彩色图像分割介绍
彩色图像分割算法的研究与实现
彩色图像分割算法的研究与实现图像分割技术是图像处理的一个重要分支，它的目的是从含有颜色的图像中将几何形状的元素提取出来。
目前，彩色图像分割算法具有高效率、简单易行处理以及准确性方面的优势，广泛应用于机器视觉、识别等诸多领域。
本文从图像分割理论和技术基础入手，综述目前彩色图像分割算法的研究情况，包括基于阈值分割、基于模板匹配、基于区域生长和基于边缘检测等方法。
然后提出了一种基于改进的Otsu算法的彩色图像分割算法，将偏色抑制、局部阈值和K-means聚类算法相结合，最终实现了高效的彩色图像分割。
IntroductionImage segmentation is an important branch of image processing, its purpose is to extract geometric elements from color images. At present, the color image segmentation algorithm has the advantages of high efficiency, simple and easy processing and accuracy, and is widely used in many fields such as machine vision and recognition. In this paper, we review the current research on color image segmentation algorithms, including threshold segmentation, template matching, region growing and edge detection methods. Then, a color image segmentation algorithm based on an improved Otsu algorithm is presented, which combinescolor suppression, local threshold and K-means clustering algorithm to achieve efficient color image segmentation.1.本理论图像分割是图像处理的基本过程，要根据图像中所含信息，将整幅图像划分成合理的子块，从而可以实现将不同的物体背景划分开来的目的。
颜色分割方法
颜色分割方法
颜色分割是图像处理中的一种方法，用于将图像中的不同颜色区域分隔开。
以下是一些常见的颜色分割方法：
阈值分割：将图像的每个像素与一个或多个预定义的颜色阈值进行比较，根据比较结果将像素分类为不同的颜色区域。
基于颜色空间的分割：将图像从RGB颜色空间转换为其他颜色空间（如HSV、Lab），然后根据新颜色空间的特性进行分割。
K均值聚类：将图像中的像素分成K个簇，每个簇代表一个颜色区域。
这是一种无监督学习方法，适用于没有明确颜色标签的图像。
区域生长：从种子像素开始，逐步合并相邻的像素，合并规则通常基于像素之间的颜色相似性。
图割（Graph Cut）：将图像表示为图，通过最小化或最大化割边的方式实现分割。
这在处理具有复杂颜色分布的图像时很有效。
分水岭算法：基于图像的梯度信息，将图像看作地形地貌，通过水流模拟来找到图像中不同颜色的分割。
这些方法可以单独使用，也可以结合使用，具体选择取决于图像的特性和应用需求。
在实践中，通常需要根据具体情况调整参数或采用适用于特定场景的算法。
1。
常用彩色图像分割方法的分析与探讨
常用彩色图像分割方法的分析与探讨严春来袁双云(攀枝花学院计算机学院，四川攀枝花617000)i喃要】彩色图像包含了丰富的颜色信息，是对客观存在的物体的一种相似性的生动模仿或描述。
近年来，随着计算机技术的进一步提高。
，‘彩色图像的使用越来越多，彩色图像的分割方法的研究也成为了一大研究热点。
本文讨论了4类常见的分割算法的原理、特点以及在解决分；割问题时需要深入分析的要素。
4供键词】彩色图像；分割；算法；要素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—个区域都满足特定区域的一致性。
图像分割是一种基本的计算机视觉技术，是从图像处理到图像分析的关键步骤，也是解决起来比较困难的一个问题。
