

4)定位:如果某一应用场合要求确定边缘位置,则边缘的位置可在子像素分辨率上来估计,边缘的方位也可以被估计出来。

各个边缘检测算子比较:

Sobel算子和Prewitt算子:都是对图像先作加权平滑处理,然后再作微分运算,所不同的是平滑部分的权值有些差异,因此对噪声具有一定的抑制能力,但不能完全排除检测结果中出现的虚假边缘。虽然这两个算子边缘定位效果不错,但检测出的边缘容易出现多像素宽度。

Log算子:该算子克服了拉普拉斯算子抗噪声能力比较差的缺点,但是在抑制噪声的同时也可能将原有的比较尖锐的边缘也平滑掉了,造成这些尖锐边缘无法被检测到。

Canny算子:该算子同样采用高斯函数对图像做平滑处理,因此具有较强的抑制噪声能力,同样该算子也会将一些高频边缘平滑掉,造成边缘丢失。

综上所述,前面所介绍的各个算子各有各的特点和应用领域,每个算子只能反映出边缘算法性能的一个方面,在许多情况下需要综合考虑。

3.3基于区域检测的分割方法

阈值分割法

阈值分割是将灰度根据主观愿望分为两个或多个等间隔或不等间隔灰度区间，它主要是利用图像中要提取的目标物体和背景在灰度上的差异，选择一个合适的阈值，通过判断图像中的每一个像素点的特征属性是否满足阈值的要求来确定图像中该像素点属于目的区还是应该属于背景区域，从而产生二值图像，它对物体与背景有较强对比景物的分割特别有用。而且计算简单，总能用封闭而且连通的边界定义不交叠的区域。

我们可以用以下方式对值分割进行数学描述。设图像为f(i,.j)，其灰度级范围为[Z1,Z2]，设T为阈值Z1,和Z2任一个值，可得一幅二值图像，其数学表达式：

或者，也可以表示为：

然而，一幅图像通常有多个物体和背景所组成，假如其灰度级直方图能呈现多个明显的峰值，则仍可取峰值间峰谷处的灰度值作为阈值，此时有多个阈值将图像进行分割，即多峰值阈值选择。可以对上述的数学表达做推广描述:如果一个任意的灰度级集合，就可定义广义“阈值”运算，即把在Z中的灰度级变为0，把不在Z中的灰度级变为255，其数学表达式为:

阈值分割法可分为全局阈值法和局部闭值法两种。全局阈值法是指利用全局信息对整幅图像求出最优分割阈值，可以是单阈值，也可以是多阈值;局部阈值法是把原始的整幅图像分为几个小的子图像，再对每个子图像应用全局阈值法分别求出最优分割阈值。其中全局阈值法又可分为基于点的阈值法和基于区域的闭值法。阈值分割法的结果很大程度上依赖于对阈值的选择，因此该方法的关键是如何选择合适的阈值。

下面我们采用最大类间方差法求阈值

最大类间方差法是在判决分析最小二乘法原理的基础上推导得出的求最佳阈值的方法。假设原始图像灰度级为L，灰度为i的像素的个数为ni，图像的总像素数为N，则可以得到各灰度出现的概率p;=n;/N;按照灰度级用阈值t将灰度划分为两类

判决规则为:

则所求阈值为:

该方法不需对物体和背景的概率密度函数做任何假设，只是基于灰度直方图的一阶统计特性，它仅用均值和方差来表达两个概率密度函数，运算速度快，可以提供较好的一致性.选Matlab工具箱中的eight.tif如图1进行实验，该图像的直方图如图2，分割阈值为165，分割后结果如图3.

图1 图2

图3

缺陷在于必须以直方图有双峰为前提，当图像直方图不为双峰，分割效果不理想，同时当目标与背景大小比例悬殊时，准则函数可能出现多峰，致使使用该法选取的全局最大值不一定是正确阈值。例如对图4进行分割，其直方图为图5，分割阈值为100，分割结果如图6，并不理想，即当图像中目标大小适中时，才能提供很好的分割效果。

图4 图5

图6

4总结

我们对图像分割的结果通常以人的主观判决作为评价准则。尽管对大多数图像处理问题而言，最后的信宿是人的视觉，但对不同分割方法的处理结果作一定量的比较、评价也是必需的。这是一个有意义但比较困难的问题。从目前的文献来看，已有学者在这方面做了一些工作。一般认为对分割方法的评价可以通过分析和实验两种方式来进行。因此，分割评价方法可以分为分析法和实验法两大类。分析法是直接分析分割算法本身的原理及性能，而实验法是通过对测试图像的分割结果来评价算法的。通过对实际分割结果的分析来评估分割算法是具有实际意义的。

图像分割技术的研究报告

西安郵電學院科研训练总结报告书系部名称：计算机学院学生姓名：于乐专业名称：计算机科学与技术指导老师：刘军班级：计科0906 学号：04091178 时间：至2012年 10月14日2012年 12月28日

