彩色图像分割的国内外研究现状
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．阈值分割方法
阈
值分割方法的历史可追溯到近
40
年前，现已提出了大量算法，
对灰度图像的
取阈值分割就是先确定一个处于图像灰度取值范闱之中的灰度阈值
，
然后将图像
中各个象素的灰度值都与这个阈值
相比较
，
并根据比较结果将对应的像素分为两
< br>类。
这两类像素一般分属图像的两类区域，从而达到分割的目的。从该方法中可<
/p>
以看出，确定一个最优阈值是分割的关键。
现有的大部分算法都是
集中在阈值确
定的研究上。
阈值分割方法根据图像木身的特点，
可分为单阈值分割方法和多阈
值分割方法
;
也可分为基于像素值的阈值分割方法、基于区域性质的阈值分割方
法和基于坐标位罝
的阈值分割方法。
若根据分割算法所有的特征或准则，还可以
分
为直方图与直方图变换法、最大类空间方差法、最小误差法与均匀化误差法、
共生矩阵法
、最大熵法、简单统计法与局部特性法、概率松弛法、模糊集法、特
征空间聚类法、基于
过渡区的阈值选取法等。
目前提出了许多新方法
，
如严学强等人提出了基于量化直方图的最大熵阈值处理
算法，将直方图量化后采用最大熵阈值处理算法，使计算量大大减小。薛贵浩、
帝毓
晋等人提出基于最大类间后验交叉熵的阈值化分割算法
，
从目标
和背景的类
间差异性出发，
利用贝叶斯公式估计像素属于目标和
背景两类区域的后验概率，
再搜索这两类区域后验概率之间的
最大交叉熵。
这种方法结合了基于最小交叉熵
以及基于传统香农
熵的阈值化算法的特点和分割性能，
取得很好的通用性和有效
性
，该算法也容易实现二维推广
,
即采用二维统计量
(
如散射图或共生矩阵
)
取
代
直方图
,
以提高分割的准确性。俞勇
等人提出的基于最小能量的图像分割方法，
运用了能量直方图来选取分割阈值。
任明武等人提出的一种基于边缘模式的直方
图构造新方法，使分割阈值受
噪声和边缘的影响减少到最小。
程杰提出的一种基
于直方图的分
割方法，
该方法对
Ostu
准则的内在
缺陷进行了改进
,
并运用对直方
图的预
处理及轮廓追踪，找出了最佳分割阈值。
此方法对红外图像有很强的针对
性。付忠良提出的基于图像差距度量的阈值选取方法，多次导出
Ostu
方法，得
到了几种与
Ostu
类似的简单计算公式，使该方法特别适合需自动产生阈值的实
时图像分析系统。
华长发等人提出了一种基于二维熵阈值的图像分割快速算法，
使传统二维阈值方法的复杂
度从
0(W2
S2)
降至
0(W2/3 S2/3)
。赵雪松等人提出
的综合全局二值化与边缘检测的图像方法，
将
全局二值化与边缘检测有效的结合
起来，从而达到对信封图分割的理想效果。靳宏磊等人
提出的二维灰度直方图的
最佳分割方法，找到了一条最佳分割曲线，使该算法得到的分割
效果明显优于一
维直方图阈值方法。乐宁等人根据过渡区内象素点具有的邻域方向性特点
，引入
了基于一元线性回归处理的局部区域随机波动消除方法
，
将图像过渡区算法进行
了改进。
模糊技术及其日趋成熟的应用也正适应了大部分图像边缘模糊而难以
分析的现状
，
赵初和王纯提出的模糊边缘检测方法能有效地将物
体从背景中分离
出来，并已在模式识别中的图像预处理和医学图像处理中获得了良好的应
用。金
立左、夏良正等提出图像分割的自适应模糊阈值法，利用目标一背景对比度自动<
/p>
选取窗宽的方法
，
并给出了根据目标与摄
像机间的相对距离估计目标
--
背景对比
度的算法，克服隶属函数的分布特性及其窗宽对阈值选取的不良影响。其应用于
智能电
视跟踪系统，对不同对比度和不同距离的海面舰船图像进行阈值分割，有
较强的场景适应
能力。王培珍、杜培明等人提出了一种用于多阈值图像自动分割
的混合遗传算法，针对<
/p>
Papamarkes
等提出爬山法的多阈值分割和
Olivo
提出子
波变换的方法只对明显峰值有效而
对不明显的峰值无效的缺点，以及结合模糊
C
-
均值算法和遗传算法的两大显著特点而改进的算法
