图像分割方法综述(3)

发布时间：2021-06-11

图像分割方法综述的论文

第,P卷第Y期

电脑开发与应用

总,(O,)]JY]

串行边界查找法是先检测边缘再串行连接成闭合边界的方法!这种方法在很大程度上受起始点的影响"图搜索是其中一种典型的方法!边界点和边界段可以用图结构表示!通过在图中进行搜索对应最小代价的它是一种全局的方法!在噪声路径可以找到闭合边界"

较大时效果仍很好"但这种方法比较复杂!计算量也很大"在许多情况下!为加快运算速度常常使用动态规划的优化方法"它是借助有关具体问题的启发性知识减少搜索!只求次优解的方法

分割方法相结合!形成一系列的集成模糊分割技术!例如模糊聚类%模糊阈值%模糊边缘检测技术等"

$&#基于小波变换的边缘检测方法

小波变换是近年来得到了广泛应用的数学工具!它在时域和频域都具有良好的局部化性质!将时域和频域统一于一体来研究信号"而且小波变换具有多尺度特性!能够在不同尺度上对信号进行分析!因此在图像处理和分析等许多方面得到应用"

二进小波变换具有检测二元函数的局部突变能力!因此可作为图像边缘检测工具"图像的边缘出现在图像局部灰度不连续处!对应于二进小波变换的模极大值点"因此通过检测小波变换模极大值点可以确定图像的边缘"小波变换位于各个尺度上!而每个尺度上的小波变换都能提供一定的边缘信息!因此可进行多尺度边缘检测!得到比较理想的图像边缘"

$&$基于神经网络的分割方法

近年来!人工神经网络识别技术已经引起广泛的关注!并应用于图像分割!神经网络模拟生物特别是人类大脑的学习机理!并能概括所学内容"它由大量的并行节点构成!每个节点都能执行一些基本计算"神经网络方法分割图像的思想是用训练样本集对神经网络进行训练以确定节点间的连接和权值!再用训练好的神经网络分割新的图像数据!这种方法需要大量的训练能较好地解决图像中的噪声和不均匀问题"选择何种网络结构是这种方法要解决的主要问题"

图像分割是图像处理和分析的关键技术!也是一个经典难题"随着实际应用的需要!对图像分割方法进行深入的研究!不断改进原有方法!提出新方法具有重要的意义"图像分割方法将向更快速%更精确的方向发展!图像分割方法的研究需要与新理论%新工具和新技术结合起来才能有所突破和创新"

参考文献

#基于区域和边界技术相结合的分割

方法

在实际应用中!为发挥各种方法的优势!克服它们经常把各种方法结合的缺陷以获得更好的分割效果!

起来使用"例如!基于区域的分割方法往往会造成图像的过度分割!而单纯的基于边缘检测方法有时不能提供较好的区域结构"为此可将基于区域的方法和边缘检测的方法结合起来解决这个问题"各种方法怎样结合便成为问题研究的重点!研究人员作了许多的研究!将多种方法相结合是图像分割方法研究的一个方向"

$基于特定理论的分割方法

图像分割至今尚无通用的自身理论"随着各学科出现了许多与一些特定理许多新理论和方法的提出!论%方法相结合的图像分割技术"

$&’基于数学形态学的边缘检测方法近年来!数学形态学已发展为一种新型的数字图像处理方法和理论!在边缘检测和图像分割中得到了广泛的研究和应用"它的基本思想是用具有一定形态的结构元素去量度和提取图像中的对应形状以达到对图像分析和识别的目的"利用膨胀%腐蚀%开启和闭合四个基本运算进行推导和组合!可以产生各种形态学实用算法!其中结构元素的选取很重要"腐蚀和膨胀对于灰度变化较明显的边缘作用很大!可用来构造基本的形态学边缘检测算子(形态学梯度)"

基本的形态学边缘检测算子简单!易于实现!但对噪声敏感!适用于噪声较小的图像"基于形态学的图像结合形态学边缘检测的关键是针对各种运算的特点!

多结构元多尺度的特性!构造优良的边缘检测算子来较好地解决边缘检测精度与抗噪声性能的协调问题"$&*基于模糊集理论的方法

模糊理论具有描述事物不确定性的能力!适合于图像分割问题"近年来!出现了许多模糊分割技术!在图像分割中的应用日益广泛"目前!模糊技术在图像分容易引入空间信息!数据"神经网络存在巨量的连接!

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