图像分割技术的前景及研究意义：在计算机视觉，模式识别中，常常要将一些图像分割成一些有意义的区域，或者将图像中的有意义的特征提取出来，以便机械识别和检验。因此，图像分割是图像处理中最基本最重要的技术之一，它是任何理解系统和自动识别系统必不可少的一个重要环节。数字图像处理技术是一个跨学科的领域。随着计算机科学技术的不断发展，图像处理和分析逐渐形成了自己的科学体系，新的处理方法层出不穷，尽管其发展历史不长，但却引起各方面人士的广泛关注。首先，视觉是人类最重要的感知手段，图像又是视觉的基础，因此，数字图像成为心理学、生理学、计算机科学等诸多领域内的学者们研究视觉感知的有效工具。其次，图像处理在军事、遥感、气象等大型应用中有不断增长的需求。图像分割技术的需求分析：分水岭分割方法：分水岭的计算过程是一个迭代标注过程。分水岭比较经典的计算方法是L. Vincent提出的。在该算法中，分水岭计算分两个步骤，一个是排序过程，一个是淹没过程。首先对每个像素的灰度级进行从低到高排序，然后在从低到高实现淹没过程中，对每一个局部极小值在h阶高度的影响域采用先进先出(FIFO)结构进行判断及标注。区域增长算法：对格网数据点逐格网单元扫描，当找不到这样的地物点时结束操作；把这个点同周围的8-邻域点比较，若小于阈值，则合并到同一区域，并对合并的地物点赋予该区域的标记；从新合并的地物点开始，反复进行上述的操作；反复进行上述两部的的操作，直到不能合并为止；返回最初的操作，寻找新区域出发点。 K均值聚类算法：K-均值聚类算法的基本思想随机选取 K个点作为初始聚类中心，计算各个样本到聚类中心的距离，把样本归到离它最近的那个聚类中心所在的类，对调整后的新类计算新的聚类中心。如果相邻两次的聚类中心没有任何变化说明样本调整结束，聚类准则函数已经收敛。 K-均值聚类算法中重要的一步是初始聚类中心的选取，一般是随机选取待聚类样本集的K个样本，聚类的性能与初始聚类中心的选取有关，聚类的结果与样本的位置有极大的相关性。一旦这 K个样本选取不合理，将会增加运算的复杂程度，误导聚类过程，得到不合理的聚类结果。通过粗糙集理论提供，K-均值聚类所需要的初始类的个数和均值，提高了聚类的效率和分类的精度基于拓扑结构图的分割：定义扫掠面周长在扫掠结点之间的积分为骨架树中分支的面积并将此面积定义为几何函数定义拓扑函数为相邻两个扫掠面拓扑差异的符号函数。并定义了基于微分几何和拓扑函数的关键点。整个过程无需用户干涉。图像分割技术可行性分析：图像分割技术的研究，了解图像分割技术的实际应用，与图像分割方法，支

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analysis genetic algorithm 1 引言图像分割是图像分析的第一步，是计算机视觉的基础，是图像理解的重要组成部分，同时也是图像处理中最困难的问题之一。所谓图像分割是指根据灰度、彩色、空间纹理、几何形状等特征把图像划分成若干个互不相交的区域，使得这些特征在同一区域内表现出一致性或相似性，而在不同区域间表现出明显的不同。简单的说就是在一副图像中，把目标从背景中分离出来。对于灰度图像来说，区域内部的像素一般具有灰度相似性，而在区域的边界上一般具有灰度不连续性。关于图像分割技术，由于问题本身的重要性和困难性，从20世纪70年代起图像分割问题就吸引了很多研究人员为之付出了巨大的努力。虽然到目前为止，还不存在一个通用的完美的图像分割的方法，但是对于图像分割的一般性规律则基本上已经达成的共识，已经产生了相当多的研究成果和方法。本文根据图像发展的历程，从传统的图像分割方法、结合特定工具的图像分割方

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关于图像分割算法的研究黄斌（福州大学物理与信息工程学院福州 350001）摘要：图像分割是图像处理中的一个重要问题，也是一个经典难题。因此对于图像分割的研究在过去的四十多年里一直受到人们广泛的重视，也提山了数以千计的不同算法。虽然这些算法大都在不同程度上取得了一定的成功，但是图像分割问题还远远没有解决。本文从图像分割的定义、应用等研究背景入手，深入介绍了目前各种经典的图像分割算法，并在此基础比较了各种算法的优缺点，总结了当前图像分割技术中所面临的挑战，最后展望了其未来值得努力的研究方向。关键词：图像分割阀值分割边缘分割区域分割一、引言图像分割是图像从处理到分析的转变关键，也是一种基本的计算机视觉技术。通过图像的分割、目标的分离、特征的提取和参数的测量将原始图像转化为更抽象更紧凑的形式，使得更高层的分析和理解成为可能，因此它被称为连接低级视觉和高级视觉的桥梁和纽带。所谓图像分割就是要将图像表示为物理上有意义的连通区域的集合，也就是根据目标与背景的先验知识，对图像中的目标、背景进行标记、定位，然后将目标从背景或其它伪目标中分离出来[1]。图像分割可以形式化定义如下[2]：令有序集合表示图像区域(像素点集)，H 表示为具有相同性质的谓词，图像分割是把I 分割成为n 个区域记为Ri ，i=1，2，…，n ，满足： (1) 1,,,,n i i j i R I R R i j i j ===??≠ (2) (),1,2,,i i i n H R True ?== (3) () ,,,i j i j i j H R R False ?≠= 条件(1)表明分割区域要覆盖整个图像且各区域互不重叠，条件(2)表明每个区域都具有相同性质，条件(3)表明相邻的两个区域性质相异不能合并成一个区域。自上世纪70年代起，图像分割一直受到人们的高度重视，其应用领域非常广泛，几乎出现在有关图像处理的所有领域，并涉及各种类型的图像。主要表现在： 1)医学影像分析：通过图像分割将医学图像中的不同组织分成不同的区域，以便更好的

