图像分割技术综述.pdf

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1、第25卷第1期山东建筑大学学报V01．25No．12010正2月JOURNALOFSHANDONGJIANZHUUNIVERSITYFeb．2O10文章编号：1673—7644(2010)01—0085—05图像分割技术综述李洪艳，曹建荣，谈文婷，刘彩云(山东建筑大学信息与电气工程学院，山东济南250101)摘要：图像分割是图像处理领域的重点和难点，是从图像处理到图像分析的关键技术，是许多智能化图像分析系统中不可或缺的一步。本文主要从静止图像和运动图像两方面对图像分割的算法加以概括总结，指出图像分割技术在抗干扰性、鲁棒性、实时性和自适应性等方面的发展变化，并简

2、要介绍近几年图像分割中的新方法；如支持向量机(sVM)方法和贝叶斯(Bayesian)决策理论，最后对图像分割技术的发展作出总结和展望。关键词：图像分割；支持向量机算法；贝叶斯决策理论中图分类号：TP391．4l文献标识码：AReviewofimagesegmentationtechnologyLIHong—yah，CAOJian—rong，TANWen—ting,eta1．(SchoolofInformation＆ElectricalEngineering，ShandongJianzhuUniversity，Jinan250101，China)Abstrac

3、t：Imagesegmentationistheemphasisanddifficultyintheimageprocessingfield，keytech—nologyfromimageprocessingtoimageanalysis，anindispensablestepformanyintelligentimageanal·ysissystems．Thispapersummarizesthealgorithmsofimagesegmentationfromtwoaspects：stillima—gesandmovingimages，andpointso

4、utthedevelopmentandchangesofimagesegmentationaboutanti-interference，robust，real—timeandadaptive．Theresearchinadditionintroducesanewmethodofim—agesegmentationinrecentyearsbriefly，andmakesconclusionsandoutlooksforimagesegmentationtechnology．Keywords：imagesegmentation；suppoflvectormach

5、inealgorithm；Bayesiandecisiontheory分割不考虑前后帧的信息，可看作对静止图像的分0引言割。实际上，静止图像时间维上扩展以后就是运动图像。本文主要从静止图像和运动图像两方面对图随着多媒体技术和Internet的迅速发展，视频像分割的算法加以概括总结。在日常生产生活中的应用越发广泛，如视频监控、视频会议和视频教学等。在对视频进行分析时常常需1静止图像分割算法要提取视频中的某些特定运动目标，然后将其分类、跟踪以及进行语义分析处理。在提取视频中的运动静止图像分割技术比运动图像的分割更早成为目标阶段，一般要用到图像分割算法。传统的图像学

6、者的研究课题，早期发展的几十年里，较深入研究‘●分割算法，一般先对单帧图像进行分割，然后加人时的分割方法可以分为两大类：基于边缘算法和基于域运动信息得到完整的图像分割结果。单帧图像的区域的算法。后来，在早期发展的基础上，联合其他’、i收稿日期：2009—10—24作者简介：李洪艳(1986一)，女，山东潍坊人，在读硕士，研究方向：检测技术与自动化装置．E—mail：lhynini一1986@163．COIII山2OIO学科从不同角度提出了许多新方法，主要有：基于边法，不需要训练样本，主要通过迭代地执行分类算法缘的检测算法、阈值分割法、区域生长分割法、坐标提取各

7、类的特征值，其中K-均值，、模糊C-均映射分割法。值¨等是最常用的分类算法。聚类就是按某种相基于边缘的算法l0J，是通过检测出不同区域似性度量准则将样本划分成多组具有同类性质的子边界来进行分割的，该方法对边缘定位准确，但是对类，使得同一子类尽可能的相似，不同子类尽可能的噪声敏感，检测到的边缘经常不能闭合。阈值分割不相似。由于出发点和算法准则的不同，通常会导法¨J，是灰度图像分割的一个比较常用的方法，通致聚类算法的不同的分类，如按照聚类结果表现方过阈值，把图像中灰度级大于阈值的像素和小于阈式的不同，可将聚类分析算法分为：硬聚类算法、模值的像素分类，从而实现图像分

8、割。对于被检测物糊聚类算法和可能性聚类