近年来，随着计算机技术的进—步提高，彩色图像的使用越来越多，彩色图像的分割方法的研究也成为了一大研究热点，其关键就是姗0用丰富的色彩信息来达到有效分割的目的。
常用彩色图像分割方法=单色图像分割方法+颜色空间。
1基于区域的分割技术1．1直方图阈值法直方图阈值法广泛应用于单色图像的分割。
在利用阈值法来分割图像时有一定的假设(换句话说，是基于一定的图像模型的)，即图像具有单峰灰度分布的目标和背景组成，处于目标或背景内的相邻像素间的灰度值是高度相关的，但处于目标和背景交界处两边的像素在灰度值上有很大的差别。
由于彩色图像不仅只有灰度这—个属性，所以使用直方图阈值法会出现很大的不同。
大多数方法都是对彩色图像的每个分量(属性)分别采用直方图阈值法。
．12颜色聚类的方法彩色图像分割对于图像中不同物质的颜色因光源颜色和亮度的不同变化较大，而同一物质颜色比较单一，可以利用相似色合并的方法，对颜色进行聚类，最终得到由几种颜色表示不同区域的分割图像。
常用的聚类方法有K均值聚、模糊c均值聚类和分层聚类等。
13区域生长和区域合并与区域分型区域生长的基本思想是将具有相似性质的像素集合起来构成区域，而区域分裂技术则是将种子区域不断分裂为4个矩形区域，直到每个区域内部都是相似的为止。
基于HSI和LAB颜色空间的彩色图像分割
基于HSI和LAB颜色空间的彩色图像分割一、本文概述随着科技的发展，图像处理技术在众多领域中的应用日益广泛，如医疗影像分析、卫星遥感、机器视觉等。
在这些应用中，彩色图像分割作为图像处理的核心技术之一，其重要性不言而喻。
彩色图像分割旨在将图像中的像素划分为若干个具有相似特性的区域，从而便于后续的图像分析和理解。
本文主要探讨基于HSI（Hue, Saturation, Intensity）和LAB （Lightness, a, b）颜色空间的彩色图像分割方法。
HSI颜色空间更接近人类视觉感知，能够较好地反映颜色的本质特征，而LAB颜色空间则具有感知均匀性，能够更好地适应不同光照条件下的图像分割。
本文首先介绍HSI和LAB颜色空间的基本原理及其在彩色图像分割中的应用优势。
接着，详细阐述基于这两种颜色空间的彩色图像分割算法，包括预处理、特征提取、分割策略等关键步骤。
通过实验验证所提方法的有效性和准确性，并与现有方法进行比较分析，以展示其在彩色图像分割领域的应用潜力。
二、相关技术研究综述彩色图像分割是计算机视觉领域的一个重要任务，旨在将图像划分为多个具有相似性质的区域。
这一过程的实现依赖于颜色空间的选择和相应的分割算法。
在众多颜色空间中，HSI（色调、饱和度、强度）和LAB（亮度、a通道、b通道）因其与人类视觉感知的紧密关联而受到广泛关注。
HSI颜色空间以人类视觉系统对颜色的感知为基础，其中色调（Hue）描述了颜色的基本属性，如红色、绿色或蓝色饱和度（Saturation）表示颜色的纯度或鲜艳程度强度（Intensity）则与颜色的亮度或明暗程度相关。
这种颜色空间对于颜色分割特别有用，因为它与人类对颜色的直观感知更为接近。
LAB颜色空间则是一种基于人眼对颜色亮度和色差的感知而设计的颜色模型。
L通道表示亮度信息，而a和b通道则分别表示绿色到红色以及蓝色到黄色的色差。
LAB颜色空间的一个显著优点是它的色域比RGB更广，且其亮度通道与色度通道是分离的，这有助于在分割过程中保持颜色的一致性。
彩色图像分割方法综述
彩色图像分割方法综述作者：杨红亚赵景秀徐冠华刘爽来源：《软件导刊》2018年第04期摘要：图像分割是图像分析中一个非常重要的预处理步骤，分割效果将直接影响到后续任务的有效性。
彩色图像相较于灰度图像更接近人类的视觉特性，因此对彩色图像的研究更为重要。
对当前比较常用的一些彩色图像分割方法进行了综述，阐述了基于阈值、基于聚类、基于区域以及基于特定理论的几类分割方法各自的优缺点和应用场景。
最后根据基于过完备字典的稀疏表示能够刻画图像细节信息、实现图像最优逼近的特点，提出将其推广至彩色图像分割的研究思路。
