研究圖像分割方法

㈠ 圖像分割的介紹

圖像分割就是把圖像分成若干個特定的、具有獨特性質的區域並提出感興趣目標的技術和過程。它是由圖像處理到圖像分析的關鍵步驟。現有的圖像分割方法主要分以下幾類：基於閾值的分割方法、基於區域的分割方法、基於邊緣的分割方法以及基於特定理論的分割方法等。1998年以來，研究人員不斷改進原有的圖像分割方法並把其它學科的一些新理論和新方法用於圖像分割，提出了不少新的分割方法。圖像分割後提取出的目標可以用於圖像語義識別，圖像搜索等等領域。

㈡ 圖像分割方法

圖像分割的方法分為：
1、基於圖論的分割方法
2、基於聚類的分割方法
3、基於語義的分割方法

㈢ 閾值法圖像分割研究有哪些方向

主要是三類
1) 基於點的全局閾值方法；
2) 基於區域的全局閾值方法
3) 局部閾值方法和多閾值方法
1）基於點的全局閾值方法
p-分位數法
1962年Doyle提出的p-分位數法是最古老的一種閾值選取方法
迭代方法選取閾值
初始閾值選取為圖像的平均灰度T0，然後用T0將圖像的象素點分作兩部分，計算兩部分各自的平均灰度，小於T0的部分為TA，大於T0的部分為TB，將T1 作為新的全局閾值代替T0，重復以上過程，如此迭代，直至TK 收斂
直方圖凹面分析法
最大類間方差法
熵方法
最小誤差閾值
矩量保持法
模糊集方法
2) 基於區域的全局閾值方法
二維熵閾值分割方法
簡單統計法
直方圖變化法
鬆弛法
3) 局部閾值方法和多閾值方法
局部閾值（動態閾值）
閾值插值法
水線閾值演算法
多閾值法 基於小波的多域值方法 基於邊界點的遞歸多域值方法 均衡對比度遞歸多域值方法

㈣ 基於影像特徵的圖像分割

通過遙感變化信息檢測方法對兩時相遙感影像進行處理分析後，得到 「變化信息」影像，同時為了便於後續震害信息的識別，需要把這些變化信息從復雜的環境背景中提取出來，得到一個僅包含變化信息的二值影像，這里就需要用到圖像分割 ( ImageSegmentation ) 技術。圖 像 分 割 包括 手 動分 割 和 自動分割兩種，手動分割是指操作者利用相關的經驗進行小圖斑的合並、提取和取捨，但是對於大區域遙感影像來說，手工操作工作量大、效率低、速度慢、周期長、容易漏掉小圖斑，並且分割圖斑的邊界容易受到操作者的主觀控制，對精度的影響也較大，所以本研究中的圖像分割一般指的是自動分割。

退化廢棄地遙感信息提取研究

從 20 世紀 70 年代起，圖像分割方法一直受到各國學者的關注，至今已經提出了很多種分割方法，FuK. S. ( 1981) 將分割方法分成閾值分割、邊緣分割和區域分割，實際上區域分割包含了閾值分割。蔡殉、朱波 ( 2002) 則將圖像分割方法分成更多的類別，包括閾值分割、彩色分割、基於模糊集法、深度分割、像素分割、區域增長法，其中彩色分割、深度分割和像素分割都屬於閾值分割。

由於現今遙感變化信息檢測還處於像元級別 ( 鍾家強，2005) ，通過不同檢測方法，對灰度、彩色影像進行處理變換，使得變化信息的灰度 ( 像素值) 和色彩信息得到加強，通常表現出灰白色 ( 圖 4 － 8、圖 4 － 9) 和亮綠色 ( 圖 4 － 11) ，與周圍地物的色標不協調，可以通過確定相關的變化閾值把變化區域分割出來。但是由於變化信息受到太陽輻射、大氣干擾、感測器參數、空間解析度、光譜解析度以及季節差異等因素影響，變化圖斑的灰度有時在一定的范圍內波動，增加了變化信息精確分割的難度，這使得變化閾值的確定顯得尤為重要。

( 一) 變化影像特徵分析

通過多時相遙感變化信息檢測方法得到的灰度或彩色影像通常具有以下特徵: ① 影像中光譜特徵復雜，包含的地物類型眾多，但是變化信息和背景環境的光譜性質不一致。② 灰度影像的變換信息圖斑一般分布在灰度軸的兩端 ( 就是較亮的區域) ，不過有時也可能位於暗端，極少數情況下也可能位於兩者之間，這要根據具體的遙感數據和採用何種檢測方法來定; 彩色影像變化信息圖斑一般為亮綠色，是否能夠和周圍地物類型明顯區分要根據實際情況而定。③ 變化信息圖斑內部的灰度值比較均勻，但是會在一定范圍內波動，所以圖像分割時很容易丟失細小的圖斑。④ 變化信息圖斑之間灰度特徵比較相似 ( 一致) ，但是紋理特徵的差別通常較明顯，因為變化信息的圖斑可能屬於不同的地物類型，所以通常不能用紋理信息來分割變化信息圖斑。⑤ 由於非人為控制的因素，影像中不可避免地存在一些雜訊信息，這些雜訊信息一般表現在與變化信息圖斑接近的小圖斑( 圖 4 － 9 表現得特別明顯) ，所以分割的時候要區分哪些是變化信息圖斑，哪些是雜訊圖斑。⑥ 對於不同的環境和區域，變化信息圖斑是服從隨機分布的，有的地方稀疏，有的地方密集。

