图像分割文献综述
图像分割文献综述
文献综述图像分割就是把图像分成各具特色的区域提取感兴趣目标的技术和过程。
它是由图像处理到图像分析的关键步骤，是一种基本的计算机视觉技术。
图像分割起源于电影行业。
伴随着近代科技的发展，图像分割在实际中得3到了广泛应用，如在工业自动化、在线产品检验、生产过程控制、文档图像处理、遥感和生物医学图像分析、以及军事、体育、农业工程等方面。
总之，只要是涉及对对象目标进行特征提取和测量，几乎都离不开图像分割。
所以，对图像分割的研究一直是图像工程中的重点和热点。
自图像分割的提出至今，已经提出了上千种各种类型的分割算法。
由于分割算法非常多，所以对它们的分类方法也不尽相同。
我们依据使用知识的特点与层次，将其分为基于数据和基于模型两大类。
前者是直接对当前图像的数据进行操作，虽然可以利用相关的先验信息，但是不依赖于知识；后者则是直接建立在先验知识的基础上，这类分割更符合当前图像分割的技术要点，也是当今图像分割的主流。
基于数据的图像分割算法多数为传统算法，常见的包括，基于边缘检测，基于区域以及边缘与区域相结合的分割方法等等。
这类分割方法具有以下缺点，○1易受噪声和伪边缘影响导致得到的边界不连续，需要用特定的方法进行连接；○2只能提取图像局部特征，缺乏有效约束机制，难以获得图像的全局信息；○3只利用图像的底层视觉特征，难以将图像的先验信息融合到高层的理解机制中。
这是因为传统的图像处理算法都是基于MIT人工智能实验室Marr提出的各层相互独立、严格由低到高的分层视觉框架下进行的。
由于各层之间不存在反馈，数据自底向上单向流动，高层的信息无法指导底层特征的提取，从而导致底层的误差不断积累，且无法修正。
基于模型的分割方法则可以克服以上缺陷。
基于模型的分割方法可以将分割目标的先验知识等有用信息融合到高层的理解机制之中，并通过对图像中的特定目标对象建模来完成分割任务。
这是一种自上而下的处理过程，可以将图像的底层视觉特征与高层信息有机结合起来，因此更接近人类的视觉处理。
图像分割研究综述
的 区 域 ，而 且 需 要 把 感 兴 趣 的 目标 区 域 提 本 身 ，也 和 所 用 图 像 数 据 的 种 类 有 关 。例
社 ．２００１．
取 出 来 。由于 符 合 上 述 条 件 的 分 割 计 算 十 如 ，当 图像 是 彩 色 的 时 候 ；仅 用单 色 的准 则 【２】章 毓 晋 ．图像 工程 （下 册 ）一 图像 理解 与
割 可 看 作 将 Ｒ分 成 Ｎ个 满 足 下 列 五 个 条 件 所 需 区 域 的 种 子 像 素 ；二 是 确 定 在 生 长 过
图 像 分 割 没 有 通 用 的 理 论 ，要 根 据 具
的非 空子 集 （子 区域） Ｒ．，Ｒ，，… ，ＲＮ：
程 中能 将 相 邻 像 素 包 括 进 来 的 准 则 ；三 是 体 的 情 况 采 取 有 效 的 方 法 。利 用 已 经研 究
在 实 际 应 用 中 ，图 像 分 割 不 仅 要 把 一 取 为 种 子 像 素 】。
参考文献
幅 图 像 分 成 满 足 上 面 ５个 条 件 的 各 具 特 性
生 长 准 则 的 选 取 不 仅 依 赖 于 具 体 问题 【ｌ】章 毓 晋 ．图 像 分 割 【Ｍ】．北 京 科 学 出 版
Ｎ
‘
。
．
ｍｌ ＩＲ ：Ｒ．
、＿，
＇
ｆ：ｌ
②对 所 有 的ｉ和ｊ，有 Ｒｉ ｎ Ｒｊ＝０（ｉ≠ｊ）；
制 定 让 生 长 过 程 停 止 的 条 件 或 规 则 。
出 多 种 图像 分 割 方 法 ，将 多 种 方 法 综 合 运
种 子 像 素 的选 取 常 可 借 助 具 体 问题 的 用 ，发 挥 各 自的 优 势 进 行 图 像 分 割 将 成 为
图像分割综述
摘要图像分割是把图像划分为有意义的若干区域的图像处理技术，分割技术在辅助医学诊断及运动分析、结构分析等领域都有着重要的研究价值和广泛的应用发展前景。
在阅读大量文献的基础上，本文对图像分割技术的理论基础、发展历程及图像分割方法的热点、难点问题进行了分类综述，对不同分割算法优缺点进行了总结和归纳，并对图像分割的发展趋势进行了初步的展望和预测。
在此基础上，为了对图像分割理论有更直观的认识，本文选取并行边界算法和分水岭算法这两种方法，用MATLAB软件进行了基础的仿真，并对结果进行了分析和总结，本文重点对一些近年来新兴的算法，比如水平集（Level-set）算法、马尔科夫随机场算法（Markov）、模糊算法、遗传算法、数学形态学算法等进行了概略性的探讨，对这些新兴算法的特点、原理、研究动态进行了分析和总结。
