王小丫

摘 要 文章將圖像分割分為基于邊緣、閾值和區(qū)域等，通過(guò)對(duì)過(guò)去6年出現(xiàn)的圖像分割算法的總結(jié)與分類，總結(jié)了各算法的優(yōu)缺點(diǎn)及其應(yīng)用領(lǐng)域，為今后的相關(guān)研究提供了有效的研究理論基礎(chǔ)。

關(guān)鍵詞 圖像分割；邊緣；閾值；區(qū)域生長(zhǎng)

中圖分類號(hào) TP3 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A 文章編號(hào) 1674-6708（2019）233-0165-02

隨著人工智能的發(fā)展，圖像處理已成為機(jī)器人技術(shù)發(fā)展的重要組成部分。圖像處理廣泛應(yīng)用于：圖像引導(dǎo)，無(wú)人機(jī)，無(wú)人巡邏車，人臉識(shí)別，指紋識(shí)別，語(yǔ)音識(shí)別，車牌識(shí)別，漢字識(shí)別，醫(yī)學(xué)圖像識(shí)別等高科技領(lǐng)域。圖像處理是指將圖像信號(hào)轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)并通過(guò)計(jì)算機(jī)處理圖像的過(guò)程。通常，它分為3個(gè)部分：圖像處理，圖像分割和圖像識(shí)別。圖像分割作為圖像處理的重要組成部分，其準(zhǔn)確性極大地影響了整個(gè)系統(tǒng)的準(zhǔn)確性。

如今存在各種的圖像分割技術(shù)，人們多年來(lái)一直非常關(guān)注圖像分割，已經(jīng)提出了各種不同的分割算法。Nikhil等[ 1 ]把圖像分割算法分為以下六類：閾值分割，像素分割、深度圖像分割、彩色圖像分割，邊緣檢測(cè)和基于模糊集；Robert M.Haralick等[2]將圖像分割算法分為：測(cè)量空間引導(dǎo)的空域聚類方法，單一鏈接區(qū)域生長(zhǎng)方法，混合鏈接區(qū)域生長(zhǎng)方法，質(zhì)心鏈接區(qū)域生長(zhǎng)方法，空間聚類方案以及分離和合并方案。本文基于圖像分割的不同方法，將圖像分割分為以下5類：基于邊緣的圖像檢測(cè)法、基于閾值的圖像分割法、基于區(qū)域生長(zhǎng)法的圖像分割、其他復(fù)合分割方法。

本文對(duì)圖像分割的定義進(jìn)行了總結(jié)和分析，并在此基礎(chǔ)上對(duì)過(guò)去6年出現(xiàn)的各種圖像分割算法進(jìn)行了分類，并討論了它們的優(yōu)缺點(diǎn)，為今后的研究提供了有效的依據(jù)。

1 圖像分割

圖像分割是指將圖像分割成具有自身特征的區(qū)域并提取感興趣的對(duì)象的技術(shù)和過(guò)程[ 3 ]。也就是說(shuō)，將目標(biāo)圖像劃分為多個(gè)非交叉區(qū)域，使得相同子區(qū)域中的像素連接，并且沒有兩個(gè)相鄰區(qū)域具有相同的特性。使用集合的形式，我們可以如下定義圖像分割：將P（）定義為所有像素的集合，X是在連續(xù)像素組上均勻不相交的區(qū)域，并且分割是將集合P劃分為一組連接的子集（S1，S2，…Sn），形式如下：

2 圖像分割算法

2.1 基于邊緣的圖像檢測(cè)法

基于邊緣的圖像分割方法依賴于邊緣檢測(cè)算法，通過(guò)檢測(cè)圖像邊緣灰度級(jí)或結(jié)構(gòu)有突變的地方來(lái)進(jìn)行圖像分割。

