图像分割技术总结.pdf

【图像分割技术总结】 图像分割是图像处理领域的核心任务，旨在将图像划分为若干个具有特定特征的区域，以便分析和理解图像内容。常见的图像分割方法主要包括基于区域的方法、基于边缘的方法以及它们的结合。 1. 基于区域的图像分割 - 直方图门限分割：通过分析图像的灰度直方图，设置阈值来划分区域。常用准则有谷底、最小类内方差、最大类间方差、最大熵、最小错误率、矩不变和最大繁忙度。这种方法简单但易受图像灰度分布影响，可能忽略空间信息。 - 区域生长：从种子像素出发，根据像素相似性逐渐扩展区域。过度分割是其主要问题，可能导致过多的小区域。 - 随机场模型：如马尔科夫随机场（Markov Random Field, MRF）模型，假设像素间的相邻关系符合Gibbs分布。需定义邻域系统、选择能量函数并优化。S. Geman的工作为此打下了基础，提出使用模拟退火算法最小化能量函数。 - 标记法：通过标记不同区域的像素来实现分割，如离散、概率和模糊松弛技术，不仅应用于分割，还涉及边缘检测和目标识别。 2. 基于边缘的图像分割 - 局部图像函数法：通过分析图像局部灰度变化，如将灰度视为高度，寻找边缘点。 - 图像滤波法：如Canny边缘检测，利用高斯滤波器及其导数，找到一阶导数极大值或二阶导数过零点。其他滤波器如可控滤波器和B-样条滤波器也在研究中。 - 反应-扩散方程和活动轮廓（active contour）法：这些方法利用连续曲线拟合技术，动态追踪边缘，适用于复杂场景的分割。 图像分割在计算机视觉、医学成像、自动驾驶等多个领域都有广泛应用。选择哪种方法取决于具体应用场景和图像特征。随着深度学习的发展，现代的图像分割技术如卷积神经网络（CNN）的语义分割和实例分割，已经成为图像理解的重要工具，能够处理更复杂的图像内容并提供更为精确的分割结果。