关键词：图像分割；边界；区域；水平集；马尔科夫AbstractImage segmentation is an image processing technology that divides the image into a number of regions. Image segmentation has very important significance in supporting medical diagnosis, motion analysis, structural analysis and other fields.Based on recent research, a survey on the theory and development of image segmentation, hot and difficult issues in image segmentation is given in this article. And describes the characteristics of each method as well as their respective advantages and disadvantages in image segmentation .This article introduces and analyzes some basic imaging and image segmentation methods in theory and describes the development trends of medical image segmentation. To have a better understanding of image segmentation, I use MATLAB software to stimulate on images about the parallel edge algorithms and watershed algorithm. And the analysis of the segmentation results is given in the article.This article introduces and analyzes the new algorithms in recent years such as Level-set algorithm, Markov algorithm, Fuzzy algorithm, Genetic algorithm and Morphological algorithm. In this paper, the features, theory and research trends of these algorithms are analyzed and summarized.Keywords: Image segmentation; Border; Area；Level-set；Markov第1章引言1.1 图像分割的背景和重要作用图像是传达信息的一种方式，图像中含有大量的有用信息，理解图像并从图像中抽取信息以用来完成其他工作是数字图像技术中一个重要的应用领域，而理解图像的第一步就是图像的分割。
医学图像分割方法综述
统计学要迭代运算，因此计算量相对较小。(2)能应用于多方法的实质是从统计学的角度出发对数字图像进行通道图像但是分类器同样没有考虑空间信息，因此建模，把图像中各个像素点的灰度值看作是具有一对灰度不均匀的图像分割效果不好分类器还要求定概率分布的随机变量从观察到的图像中恢复实由手工分类生成训练集，而手工分类的工作量很大。际物体或正确分割观察到的图像从统计学的角度看同时，用小量的训练集训练的分类器对大量的样本就是要找出最有可能，即以最大的概率得到该图像空间进行分类时会产生误差，因为它没有考虑人体的物体组合来。从贝叶斯定理的角度看，就是要求出解剖机构的个体差异具有最大后验概率的分布聚类算法与分类器算法极为类似，只是它不需MRF本身是一个条件概率模型，其中每个像素要训练样本，因此聚类是一种无监督的(概率只与相邻点相关。直观的理解是，在MRF假、统讨一方法。因为没有训练样本集，聚类算法迭设下。大多数像素和其邻近的像素属于同一类。
图像分割技术研究综述
图像分割技术研究综述随着科技的快速发展，图像分割技术作为计算机视觉领域的重要分支，已经在众多应用领域中发挥着越来越重要的作用。
本文将对图像分割技术的研究进行综述，包括其发展历程、应用领域、研究成果以及未来研究方向。
图像分割技术是指将图像按照像素或区域进行划分，从而提取出感兴趣的目标或背景的过程。