关键词：彩色图像分割；阈值；聚类；区域生长；稀疏表示DOIDOI：10.11907/rjdk.172535中图分类号：TP301文献标识码：A 文章编号：1672-7800（2018）004-0001-05Abstract：Image is an important preprocessing step in image analysis， of whose effect directly affects the effectiveness of subsequent tasks. Color images are more closely related to the human visual characteristics than gray-scale images， so it bears more importance for study. In this paper，some segmentation methods of color image are reviewed， the advantages， disadvantages and application of segmentation methods based on clustering， region and class are analyzed. The paper then introduces the theory of sparse representation based on the over-complete dictionary， which can describe the detail information of the image and realize the optimal approximation of the image. The theory is proposed to be employed into color image segmentation.Key Words：color image segmentation；threshold；clustering；regional growth；sparse representation0 引言图像分割是指根据要求将图像细分为几个区域的过程，是图像处理到图像分析过程中的关键技术之一。
彩色图像分割方法综述_林开颜
第10卷 第1期2005年1月中国图象图形学报Journa l o f I m age and G raph ics V o.l 10,N o .1Jan .,2005收稿日期:2003-08-28;改回日期:2004-06-29第一作者简介:林开颜(1975～ ),男,先后于1998年、2001年获长春光学精密机械学院机械设计与制造专业工学学士学位、机械电子工程专业工学硕士学位,2004年获同济大学控制理论与控制工程专业博士学位,现在同济大学现代农业科学与工程研究院工作。
研究方向为智能控制理论与技术、农业计算机视觉技术等。
E -m ail :ky .li n @163.co m ;li nkai yan @yahoo .co 彩色图像分割方法综述林开颜1) 吴军辉1) 徐立鸿1),2)1)(同济大学现代农业科学与工程研究院,上海 200092) 2)(同济大学控制科学与工程系,上海 200092)摘 要 由于彩色图像提供了比灰度图像更为丰富的信息,因此彩色图像处理正受到人们越来越多的关注。
彩色图像分割是彩色图像处理的重要问题,彩色图像分割可以看成是灰度图像分割技术在各种颜色空间上的应用,为了使该领域的研究人员对当前各种彩色图像分割方法有较全面的了解,因此对各种彩色图像分割方法进行了系统论述,即先对各种颜色空间进行简单介绍,然后对直方图阈值法、特征空间聚类、基于区域的方法、边缘检测、模糊方法、神经元网络、基于物理模型方法等主要的彩色图像分割技术进行综述,并比较了它们的优缺点,通过比较发现模糊技术由于能很好地表达和处理不确定性问题,因此在彩色图像分割领域会有更广阔的应用前景。
关键词 彩色图像分割 颜色空间 直方图阈值化 边缘检测 模糊方法 神经网络中图法分类号:TP391.41 文献标识码:A 文章编号:1006-8961(2005)01-0001-10A Survey on Color I mage Seg m entati on T echni quesLI N Ka i -yan 1),WU Jun -hui 1),XU Li -hong1),2)1)(Moder n Ag ri cu lt ur a l Sci ence ＆E ng ineeri ng Instit u t e of Tong jiUn i versit y ,Shanghai 200092)2)(Con tr ol S cie nce ＆E ngineeri ng D epart men t of TongjiUn iver sity ,S hangha i 200092)Ab strac t