图像分割技术的GUI设计

图像分割技术的GUI设计一、概述（意义及背景）图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。现有的图像分割方法主要分以下几类：基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。1998年以来，研究人员不断改进原有的图像分割方法并把其它学科的一些新理论和新方法用于图像分割，提出了不少新的分割方法。图像分割后提取出的目标可以用于图像语义识别，图像搜索等等领域。二、设计方案利用MATLAB中的GUI（图形用户界面），实现图像的读取，边缘检测，四叉树分解，直方图阈值分割，二值化差值的实现，并设计了退出按钮。三、实现步骤 1、打开MATLAB; 2、打开Command Window 窗口中输入guide或点击快捷键 ; 3、在GUIDE Quick Start 窗口中选择Blank GUI(Default)中选择Blank GUI(Default),再单击OK; 4、在新出现的窗口中选择需要的GUI控件； 5、在控件上右击选择View Callbacks—callback; 6、输入各控件对应的回调函数；四、系统调试及验证完成后系统是这样的

1、单击系统前置图的运行按钮进入系统调试 2、点击第一个模块相应按钮完成相应实验点击读取图片按钮的效果点击图像边缘检测按钮的效果点击四叉树分解按钮的效果点击直方图阈值分割按钮的效果3、点击第二个模块相应按钮完成相应的实验

点击读取原图按钮的效果点击读取背景图按钮的效果点击二值化差值图按钮的效果 4、点击退出按钮结束实验点击退出按钮结束实验五、参考文献 [1] 杨帆.数字信号处理与分析[M]. 北京:北京航空航天大学出版社，2010. [2] 徐飞，施晓红.MATLAB应用图像处理[M].西安.西安电子科技大学出版社，

图像分割技术与MATLAB仿真

中南民族大学毕业论文(设计) 学院: 计算机科学学院专业: 自动化年级:2012 题目: 图像分割技术与MATLAB仿真学生姓名: 高宇成学号:2012213353 指导教师姓名: 王黎职称: 讲师 2012年5月10日

中南民族大学本科毕业论文（设计）原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。作者签名：年月日

目录摘要 (1) Abstract (1) 引言 (3) 1 图像分割技术 (3) 1.1 图像工程与图像分割 (3) 1.2 图像分割的方法分类 (4) 2 图像分割技术算法综述 (5) 2.1 基于阈值的图像分割技术 (5) 2.2边缘检测法 (5) 2.3 区域分割法 (7) 2.4 基于水平集的分割方法 (8) 2.5 分割算法对比表格 (8) 3基于水平集的图像分割 (9) 3.1 水平集方法简介 (9) 3.2 水平集方法在图像分割上的应用 (9) 3.3 仿真算法介绍 (10) 3.4 实验仿真及其结果 (11) 结论 (18) 致谢 (19) 参考文献 (19)

图像分割技术研究及MATLAB仿真摘要：作为一项热门的计算机科学技术，图像分割技术已经在我们生活中越来越普及。顾名思义这项技术的目的就是，将目标图像从背景图像中分离出去。由于这些被分割的图像区域在某些属性上很相近，因此图像分割与模式识别以及图像压缩编码有着密不可分的关系。完成图像分割所采用的方法各式各样，所应用的原理也不同。但他们的最终目的都是把图像中性质相似的某些区域归为一类，把性质差异明显的不同区域分割开来。通常在分割完成之后，我们就要对某些特定区域进行分析、计算、评估等操作，因而分割质量的好坏直接影响到了下一步的图像处理[1]，因此图像分割是图像处理的一个关键步奏。图像分割技术在各个领域都有着及其重要的意义；在工业上有卫星遥感，工业过程控制监测等等；在医学方面，水平集的分割方法还可以通过医学成像帮助医生识别模糊的病变区域；在模式识别领域还可应用到指纹扫描、手写识别、车牌号识别等等。本课题的研究内容是对图像分割技术的几种常用的方法进行综述和比较，并基于其中一种方法进行MATLAB仿真测试，给出性能分析比较结果。关键字：图像分割，MA TLAB仿真，模式识别 Image Segmentation and Matlab Simulation Abstract:Image segmentation is to image representation for the physically meaningful regional connectivity set, namely according to the prior knowledge of target and background, we on the image of target and background of labeling and localization, then separate the object from the background. Because these segmented image regions are very similar in some properties, image segmentation is often used for pattern recognition and image understanding and image compression and coding of two major categories. Because the generated in the segmented region is a kind of image content representation, it is the image of visual analysis and pattern recognition based and segmentation results of quality of image analysis, recognition and interpretation of quality has a direct impact. Image segmentation it is according to certain features of the image (such as gray level, spectrum, texture, etc.) to a complete picture of the image is segmented into several meaningful area. These features made in a certain region of consistent or similar, and between different regions showed significantly different. Image segmentation technology in various fields have most of the field and its important significance in digital image processing, image segmentation has a wide range of applications, such as industrial automation, process control, online product inspection, image coding, document image processing, remote sensing and medical image analysis, security surveillance, as well as military, sports and other aspects. In medical image processing and analysis, image segmentation for body occurrence of three-dimensional display of the diseased organ or lesion location determination and analysis plays an effective role in counseling; in the analysis and application of road traffic conditions,

