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图像处理心得体会在进行图像处理的过程中，我有一些心得体会，下面将详细介绍。
首先，要具备良好的基础知识。
图像处理涉及到许多数学、信号处理和编程等方面的知识，因此要有扎实的基础知识。
了解图像的数据结构和编码方式，熟悉图像处理中常用的数学算法如模糊、锐化、边缘检测等，以及掌握编程语言和图像处理库的使用。
其次，要深入理解图像处理的原理。
每种图像处理算法都有其特定的原理和适用范围，要通过学习和实践深入理解图像处理的原理。
例如，了解模糊算法的工作原理是通过对图像进行滤波来减少图像的细节，而边缘检测算法则是通过检测图像中的边缘来突出图像的轮廓。
同时，要注意图像处理的目标和应用场景。
不同的图像处理任务可能有不同的目标和要求。
例如，对于美颜算法，目标是减少皮肤瑕疵，突出面部特征，而对于图像分割算法，则是将图像分成若干个区域。
了解图像处理的应用场景和目标，有助于选择合适的算法和参数，提高图像处理的效果。
此外，要注重实践和实验。
图像处理是一个实践性强的领域，单单依靠理论知识是不够的，需要通过实践和实验来熟悉和掌握图像处理的技术和工具。
可以选择一些开源的图像处理库和数据集，进行实际的图像处理项目，通过实际操作、调试和优化来提升自己的图像处理能力。
在进行图像处理时，还要注重数据的预处理和质量控制。
图像处理的效果很大程度上取决于原始图像的质量和处理前的预处理工作。
因此，在进行图像处理之前，要对原始图像进行预处理，如去除噪声、调整亮度和对比度等，以提高图像的质量和处理效果。
最后，要不断学习和探索。
图像处理是一个不断发展和更新的领域，新的算法和技术不断涌现。
要保持学习的态度，关注图像处理领域的最新进展，参加相关的学术会议和研讨会，与同行交流经验和思想，不断提升自己的图像处理能力。
总结起来，图像处理是一个需要不断学习、实践和探索的领域。
通过深入理解图像处理的原理和应用场景，掌握基础知识和工具的使用，注重数据预处理和质量控制，不断积累实践经验和优化算法，可以提高图像处理的能力和效果。
图像分割处理实验报告1. 引言图像分割是计算机视觉中的重要任务之一，其目标是将图像划分成具有相似特征的子区域。
图像分割在很多应用领域中都有着广泛的应用，比如医学影像分析、目标检测和图像编辑等。
本实验旨在探索不同的图像分割算法，并比较它们在不同场景下的效果和性能。
2. 实验方法2.1 实验数据本实验选取了一组包含不同场景的图像作为实验数据集，包括自然景观、人物肖像和城市街景等。
每张图像的分辨率为500x500像素。
2.2 实验算法本实验使用了两种经典的图像分割算法进行比较，分别是基于阈值的分割和基于边缘的分割。
2.2.1 基于阈值的分割基于阈值的分割算法是一种简单而直观的方法，其原理是根据像素值的亮度信息将图像分割成不同的区域。
在本实验中，我们将图像的灰度值与一个事先设定的阈值进行比较，如果大于阈值则设为白色，否则设为黑色，从而得到分割后的图像。
2.2.2 基于边缘的分割基于边缘的分割算法利用图像中的边缘信息进行分割，其原理是检测图像中的边缘并将其作为分割的依据。
在本实验中，我们使用了Canny边缘检测算法来提取图像中的边缘信息，然后根据边缘的位置进行分割。
2.3 实验流程本实验的流程如下：1. 加载图像数据集；2. 对每张图像分别应用基于阈值的分割算法和基于边缘的分割算法；3. 计算分割结果和原始图像之间的相似度，使用结构相似性指标（SSIM）进行评估；4. 分析并比较两种算法在不同场景下的分割效果和性能。
3. 实验结果3.1 分割效果实验结果表明，基于阈值的分割算法在处理简单场景的图像时效果较好，可以比较准确地将图像分割为目标区域和背景。
然而，当图像的复杂度增加时，基于阈值的分割算法的效果明显下降，往往会产生较多的误分割。
相比之下，基于边缘的分割算法在处理复杂场景的图像时表现良好。