图像分割技术在信号处理、计算机视觉、机器学习等领域具有重要的应用价值。
例如，在智能交通中，图像分割技术可以用于车辆检测和跟踪；在医学图像分析中，图像分割技术可以用于病灶区域提取和诊断。
根据图像分割技术所采用的方法，可以将其大致分为以下几类：基于阈值的分割、基于区域的分割、基于边缘的分割、基于模型的分割以及基于深度学习的分割。
1、基于阈值的分割是一种简单而又常用的图像分割方法，其基本原理是通过设定一个阈值，将图像的像素值进行分类，从而将图像分割为不同的区域。
基于阈值的分割方法实现简单、运算效率高，但在处理复杂图像时，往往难以选择合适的阈值，导致分割效果不理想。
2、基于区域的分割方法是根据图像像素的灰度或颜色特征，将图像分割为不同的区域。
这类方法通常适用于均匀背景和简单目标的图像，但对于复杂背景和遮挡情况的处理效果较差。
3、基于边缘的分割方法是通过检测图像中的边缘信息，将不同区域之间的边界提取出来，从而实现图像分割。
这类方法对噪声和光照变化较为敏感，需要结合其他方法进行优化。
4、基于模型的分割方法通常是利用数学模型对图像进行拟合，从而将图像中的目标或背景分离出来。
常用的模型包括参数化模型和非参数化模型两类。
这类方法能够处理复杂的图像特征，但对模型的选择和参数调整要求较高。
5、基于深度学习的分割方法是通过训练深度神经网络，实现对图像的自动分割。
这类方法具有强大的特征学习和自适应能力，能够处理各种复杂的图像特征，但在计算复杂度和训练成本方面较高。
近年来，随着人工智能和机器学习技术的快速发展，基于深度学习的图像分割技术在学术研究和实际应用中取得了显著的成果。
图像处理文献综述
文献综述近年来，随着计算机视觉技术的日益发展，图像处理作为该领域的关键方向受到越来越多研究人员的关注与思考。
在现在的日常生活中，由于通信设备低廉的价格和便捷的操作，人们越来越喜欢用图像和视频来进行交流和分享，消费性的电子产品在消费者中已经非常普遍，例如移动手机和数码相机等等。
在这个纷繁多变的世界，每天都有数以万计的图像产生，同时信息冗余问题也随之而来。
尽管在一定的程度上，内存技术的增加和网络带宽的提高解决了图像的压缩和传输问题，但是智能的图像检索和有效的数据存储，以及图像内容的提取依然没有能很好的解决。
视觉注意机制可以被看做是人类对视觉信息的一个筛选过程，也就是说只有一小部分重要的信息能够被大脑进行处理。
人类在观察一个场景时，他们往往会将他们的注意力集中在他们感兴趣的区域，例如拥有鲜艳的颜色，光滑的亮度，特殊的形状以及有趣的方位的区域。
传统的图像处理方法是将整幅图像统一的处理，均匀的分配计算机资源；然而许多的视觉任务仅仅只关系图像中的一个或几个区域，统一的处理整幅图像很明显会浪费过多的计算机资源，减少处理的效率[1,2]。
因此，在计算机视觉领域，建立具有人类视觉系统独特数据筛选能力的数学模型显得至关重要。
受高效的视觉信息处理机制的启发，计算机视觉领域的显著性检测应运而生。
图像显著性检测是通过建立一定的数学模型，让计算机来模拟人类的视觉系统，使得计算机能够准确高效的定位到感兴趣的区域。
一般来说，一个信号的显著性可以表示为其和周围环境的差异性。
正是因为这个信号和周围的其他信号的迥异性，使得视觉系统不需要对环境中的所有感兴趣的区域进行逐个的扫描，显著的目标会自动从环境中凸显出来。
另外，一些心理学研究表明人类的视觉机制不仅仅是由低级的视觉信号来驱动的，基于记忆、经验等的先验知识同样能够决定场景中的不同信号的显著性，而这些先验知识往往是和一些高层次的事件以及视觉任务联系在一起的。
基于当前场景的视觉显著性机制是低级的，慢速的。
图像分割方法综述【文献综述】
文献综述电子信息工程图像分割方法综述摘要：图像分割是图像理解的基础，图像分割的算法研究越来越受到关注，早期的图像分割算法在之后的研究中得到完善。
活动轮廓模型是图像分割和边界提取的重要工具之一，主要包括了参数形式活动轮廓模型和几何形式活动轮廓模型两大类，本文对这两类模型进行了大概的说明，简单叙述了相对的优点，如几何活动轮廓模型在变形的过程中能处理曲线拓扑变化。
鉴于活动轮廓模型所存在的缺点，提出了水平集算法，使得计算的范围和简易程度有了很大的发展。
最后指出了图像分割的算法还有一些进一步优化的研究发展方向。
关键词：图像分割，参数活动轮廓模型，几何活动轮廓模型，水平集1.引言对图像进行处理，通过图像分割、目标分离、特征提取、参数测量等技术，将原始的图象转化为更抽象更紧凑的形式，使得更高层的图像分析和理解成为可能。