( 二) 單閾值區域分割法

單閾值區域分割是一種簡單有效的圖像分割方法，其用一個閾值將變化圖像的灰度級分為兩個部分: 變化與未變化。其最大特點是計算簡單，在重視運算效率的應用場合 ( 例如用於硬體實現) 得到了廣泛應用 ( 馮德俊，2004) 。一般是利用圖像的灰度直方圖來確定分割閾值。在計算分割閾值時，常在去除雜訊的基礎上將灰度直方圖包絡成一條曲線，如果圖像上有多個特徵區域，其直方圖就會出現多個峰值，每個峰值對應一個特徵區域，而谷底值點就為分割閾值，用以劃分不同的特徵區域。

復雜圖像的目標和背景的灰度值時常有部分交錯，為了在分割時使這種錯誤分割的概率最小，需要尋找出最優的分割閾值，所以單閾值區域分割法也叫最優閾值法，意指能夠使分割誤差最小。圖像的灰度直方圖可以看成是像元灰度值的概率分布密度函數，假設一幅圖像僅含有目標和背景兩個主要的灰度值區域，那麼其直方圖就表示對應目標和背景兩個單峰值的概率分布密度函數之和，如果已知密度函數的形式，就可以計算出使誤差最小的最優閾值。其計算原理如下:

假設一幅含有高斯雜訊的圖像，其背景和目標的直方圖(概率密度函數)分別為p_b(z)和p_o(z)，那麼整個圖像的混合概率密度p(z)為(章毓晉，2001):

退化廢棄地遙感信息提取研究

式中:σ_b和σ_o分別為背景和目標均值的均方差;μ_b和μ_o分別為背景和目標的平均灰度值;p_b和p_o分別為背景和目標區域灰度的先驗概率，二者之和為1。如果μ_b＜μ_o，需要確定閾值T，將小於閾值的分割作為背景，大於閾值的分割作為目標，假設將目標像元錯誤地劃分為背景以及把背景錯誤地劃分為目標的概率分別為E_b(T)和E_o(T)，則總的誤差為兩者之和E(T)。為了使該誤差最小，將總誤差對T求導數，並令導數為零，得到

退化廢棄地遙感信息提取研究

將該式代入式(4－3)，可得二項式

退化廢棄地遙感信息提取研究

求解該二項式得到最優閾值

退化廢棄地遙感信息提取研究

最優閾值T的選取原理如圖4－12所示，其原理可以概括為:將經過平滑去噪後的直方圖看成一條曲線h(x)，最優閾值T必須滿足以下兩個條件:

退化廢棄地遙感信息提取研究

圖4－12 最優閾值選取原理

設原始圖像 f( x，y) 的灰度值范圍為 G =［0，L －1］，用最優單閾值法把圖像分成兩類，最優分割閾值為 T ( 0 ＜ T ＜ L －1) ，分割後生成的二值影像為 g( x，y) :

退化廢棄地遙感信息提取研究

本研究在 EＲDAS 軟體下利用空間建模語言 ( SML) 實現了單閾值 ( 最優閾值) 法，分別分析了圖 4 －8、圖 4 －9 和圖 4 －11 變化影像的直方圖分布情況 ( 圖 4 －13) ，並進行了最優閾值區域分割，把得到的三幅二值變化信息影像取合集，即把三幅影像相加，保留所有大於 1 的像素點，最後得到變化區域二值影像，如圖 4 －14 所示。

圖 4 －13 三幅變化影像的直方圖曲線

圖 4 －14 單閾值法提取的變化信息二值影像( 白色區域為發生變化的區域)

圖 4 －15 雙閾值模糊識別法計算流程

(三)雙閾值模糊識別分割法

由於單閾值區域分割法只有一個全局閾值參與影像分割，然而影像受到大氣、雜訊、光照以及背景灰度變化的共同影響，導致了變化信息的灰度值總是在一定范圍內波動，常常出現變化信息和雜訊以及其他地物類別交錯的現象。在這種情況下，單閾值區域分割難以滿足精度的要求，如何區分出其中的變化信息?本研究提出了雙閾值模糊識別分割法，其流程如圖4－15所示。

