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图像分割新方法综述

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郑 晓曦等 ： 图像 分割新方法综述
第３ ５卷
往采用多参量进行信息融合 ， 在多参量参与的最优 置信息之 间的矛盾 ， 内在 的不确定 性达到最小 使 值 的求 取过程 中 ， 化 计 算 是 最 重 要 的 ， 自然 进 化 。充 分考 虑尺 度之 间 的拓 扑关 系 和对 称 性 ， 以 优 把 可 化 的特征 应用 到计算 机 算法 中 ， 能解 决很 多优 化 大 大提 高分 割算 法 的计 算效 率 。 将 计 算 的困难 。遗 传算 法 的 出现 为 解 决 这 类 问 题 提
的 图像 分 割方法 ， 中 Ｍｕ ｆｒ 其 ｍｏｄ—Ｓａ 型是 一 个 程模 型应用 于 图像分 割还 有许 多需 要 解 决 的问题 ， ｈｈ模 如 较为 常用 的方 法 。这 个方 法 的主要 思 路是 ： 定 一 并 面 临着很 多挑 战 ： 进一 步 的理论 分 析 以及 快 速 给 幅 图像 ｇ ），图像 分割 目标 就是 寻找 一个 光滑 的 （ 图像 ｕ ） （ 和不 光 滑 的集 合 Ｋ（ 用来 代 表 “ 界 ” ， 边 ）
使 以下 的泛 函 ：
（， ｕ Ｋ）＝／ ａ （ Ｉ （ （ Ｖｕ ） ＋ ｕ—ｇ ） ｘ＋ Ｉ ） ｄ ｌ ｇｈ Ｋ） ｅ ｔ（ ｎ
有效的数值计算方法。
３ 遗传 算法在 图像 分 割中的应用
遗 传算 法是 基于进 化论 自然 选 择 机制 的 、 并行
的、 统计 的、 随机化的搜索方法。对此 ， 科学家们进
容之一 ， 实现 自动 图像分 析 和模 式识 别 的首要 问 是
通 过变 分法 ， 以把上 面这 个 泛 函极 值 问题 转 可 题 ， 图像 处理 的经 典难 题之 一 。图像 分 割 的质 化 为对 偏微 分方 程 的求解 。在 转变 过 程 中 ， 究 人 也是 研 量 的优劣 、 区域 界 限定位 的精 度直 接影 响后 续 的 区 员 往往 会 根据 不 同 的应 用 背 景 简 化 上 式 或 者 对 上 域描述 以及 图像 的分 析 和理解 ， 图像 处 理 、 析 、 是 分 理解 中一个 举足 轻 重的技术 环 节 。 很 多学 者对 目前 提 出 的上 千 种 图 像 分 割 方 法 作 了综 述 ¨１ 和分 类 。文 献 ［ ］ 分 割 方 法 划 分 Ｉ １将 为基于数 据驱 动 和基 于模 型驱 动 的分 割方 法 ； 献 文 ［ ］ 其划 分 为 边 缘 检 测 、 于 区 域 和 其 他 方 法 ； ２将 基 本 文主要 介 绍近 几 年 在 图 像 分 割 中 出现 的新 方 法
在 基于偏微分方 程的图像分割是 图像分割领域 总结 ， 理论上 对这 类方 法进 行 了概 括 和提 升 。数 中的一个重要分支 。近年来 ， 有关的内容 日 益成 学上 完备 的偏 微 分 方 程 理论 和 丰 富 的数 值 计 算 方 为该方法提供 了很 大的帮助 。然而 ， 偏微分方 为研究 人 员关注 的热 点 。 目前 ， 已经拥 有 许 多成 熟 法，
的结果 。而 Ｐ ｒｎ和 Ｍａ ｋ５ 择 的方程 是 ： ｅ ｏ ｌ ｌ选 ｉ ｆｕ Ｏ ＝ 一 ｉ（ｆ ｕ ） ） Ｏ ／ ｔ ｄｖｆ Ｄ Ｄｕ Ｉ
２ 基 于偏 微 分 方 程 的 图像 分 割
【 ｕ Ｏ ＝ （ （ ，） ｇ ） 后 来 ， ．Ｋ ｅｆｒ Ｇ ｏｐ ｅ 等 对类 似 的方法 做 了一个 ｌ
关键词
图像分割
综述
图像处理
中 图分 类 号
Ｔ ３１ Ｐ ９
１ 引 言
图像分 割是 计 算 机 视 觉 领 域 中极 为 重 要 的 内
保持 内容上的基本一致 ， Ｖｕ ） 确保了绝大部 ｌ （ ． ｌ
分 区域 光 滑 ， ｌｎｔ（ 而 ｅｇ Ｋ）项 是 为 了使 图像 的边 界 ｈ 最简单 ，这 ３项 的折 中保证 了 图像 分 割的效 果 。
收 到 本 文 时 间 ：０ ６年 ９月 ２ 日 ２０ ５
作者简介： 郑晓曦， ， 男 副教授， 硕士生导师 ， 研究方向： 计算机视觉、 虚拟现实等。严俊龙， 硕士研究生， 男， 研究方
向： 图像处理 与识别 、 计算机视觉等 。
维普资讯
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及新 理论 ， 以及 对 传统方 法 的改进 。
式 做一 些变 形 ， 因此 产生 了不 同的偏 微分 方 程 。例
如 ， ｓｅ 和 Ｒ ｄｎ 用 ： Ｏ ｈｒ ｕ ｉ ｒ ｕ Ｏ ＝一ｌ ｕ Ｆ（ ） Ｏ／ｔ Ｄ ｌ Ｖｕ
【 （ ）＝ｇ ） ｕ０， （ 在 某个 时刻 ｔ 的解 ｕ ｔ， ）作 为 图像 ５卷（ ０７ 第 ８期 ２０ ）
计算机与数字工程
１３ ０
图像 分 割 新 方 法 综 述
郑晓 曦
（ 五邑大学信息学院 摘 要
严 俊龙
江门 ５９ ２ ） ２０ ０
图像分割是 图像处理 与计算机视觉 的基本问题之 一 ， 图像处理 到 图像 分析 的关键 步骤。随着 越来越多人 是
的研究 ， 年来 涌现 了许 多新理论 、 近 新方法 。但是没有一种方法能满 足所有 图像分 割领域。在总结 国 内外最 近几年相关学 者 的论文及其著作的基础上 ， 对图像分割方法进行分类和讨论 。在综述其相关方 法的同时阐述每类分 割方法 的特点 ， 对其
它 研 究 者 在 分 割 方 法 的 选 择 上 有 一 定 的指 导 作 用 。
类 型 的优 化 问题 中 。在 分 割复杂 的图像 时 ， 人们 往
最 小 ， 中 ａ 是 参数 。公 式有 非 常深 刻 的物 理 背 行 了大 量 的研 究工 作 ， 成 功地 将 它们运 用 于 各种 其 ， 并
景 ：ｕ ｇ 这一项可 以保证 ｕ ） （— ） （ 与原 图像 ｇ ） （