其中图像分割已经越来越受到人们的关注，作为一种图像处理与计算机视觉操作的预处理手段，已经应用到了很多的领域，图像分割可以定义为：根据图像特征对图像进行区域划分[1]过程，图像分割的效果好坏会直接影响到后续的处理结果，所以图像分割是一个基本而又关键的技术，为此人们提出了很多有效的、具有鲁棒性的分割算法。
图像分割方法有很多，按知识的特点和层次可分为数据驱动和模型驱动两大类[2]，前者有Roberts算子、Sobel算子和Canny算子、阈值分割、分水岭算法和模糊聚类分割算法等；后者是直接建立在先验知识的基础上的，如基于活动轮廓模型的图像分割。
水平集的应用领域是隐含曲线（曲面）的运动[3]，现在水平集已经广泛应用于图像恢复、图像增强、图像分割、物体跟踪、形状检测与识别、曲面重建、最小曲面、最优化以及流体力学中的一些方面。
一个好的图像分割算法应具有以下特点：1、有效性，能将图像中感兴趣的区域或目标分割出来的有效规则。
2、整体性。
能得到图像中感兴趣区域或目标的无断点和离散点的封闭边界。
3、精确性，分割所得到的感兴趣区域或目标边界与实际情况贴近。
关于医学图像分割的综述
关于医学图像分割的综述Review of Medical Image Segmentation郭敬*秦茂玲赵文莉GUO Jing QIN Mao－ling ZHAO Wen－lidoi:10．3969/j．issn．1672－9528．2010．05．16Abstract Medical image segmentation medical image processing is the most basic and most important tech-nology of medical image processing．The aim is to segment image space into some interesting areas．Medical im-age segmentation determines the development of other related technologies of medical image processing．Based on a lot of reading at home and abroad recent literature，a rather complete survey on medical image segmentation methods is given in this article．Keywords Medical image segmentation Image segmentation evaluation*山东师范大学信息科学与工程学院，山东省分布式计算机软件新技术重点实验室山东济南250014在医学图像处理中，医学图像分割主要以各种细胞、组织与器官的图像来作为处理的对象或内容［1］。
由于医学图像的成像原理和组织本身的特性差异，医学图像与普通图像比较，具有模糊、不均匀性等特点，这使得医学图像更加困难。
因此，我们有必要针对医学应用这个领域，对图像分割方法进行研究。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
文献综述
图像分割就是把图像分成各具特色的区域提取感兴趣目标的技术和过程。
它是由图像处理到图像分析的关键步骤，是一种基本的计算机视觉技术。
图像分割起源于电影行业。
伴随着近代科技的发展，图像分割在实际中得3到了广泛应用，如在工业自动化、在线产品检验、生产过程控制、文档图像处理、遥感和生物医学图像分析、以及军事、体育、农业工程等方面。
总之，只要是涉及对对象目标进行特征提取和测量，几乎都离不开图像分割。
所以，对图像分割的研究一直是图像工程中的重点和热点。
自图像分割的提出至今，已经提出了上千种各种类型的分割算法。
由于分割算法非常多，所以对它们的分类方法也不尽相同。
我们依据使用知识的特点与层次，将其分为基于数据和基于模型两大类。
前者是直接对当前图像的数据进行操作，虽然可以利用相关的先验信息，但是不依赖于知识；后者则是直接建立在先验知识的基础上，这类分割更符合当前图像分割的技术要点，也是当今图像分割的主流。
基于数据的图像分割算法多数为传统算法，常见的包括，基于边缘检测，基于区域以及边缘与区域相结合的分割方法等等。
这类分割方法具有以下缺点，○1易受噪声和伪边缘影响导致得到的边界不连续，需要用特定的方法进行连接；○2只能提取图像局部特征，缺乏有效约束机制，难以获得图像的全局信息；○3只利用图像的底层视觉特征，难以将图像的先验信息融合到高层的理解机制中。
这是因为传统的图像处理算法都是基于MIT人工智能实验室Marr提出的各层相互独立、严格由低到高的分层视觉框架下进行的。
