数字图像分割方法综述【文献综述】

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1、毕业论文文献综述通信工程数字图像分割方法综述摘要:通过对图像处理和图像分割算法研究文献的统计,认识到图像分割算法应用广泛,涉及到各个领域。并总结了灰度图像和彩色图像的几种常见分割方法,比较其两者的优缺点,了解到灰度图像分割算法比较简单,但是复杂背景下的灰度图像单纯用一个算法对目标分割不能有较优的结果,一般都是综合应用多个分割算法,而彩色图像分割算法比较复杂,一般都是通过转化为灰度图像进行分割的。最后简单阐述了图像分割技术的发展问题及其趋势,目前分割技术缺少一种普遍使用的分割算法,没有标准的分割评价标准。关键词:文献统计;图像分割基本描述;灰度图像分割;彩色图像分割;发展趋势;一

2、、图像处理及图像分割算法研究文献统计我在中国知网CNKI用关键词“图像处理”进行搜索,结果显示有11761条相关记录,统计并对这些记录进行分析,结果如下表1所示:表1图像处理在各学科领域的发表数量学科领域计算机软件及计算机应用电信技术自动化技术其他总发表量数量487725281144321211761比例41.5%21.5%9.7%27.3%100%近年来随着计算机科学技术的不断发展,图像处理成为一个新的研究领域,主要应用在计算机科学。随着通讯技术的发展,应用图像处理技术处理电信技术和自动化技术应用领域也越来越广泛。而在医学方面更是前景无限,特别是应用CT来观察人体各个部位鲜明

3、清晰的断层图像。还有在航空航天、生物医学工程、工业检测、机器人视觉、公安司法、军事制导、文化艺术等方面,图像处理受到了广泛重视并取得了重大的开拓性成就。总之图像处理已经成为一门引人注目、前景远大的新型学科。我在中国知网CNKI用关键词“图像分割”10进行搜索,结果显示有3602条相关记录,统计并对这些记录进行分析,结果如下表2所示:表2图像分割在各学科领域的发表数量学科领域计算机软件及计算机应用自动化技术电信技术其他总发表量数量30641781691913602比例85.1%4.9%4.7%5.3%100%图像分割是数字图像处理中的关键技术之一,由表2可以发现其在各学科领域应用

4、广泛。主要还是在计算机软件及计算机应用方面,专家对这方面还是比较感兴趣的;而在电信技术和自动化技术方面发表数量并不是很多,主要是因为图像分割技术在这领域还不是很成熟。但是总体上图像分割的发表数量占图像处理发表数量的30.6%。说明图像分割还是很重要的,它是数字图像处理过渡到图像分析的关键步骤。图1图像分割研究年度分析从图1可以得出,2005年到2009年图像分割研究论文的发表数量呈正比例函数增加。这说明图像分割技术越来越受重视,这方面的研究专家也越来越多。虽然2010年不是完全统计,只统计到10月份,但是其数量也是有增无减的。根据这个趋势我们可以断定,图像分割的研究将是发展图像

5、处理技术的一个重点。二、数字图像分割的基本描述1、图像分割的研究意义10图像分割是一种重要的图像处理技术,是图像理解与图像分析的基本前提,是图像处理过渡到图像分析的关键步骤。图像分割在实际中已得到广泛的应用(如表3所示),比如利用图像分割技术中的直方图算法对稀疏细胞图像进行分割[1],从而快速、方便、准确地得到细胞的图像。而在医学方面图像分割技术更是发展迅速,利用图像分割算法研究脑部CT[2],这些算法在医学影像处理上的应用提供了一定的科学依据。总的来说,在各种图像应用中,只要需要对图像目标进行提取、测量等都离不开图像分割。但是目前还是没有一种分割算法是可以通用在所有图像分割中

6、,也没有制定出适用于分割算法的标准,这是目前研究图像分割遇到的最大的困难。表3图像分割技术部分应用领域领域具体应用举例生物医学工程细胞分析、诊断与治疗技术、康复医学、CT等通讯传真、可视电话、图像通信军事侦察、成像制导、图像融合文化多媒体技术、动画特技农业植物病害、观测农作物生产等工业产品检测、印刷技术、仪器仪表工业等法律、公安视频监督、指纹识别等气象云观测、灾难性检测2、数字图像分割的定义图像分割的定义有很多说法,总体而言是将图像分为各具特色的区域并提取出自己感兴趣部位的技术和过程。人们把对图像感兴趣的部分称为前景,剩下的部分称为背景。本文借助集合的概念[3]解释其基本定义:

7、令一幅图像为集合R,对R进行分割,将其分割成N个满足以下五个条件非空子集(子区域)R1,R2,R3,R4,……,RN;10图2图像分割的基本定义(1)=R(2)所有的i和j,,有(3)i=1,2,3,…,N,有P(R)=TRUE(4)当,有P()=FALSE(5)i=1,2,…,N,是连通的区域满足这5个条件并提取自己感兴趣的部分区域就基本上完成了图像分割(1)所有子集的集合是这个图像的所有区域;(2)所有子集都是没有交集的,各个子区域互不重叠,也就是说在分割结果中一个像素不能同时属于两个区

