图像分割方法的研究现状与展望.pdf

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1、第23卷第2期南昌水专学报Vol.23No.22004年6月JournalofNanchangCollegeofWaterConservancyandHydroelectricPowerJun.2004文章编号：1006-4869(2004)02-0015-06图像分割方法的研究现状与展望乐宋进，武和雷，胡泳芬（南昌大学信息工程学院，江西南昌330029）摘要：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

2、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.关键词：图像分割；综述；展望中图分类号：TP391.41文献标识码：A图像分割是图像处理中的一项关键技术，自20世纪70年代起一直受到人们的高度重视，至今已提出上千种分割算法.但因尚无通用的分割理论，现提出的分割算法大都是针对具体问题的，并没有一种适合所有图像的通用分割算法.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[1].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

3、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.1.图像分割方法的研究现状1.1阈值分割方法阈值分割方法的历史可追溯到近40a前，现已提出了大量算法，对灰度图像的取阈值分割就是先确定一个处于图像灰度取值范围之中的灰度阈值，然后将图像中各个象素的灰度值都与这个阈值相比较，并根据比较结果将对应的象素分为两类.这两类象素一般分属图像的两类区域，从而达到分割的目的.从该方法中可以看出，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.阈值分割方法根据图像本身的特点，可分为单阈值分割

4、方法和多阈值分割方法；也可分为基于象素值的阈值分割方法、基于区域性质的阈值分割方法和基于坐标位置的阈值分割方法.若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[2]，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[3]等人提出基于最大类间后验交叉熵的阈值化分割算法，

5、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[4]，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[5]，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

6、法[6]，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收稿日期：2004-04-14基金项目：江西省教育厅基础研究基金资助项目(赣教技字2004-N1)作者简介：乐宋进(1971-)，男，江西宜黄人，硕士生.16南昌水专学报2004年第2期性.付忠良提出的基于图像差距度量的阈值选取方法[7]，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.华长发等人提出了一种基于二维熵阈值的图像分割快速算

7、法[8],使传统二维阈值方法的复杂度从O(W2S2)降至O(W2/3S2/3).赵雪松[9]等人提出的综合全局二值化与边缘检测的图像方法，将全局二值化与边缘检测有效的结合起来，从而达到[10]对信封图分割的理想效果.靳宏磊等人提出的二维灰度直方图的最佳分割方法，找到了一条最佳分割曲线，使该算法得到的分割效果明显优于一维直方图阈值方法.乐宁等人[11]根据过渡区内象素点具有的邻域方向性特点，引入了基于一元线性回归处理的局部区域随机波动消除方法，将图像过渡区算法进行了改进.模糊技术及其日趋成熟的应用也正适应了大部分图像边缘模糊而难以分

8、析的现状[12,13][14]提出.赵初和王纯的模糊边缘检测方法能有效地将物体从背景中分离出来，并已在模式识别中的图像预处理和医学图像处理[15]中获得了良好的应用.金立左、夏良正等提出图像分割的自适应模糊阈值法，利用目标—背景对比度自动选取窗宽的