利用變化圖像的灰度直方圖計算得到兩個閾值T₁和T₂，並且T₁＜T₂，然後利用雙閾值法對變化圖像進行分割(DaneKottkeetal.，1989、1998)，將圖像f(x，y)分割為三個類別:背景、不確定類、變化信息:

退化廢棄地遙感信息提取研究

對其中不確定的像元保留其灰度值不變，利用模糊識別運算元構建目標函數，分別計算出該像元屬於兩種不同類別(背景和變化信息)的模糊隸屬度，通過比較兩種隸屬度的大小判斷其歸屬(把它歸類到隸屬度大的那一類當中)，劃分到背景與變化信息當中，直到完成所有不確定像元的劃分，即完成了整個分割過程。

1.雙閾值T₁和T₂的計算

核心閾值T₁的計算按照公式4－5的單閾值(最優閾值法)區域分割法得到。核心閾值T₂則是利用灰度直方圖中大於T₁閾值的像元灰度求平均值得到。

設影像的灰度值在0到255之間(8維圖像)，利用離散積分的原理來計算灰度的均值。如果利用單閾值法計算出來的最優閾值為T₁，那麼核心閾值T₂的計算公式如下:

退化廢棄地遙感信息提取研究

式中:n_i表示變化圖像中灰度為i的像元出現的個數。

2.模糊識別演算法

模糊識別演算法的基本思想如下(李希燦等，2003、2008):

首先將樣本集規格化，就是把樣本集的特徵值規格化到0到1之間，設樣本特徵值y規格化為x，樣本集n個樣本劃分為C個類別，則模糊識別矩陣為

退化廢棄地遙感信息提取研究

式中:U_hj為樣本j歸屬於第h類的相對隸屬度，h=1，2，…，C，且應當滿足以下條件:

退化廢棄地遙感信息提取研究

設C個類別的特徵值為標准指數或模糊聚類中心指標，則C個類別的中心指標向量為:

退化廢棄地遙感信息提取研究

式中:S_h為第h類的中心指標，0≤S_h≤1且h=1，2，…，c，為了求解最優模糊識別矩陣U和模糊最優中心指標S，建立目標函數(李希燦，1998):

退化廢棄地遙感信息提取研究

式4－14的意義是:樣本集對於全體類別的加權廣義海明距離平方和為最小。顯然，在不分類別(h=1，U_hj=1)的情況下，該公式變為通常的最小二乘最優准則。在式4－14的目標函數下，計算出最優模糊劃分的隸屬度和中心指標向量:

退化廢棄地遙感信息提取研究

式中:u^*_hj為樣本j隸屬於h類的隸屬度。

3.分割歸類

通過構造的目標函數(隸屬度函數)，分別計算出每個像素點屬於「目標」(變化信息)和「背景」(非變化信息)的隸屬度，並把它分入到隸屬度大的那一類當中，從而完成圖像分割的過程。

圖4－16 雙閾值模糊識別分割法二值影像

(白色區域為變化信息)

通過在EＲDAS下利用空間建模語言(SML)實現該分割演算法，分別將圖4－8、圖4－9和圖4－11變化圖像作為輸入對象，進行雙閾值模糊識別分割，得到的二值變化圖像取合集最終結果如圖4－16所示。從圖4－16中可以看出，雙閾值模糊識別分割法能夠在一定程度上消除單閾值區域分割法中混雜在變化信息中的離散雜訊和個別地物類型，使變化信息更加准確、集中，從而提高了分割的精度。實踐證明，雙閾值模糊識別分割法有著堅實的理論基礎，並且在實際變化信息的分割中能夠取得很好的效果，是一種可行、可靠的圖像分割自動演算法。

㈤ 當前主流的圖像分割研究方向都有哪些

實時圖形學和圖形處理器（大熱門，看看顯卡和游戲的火爆就知道了。SIGGRAPH的多數論**是這方面的） ，新的光照模型和渲染方法（如：波動光學渲染，各種模型的輻射度方法等）， 虛擬現實和虛擬現實設備（如：空間全息成像，觸覺感測器，嗅覺感測器，立體聲學，空間定位設備）， 場可視化和體圖形學（醫學圖像立體顯示）， S計算幾何(演算法幾何，區別於以前中的計算幾何概念) ，動畫理論（元球動畫，動力動畫，粒子系統） ，圖形模擬（如：自然景物模擬，柔體模擬，分形樹，流體模擬）， 計算機視覺（主要指機器視覺，主題是圖像序列到3D模型轉換如：多目視覺，運動視覺等，本來應該歸到模式識別類裡面） ，全息攝影術（如同心拼圖法） ，如果不算圖像和模式識別的話圖形學方面前沿的東西不多。上面介紹的都不算太前沿的，太前沿如發明新的光照模型和渲染方法以便能真實又高效還不耗內存的渲染場景估計搞不出來，現在的實時渲染演算法其圖形質量是較差的遠遠比不上傳統光線跟蹤出來的質量。倒是圖像和模式識別方面的前沿要多的多。 在圖像和模式識別領域的前沿有： 圖像處理 圖像壓縮 圖像分割 邊沿檢測 圖像矢量化 圖像匹配 模式識別 遙感圖像處理 圖像恢復 視頻處理 。