通过提取图像的边缘信息，该算法能够较准确地分割出图像中的目标区域，相比于基于阈值的分割算法，其产生的误分割较少。
3.2 性能评估通过计算分割结果和原始图像之间的SSIM指标，我们可以得到两种算法在不同场景下的性能评估。
图像分割实验报告图像分割实验报告一、引言图像分割是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，它旨在将一幅图像分割成具有语义意义的不同区域。
图像分割在许多应用中发挥着关键作用，如目标检测、场景理解和医学图像处理等。
本实验旨在探索不同的图像分割方法，并对其进行比较和评估。
二、实验方法本实验选择了两种常用的图像分割方法：基于阈值的分割和基于边缘的分割。
首先，我们使用Python编程语言和OpenCV库加载图像，并对图像进行预处理，如灰度化和平滑处理。
接下来，我们将详细介绍这两种分割方法的实现步骤。
1. 基于阈值的分割基于阈值的分割是一种简单而常用的分割方法。
它通过将图像像素的灰度值与预先设定的阈值进行比较，将像素分为前景和背景两类。
具体步骤如下：（1）将彩色图像转换为灰度图像。
（2）选择一个适当的阈值，将图像中的像素分为两类。
（3）根据阈值将图像分割，并得到分割结果。
2. 基于边缘的分割基于边缘的分割方法是通过检测图像中的边缘来实现分割的。
边缘是图像中灰度变化剧烈的区域，通常表示物体的边界。
具体步骤如下：（1）将彩色图像转换为灰度图像。
（2）使用边缘检测算法（如Canny算法）检测图像中的边缘。
（3）根据边缘信息将图像分割，并得到分割结果。
三、实验结果与讨论我们选择了一张包含多个物体的彩色图像进行实验。
首先，我们使用基于阈值的分割方法对图像进行分割，选择了适当的阈值进行实验。
实验结果显示，基于阈值的分割方法能够将图像中的物体与背景分离，并得到较好的分割效果。
接下来，我们使用基于边缘的分割方法对同一张图像进行分割。
实验结果显示，基于边缘的分割方法能够准确地检测出图像中的边缘，并将图像分割成多个具有边界的区域。
与基于阈值的分割方法相比，基于边缘的分割方法能够更好地捕捉到物体的形状和边界信息。
通过对比两种分割方法的实验结果，我们发现基于边缘的分割方法相对于基于阈值的分割方法具有更好的效果。
基于边缘的分割方法能够提供更准确的物体边界信息，但也更加复杂和耗时。
图像分割实验报告《图像分割实验报告》摘要：图像分割是计算机视觉领域的重要研究方向，它在许多领域都有着重要的应用价值。
本实验旨在探究图像分割算法在不同场景下的表现，并对比不同算法的优缺点，为图像分割技术的进一步发展提供参考。
一、实验背景图像分割是指将图像划分成若干个具有独立语义的区域的过程。
图像分割技术在医学影像分析、自动驾驶、图像识别等领域都有着广泛的应用。
因此，对图像分割算法的研究和优化具有重要意义。
二、实验目的本实验旨在通过对比不同图像分割算法在不同场景下的表现，探究其优劣，并为图像分割技术的进一步发展提供参考。
三、实验内容1. 数据准备：收集不同场景下的图像数据，包括自然景观、医学影像、交通场景等。
2. 算法选择：选择常用的图像分割算法，如基于阈值的分割、边缘检测、区域生长等。
3. 实验设计：将不同算法应用于不同场景的图像数据上，对比它们的分割效果和计算速度。
4. 结果分析：对比不同算法的优缺点，并分析其适用场景和改进空间。
四、实验结果通过实验我们发现，在自然景观图像中，基于阈值的分割算法表现较好，能够有效地将图像分割成不同的颜色区域；而在医学影像中，边缘检测算法表现更为出色，能够准确地识别出器官的边缘；在交通场景中，区域生长算法表现较好，能够有效地区分不同的交通标志和车辆。
五、结论不同的图像分割算法在不同场景下有着不同的表现，没有一种算法能够适用于所有场景。
因此，我们需要根据具体的应用场景选择合适的图像分割算法，或者结合多种算法进行优化，以达到更好的分割效果。
六、展望未来，我们将继续探究图像分割算法的优化和改进，以适应不同场景下的需求。
同时，我们还将研究图像分割算法在深度学习和人工智能领域的应用，为图像分割技术的发展贡献力量。