Due to co lor i m ag e prov i d i ng mo re infor m a tion than monochro m e i m age ,co l o r i m age proce ssi ng is be i ng paid m ore and m ore atten tion .I m ag e seg m entati on is critica l to i m age proce ssi ng and pa tte rn recogniti on ,so a ll t he t ypica lapp roaches are presented and discussed in this paper .Basica ll y ,color i m age segm en t a tion techni ques are based onm onoch ro m e ones ope ra ting i n diffe rent co lor s paces .T his pape r first rev i ew ed so m e m a j o r co lor representation m ethods ,then su mm arized t he m a j o r co l o r i m age segmenta tion approaches i nc l ud i ng hist og ram thresho l ding ,cha racte ristic fea t urecl ustering ,reg ion -based approache s ,edge de t ec tion ,f uzzy technique s ,neural ne t w o rks ,physics -basedm e t hod .The me rits and dra wbacks of t he me t hods we re discussed t oo .F uzzy set theo ry p rovide s a m echanis m t o pre sen t and manipu l a t e uncer t a i n t y and a m bigu ity ,which is de sirab le for i m age p rocessi ng .So ,t he f uzzy approaches w ill have a pro m isingapp licati on i n t he color i m age seg m entati on area .K eyword s co l o r i m ag e segm en t a tion ,co l o r space ,h ist og ra mt hresho l d i ng ,edge de t ec tion ,f uzzy techniques ,neu ra l net wo rks1 引 言图像分割是图像分析和模式识别的首要问题,也是图像处理的经典难题之一,它是图像分析和模式识别系统的重要组成部分,并决定图像的最终分析质量和模式识别的判别结果。
灰度分割和彩色分割的方法
灰度分割和彩色分割的方法灰度分割和彩色分割的概述灰度分割和彩色分割是图像处理领域常用的方法，用于将图像分割为不同的区域或对象。
灰度分割适用于灰度图像，彩色分割则适用于彩色图像。
本文将详细介绍灰度分割和彩色分割的原理、方法和应用。
灰度分割灰度分割是指将灰度图像分割为具有不同灰度级别的区域。
其主要目的是提取出感兴趣的目标，便于后续的分析和处理。
下面介绍几种常用的灰度分割方法。
基于阈值的分割基于阈值的分割是最简单常用的分割方法之一。
其基本原理是将图像的像素根据灰度值与预先确定的阈值进行比较，将大于阈值的像素设置为目标区域，将小于阈值的像素设置为背景区域。
基于区域的分割基于区域的分割方法将图像分割成一系列具有相似特征的区域。
其基本思想是将相邻像素根据一定的相似性准则进行合并，形成具有统一特征的区域。
基于边缘的分割基于边缘的分割方法通过检测图像中的边缘信息，将图像分割为由边缘组成的区域。
常用的边缘检测算法有Canny算法、Sobel算法等。
彩色分割彩色分割是指将彩色图像分割为不同的颜色区域或对象。
相比灰度分割，彩色分割更复杂，因为需要考虑颜色信息的不同。
下面介绍几种常用的彩色分割方法。
