基于区域的图像分割算法综述_图文
基于区域的图像分割算法综述_天文/地理_自然科学_专业资料 电子测量与仪器学报
1(第二炮兵工程学院 指挥自动化系 西安 710025) 2(北京医科大学口腔医学院 北京 100081)
摘要: 图像分割是图像处理和计算机视觉的基本问题之一，是图像处理和图像分析的关键步电子测量与仪器学报
关键词: 图像分割，阈值法，区域生长，分裂合并，统计学算法
1 阈值法
阈值法是一种简单有效的图像分割方法。
如果图像 只有目标和背景两大类，那么只选取一个阈值称为单阈值分割。
阈值法的数学描述如下:
尤其是对于不同类的物体灰度值或其他特征 值相差很大时，能很有效地对图像进行分割。
阈值法的缺点是当图像中不存在明显的灰度 差异或灰度值范围有较大的重叠时，分割效果不理想。
2 区域生长和分裂合并
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，该方法需要先选取一个种子点，然后依次将种子像素周围的相似像素合并 到种子像素所在的区域中。
区域生长算法的优点是计算简单，特别适合 于分割小的结构。
分裂合并算法的优点是不需要预先指定种子 点。
3 基于统计学的算法
常用的统计学方法包括分类器和聚类、
基于随机场的方法、混合分布法和隐含马尔科夫 模型HMM(Hidden markov models)等等。
3.1 分类器和聚类
聚类算法与分类器算法极为类似，只是它 不需要训练样本，因此聚类是一种无监督的 (unsupervised)统计方法。
因为没有训练样本集， 聚类算法迭代地执行图像分类和提取各类的特征 值。
K均值算法先对当前的每一类求 均值，然后按均值对像素进行重新分类(将像素归 入均值最近的类)，对新生成的类再迭代执行前面的步骤。
分类的优点是不需要迭代运算，计算量相对 较小，并且分类能应用于多通道图像。
聚类算法的优点是聚类分析不需要训练集。
缺点是聚类时需要一个初始分割提供初始参数，
即聚类的数目，初始参数对最终分类结果影响很
,gm}中的一个，以xij表示Xij的一个
同时，聚类算法也没有考虑空间关联信息，
定义一个图像中的邻域系统
3.2 基于随机场的方法
将图像看作一个马尔科夫随机场 MRF(Markov Random Field)是一种常用的统计
MRF本身是一个条件概率模型，其中每个
用C表示一个基于η 的像素点小集合
直观的理解是，在
(称为聚集，Clique)，其中的任何两个像素点每
MRF假设下大多数像素和其邻近的像素属于同一
一个都相互属于另一个的邻域，以c表示C中的元
在这些定义下，MRF为满
以X={Xij}表示一个离散取值
足下式的随机场:
的随机场，随机变量Xij可取图像可能的灰度值集
该随机场中的变量符合下式所示的Gibbs分布:
邻域系统η 的定义和能量函数的参数决定了 MRF
因此，使用 MRF 模型进行图像分割的问
题包括:邻域系统η 的定义，能量函数的选择及
MRF模型的优点是它能够区分不同的纹理 分布，特别适合于纹理图像的分割。
MRF模型的缺点是MRF模型的分割性能取决于 参数估计的准确程度。
3.3 混合 分布 法和 隐含 马尔 科夫 模型 HMM(Hidden markov models)
混合分布法是另一种常用的统计学方法， 它把图像中每一个像素的灰度值看作是几个概率 分布(一般用Gaussian分布)按一定的比例混合， 通过优化基于最大后验概率的目标函数来估计这
基本的HMM理论是由Baum等人提出的，经过多年的发展，HMM成为描述语音信号最有效的一种统计模型。
图像分割算法也将向更快速，更精确 的方向发展。
杨晖，图像分割的阈值法研究，辽宁大学学报，
韩思奇，王蕾，图像分割的阈值法综述，系统工程
与电子技术，Vol.24 No.6 2002。