图像分割技术

图像分割技术图像分割就是将一副数字图像分割成不同的区域，在同一区域内具有在一定的准则下可认为是相同的性质，如灰度、颜色、纹理等，而任何相邻区域之间器性质具有明显的区别。主要包括：边缘分割技术、阈值分割技术和区域分割技术。 1.边缘分割技术边缘检测是检测图像特性发生变化的位置，是利用物体和背景在某种图像特性上的差异来实现的。不同的图像灰度不同，边界处会有明显的边缘，利用此特征可以分割图像。边缘检测分割法是通过检测出不同区域边界来进行分割的。常见的边缘检测方法：微分算子、Canny算子和LOG算子等，常用的微分算子有Sobel算子、Roberts算子和Prewit算子等。（1）图像中的线段对于图像的间断点，常用检测模板： -1 -1 -1 -1 8 -1 -1 -1 -1?????????? 对于图像中的线段，常用的检测模板：检测图像中的线段： close all;clear all;clc; I=imread('gantrycrane.png'); I=rgb2gray(I); h1=[-1,-1,-1;2 2 2;-1 -1 -1];%模板 h2=[-1 -1 2;-1 2 -1;2 -1 -1]; h3=[-1 2 -1;-1 2 -1;-1 2 -1]; h4=[2 -1 -1;-1 2 -1;-1 -1 2]; J1=imfilter(I,h1);%线段检测 J2=imfilter(I,h2); J3=imfilter(I,h3); J4=imfilter(I,h4); J=J1+J2+J3+J4;%4种线段相加 figure, subplot(121),imshow(I); subplot(122),imshow(J); （2）微分算子 ○1Roberts算子的计算公式：采用edge()函数进行图像的边缘检测。 Roberts算子进行图像的边缘检测： close all; clear all;clc; I=imread('rice.png'); I=im2double(I); %Roberts算法进行边缘检测

图像分割和特征提取技术研究

毕业设计图像分割和特征提取技术研究摘要图像分割是图像分析的第一步，是图像理解的重要组成部分，在有关图像处理的几乎所有领域具有广泛的应用。因此，图像分割一直受到高度重视，对其研究具有十分重要的意义。长期以来，研究人员提出了许多实用的分割算法。随着统计学理论，神经网络，小波理论等在图像分割中的应用日益广泛，遗传算法、尺度空间、非线性扩散方程等近期涌现的新方法和新思想也不断被用于解决分割问题，许多国内外学者也针对一些具体应用提出了许多实用有效的方法。本文介绍了数字图像处理技术中图像分割技术的基本理论和三种图像分割方法(1)基于阈值图像分割；(2)基于边缘检测及算子分割；(3)基于区域特性的图像分割。对基于点的分割方法进行了较全面的叙述，主要研究了图像分割方法中的边缘检测法，区域提取法和阈值分割法。通过大量的理论研习。并编写了MATLAB软件程序，对各分割方法进行了仿真实验，得到分割图像。最后对于仿真进行了数据处理分析，验证了Canny算子的整体效果最好, Prewitt算子分割细致。但对于一幅图像仅仅只有只用一种方法达不到很好的效果，而根据待分割图象的不同特点，结合已知的先验知识，研究符合具体图象特性的分割模型，才是提高图象分割的重要手段。关键词：图像分割；边缘法；区域法；阈值法；分水岭分割法

Lmage Segmentation And Feature Extraction Technology Research Abstract Image segmentation is the first step in image analysis, image segmentation is an important component of image understanding, in almost all areas of the image processing has widely application. As a result, image segmentation has been attached great importance to, its research has the very vital significance. For a long time,researchers put forward many practical segmentation algorithm. With statistics theory, the neural network, wavelet theory has been used increasingly in image segmentation, such as genetic algorithm, scale space, and nonlinear diffusion equation with the recent emergence of new methods and new ideas are constantly being used to solve the segmentation problem, many scholars at home and abroad for some specific application put forward many practical and effective method. Digital image processing techniques were introduced in This paper introduces the digital image processing technology of image segmentation technology in basic theory and three methods of image segmentation. (1) based on threshold image segmentation. (2) segmentation based on edge detection and operator; (3) the image segmentation based on region feature. On the segmentation method based on the point of narrative, mainly studies the edge of image segmentation method, region extraction method and threshold segmentation method. Through a lot of theory study. And write the MATLAB software, the segmentation method, the simulation experiment for image segmentation. Finally analyzed the data processing for simulation.Verify the Canny operator of the overall effect is best. Prewitt operator segmentation and detailed. But for an image only only one way to reach a good effect, and according to the different characteristics of for image segmentation, combined with the known prior knowledge, research in accordance with the specific image segmentation model, is an important means to improve the image segmentation. KEYWORDS：Segmentation；edge method；the regional method；threshold；watershed segmentation