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1、毕业论文文献综述通信工程数字图像分割方法综述摘要:通过对图像处理和图像分割算法研究文献的统计,认识到图像分割算法应用广泛,涉及到各个领域。并总结了灰度图像和彩色图像的几种常见分割方法,比较其两者的优缺点,了解到灰度图像分割算法比较简单,但是复杂背景下的灰度图像单纯用一个算法对目标分割不能有较优的结果,一般都是综合应用多个分割算法,而彩色图像分割算法比较复杂,一般都是通过转化为灰度图像进行分割的。最后简单阐述了图像分割技术的发展问题及其趋势,目前分割技术缺少一种普遍使用的分割算法,没有标准的分割评价标准。关键词:文献统计;图像分割基本描述;灰度图像分割;彩色图像分割;发展趋势;一

2、、图像处理及图像分割算法研究文献统计我在中国知网CNKI用关键词“图像处理”进行搜索,结果显示有11761条相关记录,统计并对这些记录进行分析,结果如下表1所示:表1图像处理在各学科领域的发表数量学科领域计算机软件及计算机应用电信技术自动化技术其他总发表量数量487725281144321211761比例41.5%21.5%9.7%27.3%100%近年来随着计算机科学技术的不断发展,图像处理成为一个新的研究领域,主要应用在计算机科学。随着通讯技术的发展,应用图像处理技术处理电信技术和自动化技术应用领域也越来越广泛。而在医学方面更是前景无限,特别是应用CT来观察人体各个部位鲜明

3、清晰的断层图像。还有在航空航天、生物医学工程、工业检测、机器人视觉、公安司法、军事制导、文化艺术等方面,图像处理受到了广泛重视并取得了重大的开拓性成就。总之图像处理已经成为一门引人注目、前景远大的新型学科。我在中国知网CNKI用关键词“图像分割”10进行搜索,结果显示有3602条相关记录,统计并对这些记录进行分析,结果如下表2所示:表2图像分割在各学科领域的发表数量学科领域计算机软件及计算机应用自动化技术电信技术其他总发表量数量30641781691913602比例85.1%4.9%4.7%5.3%100%图像分割是数字图像处理中的关键技术之一,由表2可以发现其在各学科领域应用

4、广泛。主要还是在计算机软件及计算机应用方面,专家对这方面还是比较感兴趣的;而在电信技术和自动化技术方面发表数量并不是很多,主要是因为图像分割技术在这领域还不是很成熟。但是总体上图像分割的发表数量占图像处理发表数量的30.6%。说明图像分割还是很重要的,它是数字图像处理过渡到图像分析的关键步骤。图1图像分割研究年度分析从图1可以得出,2005年到2009年图像分割研究论文的发表数量呈正比例函数增加。这说明图像分割技术越来越受重视,这方面的研究专家也越来越多。虽然2010年不是完全统计,只统计到10月份,但是其数量也是有增无减的。根据这个趋势我们可以断定,图像分割的研究将是发展图像

5、处理技术的一个重点。二、数字图像分割的基本描述1、图像分割的研究意义10图像分割是一种重要的图像处理技术,是图像理解与图像分析的基本前提,是图像处理过渡到图像分析的关键步骤。图像分割在实际中已得到广泛的应用(如表3所示),比如利用图像分割技术中的直方图算法对稀疏细胞图像进行分割[1],从而快速、方便、准确地得到细胞的图像。而在医学方面图像分割技术更是发展迅速,利用图像分割算法研究脑部CT[2],这些算法在医学影像处理上的应用提供了一定的科学依据。总的来说,在各种图像应用中,只要需要对图像目标进行提取、测量等都离不开图像分割。但是目前还是没有一种分割算法是可以通用在所有图像分割中

6、,也没有制定出适用于分割算法的标准,这是目前研究图像分割遇到的最大的困难。表3图像分割技术部分应用领域领域具体应用举例生物医学工程细胞分析、诊断与治疗技术、康复医学、CT等通讯传真、可视电话、图像通信军事侦察、成像制导、图像融合文化多媒体技术、动画特技农业植物病害、观测农作物生产等工业产品检测、印刷技术、仪器仪表工业等法律、公安视频监督、指纹识别等气象云观测、灾难性检测2、数字图像分割的定义图像分割的定义有很多说法,总体而言是将图像分为各具特色的区域并提取出自己感兴趣部位的技术和过程。人们把对图像感兴趣的部分称为前景,剩下的部分称为背景。本文借助集合的概念[3]解释其基本定义:

7、令一幅图像为集合R,对R进行分割,将其分割成N个满足以下五个条件非空子集(子区域)R1,R2,R3,R4,……,RN;10图2图像分割的基本定义(1)=R(2)所有的i和j,,有(3)i=1,2,3,…,N,有P(R)=TRUE(4)当,有P()=FALSE(5)i=1,2,…,N,是连通的区域满足这5个条件并提取自己感兴趣的部分区域就基本上完成了图像分割(1)所有子集的集合是这个图像的所有区域;(2)所有子集都是没有交集的,各个子区域互不重叠,也就是说在分割结果中一个像素不能同时属于两个区

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