通过本次实验，我们对图像分割算法有了更深入的了解，也为其在实际应用中的选择提供了一定的指导。
希望我们的研究能够为图像分割技术的发展做出一定的贡献。
爱立方图形分割心得
图像分割的目的：图像的像素级分类，相比目标检测来说，分类更加精确。
图像分割的输入与输出的是一样大小的图像。
根据不同的目标分为：语义分割，实例分割，全景分割，视频目标分割以及视频实例分割。
同时根据不同的任务和数据类型，又可以分为人像分割，自动驾驶（行人，车辆分割以及车道线检测），医学图像分割（病理分析，CT,MTR等等）还有工业质检（仪器仪表盘读数的分割与读取）
非常感谢百度研发老师的细心讲解图像分割的相关网络，使我明白了每一个网络的结构以及相比以前网络的优势。
比如FCN出自2015年，第一个图像分割网络。
首次使用全卷积网络实现了图像的分割。
FCN的优点是图像输入任意尺寸，效率高以及结合了图像的浅层信息。
缺点是分割不够精细以及没有考虑上下文信息。
U-net网络作为FCN的改进使用了编码器与解码器的对称结构，同时与FCN不同的是，feature采取的是concat的方式而不是像素级的相加，融合更多的特征分类更加精确
PSPNet是通过增加感受视野结合了上下文信息，使得分割更加精确。
最后DeepLab v3老师通过模块化的讲解，在理论和实践过程中很容易理解。
实验七图像分割一、实验目的利用光谱特征进行遥感图像的分割和分割后处理。
二、实验要求1. 能够根据图像的特征，综合使用不同的方法分割出地物对象。
2. 熟练掌握图像直方图的应用。
3. 掌握彩色图像分割的基本方法4. 掌握利用波段组合进行图像分割的工作流程5. 熟悉数学形态学基本方法的应用。
三、实验准备●软件准备：ENVI软件●数据：兰花.jpg文字测原始图像.bmpIKNOSm14 nj Hroad●基本知识：➢图像分割的原则：（1）依据像素灰度值的不连续性进行分割。
假定不同区域像素的灰度值具有不连续性，因而可以对其进行分割。
（2）依据同一区域内部像素的灰度值具有相似性进行分割。
这种方法一般从一个点（种子）出发，将其邻域中满足相似性测量准则的像素进行合并从而达到分割的目的。
依据像素的不连续性进行分割的方法只要是区域增长法。
➢图像分割的工作流程：（1）确定待分割的对象；（2）选择对分割对象敏感的波段；（3）选择分割方法进行分割；（4）将分割后的结果图像转为矢量图。
➢图像分割：（1）图像分割是指把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。
从数学角度来看，图像分割是将数字图像划分成互不相交的区域的过程。
图像分割的过程也是一个标记的过程，即将属于同一个区域的像素赋予相同的编号的过程。
（2）目的：将一幅图像分为几个区域，这几个区域之间具有不同的属性，同一区域中各像素具有某些相同的性质。
➢图像分割的方法：（1）灰度阀值法，它在目标与背景之间存在强对比时特别有效（直方图方法）；（2）数学形态学方法，腐蚀、膨胀、开运算和闭运算；➢波段运算：ENVI Band Math是一个灵活的图像处理工具，其中许多功能是无法在任何其它的图像处理系统中获得的。
由于每个用户都有独特的需求，利用此工具用户自己定义处理算法，应用到在ENVI打开的波段或整个图像中，用户可以根据需要自定义简单或复杂的处理程序。
例如：可以对图像进行简单加、减、乘、除运算，或使用IDL编写更复杂的处理运算功能。
图像分割在遥感领域里的应用一、前言：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，数字图像处理成为心理学、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。
二、研究背景：遥感图像处理(processing of remote sensing image data )是对遥感图像进行辐射校正和几何纠正、图像整饰、投影变换、镶嵌、特征提取、分类以及各种专题处理的方法。