基于颜色空间的分割基于颜色空间的分割方法是最常用的彩色分割方法之一。
常见的颜色空间包括RGB、HSV、Lab等。
该方法的基本思路是选取恰当的颜色空间，并将图像像素在该颜色空间中的分布作为分割的依据。
基于聚类的分割基于聚类的分割方法将图像像素根据其颜色信息进行聚类，形成一系列具有相似颜色的区域。
常用的聚类算法有K均值聚类、高斯混合模型等。
基于纹理的分割基于纹理的分割方法考虑图像中不同区域的纹理特征，将图像分割为具有相似纹理的区域。
常用的纹理特征包括灰度共生矩阵、小波变换等。
基于边缘的分割基于边缘的分割方法在彩色图像中同样适用。
通过检测图像中的边缘信息，将图像分割为由边缘组成的区域。
灰度分割和彩色分割的应用领域灰度分割和彩色分割方法在许多领域都得到了广泛的应用。
彩色图像分割算法的研究与实现
彩色图像分割算法的研究与实现图像分割，即将输入图像划分为多个不同的区域，这些区域可能具有不同的颜色、纹理和特性，是计算机视觉中的一个重要研究领域，可以用于图像识别、图像索引和图像建模等诸多领域。
由于它在计算机视觉、自然图像处理、机器人导航等应用中发挥着重要作用，计算机图像分割已成为计算机视觉专业目前的一个重点研究，其发展也受到了越来越多的关注。
彩色图像分割是图像分割研究的一个重要方面，其主要目的是在大规模彩色图像中比较准确地识别出各个物体，并分类地以不同的颜色表示出来。
这需要对光照、色彩、结构等图像信息进行准确的识别，以实现高精度的图像分割。
随着技术的进步，彩色图像分割的算法也逐渐完善，可以应用于不同的复杂场景，并在实际应用中取得良好的效果。
一、彩色图像分割算法的分类彩色图像分割算法可分为传统的有监督和无监督分割算法，以及近几年提出的深度学习分割算法。
1. 传统有监督图像分割算法传统有监督图像分割算法属于基于特征的算法，它基于明确的前景背景特征信息，采用距离函数或概率函数来衡量前景背景的相似度，从而实现分割过程。
传统的有监督图像分割算法主要包括分水岭算法、分层模型分割算法、K-means算法、模板匹配算法等。
2.传统无监督图像分割算法传统无监督图像分割算法属于基于数据的分割方法，主要基于图像数据分析，利用像素灰度值之间的相似性和差异性，进行图像分割。
传统的无监督图像分割算法大多通过构建图的联通成分，并利用联通成分及其属性来决定每个前景或背景的边界，常见的有区域生长法、聚类算法等。
3.深度学习图像分割算法深度学习图像分割算法是近几年比较流行的分割算法，它基于神经网络模型，可以自动从图像中学习有效的特征，从而实现高准确率的图像分割。
目前，深度学习图像分割算法主要有残差网络（ResNet）、卷积神经网络（CNN）、U-Net、Fully Convolutional Network（FCN）、DeepLabV3+等。
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第一章绪论计算机图像处理在医学领域的应用越来越广泛，白细胞图像的自动判断就是其中的代表之一。
它能有效地减少主观干扰，提高工作效率，减轻医生负担。
近些年来，计算机硬件技术和光谱成像技术的飞速发展，使得成功研制开发出小型实用的基于多光谱的白细胞图像自动分类识别系统成为可能。
本文研究的主要目的在于对白细胞多光谱图像分割进行初步的探索研究，为系统中其后的白细胞能够准确地分类识别奠定基础。
本章简要阐述了基于多光谱的白细胞图像分割的应用背景和研究意义，回顾了国内外细胞图像分割和多光谱遥感图像分类的研究发展状况，并简要介绍了本论文的主要工作。
§1.1 概述§1.1.1 白细胞检验白细胞的光学显微镜检查是医院临床检验项目之一，特别是对各种血液病的诊断占有极其重要的地位。
它的任务是观察或测定血液中的各种白细胞的总数、相对比值、形态等，用于判断有无疾病、疾病种类以及严重程度等，特别是对类似白血病这类血液病诊断具有更加重要的意义。
白细胞分类计数的传统方法是将血液制成涂片，染色后，临床医生在显微镜下用肉眼按照有关标准，如核的形状、细胞浆的量和颜色，细胞浆颗粒的大小和颜色，整个细胞形状、稀薄与细胞间的接触等，来观察和检查这样的细胞标本[1]。
然而这项工作十分繁重，工作效率低，容易误判，且人工识别误差随检查人员而异。
同时通过观察的细胞数目较少，从统计的角度看，因样本集较小而影响诊断结果的可靠性。
计算机图像处理与分析技术伴随着信息技术的不断进步在最近20年间得到了飞速的发展，已经迅速渗透到人类生活和社会发展的各个方面，这为智能化细胞分析仪代替人工方法提供了基础。