，
这
种分割方法能够快速正
确地实现分割，
且不需事先认定分割类数
。
能得到令人满意的目的。黎恒和赖声
礼提出基于小波变换和动态聚类的图像分割方法
，
分割结果与网
络的初始状态无
关，具有较强的保持拓朴结构不变的能力，具有自适应性
。
ZikuanChen
等人提
出的基于小波的自适应阈值分割方法把小波引入图像分割
，
利
用小波分析取得阈
值，得到了很好的分割效果。赵立初等人提出的基于小波分析的图像自
适应阈值
选择算法，
使图像直方图的特征点可以通过小波变换的
特征点由粗到精地表示，
使阈值能进行自适应选择。
Mande
lbrot
创立了几何学理论，提出用分形维数这
一度量概念来
描述自然现象的不规则程度
。
这种方法用于图像分割时的特点在
于
分形维数直观上与物体表面的粗糙程度相吻合
，
而自然界中不同纹理的粗糙度有
很大差别，因此可以用它作为一个有效的特征
参数来区别不同类别的纹理
。
杨
波、徐
光等人提出了基于分形特征的自然景物图像分割方法，通过构造了一组分
形纹理特征、图
像不同部分的粗糙度及纹理基元大小、方向等特性为基础进行图
像分割
< br>。
并通过对盒维数方法中的参数拟合性能的分析，对维数估计方法进行了
优化。
结果表明基于分形的特征对于自然景物图像的分割，有着较好的性
能；由
于分形特征对粗糙度的度量，特别是有助于从自然环境中分割出人工目标；此
外，改进的分形特征估测方法也有助于得到满意的分割结果。
陈向东
、常文森等
人提出了基于小波变换的图像分数维计算方法，
利用
小波变换计算图像的分数维
准确性高的特性
。
< br>结果表明计算出的图像分数维准确
，
而且通过应用快速小
波
换
可以满足实时计算的要求，为实
时场景分析提供有效的方法。建立在积分几何和
随机集论基础之上的数学形态学以其一整
套变换、概念和算法为数学工具，提供
了并行的、具有鲁棒性的图像分割技术。它不仅能
得到图像中各种几何参数的间
接测量，反映图像的体视特性，而且还能描述图像的随机性
质。所有的这些算法
不管釆取什么方法，
结合什么工具
，
基本思想是一致的
，
就是为了寻求最佳阈值。
2
。基于边缘的分割方法
图像最基本的特征是边缘，它是图像局部特性不连续（或突变）的结果
。<
/p>
例如，
灰度值的突变、颜色的突变、纹理的突变等。边缘检测方法
是利用图像一阶导数
的极值或二阶导数的过零点信息来提供判断边缘点的基本依据
，
经典的边缘检测
方法是构造对图像灰度阶跃
变化敏感的差分算子来进行图像分割，如
Robert
算
子、
Sobel
算子、
Prewitt
算子、
Laplacian
< br>算子等
。
根据检测边缘釆用方
式的不同，边缘检测方法大致包括以下几类：基于局部图像
函数的方法、多尺度方法、图
像滤波法、基于反应一扩散方程的方法、多分辨分
法、基于边界曲线拟合方法、状态空间
搜索法、动态规划法、边界跟踪法、哈夫
变换法等。
如宋焕生等
人提出了多尺度脊边缘方法
，
该方法利用
Mallat
算法
，
对
图像进行二进度小波分解，然后计算出在二进尺度空间的多尺度脊边缘及强
度，
最后通过脊边缘跟踪、滤波和小波反变换，
得到分割结果。
张静等人提出了行扫
描空间带通滤波法，
是在总结前任理论和实验结果的基础上提出的一种边缘提取
新方法，
< br>对电视图像的自动跟踪识别有很好的效果。
林峰提出了基于人眼边缘的
图像分割方法，
利用
ISODATA
分类算法分割图像，
再对所得到的边缘数据作曲线
拟
合。
该方法对直方图上有明显峰值特性的图像边缘的提取非常有利。
殷德奎等
人提出了基于多分辨分析的多模板边缘提取方法，
根据图像边缘灰度阶跃噪声在
不同分辨率层次上表现出来的相关性质，
< br>合理地确定检测规划并推断出边缘，
此
方法适用于复杂噪
声环境和宽分割阈值下的边缘定位。
张斌、
朱正中等提出了基<
/p>
于边缘轮廓信息的多源遥感图像分割，
该方法有效地利用了多源遥
感图像中共有
的区域结构信息，将特征匹配和最小二乘影像匹配相结合，具有较好的普适
性，