倪元敏等[ 4 ]提出基于模糊形態(tài)學(xué)的圖像邊緣輪廓提取算法，實(shí)現(xiàn)了圖像保存完整，分割速度快，分割效果達(dá)到預(yù)期目標(biāo)等效果。張闖等[5]提出基于歐式距離圖的圖像邊緣檢測(cè)，通過(guò)改進(jìn)的Canny算法進(jìn)行邊緣檢測(cè)，發(fā)現(xiàn)雖然邊緣檢測(cè)結(jié)果變少但是很好的反映了目標(biāo)物體的輪廓，更利于對(duì)圖像物體的識(shí)別。孟月波等[ 6 ]提出一種具有邊緣保持的MRMRF模型圖像分割方法，它不僅有效地保持了圖像分割結(jié)果的邊緣，取得了較好的分割效果，而且具有較快的分割速度。普里相似性評(píng)價(jià)指數(shù)平均提高到0.8909，GCE差分評(píng)價(jià)指數(shù)平均降低到0.1923。

2.2 基于閾值的圖像分割法

基于閾值的圖像分割是目前被使用最多的一類圖像分割算法，通過(guò)自動(dòng)或手動(dòng)設(shè)定一個(gè)閾值，圖像像素即被分成了不同的類別，并且不同區(qū)域被閉合的連接邊界分開。

郎春博等[ 7 ]提出了基于改進(jìn)正余弦優(yōu)化算法的多閾值圖像分割，在閾值分割時(shí)優(yōu)化閾值的選取過(guò)程，有效地提高了運(yùn)行效率和分割的精度。楊兆龍等[8]提出基于改進(jìn)差分進(jìn)化算法的多閾值圖像分割，運(yùn)用自適應(yīng)縮放因子以及交叉系數(shù)，在取得正確分割結(jié)果的前提下提高了分割速度。聶方彥等[9]運(yùn)用了一種基于Tsallis相對(duì)熵的圖像分割閾值選取方法，發(fā)現(xiàn)該方法運(yùn)算耗時(shí)小于0.1s，具有較好的應(yīng)用潛能。

2.3 基于區(qū)域生長(zhǎng)法的圖像分割

基于區(qū)域生長(zhǎng)方法的圖像分割的基本思想是：在確定像素或區(qū)域之后，將具有相同屬性的所有像素或小區(qū)域合并到現(xiàn)有區(qū)域中，直到不存在相同的區(qū)域。

洪向工等[ 1 0 ]提出了一種基于灰度共生矩陣和區(qū)域生長(zhǎng)算法的紅外光電面板圖像分割算法。發(fā)現(xiàn)該算法更接近手動(dòng)分割的目標(biāo)區(qū)域，能有效改善分割效果，自適應(yīng)性以及魯棒性較強(qiáng)；蔣秋霖等[ 1 1 ]提出的基于區(qū)域生長(zhǎng)算法的腦腫瘤圖像分割，通過(guò)使用迭代法確定自適應(yīng)閾值，精度達(dá)到97.41%，誤檢率和漏檢率均大幅度減少；潘家輝等[12]提出的基于區(qū)域生長(zhǎng)算法的CT序列圖像分割，與人工分割相比，平均相對(duì)誤差為1.06%，與傳統(tǒng)區(qū)域生長(zhǎng)算法相比分割效果更好。

2.4 總結(jié)和討論

在本節(jié)中，詳細(xì)描述了近6年出現(xiàn)的圖像分割方法，并根據(jù)他們的特征分類。表1總結(jié)和討論了每一類方法的利弊。

3 結(jié)論

該文描述了過(guò)去6年出現(xiàn)的圖像分割算法，并根據(jù)它們的特征進(jìn)行分類和討論.在近幾年的圖像分割算法中，在近年來(lái)的圖像分割算法中，實(shí)驗(yàn)設(shè)置通常限定在良好的條件下，并且尚未針對(duì)復(fù)雜條件下的圖像分割方法進(jìn)行開發(fā)。若將各種干擾因素都考慮其中，準(zhǔn)確率將會(huì)降低不少。還有許多新方法新技術(shù)的出現(xiàn)，比如基于圖論的SAR圖像分割方法、基于snake模型與最小生成樹分割算法、基于小波變換和粒子群改進(jìn)的FCM方法等，這些方法為圖像分割算法開辟了新的局面，有待進(jìn)一步深入研究，未來(lái)的研究應(yīng)側(cè)重于多特征和多方法融合的上，并積極引進(jìn)新方法來(lái)解決圖像分割的難題。

參考文獻(xiàn)

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