㈥ 什麼是圖像分割

1 數字圖像處理技術是一個跨學科的領域。隨著計算機科學技術的不斷發展，圖像處理和分析逐漸形成了自己的科學體系，新的處理方法層出不窮，盡管其發展歷史不長，但卻引起各方面人士的廣泛關注。首先，視覺是人類最重要的感知手段，圖像又是視覺的基礎，因此，數字圖像成為心理學、生理學、計算機科學等諸多領域內的學者們研究視覺感知的有效工具。其次，圖像處理在軍事、遙感、氣象等大型應用中有不斷增長的需求。

基於圖論的圖像分割技術是近年來國際上圖像分割領域的一個新的研究熱點。該方法將圖像映射為帶權無向圖，把像素視作節點。利用最小剪切准則得到圖像的最佳分割 該方法本質上將圖像分割問題轉化為最優化問題。是一種點對聚類方法。對數據聚類也具有很好的應用前景。但由於其涉及的理論知識較多，應用也還處在初級階段。因此國內這方面的研究報道並不多見，本文將對圖論方法用於圖像分割的基本理論進行簡要介紹，並對當前圖論方法用於圖像分割的最新研究進展進行綜述，並著重介紹基於等周圖割的圖像分割的方法。

2 圖像目標分割與提取技術綜述

圖像分割是一種重要的圖像技術，在理論研究和實際應用中都得到了人們的廣泛重視。圖像分割的方法和種類有很多，有些分割運算可直接應用於任何圖像，而另一些只能適用於特殊類別的圖像。有些演算法需要先對圖像進行粗分割，因為他們需要從圖像中提取出來的信息。例如，可以對圖像的灰度級設置門限的方法分割。值得提出的是，沒有唯一的標準的分割方法。許多不同種類的圖像或景物都可作為待分割的圖像數據，不同類型的圖像，已經有相對應的分割方法對其分割，同時，某些分割方法也只是適合於某些特殊類型的圖像分割。分割結果的好壞需要根據具體的場合及要求衡量。圖像分割是從圖像處理到圖像分析的關鍵步驟，可以說，圖像分割結果的好壞直接影響對圖像的理解。

3 定義及分割方法
為後續工作有效進行而將圖像劃分為若干個有意義的區域的技術稱為圖像分割(Image Segmentation)
目前,有許多的圖像分割方法,從分割操作策略上講,可以分為基於區域生成的分割方法,基於邊界檢測的分割方法和區域生成與邊界檢測的混合方法.

㈦ 圖像分割最好方法

1.基於閾值的分割方法

閾值法的基本思想是基於圖像的灰度特徵來計算一個或多個灰度閾值，並將圖像中每個像素的灰度值與閾值作比較，最後將像素根據比較結果分到合適的類別中。因此，該方法最為關鍵的一步就是按照某個准則函數來求解最佳灰度閾值。

閾值法特別適用於目標和背景占據不同灰度級范圍的圖。圖像若只有目標和背景兩大類，那麼只需要選取一個閾值進行分割，此方法成為單閾值分割；但是如果圖像中有多個目標需要提取，單一閾值的分割就會出現作物，在這種情況下就需要選取多個閾值將每個目標分隔開，這種分割方法相應的成為多閾值分割。
2.基於區域的圖像分割方法

基於區域的分割方法是以直接尋找區域為基礎的分割技術，基於區域提取方法有兩種基本形式：一種是區域生長，從單個像素出發，逐步合並以形成所需要的分割區域；另一種是從全局出發，逐步切割至所需的分割區域。
分水嶺演算法

分水嶺演算法是一個非常好理解的演算法，它根據分水嶺的構成來考慮圖像的分割，現實中我們可以想像成有山和湖的景象，那麼一定是水繞山山圍水的景象。

分水嶺分割方法，是一種基於拓撲理論的數學形態學的分割方法，其基本思想是把圖像看作是測地學上的拓撲地貌，圖像中每一點像素的灰度值表示該點的海拔高度，每一個局部極小值及其影響區域稱為集水盆，而集水盆的邊界則形成分水嶺。分水嶺的概念和形成可以通過模擬浸入過程來說明。在每一個局部極小值表面，刺穿一個小孔，然後把整個模型慢慢浸入水中，隨著浸入的加深，每一個局部極小值的影響域慢慢向外擴展，在兩個集水盆匯合處構築大壩，即形成分水嶺。