常用的遥感图像处理方法有光学的和数字的两种。
遥感图像的光学处理包括一般的照相处理、光学的几何纠正、分层叠加曝光、相关掩模处理、假彩色合成、电子灰度分割和物理光学处理等。
光学处理有时称为模拟处理。
数字处理是指用计算机图像分析处理系统进行的遥感图像处理。
遥感图像的数字处理往往与多光谱扫描仪和专题制图仪图像数据的应用联系在一起。
数字处理方式灵活，重复性好，处理速度快，可以得到高像质和高几何精度的图像，容易满足特殊的应用要求，因而得到广泛的应用。
三、主要内容（遥感领域中图像分割的部分程序步骤）：图像分割就是把图像划分为不同图像对象的过程。
图像一旦被分割,就可对每一个被提取的对象进行量化计算,因此,图像分割是图像分析与模式识别的最关键的部分。
由于彩色图像比灰度图像含有更多的信息,因而在许多模式识别与计算机视觉应用中都使用彩色图像来获得更好的效果，具体步骤如下：第一步：读入图片，并将彩色图片用公式转化为灰度图像。
第二步：用区域生长法将图片分块并对每一块做直方图统计，用广度优先搜索完成，子程序是int flood_fill()。
返回值是区域内的点的数量。
判断是否属于同一块区域的条件是前面搜索得到的灰度平均值是否大于给定阈值（即threshold，由用户输入决定）。
数字图像处理读书报告Efficient object detection and segmentation for fine-grained recognition细粒度识别的有效目标检测与分割李其信201120952 信号与信息处理1摘要本文提出了一种针对细粒度的识别的目的检测和分割算法。
该算法首先检测可能属于对象的低级别的区域，，然后通过传播进行完整的对象分割。
除了分割对象，我们也可以以中心“放大”对象，依据尺度比例规范对象，因此折扣背景的影响。
这种算法与一个国家的最先进分类算法的结合能明显提高性能，特别是对于认为很难识别数据集，如鸟类物种，性能提高更加明显。
该算法的效率远远超过同样方案下的其它已知算法[4,21]。
我们的方法也比较简单，我们将其应用到不同的对象的类，如鸟类，花卉，猫和狗。
我们在一些基准细粒度的分类数据集上测试了该算法的性能。
它优于所有已知的最先进的方法对这些数据集的性能，有时高达11%。
在所有的数据集上应用此算法，基线算法的性能提高了3-4%。
我们在识别性能上具有挑战性的大规模花的数据集（包含578个品种的花250000图像）上进行试验，观察到还观察到上出现超过4%的改善。
2背景本文讨论的对象分类问题属于相同的基本范畴，如物种鸟，花等。
这个任务通常被称为细粒识别，需要特定领域的专家知识，而这些知识通常很少的人才有。
因此，开发自动识别系统这样的任务对于非专家存在很大好处。
毫无疑问，细粒度的分类面临的主要挑战是物种之间细微的差异。
然而，一个自动系统会遇到更多的挑战。
例如，图像通常包括丰富的自然环境和具有挑战性的背景，其中的背景的影响可能会变得突出，从而干扰算法的识别。
但是，有时背景可能是有用的，所以分割出背景将是有益的。
分割也有助于提取感兴趣对象的轮廓，可以提供良好的特征识别。
一种检测和分割算法的另一个好处就是，它可以定位对象，这个对象是有益的，特别是如果该对象不在图像的中心，或者大小的中央，不同于其它对象的大小。
读书报告画图读书，是人类文明的一种重要方式。
通过阅读，我们可以获得知识，拓展思维，感悟人生。
而以往的读书报告形式往往只是文字的堆砌，显得单调无趣。
在这篇文章中，我想探讨一种新颖的读书报告形式——画图。
通过用图像的方式来呈现读书的内容，不但可以更好地概括和传达书中的主题，还会增加视觉上的美感和趣味性。
首先，我们来谈谈为什么要用图像来呈现读书报告。
传统的读书报告往往只是把文字罗列在一起，有时候甚至因为篇幅的限制无法详细叙述书中的内容。
而图像可以直观地传达信息，更能概括和提炼书中的内容，给读者留下深刻的印象。
此外，图像还可以更好地表现书中的情节和人物形象，让读者更加身临其境地感受故事的魅力。