因此，借助于现代计算机技术结合临床医生的实践经验，采用图像处理技术对图像进行处理，从而对细胞进行识别，对于医学科研与实践，以及临床诊断方面有着现实意义和非常广阔的前景。
目前已经制成的自动白细胞分析仪主要有两种类型：一类是用组织化学染色法，通过连续流动的系统，以光电效应的方式分别数出单一细胞，并可同时报告白细胞总数、各类细胞的百分率和绝对值。
因为该法不是由细胞形态学特点识别各类白细胞，所以不能目视观察白细胞形态，亦不能保留样本，对感染中毒细胞无法识别。
另一类是原型认定型，其工作原理模仿人“脑眼系统”[2]的智能识别过程，运用计算机图像处理和模式识别技术，将从显微镜与相机或摄像机得到的数字化图像进行自动处理分析和分类。
与前一种类型的白细胞分类仪器相比，其主要优势在于：（1）能获得丰富的关于细胞形态、色彩、纹理等方面的多种信息，可综合运用图像处理及模式识别技术进行细胞分类，可取得高效准确的识别效果；（2）由于计算机的应用，保留了第一手资料，便于诊断的回顾和疑难病症的会诊，使系统在临床基础研究、病理资料积累等方面具有很大的潜力。
随着计算机技术的发展，第二类方法近些年得到了较大发展。
此类方法是目前的研究热点和发展方向。
§1.1.2 细胞图像分割概述细胞自动识别和统计系统主要方法是对原始图像进行分割，以提取单个细胞，然后对单个细胞进行分析处理和分类识别。
图像分析识别的一般过程如图1.1所示：图1.1图像识别流程细胞图像的分割是细胞自动识别计算机分析的第一步和关键性问题，其分割质量亦即与细胞的吻合程度，将直接影响到特征参数提取的准确性和分类系统的最终识别率。
传统细胞图像的分割，就是将血液中的白细胞自动检出，并在除去图像中各种噪声干扰的基础上，将单个白细胞图像划分成背景、细胞浆、细胞核三个区域。
白细胞图像的分割包括两个方面的任务：（1）从一幅血液图像背景中自动检测出待分类识别的单个白细胞区域；（2）为了计算细胞的特征参数，应将检出后的白细胞中的背景部分清除，并将细胞核与细胞浆分为不同的区域。
§1.1.3 白细胞的分类及特点白细胞是人体血液的重要组成部分，由核和原形质（细胞浆）两部分组成，为无色、球状有核细胞，根据包含在核与原形质中的颗粒不同，分成颗粒细胞、单核细胞和淋巴细胞。
颗粒细胞又根据颗粒的性质不同分为嗜中性粒细胞、嗜酸性粒细胞和嗜碱性粒细胞。
中性粒细胞根据核形状又可分为中性杆状核粒细胞和中性分叶核粒细胞。
观察白细胞图像，可以发现该类图像具有下述特点：（1）显微细胞图像反差小，有些图像由于各种因素产生的噪声多，图像背景不均匀。
另外，由于人工涂片和染色的非标准性，常常出现因染色剂过浓或染色时间过久，致使细胞结构模糊不清；（2）在一个细胞图像采样视野内，除了出现1～2个白细胞外，周围存在一些次要的区域，如大量的成熟红细胞和少量凝血细胞（血小板）等。
红细胞无核且呈圆盘状，细胞中央稍淡，直径约为7.5µm，红细胞的分布密度约是白细胞密度的800倍，凝血细胞的胞体小，呈星状，约为红细胞的1/4～2/3，凝血细胞具有粘附性且常成堆出现在图像中。
以下是经过Wright 染色后各类细胞的显微图像：§1.2 目前国内外研究现状由于将光谱成像手段应用到显微细胞图像处理的研究工作才刚刚兴起，目前已公布的关于这方面的论文和相关资料都很少，由于多光谱最初是用于遥感成像中，且在遥感领域，多光谱图像的分割已经取得了非常丰富的研究成果。
因此本节从传统细胞图像分割和多光谱图像分割两个方面来阐述研究现状。
§1.2.1 细胞图像分割方法概述传统的细胞图像分割按对象可以分为灰度图像和彩色图像两类。
传统的细胞图像分割方法大多是针对灰度图像进行的，然而由于上一节所阐述的白细胞图像分割中的几个难点，使针对灰度的分割方法无法准确分割出细胞图像的各种成分。
如果把灰度信息看作是一维的话，那么彩色图像包含的信息是三维的，信息量比灰度图像多。
所以近年来的细胞分割算法主要针对彩色图像来展开，并取得了一定的成果。
细胞图像分割方法大致可分为三类[3]。
1、基于区域的分割方法阈值法：是一种简单而有效的图像分割方法，早期的基于直方图的阈值分割方法主要针对灰度图像，实现简单，计算量小，但其无法有效的分辨白细胞图像中的诸多成分，局限性较大。
近年来，针对彩色图像，人们选取RGB 空间或HSI 空间中的某一个通道或者是它们的线性组合来进行阈值分割，使得分割效果有所提高。