图像分割技术与MATLAB仿真知识讲解

图像分割技术与M A T L A B仿真

目录摘要 0 Abstract 0 引言 (2) 1 图像分割技术 (3) 1.1 图像工程与图像分割 (3) 1.2 图像分割的方法分类 (4) 2 图像分割技术算法综述 (5) 2.1 基于阈值的图像分割技术 (5) 2.2边缘检测法 (6) 2.3 区域分割法 (8) 2.4 基于水平集的分割方法 (9) 2.5 分割算法对比表格 (9) 3基于水平集的图像分割 (11) 3.1 水平集方法简介 (11) 3.2 水平集方法在图像分割上的应用 (12) 3.3 仿真算法介绍 (13) 3.4 实验仿真及其结果 (14) 结论 (22) 致谢 (23) 参考文献 (23)

图像分割方法的比较研究

图像分割方法的比较研究在计算机视觉的相关研究中,图像分割是连接低级视觉和高级视觉的桥梁和纽带,而图像分割是计算机视觉系统中最关键和重要的一个环节。在概要介绍几种常用图像分割方法的基础上,比较了每种图像分割算法的优缺点及其适应范围,结果表明:不同工程应用中,应根据其需求与图像特点合理采用不同的图像分割方法以达到更好的处理效果。标签：图象分割;图象处理 1 引言近年来,随着工业、农业、医学、军事等领域自动化和智能化需求的迅速发展,对图像处理技术的要求也日益提高。其中,对图像的自动识别与理解就是一项重要任务,而对图像进行分割来提取目标是其关键步骤之一,如果得不到合理的图像分割图,也就无法对图像进行正确的识别与理解。在过去的四十多年里,图像分割的研究一直受到人们高度的重视。迄今为止,研究者提出了上千种不同类型的分割算法,而且近年来每年都有上百篇相关研究成果发表。但是,现有的方法多是为特定应用设计的,有很大的针对性和局限性,对图像分割的研究还缺乏一个统一的理论体系。Fu和Mui从细胞学图像处理的角度将图像分割技术分为三大类:特征阈值或聚类、边缘检测和区域提取。依据算法所使用的技术或针对的图像,Pal and Pal把图像分割算法分成了6类:阈值分割、像素分割、深度图像分割、彩色图像分割、边缘检测和基于模糊集的方法。本文将依据上述两种分类方法进行深入研究。 2 图象分割方法简而言之,图像分割(Image Segmentation)就是把图像中的物体与背景或物体与物体分割开,实现不同区域的特殊处理。 2.1 基于阈值的分割方法这类方法简单实用,在过去的几十年间备受重视,其分类也不一而足。根据使用的是图像的整体信息还是局部信息,可以分为上下文相关方法和上下文无关方法;根据对全图使用统一阈值还是对不同区域使用不同阈值,可以分为全局阈值方法和局部阈值方法;另外,还可以分为单阈值方(bileverthresholding)和多阈值方法。阈值分割的核心问题是如何选择合适的阈值。其中,最简单和常用的方法是从图像的灰度直方图出发,先得到各个灰度级的概率分布密度,再依据某一准则选取一个或多个合适的阈值,以确定每个像素点的归属。选择的准则不同,得到的阈值化算法就不同。下面就常见的几种阈值分割算法进行比较:

图像分割技术的原理及方法

浅析图像分割的原理及方法一．研究背景及意义研究背景：随着人工智能的发展，机器人技术不断地应用到各个领域。信息技术的加入是智能机器人出现的必要前提。信息技术泛指包括通信技术、电子技术、信号处理技术等相关信息化技术的一大类技术。它的应用使得人们今天的生活发生了巨大变化。从手机到高清电视等家用电器设备出现使我们的生活越来越丰富多彩。在一些军用及民用领域近几年出现了一些诸如:图像制导、无人飞机、无人巡逻车、人脸识别、指纹识别、语音识别、车辆牌照识别、汉字识别、医学图像识别等高新技术。实现它们的核心就是图像处理、机器视觉、模式识别、智能控制、及机器人学等相关知识。其中图像处理具有重要地位。而图像分割技术是图像分析环节的关键技术。研究图像分割技术的意义：人类感知外部世界的两大途径是听觉和视觉，尤其是视觉，同时视觉信息是人类从自然界中获得信息的主要来源，约占人类获得外部世界信息量的80%以上。图像以视觉为基础通过观测系统直接获得客观世界的状态，它直接或间接地作用于人眼，反映的信息与人眼获得的信息一致，这决定了它和客观外界都是人类最主要的信息来源，图像处理也因此成为了人们研究的热点之一。人眼获得的信息是连续的图像，在实际应用中，为便于计算机等对图像进行处理，人们对连续图像进行采样和量化等处理，得到了计算机能够识别的数字图像。数字图像具有信息量大、精度高、内容丰富、可进行复杂的非线性处理等优点，成为计算机视觉和图像处理的重要研究对象。在一幅图像中，人们往往只对其中的某些区域感兴趣，称之为前景，这些区域内的某些空间信息特性(如灰度、颜色、轮廓、纹理等)通常与周围背景之间存在差别。图像分割就是根据这些差异把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提取感兴趣目标的技术和过程。在数字图像处理中，图像分割作为早期处理是一个非常重要的步骤。为便于研究图像分割，使其在实