由于各层之间不存在反馈，数据自底向上单向流动，高层的信息无法指导底层特征的提取，从而导致底层的误差
不断积累，且无法修正。
基于模型的分割方法则可以克服以上缺陷。
基于模型的分割方法可以将分割目标的先验知识等有用信息融合到高层的理解机制之中，并通过对图像中的特定目标对象建模来完成分割任务。
这是一种自上而下的处理过程，可以将图像的底层视觉特征与高层信息有机结合起来，因此更接近人类的视觉处理。
基于模型的图像分割方法主要包括：○1基于统计模型的分割方法；○2基于神经网络的分割方法；○3基于形变模型的分割方法。
主动轮廓模型（Active Conlour Model， ACM）（又称活动轮廓模型，变形曲线模型）的研究背景及发展状况。
即Snake模型，最初由Kass等人于1998年提出，并成功应用于图像分割方面。
这种模型通过建立与参数化曲线Ｃ相关的能量函数，然后优化该能量函数，使轮廓向目标边界演化，并在目标边界处达到最优值。
1987年Kass、Witkin和Terzopoulos首次提出主动轮廓模型，并成功应用于图像分割、视频跟踪等相关应用。
这种模型对Marr提出的各自独立分层图像处理模型提出了挑战，它将图像本身的底层视觉属性（如边缘、纹理、灰度、色彩等）与待分割目标的先验信息（如形状、亮度、色彩等）以一种有机的方式——能量函数的形势结合起来，最终得到待分割目标的完整表达。
能量函数一般由两部分构成：内部能量函数和外部能量函数。
一般说来，内部能量函数嵌入了对目标特征约束的先验性假设，以及保持轮廓本身特性（如光滑性和刚性）的约束条件；而外部能量函数则根据图像的数据特性（如边缘特性、区域特性等）构造
合理的约束。
因此，能量函数表示先验信息与图像特征之间匹配程度的度量。
形变被看作轮廓在能量的共同作用下向感觉兴趣目标运动变形的结果。
通过优化方法得到能量函数的极小值来实现先验信息与图像特征之间的最佳匹配。
主动轮廓模型可以分为参数化模型和几何化模型两类。
最初提出的是参数化模型，它有很大的缺陷：对初始化位置敏感、凹陷边缘处收敛效果不理想，以及不具备自动拓扑变化（曲线的分裂与合并）等。
因此学界提出了很多改进方法。
1991年Cohen等人通过加入气球力来增大轮廓演化的力，可以使初始轮廓远离目标边界，但是该力的大小难以控制；如果太小，则轮廓演化变慢，反之则容易越过目标的弱边界，导致分割错误。
Xu和Prince提出了基于梯度矢量流的主动轮廓模型，可以有效改善参数主动轮廓模型初始轮廓需要靠近目标边界以及对凹陷边缘处收敛效果不理想的缺陷。
Caselles等和Malladi等分别独立提出了几何化的主动轮廓模型，这种模型基于曲线演化理论和水平集方法，不同于参数化模型，这种模型的演化过程基于曲线的几何度量（法向量、曲率等），而这些度量采用水平集方法可以方便表示。
Casellos和Yezzi等提出的测地线主动轮廓模型（GAC模型）是一种应用较多的模型，在一定程度上可以解决“边界侧漏”问题。
利用图像的边界信息构造演化停止项，从而使轮廓在边界停止演化，因而统称为基于边界的主动轮廓模型。
Chan和Vese提出了一种基于简化的Mumford-Shah模型的主动轮廓模型，即CV模型。
该模型利用像素灰度的区域统计信息构造能量函数，然后利用变分法极小化能量函数，得到轮廓的演化方程。
CV模型利用了像素灰度的区域统计信息，可以有效地分割弱边界目标与离散状边界目标。
但是CV模型利用常数来
近似轮廓内外图像数据的值，故只适用于目标与背景分别具有相同密度特性的图像分割，而实际中由于光照，噪声等影响，目标与背景是灰度分布不均匀的区域，对于这种情况，CV模型不能得到满意的结果。
为了解决上述问题，Vese和Chan又提出了改进的CV模型，分段线性光滑（piecewise smooth）（PS）模型。
他也是一种基于Mumford-Shah模型的简化模型，但是计算量大。
C.M.Li提出了LBF模型（Local Binary Fitting）模型，利用高斯核函数对像素点及以其为中心的邻域内的像素点之灰度差值加权来构造能量函数，极小化该能量函数得到轮廓内外像素点灰度的近似函数，可以看作在以该点为中心的高斯窗内灰度加权的均值，故能很好地近似该点的灰度值。
LBF模型灰度近似函数是在图像全局域上定义的，无需再用其他方法扩展到图像全局，所以具有比PS模型更高的分割效率。
CV模型、PS模型和LBF模型都利用图像数据的统计信息来构造能量函数，得到的演化方程驱动力与目标边界信息无关，因此，这类模型统称为基于区域的主动轮廓模型。
基于模型的分割方法一般分为两种，一类是基于变分法的参数活动轮廓模型分割方法；一类是基于水平集方法的几何活动轮廓模型分割方法。