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图像分割综述

图像分割综述

摘要图像分割是把图像划分为有意义的若干区域的图像处理技术，分割技术在辅助医学诊断及运动分析、结构分析等领域都有着重要的研究价值和广泛的应用发展前景。

在阅读大量文献的基础上，本文对图像分割技术的理论基础、发展历程及图像分割方法的热点、难点问题进行了分类综述，对不同分割算法优缺点进行了总结和归纳，并对图像分割的发展趋势进行了初步的展望和预测。

在此基础上，为了对图像分割理论有更直观的认识，本文选取并行边界算法和分水岭算法这两种方法，用MATLAB软件进行了基础的仿真，并对结果进行了分析和总结，本文重点对一些近年来新兴的算法，比如水平集（Level-set）算法、马尔科夫随机场算法（Markov）、模糊算法、遗传算法、数学形态学算法等进行了概略性的探讨，对这些新兴算法的特点、原理、研究动态进行了分析和总结。

关键词：图像分割；边界；区域；水平集；马尔科夫AbstractImage segmentation is an image processing technology that divides the image into a number of regions. Image segmentation has very important significance in supporting medical diagnosis, motion analysis, structural analysis and other fields.Based on recent research, a survey on the theory and development of image segmentation, hot and difficult issues in image segmentation is given in this article. And describes the characteristics of each method as well as their respective advantages and disadvantages in image segmentation .This article introduces and analyzes some basic imaging and image segmentation methods in theory and describes the development trends of medical image segmentation. To have a better understanding of image segmentation, I use MATLAB software to stimulate on images about the parallel edge algorithms and watershed algorithm. And the analysis of the segmentation results is given in the article.This article introduces and analyzes the new algorithms in recent years such as Level-set algorithm, Markov algorithm, Fuzzy algorithm, Genetic algorithm and Morphological algorithm. In this paper, the features, theory and research trends of these algorithms are analyzed and summarized.Keywords: Image segmentation; Border; Area；Level-set；Markov第1章引言1.1 图像分割的背景和重要作用图像是传达信息的一种方式，图像中含有大量的有用信息，理解图像并从图像中抽取信息以用来完成其他工作是数字图像技术中一个重要的应用领域，而理解图像的第一步就是图像的分割。