彩色图像分割技术研究本科毕业论文

彩色图像分割技术研究本科毕业论文目录 1. 引言 (1) 1.1．课题的研究背景和意义 (1) 1.2．彩色图像分割的现状 (2) 1.3．本文的容安排 (5) 2．彩色图像分割研究 (6) 2.1．数字图像处理概述 (6) 2.2．常用的颜色空间 (7) 2.3．彩色图像分割方法 (9) 2.3.1．阈值化方法 (10) 2.3.2．基于边缘的分割方法 (10) 2.3.3．基于区域的分割方法 (12) 3．无监督彩色图像分割 (13) 3.1．概述 (13) 3.2．颜色空间的转换 (14) 3.3．Sobel算子边缘提取 (15) 3.4．种子的选取 (16) 3.5．区域生长与合并 (17) 4．实验结果与分析 (18)

5．结论 (20) 参考文献 (21) 谢辞 (23)

1. 引言 1.1．课题的研究背景和意义在人类所接收的信息中，有80%是来自视觉的图形信息，对获得的这些信息进行一定的加工处理也是目前一种广泛的需求，图像分割就是将图像中感兴趣的部分分割出来的技术。在图像分割的基础上，才能对目标进行特征提取和参数测量，使得更高层的图像分析和理解成为可能。因此，对图像分割的研究在图像处理领域具有非常重要的意义。图像分割作为图像分析的基础，是图像分析过程中的关键步骤。图像分割，顾名思义是将图像按照一定的方法划分成不同的区域，使得同一区域像素之间具有一致性，不同区域间不具有这种一致性。因为人眼对亮度具有适应性，即在一幅复杂图像的任何一点上只能识别几十种灰度级，但可以识别成千上万种颜色，所以许多情况下，单纯利用灰度信息无法从背景中提取出目标，还必须借助于色彩信息。由于彩色图像提供了比灰度图像更加丰富多彩的信息，因此随着计算机处理能力的提高，彩色图像处理正受到人们越来越多的关注。自数字图像处理问世不久就开始了图像分割的研究，吸引了很多研究者为之付出了巨大的努力，在不同的领域也取得了很大的进展和成就，现在人们还一直在努力发展新的、更有潜力的算法，希望实现更通用、更完美的分割结果。目前，针对各种具体问题已经提出了许多不同的图像分割算法，对图像分割的效果也有很好的分析结论。但是，由于图像分割问题所面向领域的特殊性，而且问题本身具有一定的难度和复杂性，到目前为止还不存在一个通用的分割方法，也不存在一个判断分割是否成功

图像分割阈值选取技术综述

图像分割阈值选取技术综述中科院成都计算所刘平2004-2-26 摘要图像分割是图像处理与计算机视觉领域低层次视觉中最为基础和重要地领域之一,它是对图像进行视觉分析和模式识别地基本前提．阈值法是一种传统地图像分割方法,因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛地分割技术．已被应用于很多地领域.本文是在阅读大量国内外相关文献地基础上,对阈值分割技术稍做总结,分三个大类综述阈值选取方法,然后对阈值化算法地评估做简要介绍. 关键词图像分割阈值选取全局阈值局部阈值直方图二值化 1．引言所谓图像分割是指根据灰度、彩色、空间纹理、几何形状等特征把图像划分成若干个互不相交地区域,使得这些特征在同一区域内,表现出一致性或相似性,而在不同区域间表现出明显地不同[37]．简单地讲,就是在一幅图像中,把目标从背景中分离出来,以便于进一步处理.图像分割是图像处理与计算机视觉领域低层次视觉中最为基础和重要地领域之一,它是对图像进行视觉分析和模式识别地基本前提．同时它也是一个经典难题,到目前为止既不存在一种通用地图像分割方法,也不存在一种判断是否分割成功地客观标准. 阈值法是一种传统地图像分割方法,因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛地分割技术．已被应用于很多地领域,例如,在红外技术应用中,红外无损检测中红外热图像地分割,红外成像跟踪系统中目标地分割；在遥感应用中,合成孔径雷达图像中目标地分割等；在医学应用中,血液细胞图像地分割,磁共振图像地分割；在农业项目应用中,水果品质无损检测过程中水果图像与背景地分割.在工业生产中,机器视觉运用于产品质量检测等等.在这些应用中,分割是对图像进一步分析、识别地前提,分割地准确性将直接影响后续任务地有效性,其中阈值地选取是图像阈值分割方法中地关键技术. 2．阈值分割地基本概念图像阈值化分割是一种最常用,同时也是最简单地图像分割方法,它特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围地图像[1].它不仅可以极大地压缩数据量,而且也大大简化了分析和处理步骤,因此在很多情况下,是进行图像分析、特征提取与模式识别之前地必要地图像预处理过程.图像阈值化地目地是要按照灰度级,对像素集合进行一个划分,得到地每个子集形成一个与现实景物相对应地区域,各个区域内部具有一致地属性,而相邻区域布局有这种一致属性.这样地划分可以通过从灰度级出发选取一个或多个阈值来实现. 阈值分割法是一种基于区域地图像分割技术,其基本原理是：通过设定不同地特征阈值,把图像像素点分为若干类．常用地特征包括：直接来自原始图像地灰度或彩色特征；由原始灰度或彩色值变换得到地特征．设原始图像为f(x,y>,按照一定地准则在f(x,y>中找到特征值T,将图像分割为两个部分,分割后地图像为若取：b0=0<黑）,b1=1<白）,即为我们通常所说地图像二值化. <原始图像）<阈值分割后地二值化图像）一般意义下,阈值运算可以看作是对图像中某点地灰度、该点地某种局部特性以及该点在图像中地位置地一种函数,这种阈值函数可记作 T(x,y,N(x,y>,f(x,y>> 式中,f(x,y>是点(x,y>地灰度值；N(x,y>是点(x,y>地局部邻域特性．根据对T地不同约束,可以得到3种不同类型地阈值[37],即点相关地全局阈值T＝T(f(x,y>> (只与点地灰度值有关> 区域相关地全局阈值T＝T(N(x,y>,f(x,y>> (与点地灰度值和该点地局部邻域特征有关> 局部阈值或动态阈值T＝T(x,y,N(x,y>,f(x,y>> (与点地位置、该点地灰度值和该点邻域特征有关> 图像阈值化这个看似简单地问题,在过去地四十年里受到国内外学者地广泛关注,产生了数以百计地阈值选取方法[2-9],但是遗憾地是,如同其他图像分割算法一样,没有一个现有方法对各种各样地图像都能得到令人满意地结果,甚至也没有一个理论指导我们选择特定方法处理特定图像. 所有这些阈值化方法,根据使用地是图像地局部信息还是整体信息,可以分为上下文无关(non-

