彩色图像分割方法综述_马英辉

科技情报开发与经济

文章编号：１００５－６０３３（２００６）０４－０１５８－０２

ＳＣＩ－ＴＥＣＨＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮＤＥＶＥＬＯＰＭＥＮＴ＆ＥＣＯＮＯＭＹ２００６年第１６卷第４期

收稿日期：２００５－１１－１１

彩色图像分割方法综述

马英辉，韩

焱

（中北大学山西无损检测技术工程中心，山西太原，０３００５１）

摘

要：图像分割是图像分析和模式识别需要解决的首要问题和基本问题，也是图像

处理的经典难题。彩色图像比灰度图像具有更多的视觉信息，因而受到了越来越多的重视。对各种彩色图像分割方法进行了系统论述，分析了各种方法的优缺点。关键词：彩色图像分割；颜色特征；彩色空间；直方图阈值法中图分类号：ＴＰ３９１．４１；ＴＮ９４８．４７

文献标识码：Ａ

在许多情况下，单纯利用灰度信息无法从背景中提取出目标，还必须借助于色彩信息。由于彩色图像提供了比灰度图像更加丰富的信息，因此随着计算机处理能力的快速提高，彩色图像处理正受到人们越来越多的关注。彩色图像分割是指在一幅彩色图像中分离出主要的、色彩一致的区域。对彩色图像的分割现已提出了许多算法，这些算法可分为四大类：基于邻域的方法，直方图阈值法，颜色聚类的方法和结合特定理论工具的方法。其中，基于直方图的方法最早被使用。现在，颜色聚类被越来越多地使用。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。

会导致图像过分割。为避免过分割，需先选取标记，如今已有不少标记提取方法，如Ｓｈａｆａｒｅｎｋｏ等通过获得更有意义的局部极值点作为标记；Ｓｈｉｊｉ等利用“闭”运算填充后的直方图来产生标记图像，并在标记图像的梯度和原图像特征值变化均比较缓慢的地方选取标记；Ｌｅｚｏｒａｙ等从贝叶斯分类器分类的结果中选取标记；马丽红等则先对图像开闭滤波的结果做二值标记预处理，并将其作为初始分割步骤，然后将所得的分割结果作为分水岭算法的种子（标记）等。

１．３基于随机场的方法

马尔科夫随机场（Ｍａｒｋｏｖｒａｎｄｏｍｆｉｅｌｄ，ＭＲＦ）是图像分割中最常用的

１基于邻域的方法

基于邻域的方法是指连接具有相同或相似性质的近邻像素而得到

一种统计学方法，其实质是把图像中各个点的颜色值看成是具有一定概率分布的随机变量。ＣＨｕａｎｇ等人提出使用尺度空间滤波器和马尔可夫随机滤波器的分割方法，其算法由两部分组成，先使用由几组不同大小的高斯核形成的尺度空间滤波器完成初始的粗分割，然后使用马尔可夫随机滤波器完成细分割。区域生长的固有缺点是分割效果依赖于种子点的选择及生长顺序，区域分裂技术的缺点是可能会使边界被破坏，有方块效应。如果区域同质性的标准容易定义，则分割效果好，对噪声不敏感，但计算时间和计算所占存储空间量大。

分割图像的方法。包括各种区域生长和区域分裂与合并技术、分水岭分割方法、随机场模型技术。这类算法使用局部像素信息，但是，这类方法需要一些先验信息，例如，种子像素、值和各种标准来定义彩色目标边界。其优点是使用了空间信息和像素间的关联。

１．１区域生长和区域分裂与合并技术

Ｔｒｅｍｅａｕ等提出了一种将区域生长和区域合并技术相结合的彩色图像分割方法，这种方法缺点是ＲＧＢ颜色空间的欧氏距离定义了３个色彩同一性准则、基于颜色相似度和空间相近度的准则、基于色彩相似性的全局同一性准则所对应阈值的选取具有主观性，并且不适合分割具有阴影区域的图像。为了识别彩色图像中的小目标和局部变化，Ｃｈｅｎｇ等提出了一种分层的分割方法。这两种方法由于同时考虑了局部信息和全局信息，故分割质量较好。Ｓｃａｌｒｏｆｆ和Ｌｉｕ提出使用区域生长和可变形模板的一种彩色图像分割方法。Ｒｅ－ｈｍａｎｎ和Ｐｒｉｅｓｅ，Ｔｉｌｔｏｎ也使用邻域信息或空间信息进行彩色图像的分割。

２直方图阈值法

直方图阈值法是灰度图像广泛使用的一种分割方法，与灰度图像不

同的是，彩色图像有３个颜色分量，其直方图是一个３维数组，在这样的直方图中确定阈值是比较困难的。Ｋｕｒｕｇｏｌｌｕ等提出了一种多频谱图像分割方法，即对于彩色图像，首先选取ＦＲＧ，ＦＲＢ，ＦＧＢ为频谱子集，并在计算３个频谱子集的二维直方图后，再进行多阈值化处理，然后利用融合算法对根据３个子集的二维直方图分割的图像进行合成。对于频谱数较多的图像，可以利用主分量变换将频谱数减少到３。

直方图阈值法不需要先验信息，且计算量较小，但缺点是：第一，单独基于颜色分割得到的区域可能是不完整的；第二，对没有明显峰值的范大学生物系，教授，信阳师范学院生命科学院，信阳师范学院生达科技开发公司，河南省信阳市信阳师范学院老干处，４６４０００．

１．２分水岭分割方法

在分水岭的分割方法中，标记选取是一个主要难点，而且选取不当

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