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1、第25卷第5期鞍山钢铁学院学报Vol.25No.52002年10月JournalofAnshanInstituteofI.&S.TechnologyOct.,2002图像分割技术的发展欧阳鑫玉,赵楠楠,宋蕾,谢元旦(鞍山科技大学电子与信息工程学院,辽宁鞍山114044)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,从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通过标准.本文对图像分割方法中的域值分割方法、边缘检测方法和区域提取方法等作了一概述,并介绍了一些近年来出现的各种新方法和对分割评价标准的研究情况.最后,
2、指出了图像分割技术今后的发展方向.关键词:图像分割;发展;关键技术中图分类号:TN911173文献标识码:A文章编号:1000O1654(2002)05O0363O06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.然而,由于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,还没有制定出选择合用分割算法的标准,这给图像分割技术[1]的应用带来许多实际问题.文献[1]和[2]介绍了图像分割技术的许多研究结果和方法,最近几年又出现了许多新
3、思路、新方法或改进算法.本文将对一些经典的原有方法和新出现的方法作一简单的概述.[1]多年来人们对图像提出了不同的解释和表达,借助集合概念对图像分割可给出如下定义:令集合R代表整个图像区域,对R的分割可看做将R分成N个满足下列五个条件的非空子集(子N区域)R1,R2,,,RN:(1)GRi=R;(2)对所有的i和j,iXj,有RiHRj=<;(3)对i=1,2,,,N,有i=1P(Ri)=True;(4)对iXj,有P(RiGRj)=False;(5)对i=1,2,,,N,有Ri是连通的区域.其中P(Ri)是对所有在集合Ri中元素的逻辑谓词,
4、<代表空集.对图像分割的研究可以分为对分割方法的研究和对分割评价标准的研究.1图像分割方法图像分割方法有多种分类方式,本文将分割方法分为4类:(1)阈值分割方法;(2)边缘检测方法;(3)区域提取方法;(4)结合特定理论工具的分割方法.111阈值分割方法阈值分割方法的历史可追溯到近40年前,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
5、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.收稿日期:2002-05-15.作者简介:欧阳鑫玉(1974-),男,湖南湘潭人,助教.#364#鞍山
6、钢铁学院学报第25卷[3]最近几年又提出了许多新方法,如程杰提出的一种基于直方图的分割方法,该方法对Otsu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[4]像有很强的针对性.付忠良提出的基于图像差距度量的阈值选取方法,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.严学强等人[5]提出了基于量化直方图的最大熵阈值处理算法,将直方图量化后采用最大熵阈值处理算法,使计算量[6]大大减小.俞勇等人提出的基于最小能量的图像分割方法,运用
7、了能量直方图来选取分割阈值.华长[7]22发等人提出了一种基于二维熵阈值的图像分割快速算法,使传统二维阈值方法的复杂度从O(WS)2/32/3[8]降至O(WS).赵雪松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,从而达到对信封图分割的理想效果.任明武等人提出的一种基于边缘模式的直方[9]图构造新方法,使分割阈值受噪声和边缘的影响减少到最小.ZikuanChen等人提出的基于小波的自[10]适应阈值分割方法,把小波引入图像分割,利用小波分析取得阈值,得到了很好的分割效果.赵立初[11]等人提出的基于小波
8、分析的图像自适应阈值选择算法,使图像直方图的特征点可以通过小波变换的特征点由粗到精地表示,使阈值能进行自适应选择.靳宏磊等人提出的二维灰度直方图的最佳分割方[12]