图像分割技术综述---20050620

综述：PDE图像分割技术沈民奋汕头大学工学院，广东省图像处理重点实验室，汕头 515063 摘要：偏微分方程（PDE's）图像处理在图像处理的各个方面已经得到了广泛的应用，该方法通常与水平集方法配合使用。在图像分割方面提出了许多基于偏微分方程（PDE's）的方法，比如，M-S分片光滑法，C-V无需边缘的活动围线法，P-D测地活动区域组等等。本文追踪偏微分方程（PDE's）图像分割的发展，回顾偏微分方程（PDE's）图像分割领域的重要文献，也简述了偏微分方程（PDE's）图像分割中的数值技巧。从本文的综述可以看出，当前偏微分方程（PDE's）图像分割的主要发展趋势有三个方面：将图像分割的边界特征和区域特征相结合；建立新的水平集方法来实现偏微分方程（PDE's）图像分割；将偏微分方程（PDE's）图像分割技术与传统技术如贝叶斯方法相结合。关键词：偏微分方程，图像分割，水平集，活动围线，综述中图分类号：TP391.4 文献标识码：A 文章编号： 0 引言图像分割是图像分析和计算机视觉中一个基本处理环节。这方面的文献很多。本文主要关注偏微分方程（PDE）图像分割的最新进展。方程的建模通常是根据变分法寻找一个使能量泛函最小化的函数，并辅之以水平集技术。尽管本文主要综述关于二维灰度图像的分割方法，由于偏微分方程图象处理的固有优势，这些方法往往很容易推广到彩色图像分割或序列图像的运动追踪问题[1,5,29,30,33,35,41]。传统的图像分割方法，无论是基于时域还是频域的分割，总是利用图像中的灰度边界信息或灰度同质区域进行分割图像。偏微分方程图像分割也是基本如此。从根本上说，偏微分方程图像处理是基于对图像的确定性描述，近年来，许多研究人员试图把概率性描述的一些手段与偏微分方程图像处理相结合。最早的偏微分方程图像分割借助于各向异性的灰度扩散技术，扩散的结果是使得原输入图象变换成为由一些分片光滑的灰度同质区域所组成的近似图像，从而更容易分割出图像中的不同区域。后来，随着水平集方法的提出，曲线演化和传统的参数型曲线演化相比，变得更加方便和有效。因此，曲线演化或称活动围线模型成为图像分割的主流。此后，偏微分方程活动围线的发展主要在于两个方面：多相活动围线和边界无关的活动围线模型。最近，活动围线和先验形状信息相结合的方法也相继被提出。另一方面，偏微分方程图像分割的技术改进也来自于新的数值技巧，比如改进传统的水平集方法；多尺度水平集技术；甚至完全抛开水平集方法而寻找方程的直接数值求解。偏微分方程图象处理的一般方法是这样的：给定一个问题，在特定准则下最小化一个能量泛函，使得最小化函数即为问题的解。以图像分割为例，这些准则通常是图像中的灰度边缘信息或灰度同质区域信息；其次，根据这些准则确立一个能量泛函，使得仅在我们所期望达到的分割边界上该能量泛函达到最小；然后，从最小化问题中推导出相应的欧拉-拉格朗日方程（组），方程的解的存在性往往需要专门给出证明；最后，使用适当的数值技术求解这个方程（组）。偏微分方程图象处理确实能够提供与传统图象处理手段所不同的处理方法和效果，尤其对于复杂的图像分割问题显得灵活和有效。最近偏微分方程图象处理的繁荣就是由于它所能够提供灵活多样的，而且往往是传统处理方法所不能企及的处理性能。过去二十年来，有很多偏微分方程图像分割的文章相继发表，有基于边缘或测地边缘的活动围线模型，分片光滑的灰度同质区域分割模型，和结合其它方法（如贝叶斯方法）的偏微分方程图像分割模型。读者也可以参