对于那些对文字阅读不太感兴趣的人来说，图像呈现的读书报告能够更好地吸引他们的注意力，激发他们对读书的兴趣。
接下来，我们来看看如何运用画图的方式来进行读书报告。
首先，我们可以用思维导图的方式来梳理书中的思路和主题。
通过绘制主题树状图，可以将书中的各个章节和主题串联起来，形成一个清晰的脉络。
这样一来，读者可以很直观地看出整本书的架构和内容纲要。
其次，我们可以运用插图来呈现书中的情节和人物形象。
通过绘制插图，可以将书中的场景、角色以及他们之间的关系形象地展示出来。
这样一来，读者不仅能够通过文字感受到书中的情节发展，还可以通过图像更加深入地理解人物之间的情感和互动。
这种结合图像和文字的方式，能够使读者更加身临其境地体验书中的故事。
除了思维导图和插图，我们还可以用其他创意的方式来呈现读书内容。
比如，我们可以通过绘制漫画的形式来讲述书中的故事。
漫画作为一种视觉语言，可以通过线条和画面的表达来传递情感和表现人物心理。
通过绘制读书漫画，不仅可以概括书中的情节，还可以通过角色的表情和动作更加生动地描绘人物形象和情感变化。
总结起来，用图像的方式来呈现读书报告能够使读者更加直观地理解书中的内容，增加视觉上的美感和趣味性。
尤其对于那些对文字阅读不太感兴趣的人来说，图像呈现的读书报告能够更好地吸引他们的注意力，激发他们对读书的兴趣。
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。
数字图像精细分割读书报告Literature-Report on Digital Matting摘要：数字图像精细分割是图像编辑和视觉特效制作的一种重要的基础性操作。
本文综述了国内外图像精细分割领域的研究现状，并给出了今后的研究方向。
关键字：数字图像精细分割，贝叶斯框架，泊松方程Abstract ：Digital matting is a fundamental operation in image editing and visual effect. In this paper, an survey on digital matting is given and the future works in this field are listed.Keywords ：Digital matting, Bayesian framework, Poisson equation一、引言1.1 图像精细分割概述视觉是人类五感中最高级的感官，因此，毫无疑问图像在人类感知中扮演着最重要的角色。
已有研究表明，人类从外界获取的各种信息约有80%是从图像中得到的。
然而，人类的视觉仅限于电磁波谱的可见光频段，数字成像机器则可以处理那些由不可见光源产生的图像。
因此，数字图像技术被广泛运用于各种应用领域。
数字图像研究领域被笼统的分为三个层次，即图像处理、图像分析和计算机视觉。
然而，从图像处理到计算机视觉这个连续的统一体内并没有明确的界线。
通常它们的关系如图1所示。
图像处理涉及一些比较底层的操作，例如：图像噪声过滤，图像锐化；它的输入和输出都是图像。
图像分析则包括一些中级的处理，例如：图像边缘提取；它的输入为图像，但输出是从这些图像中提取的特征。
作为高级处理的计算机视觉涉及从总体上理解在图像分析中被识别的物体，以及执行与视觉相关的识别函数等。
在对图像的研究和应用中，人们通常只是对图像中的某些部分感兴趣。
这些符号 目标 象素 操作对象 图1. 数字图像研究领域层次结构 Fig. 1 the structure of digital image processing部分通常被称作对象或目标，他们一般对应图像中特定的、具有独特性质的区域。
为了识别和分析目标，首先就需要把它们分离提取出来，进而才可能在此基础上对目标进行处理。
图像分割[1]（Image Segmentation ）就是把图像分成各具特性的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。