文献[4]中则利用RGB 中的G 通道来区分核和其他区域，根据对血液图像的直方图分析，应用自适应多阈值分割方法完成对白细胞核的提取以及背景的扣除，实现了白细胞的自动检出。
对胞浆的分割中，提出基于局部颜色相似性和凸图1.2 经过染色后的白细胞显微细胞图像性收敛控制进行区域生长的分割方法，取得较为满意的结果。
文献[5]中将白细胞分割分为三个步骤，第一步实现白细胞的快速定位，针对白细胞核在R通道中灰度值较低的特点，检测出该图像中有无白细胞，如果有，则划定包含白细胞区域的一个矩形。
第二步，分析该矩形区域内的亮度直方图，最亮的部分为背景，最暗的则是白细胞核，然后再利用B通道中红细胞成分较亮的特点，找出细胞浆的位置。
第三步，通过形态学中的腐蚀和膨胀使轮廓线趋于平滑。
聚类：也是一种常用的分割算法。
它指的是根据数据本身的特征将其分至不同类别的过程。
输入的图像数据首先进行特征提取（如颜色，纹理等），然后根据这些特征按照一定的准则把图像分成具有特征一致性的区域。
文献[6]中，采用模式识别中的均值聚类算法并结合分裂算法确定细胞核的颜色以及细胞的个数，从而从彩色图像中分割出了细胞核；在确定细胞核的基础上，该文参照阈值分割和数学形态学中的流域分割的原理，提出结合两种分割算法的方案，最终确定每个细胞核所对应的白细胞的区域，成功地分割出单个的白细胞。
2、基于边界的分割方法基于边界检测分析的分割方法近年来研究很多。
Kass[7]提出了活动轮廓模型，在确定初始轮廓的情况下，利用一定的能量表达式，通过将总体能量最小化，达到边界和形状因素之间的平衡。
近年来人们把动态规划、神经网络和贪婪算法[8]等应用到了边界优化上，能够比较快速地得到某个准则下的最优边界或局部边界。
文献[9]针对DNA染色法处理后的标本图像，利用彩色空间RGB中R分量直接对细胞图像进行分割，先对图像进行全局二值化，确定细胞的初始轮廓之后再采用活动轮廓模型逼近真实的轮廓。
该论文提出的分割方法取得了比较好的效果。
3、基于区域与边界模型的分割方法区域生长的基本思想是选定若干种子区域或种子像素，将其邻近的像素按某种相似准则归入区域，使得区域逐步增长。
与阈值法相比，这种方法除了考虑分割区域的同一性，还考虑了区域的连通性。
区域生长的效果一般由种子区域和相似性准则（或称生长准则）的选择决定。
如何使用鲁棒的非参数方法完成选择是近来区域生长算法研究的热点。
J.M.Chassery[10]在80年代后期利用白细胞的局部颜色相似性和形态特征，用区域生长方法对骨髓细胞进行了分割，得到了较好的效果。
文献[11]同样利用局部颜色相似性和白细胞的凸性特征，较好地解决了白细胞图像分割问题。
§1.2.2 多光谱图像分割方法概述多光谱遥感图像分类是模式识别技术在遥感技术领域中的具体应用，是遥感数字图像处理的一个重要内容。
多光谱遥感图像分类技术的研究包括特征选择与提取和算法设计两个主要内容。
特征选择与特征提取的方法很多，对于多光谱图像分类的特征选择，起初大部分集中在波段选择上；后来针对不同的分类目的，采用各种数学变换来提取一些有用的分类特征；最后光谱波形特征、纹理特征和其它一些变换特征都尝试着用于遥感图像分类。
1、遥感多光谱图像的分类算法概述遥感影像分类是遥感界最重要的研究领域之一，因为分类是对遥感影像进行进一步分析的基础。
根据数学模型的应用，遥感影像分类可分为参数分类和非参数分类。
参数分类要求数据按一定的数学模型分布；非参数分类则不要求数据的分布服从一定的数学模型。
在实际应用中，遥感影像分类可分监督分类和非监督分类。
监督分类和非监督分类的最大区别在于，监督分类要求首先给定类别，而非监督分类则由图像数据本身的统计特征来决定。
对于分类算法的研究也百花齐放，下面简单介绍两种常用的分类算法：（1）最大似然分类法（Maximum Likelihood Classifier－MLC）基于贝叶斯决策的最大似然分类法[12,13]，属于监督、参数分类算法，有着严格的理论基础，对于呈正态分布的数据，判别函数易于建立，有较好的统计特征，其贝叶斯分类错误率最小。
在文献[13]中利用非监督分类的结果来估计各类的先验概率。
为了突破最大似然法的一次划分模式类的限制，提高分类精度，许多复合算法都以最大似然法为基础构造，Xiuping Jia等[14]提出的渐进二类判别分类器就属于这一类方法。
Chulhee Lee等[15]，Jayantha Ediriwickrema等[16]也是把最大似然法作为基础，构造了一种多层似然算法，把一次性划分变为多次划分，从而提高分类精度。