图像分割主要研究方法

在图像处理领域中, 图像分割被视为一项关键的技术手段。自上世纪七十年代以来一直受到广泛关注, 到目前为止已开发出了数百种不同类型和形式的分割算法。现有的大多数分割算法都是针对特定场景设计的, 并未出现一种适用于所有图像的一般性解决方案。然而, 近年来关于这一领域的研究论文数量持续增长, 但目前尚未有一个统一的标准来选择最适合不同场景的分割方法。这一现状导致了在实际应用中存在诸多挑战, 因此, 在当前图像是处理领域中对图像是分割的研究仍然是一个重要的研究方向之一。

在图像工程领域中，图像分割占据着承前启后的关键地位。它可视为连接低层次与高层次处理的关键环节，并且近年来，在这一领域涌现出了众多创新性思路与新型方法，并对现有技术进行了优化改进。下面将对一些经典传统方法进行简要介绍。

多年来人们对图像分割提出了不同的解释方式和描述方法；基于集合论的概念可以对图像分割做出如下定义：令集合R代表整个图像区域，则对R的图像分割实质上可以理解为将R分解为N个满足以下条件的非空且互不相交的子区域R1、R2、R3、…、RN；

（1）在分割结果中，每个区域的像素有着相同的特性；

（2）在分割结果中，不同子区域具有不同的特性，并且它们没有公共特性；

（3）分割的所有子区域的并集就是原来的图像；

（4）各个子集是连通的区域；

图像分割就是将图像划分为若干个具有独特特性的区域，并从中提取感兴趣的目标这一技术与过程。这些特性可能包括像素亮度、色彩以及纹理等因素；而目标可能是单一区域或多个区域。在这一领域中存在多种分类标准，在此我们将各类别归纳为以下四类：（1）基于边缘检测的方法（2）基于区域提取的方法（3）基于阈值分隔的方法（4）结合特定理论工具的方法。下面我们将对这些各类别进行详细讲解。

1 边缘检测法

完成图像分析与理解的基本步骤通常是进行边缘检测。在众多研究领域中，边缘检测技术因其显著的重要性而备受关注。该技术通过识别图像中区域边界的变化来实现对图像内容的划分。其核心在于利用算法精确识别物体与背景之间的边界线。我们定义图像中的边界面为灰度值发生突变的区域边界，并衡量灰度变化程度的主要指标是基于梯度的空间变化特性。基于此原则，我们采用局部空间导数的方法构建了有效的边缘探测器。传统的边缘检测策略通常通过在像素邻域内设计特定算子来识别并标记出物体轮廓线。

2 区域提取法

该区域提取方法包含两大核心模式：一种是基于单一像素的起始逐步融合形成目标分割区；另一种是通过全局图像分解逐步分离并融合至所需分割区的过程。在实践中常采用这两种基础形式相结合的方式进行应用操作。
根据上述两大核心模式, 区域提取方法可划分为两类:即基于区域生长的技术与基于分裂合并的方法。
其中, 区域生长技术的核心思路在于整合具有相似特性的像素聚合成区域部分, 其具体实施步骤首先是确定目标物体内部的小块初始 seeds 区域, 然后在此基础上遵循特定规则持续吸收周边像素直至构建完整的目标区域集合。
该技术的关键在于选择合适的特征判据来进行扩张或整合过程。
其中特征判据可分为三种类型:基于灰度差值判据、基于统计分布特性判据以及基于形状特征判据等。
而分裂合并技术则是通过先对图像进行多分辨率分解得到大量特性较为一致的小块, 然后再按照一定标准将小块逐步组合成大范围, 从而完成图像分割任务。
值得注意的是, 该方法虽然能够有效实现目标分割功能但同时也存在过度分割的问题, 即可能生成过多互不相关的子区段从而影响最终结果的质量效果, 因此近年来对此类技术的研究相对较少

3 阈值分割法****

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进行灰度图像的阈值分割时首先要设定一个位于该图像灰度范围内的特定阈值；接着会对图像中的每一个像素进行亮度对比处理，并依据对比结果将这些像素划分为两个类别；这两类被分类出来的像素通常分别对应于图中两个不同的区域；最后该算法主要包含两步基本操作：

（1）确定需要的阈值；

（2）将分割阈值与像素值比较以划分像素。

可以看出，在图像处理领域中选择合适的分割阈值对于实现有效的图像分割具有重要意义。现有的许多算法集中关注于如何实现这一关键步骤的研究工作。根据图像特点可将现有的各种 Threshold 分割方法划分为以下几类：其一是基于像素灰度特性的 Threshold 分割技术；其二是依据区域统计特性的 Threshold 分割方法；还有一种是结合目标位置信息特性的 Threshold 分割策略。从特征提取的角度来看，则可以将其进一步划分为 Histogram-based 方法及其变形、Maximum Variance Method 等统计优化类技术；还有 Covariance Matrix Method 用于捕捉纹理特征的技术；以及 Maximum Entropy Method 等信息论基础方法等系列理论框架。

4 结合特定理论工具的分割方法****

近年来以来，在各学科的新理论与新方法不断涌现的情况下，人们也开发出了一系列结合特定理论工具来进行图像分割的方法。其中 notable 的包括：基于数学形态学的小波域分割、基于神经网络的小波域分割、基于信息论的小波域分割、基于模糊集合理论的小波域分解以及结合小波分析与变换的小波域分解等创新性方法。其中一类特别引人注目的是利用新兴数学工具小波变换进行图像分割的方法。这种多尺度分析技术不仅特别适合对图像进行多尺度边缘检测过程，并且可以通过灵活选择高斯函数的标准差来调节所探测边缘细节的程度。此外，在实际应用中发现小波变换计算复杂度较低且具有较强的抗噪声能力。研究表明：以零点为中心对称的小波基特别适合检测屋顶状边缘；而以零点为中心反对称的小波基则更适合于检测阶跃状边缘的变化特征。值得注意的是，在当前研究领域中还出现了多通道小波分析技术的应用实例，并且通过引入正交小波基系统还可以实现多尺度下的边缘细节提取功能；同时通过计算图像奇异度的变化程度还可以辅助识别不同类型的边缘特征