医学图像分割方法综述

医学图像分割方法综述

区域增长方式的优点是计算简单。与阑值分割类似，区域增长也很少单独使用，往往是与其它分割方法一起使用，特别适用于分割小的结构如肿瘤和伤疤一区域生长的缺点是它需要人工交互以获得种子点，这样使用者必须在每个需要抽取出的区域中植人一个种子点同时，区域增长方式也对噪声敏感，导致抽取出的区域有空洞或者在局部体效应的情况下将分开的区域连接起来。为解决这些问题，等提出了一种同伦的(homotopiC)区域生长方法，以保证初始区域和最终抽取出的区域的拓扑结构相同。Shu一Yenwan等提出的对称区域增长算法L’51有效地弥补了原算法对种子点敏感和占用内存多的弱点，而且对标记3D连接对象和删除空洞的算法效率较高另外，模糊连接度方法与区域增长相结合也是一个发展方向在区域合并方法中，输人图像往往先被分为多个相似的区域，然后类似的相邻区域根据某种判断准则迭代地进行合并在区域分裂技术中，整个图像先被看成一个区域，然后区域不断被分裂为四个矩形区域，直到每个区域内部都是相似的。分裂合并方法中，区域先从整幅图像开始分裂，然后将相邻的区域进行合并。
统计学要迭代运算，因此计算量相对较小。(2)能应用于多方法的实质是从统计学的角度出发对数字图像进行通道图像但是分类器同样没有考虑空间信息，因此建模，把图像中各个像素点的灰度值看作是具有一对灰度不均匀的图像分割效果不好分类器还要求定概率分布的随机变量从观察到的图像中恢复实由手工分类生成训练集，而手工分类的工作量很大。际物体或正确分割观察到的图像从统计学的角度看同时，用小量的训练集训练的分类器对大量的样本就是要找出最有可能，即以最大的概率得到该图像空间进行分类时会产生误差，因为它没有考虑人体的物体组合来。从贝叶斯定理的角度看，就是要求出解剖机构的个体差异具有最大后验概率的分布聚类算法与分类器算法极为类似，只是它不需MRF本身是一个条件概率模型，其中每个像素要训练样本，因此聚类是一种无监督的(概率只与相邻点相关。直观的理解是，在MRF假、统讨一方法。因为没有训练样本集，聚类算法迭设下。大多数像素和其邻近的像素属于同一类。
图像分割方法综述

图像分割方法综述

图像分割方法综述
图像分割是图像处理的一个重要研究课题，它的目的是将图像分
割成若干个不重叠的区域，每一个区域对应着图像中的一个物体，分
割结果有助于进一步提取它们的相关信息。

近年来，已有许多图像分割方法被提出，其中包括基于标签传播、模板与聚类、基于特征聚类、图割等。

基于标签传播的图像分割是一种非监督学习方法，它的基本思想
是通过将图像的局部结构和对象的先验信息投影到相应的标签空间上，通过传播把他们之间的关系扩展到整个图像，从而实现分割的目的。

模板与聚类法是一种经典的图像分割方法，它的基本思想是基于
模板匹配机制，将图像区域进行分类，再利用聚类算法对区域进行聚类，从而实现图像分割。

基于特征聚类是一种基于计算机视觉的图像分割方法，它是基于
目标特征空间应用聚类的方法，通过分析图像的纹理、色彩、颜色变
化等，以实现图像分割的目的。

图割作为图像分割中的一个重要方法，它将图像分割问题转化为
求解图形分割问题，将图像分割问题转化为在相关能量函数中寻求使
能量函数最小值的最小割集。

以上是近年来几种图像分割方法的大致介绍，每种方法都有自己
的特点和优势，根据不同的图像情况选择合适的分割方法可以获得较
好的处理结果。

图像分割技术研究综述

图像分割技术研究综述

图像分割技术研究综述随着科技的快速发展，图像分割技术作为计算机视觉领域的重要分支，已经在众多应用领域中发挥着越来越重要的作用。

本文将对图像分割技术的研究进行综述，包括其发展历程、应用领域、研究成果以及未来研究方向。

图像分割技术是指将图像按照像素或区域进行划分，从而提取出感兴趣的目标或背景的过程。

图像分割技术在信号处理、计算机视觉、机器学习等领域具有重要的应用价值。

例如，在智能交通中，图像分割技术可以用于车辆检测和跟踪；在医学图像分析中，图像分割技术可以用于病灶区域提取和诊断。

根据图像分割技术所采用的方法，可以将其大致分为以下几类：基于阈值的分割、基于区域的分割、基于边缘的分割、基于模型的分割以及基于深度学习的分割。

1、基于阈值的分割是一种简单而又常用的图像分割方法，其基本原理是通过设定一个阈值，将图像的像素值进行分类，从而将图像分割为不同的区域。

基于阈值的分割方法实现简单、运算效率高，但在处理复杂图像时，往往难以选择合适的阈值，导致分割效果不理想。

2、基于区域的分割方法是根据图像像素的灰度或颜色特征，将图像分割为不同的区域。

这类方法通常适用于均匀背景和简单目标的图像，但对于复杂背景和遮挡情况的处理效果较差。

3、基于边缘的分割方法是通过检测图像中的边缘信息，将不同区域之间的边界提取出来，从而实现图像分割。

这类方法对噪声和光照变化较为敏感，需要结合其他方法进行优化。

4、基于模型的分割方法通常是利用数学模型对图像进行拟合，从而将图像中的目标或背景分离出来。

常用的模型包括参数化模型和非参数化模型两类。

这类方法能够处理复杂的图像特征，但对模型的选择和参数调整要求较高。

5、基于深度学习的分割方法是通过训练深度神经网络，实现对图像的自动分割。

这类方法具有强大的特征学习和自适应能力，能够处理各种复杂的图像特征，但在计算复杂度和训练成本方面较高。

近年来，随着人工智能和机器学习技术的快速发展，基于深度学习的图像分割技术在学术研究和实际应用中取得了显著的成果。