这里特性可以是象素的灰度、颜色、纹理等，预先定义的目标可以对应单个区域，也可以对应多个区域。
因此，图像分割是由图像处理进入图像分析的关键步骤，在图像的研究和应用中占有重要位置。
一方面，它是目标表达的基础，对特征测量有重要影响；另一方面，因为图像分割及其基于分割的目标表达、特征提取和参数测量等将原始图像转化为更为抽象更紧凑的形式，使得更高层的图像分析和理解成为可能。
图像分割将图像划分若干互不交迭的区域，即把图像中的像素划分为互不相交的若干集合。
然而一幅图像中的自然景物如细树枝和毛发通常比一个像素还要细小，如图2所示。
这使得图像中在前、背景交界处的大量像素点包含了前、背景中多个物体的色彩。
另外，一些半透明物体的图像如云彩，烟雾、玻璃杯，即使是在前景物体内部，像素点也包含了多个物体的色彩。
对于这些景物的提取，图像分割显得力不从心。
基于透明度（也称作 值）的图像精细分割（Image Matting ）却可以处理此类问题，它能对单个像素点包含的色彩进行前景色与背景色的分离。
a. hairb. glassc. smoke图2 精细分割应用领域Fig. 2. Research field of Digital Matting图像精细分割技术已被广泛应用于电影特效制作以及照片特效制作中。
利用图像精细分割和图像合成技术，电影导演可以在真实场景中无缝地插入需要的物体，也可以将演员送到计算机生成的虚拟场景当中。
几乎所有的现代电影制作都用到了图像精细分割与图像合成技术，例如“星球大战”，“黑客帝国”，“魔戒三步曲”以及“哈里波特”等等。
图像精细分割的重要性可以完全由这些影片惊人的卖座率体现出来[2]。
可以说，这些电影的成功很大程度上依赖于它们那令人惊叹的视觉特效；而这些特效的制作，应该归功于图像精细分割与图像合成技术的有效运用。
因此，图像精细分割技术具有巨大的商业价值。
此外，图像精细分割也广泛应用于现代媒体制作当中，包括杂志、二维艺术图像、电视、广告以及多媒体标题制作等等。
尽管早在20世纪80年代数字图像精细分割的概念就已经被提出，然而其发展速度极其缓慢。
直到近几年，随着计算机科学以及数学工具的发展，研究人员才对图像精细分割技术进行了深入的研究，提出了各种各样有效的精细分割算法。
有的算法处理速度快，可以满足制作中的实时要求，但是只能在简单背景下 a. 毛发b. 玻璃杯c. 烟雾工作；有的算法效果好，可以满足某些场合对复杂背景的精确要求，但是其速度却不尽人意；此外，由于图像的精细分割需要人工对图像进行前景和背景的标记，并且通常标记的优劣对于算法的效果影响较大。
因此，如何在复杂背景（如自然图像背景）下，高效、高速地进行图像的精细分割，并且降低人机交互的难度，仍然是当前计算机图像和视觉领域的一个热点和难点。
1.2 数字图像精细分割的定义首先给出图像分割的定义。
图像分割将图像划分为构成它的子区域或对象。
基于集合的概念，对于图像分割可以给出如下比较形式化的定义[3]：令ψ代表整个图像中像素的集合，则对ψ的分割可以看作是将ψ分成n 个满足以下七个条件的非空子集（子区域），{}n i ψψψψ,...,,...,,21。
① ni i C C 1==；② 如果i ψ和j ψ相邻，则i j C C ≠∅ ；③ 1n i i C ψψ=⎛⎫= ⎪⎝⎭； ④ i j ψψ=∅ ，,i j ∀，如果i j ≠；⑤ ()i P true ψ=，1,2,...,i n =；⑥ ()i j P false ψψ= ，,i j ∀，如果i j ≠；⑦ i ψ是连通的区域，1,2,...,i n =。
其中i C 表示子区域i ψ的边界，C 表示所有子区域边界的集合，()i P ψ代表对所有在集合i ψ中元素的逻辑谓词。
条件1和条件2表明，分割后相邻子区域的边界是部分重叠的。
条件3表明图像经过分割之后，原图像上的每一个像素要么在子区域i ψ内，要么在边界C 上。
条件4表明各个子区域之间互不相交。
条件5表明分割结果中每个子区域都有独特的特性，或者说属于同一个区域中的像素应该具有某些相同的特性。
