图像分割新方法综述_郑晓曦图像分割新方法综述_郑晓曦.pdf

第 35卷 (2007)第 8期 　　　　　　　　　　　　　　计算机与数字工程 　　 　　　　　　　　　　　 103 ＊ 图像分割新方法综述 郑晓曦 　严俊龙 (五邑大学信息学院 　江门 　 529020) 摘 　要 　图像分 割是图像处理与计算机视觉的基本问题之 一 , 是 图像处 理到图 像分析 的关键 步骤 。 随着 越来越 多人 的研究 , 近年来涌现了许多新理论 、新方 法 。但是 没有一种方法能满足所有图像分割领域 。 在总 结国内外 最近几年相 关学 者的论文及其著作的 基础上 , 对图像分割方法进行分类和讨论 。 在综述其相关方法 的同时阐述每类 分割方法 的特点 , 对其 它研究者在分割方法 的选择上有一定的指导作用 。 关键词 　图像分 割 　综述 　图像处理 中图分类号 　TP391 2 1　引言 保持内容上的基本一致 , u(x) 确保了绝大部 分区域光滑 , 而 length(K)项是为了使图像的边界 图像分割是计算机视觉领域中极为重要的内 最简单 , 这 3项的折中保证了图像分割的效果 。 容之一 , 是实现自动图像分析和模式识别的首要问 通过变分法 , 可以把上面这个泛函极值问题转 题 , 也是图像处理的经典难题之一 。图像分割的质 化为对偏微分方程的求解 。 在转变过程中 , 研究人 量的优劣 、区域界限定位的精度直接影响后续的区 员往往会根据不同的应用背景简化上式或者对上 域描述以及图像的分析和理解 是图像处理 分析 , 、 、 式做一些变形 , 因此产生了不同的偏微分方程 。例 理解中一个举足轻重的技术环节 [ 4] 。 如 , Osher和 Rudin 用 : 很多学者对目前提出的上千种图像分割方法 u/ t=- Du F( u) 作了综述[ 1] , [ 2] 和分类 。 文献 [ 1] 将分割方法划分 u(0, x)=g(x) 为基于数据驱动和基于模型驱动的分割方法 ;文献 在某个时刻 t的解 u(t, x)作为图像分割后 [ 2]将其划分为边缘检测 、基 于区域和其他方法 ; [ 5] 的结果 。而 Peron和 Malik 选择的方程是 : 本文主要介绍近几年在图像分割中出现的新方法