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《基于特定理论工具的图像分割方法综述_王孝国.pdf》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、基于特定理论工具的图像分割方法综述,,王孝国王景玉张雄伟解放军理工大学通信工程学洗南京以犯迈扮场沉名。,摘要本丈从困像分刹研究与应用的角度出发对图像分别顿城中基于特定理论工共的析忍路和祈方,,法作了一个比校全面的介绍并分析了各类方法的特点和局限性最后总结了图像分创研究特点及趁势、、、、小关扭询人工神经网络模栩集理论波分析遗传算法德马尔可夫模型引言,,图像分割是一种重要的图像处理技术它不仅得到了人们广泛的重视和研究也在实际中得到大的应用,如在、、、。工业自动化在线产品检侧文档图像处理
2、遥感和生物医学图像分析以及军事图像处理所谓图像分割是指将图像中具有特殊涵义的不同,,区域区分开来这些区域是互相不交叉的每一个。区域都满足特定区城的一致性借助集合概念对图像分割作出如下定义,定义令集合代表整个图像区域对的分割可看作将分成个满足以下五个条件的非空子,,”集子区域凡凡昌尺凡即所有子区域组成了整幅图像,和‘笋,有门,即任意两个子区域不存在公共元素对所有的尺价二,,即分割结果中每个子区域都有独特的特性对,,有仇,,对
3、,尸。,即分割结果中不同的子区域具有不同没有公素仇舱舫,,,·对,,⋯尺是连通的区域即同一子区域内的像素应该是连通的实际应用中图像分割不仅要把一幅图像分成满足上面五个条件的各具特性的区域而且铸要把其中,。感兴趣的目标区域提取出来只有这样才算真正完成图像分割的任务,,,图像分割是一个经典难题为了解决这个问题研究人员做了大的工作提出了很多实用的分割算法随着形态学理论、神经、、、网络模糊集理论小波理论统计学理论等特定理论在图像分割中的应,、、。用日益广泛遗传算法尺度空间多分辨率分析等新方法和
4、新思想也不断被用于解决分割问题本文将对。近年来图像分割领域中出现的新方法和新思路作一个全面的介绍和分析基于特定理论工具的分割方法图像分割技术的发展与许多其它学科,、、、、、和领域如数学物理学生物学心里学电子学计算机,,。科学等学科密切相关每当其它学科有新的数学工具和方法提出来人们就试粉将其应用于图像分例至今为止,研究人员提出了许多结合特定理论、方法,,和工具的图像分割技术并且随着研究的不断深人。,图像分割的新方法和新思路将不断涌现出来下面从图像分割研究与应用的角度出发对基于特定理论工具的图像分割新思路和新方法
5、作一个全面的介绍。和分析数学形态学方法近年来,数学形态学在图像处理中的应用,日渐受到重视更多的系统采用形态学算子来对图像进行预处理或后处理。它的基本思想是用具有一定形态的结构元素去度童和提取图像中对应形状以达到对图像分析,和解捌的目的形态学图像处理以在图像中移动一个结构元素并进行卷积的方式进行结构元素·可。、、,以具有任意大小基本的形态学操作有腐蚀膨胀开启和闭合基于这些基本运算可以推导和组合,,成各种数学形态学实用算法产生复杂的运算效果它们适合于用相应的硬件构造查找表实现形态学理论在
6、图像分割中的应用比较有代表性的是等人提出的水线分水岭川幽比,区城分割算法它的基本过程是连续腐蚀二值图像算法包括三个步骤产生距离图计算最终,腐蚀的集合从种子开始生长回原尺寸但使各个区域不相连如果将步骤用连续膨胀代替就成为,,另一种形态学分割方法一一聚类快速分割这两种算法相比水线方法能很好地保持目标的原始形状,,在目标间加人的分界比较清晰但水线法计算大它需要对每个最终腐蚀集用个结构元家进行粗,,化还豁要跟踪所有的腐蚀步骤聚类快速分割不能有良吁地保持
7、目标的整体形状但受错误分离的影响,。较小如果目标没有重处只是相接则水线方法效果较好反之聚类快速分割效果较好,,研究人员至今已提出了很多基于水线的形态学分割方法虽然这些方法已成功用于图像分割但它们播要用户的交互或准确的关于图像结构的先验知识。为,了改进早期方法的这些向题水线算法通常,与其它方法结合使用硕提出将水线与分层区域合并方法相结合给出了一种基于形,态学算子的多尺度滤波算法】文献中介绍了一种在水线算法基础上的松弛标号法基于人工神经网络的方法,、,在世纪
8、年代后期在图像处理模式铸拐组和计算机视觉的主流领域受到人工智能发展的影,,响出现了将更高层次的推理机制用于识别系统的做法于是出现了基于人工神经网络模型佃七五也习的图像分割方法,加神经网络用于图像分割的典型方法有理和钻利用前向三层网络来解决分割问题在该方,,法中输人层的各个节点对应了像素的各种属性输人层结果为分割的类别数等