图像分割技术的研究背景及意义

图像分割技术的研究背景及意义 1概述 2图像分割技术的研究背景及意义 2.1阈值分割方法 2.2基于边缘的分割方法 2.3基于区域的分割方法 2.4 结合特定理论工具的分割方法 1概述图像的研究和应用中，人们往往对图像中的某些部分感兴趣，这些感兴趣的部分一般对应图像中特定的、具有特殊性质的区域（可以对应单一区域，也可以对应多个区域），称之为目标或前景；而其他部分称为图像的背景。为了辨识和分析目标，需要把目标从一幅图像中孤立出来，这就是图像分割要研究的问题。 2图像分割技术的研究背景及意义图像分割是图像处理中的一项关键技术，也是一经典难题，发展至今仍没有找到一个通用的方法，也没有制定出判断分割算法好坏的标准，对近几年来出现的图像分割方法作了较为全面的综述，探讨了图像分割技术的发展方向，对从事图像处理研究的科研人员具有一定的启发作用。图像分割是图像分析的第一步，图像分割接下来的任务，如特征提取、目标识别等的好坏，都取决于图像分割的质量如何。由于该课题的难度和深度，进展比较缓慢。图像分割技术自20世纪70年代起一直受到人们的高度重视，虽然研究人员针对各种问题提出了许多方法，但迄今为止仍然不存在一个普遍适用的理论和方法。另外，还没有制定出选择适用分割算法的标准，这给图像分割技术的应用带来许多实际问题。最近几年又出现了许多新思路、新方法或改进算法，对一些经典方法和新出现的方法作了概述，并将图像分割方法分为阈值分割方法、边缘检测方法、区域提取方法和结合特定理论工具的分割方法4类。

2.1阈值分割方法阈值分割方法的历史可追溯到近40前，现已提出了大量算法。阈值分割法就是简单的用一个或几个阈值将图像的直方图分成几类，图象中灰度值在同一个灰度类内的像素属于同一个类。它是一种PR法。其过程是决定一个灰度值，用以区分不同的类，这个灰度值就叫阈值。它可以分为全局阈值分割和局部阈值分割。所谓全局阈值分割是利用整幅图像的信息来得到分割用的阈值，并根据该阈值对整幅图像进行分割；而局部阈值分割是根据图像中的不同区域获得对应的不同区域的阈值，利用这些阈值对各个区域进行分割，即一个阈值对应一个相应的子区域，这种方法也叫称为适应阈值分割。可以看出，确定一个最优阈值是分割的关键。现有的大部分算法都是集中在阈值确定的研究上。阈值分割方法根据分割算法所有的特征或准则，还可以分为直方图与直方图变换法、最大类空间方差法、最小误差法与均匀化误差法、共生矩阵法、最大熵法、简单统计法与局部特性法、概率松驰法、模糊集法、特征空间聚类法、基于过渡区的阈值选取法等。目前提出了许多新方法，如严学强等人提出了基于量化直方图的最大熵阈值处理算法，将直方图量化后采用最大熵阈值处理算法，使计算量大大减小。薛景浩、章毓晋等人提出基于最大类间后验交叉熵的阈值化分割算法，从目标和背景的类间差异性出发，利用贝叶斯公式估计象素属于目标和背景两类区域的后验概率，再搜索这两类区域后验概率之间的最大交叉熵。这种方法结合了基于最小交叉熵以及基于传统香农熵的阈值化算法的特点和分割性能，取得很好的通用性和有效性，该算法也容易实现二维推广，即采用二维统计量（如散射图或共生矩阵）取代直方图，以提高分割的准确性。俞勇等人提出的基于最小能量的图像分割方法，运用了能量直方图来选取分割阈值。任明武等人提出的一种基于边缘模式的直方图构造新方法，使分割阈值受噪声和边缘的影响减少到最小。程杰提出的一种基于直方图的分割方法，该方法对Ostu准则的内在缺陷进行了改进，并运用对直方图的预处理及轮廓追踪，找出了最佳分割阈值。此方法对红外图像有很强的针对性，付忠良提出的基于图像差距度量的阈值选取方法，多次导出Ostu方法，得到了几种与Ostu类似的简单计算公式，使该方法特别适合需自动产生阈值的实时图像分析系统。陈向东、常文森等人提出了基于小波变换的图像分数维计算方法，利用小波变换计算图像的分数维准确性高的特性。结果表明计算出的图像分数维准确，而且通过应用快速小波变换可以满足实时计算的要求，为实时场景分析提供有效的方法。建立在积分几何和随机集论基础之上的数学形态学以其一整套变换、概念和算法为数学工具，提供了并行的、具有鲁棒性的图像分割技述。它不仅能得到图像中各种几何参数的间接测量，反映图像的体视特性，而