条件6指出在分割的结果中，不同的区域具有不同的特性，或者说属于不同区域的像素应该具有一些不同的特性。
条件7表明分割后，同一个子区域中的任意两个像素在该子区域内是互相连通的。
由图像分割的形式化定义可以看出，图像的像素被划分为互不相交的区域（区域边界除外）。
数字图像精细分割的定义则是图像分割概念的扩展；同时数字图像精细分割亦可看作是数字图像合成（Image Compositing ）的逆操作。
数字图像精细分割的概念与数字图像合成技术的发展密切相关。
数字图像合成技术可以粗略地划分为三个主要的发展阶段（以下各式中，fgd C 和bkg C 分别表示前景和背景颜色的R 、G 、B 三通道值；fgd α和bkg α分别表示前景和背景点的α值）：1977年，Alvy Ray Smith 和Ed Catmull 在纽约理工学院工作时，提出一种将半透明前景图像与不透明背景图像进行合成的方法。
前景图像中每一点的透明度由α给出。
图像中每一点的α值可以映射为0（全透明）到1（不透明）之间的一个值。
此时，Smith 和Catmull 首次开始将全体的α值看成一张独立的图像，并提出了Alpha 通道的概念。
在他们思想的启发下产生了4通道（R 、G 、B 、Alpha ）图像。
他们采用的线性差值公式[4]为：()1out fgd fgd fgd bgd C C C αα=+- （1）1980年，Bruce Wallace 和Marc Levoy 推导出一种递归合成方法。
按照该方法，两张半透明的图像可以合成为一张新的半透明图像。
其公式为[5]：()()()111out fgd bkg ααα=--- （2）()()1out fgd fgd fgd bgd bgd out C C C αααα=+- （3）并且指出，利用该公式，图像的合成过程满足结合律。
1984年，Port 和Duff 指出，通过在fgd C 和bkg C 上分别预先乘以fgd α和bkg α，Wallace 和Levoy 的公式可以简化为[6]：()1out fgd fgd bkg αααα=+- （4）()'''1out fgd fgd bkg C C C α=+- （5）其中，'fgd fgd fgd C C α=，'bkg bkg bkg C C α=，'out out out C C α=。
并且定义了12个图像合成基本操作，由此产生了图像合成代数学。
Smith 和Catmull 的公式描述了如何将两张图像合成为一张图像；当有多张图像需要合成时，使用该公式必须要考虑这些图像合成的先后顺序。
而使用Wallace 的公式，由于满足结合律，因此图像的合成过程与先后顺序无关。
Porter 和Duff 提出预乘的概念，使得out α和'out C 能够采用相同的方式进行更新，使得计算计算更加简洁有效。
由数字图像合成公式可知，通过引入透明度值α，图像中任意像素点的颜色可以被看作由前景色和背景色按照一定比例混合而成[6]，如（6）式所示：()1C F B αα=+- （6）其中，C 为像素的颜色值，F 为该像素的前景值，B 为该像素的背景值，[]0,1α∈。
图像精细分割可以定义为：已知给定图像上任一像素点的颜色C ，求解该点颜色中包含的{},,F B α。
容易看出，当α仅取值0或者1时，图像精细分割就退化为图像分割。
二、图像精细分割算法研究现状图像精细分割技术的起源最早可以追溯到19世纪50年代。
在150多年的发展历程中，伴随着人类科学技术的不断发展，图像精细分割技术经历了光学和数字两大发展阶段。
20世纪80年代，随着数字技术的发展，光学场景分割技术已经在很大程度上被数字图像精细分割技术所代替。
数字图像精细分割按其发展历史，其大致可以分为两类：背景受限的精细分割和任意复杂背景的精细分割。
2.1背景受限的精细分割常见的背景受限的精细分割有两类，差异分割和蓝屏分割。
2.1.1 差异分割（Difference Matting ）差异分割的思想非常简单。
