研究图像分割方法

㈠ 图像分割的介绍

图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。现有的图像分割方法主要分以下几类：基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。1998年以来，研究人员不断改进原有的图像分割方法并把其它学科的一些新理论和新方法用于图像分割，提出了不少新的分割方法。图像分割后提取出的目标可以用于图像语义识别，图像搜索等等领域。

㈡ 图像分割方法

图像分割的方法分为：
1、基于图论的分割方法
2、基于聚类的分割方法
3、基于语义的分割方法

㈢ 阈值法图像分割研究有哪些方向

主要是三类
1) 基于点的全局阈值方法；
2) 基于区域的全局阈值方法
3) 局部阈值方法和多阈值方法
1）基于点的全局阈值方法
p-分位数法
1962年Doyle提出的p-分位数法是最古老的一种阈值选取方法
迭代方法选取阈值
初始阈值选取为图像的平均灰度T0，然后用T0将图像的象素点分作两部分，计算两部分各自的平均灰度，小于T0的部分为TA，大于T0的部分为TB，将T1 作为新的全局阈值代替T0，重复以上过程，如此迭代，直至TK 收敛
直方图凹面分析法
最大类间方差法
熵方法
最小误差阈值
矩量保持法
模糊集方法
2) 基于区域的全局阈值方法
二维熵阈值分割方法
简单统计法
直方图变化法
松弛法
3) 局部阈值方法和多阈值方法
局部阈值（动态阈值）
阈值插值法
水线阈值算法
多阈值法 基于小波的多域值方法 基于边界点的递归多域值方法 均衡对比度递归多域值方法

㈣ 基于影像特征的图像分割

通过遥感变化信息检测方法对两时相遥感影像进行处理分析后，得到 “变化信息”影像，同时为了便于后续震害信息的识别，需要把这些变化信息从复杂的环境背景中提取出来，得到一个仅包含变化信息的二值影像，这里就需要用到图像分割 ( ImageSegmentation ) 技术。图 像 分 割 包括 手 动分 割 和 自动分割两种，手动分割是指操作者利用相关的经验进行小图斑的合并、提取和取舍，但是对于大区域遥感影像来说，手工操作工作量大、效率低、速度慢、周期长、容易漏掉小图斑，并且分割图斑的边界容易受到操作者的主观控制，对精度的影响也较大，所以本研究中的图像分割一般指的是自动分割。

退化废弃地遥感信息提取研究

从 20 世纪 70 年代起，图像分割方法一直受到各国学者的关注，至今已经提出了很多种分割方法，FuK. S. ( 1981) 将分割方法分成阈值分割、边缘分割和区域分割，实际上区域分割包含了阈值分割。蔡殉、朱波 ( 2002) 则将图像分割方法分成更多的类别，包括阈值分割、彩色分割、基于模糊集法、深度分割、像素分割、区域增长法，其中彩色分割、深度分割和像素分割都属于阈值分割。

由于现今遥感变化信息检测还处于像元级别 ( 钟家强，2005) ，通过不同检测方法，对灰度、彩色影像进行处理变换，使得变化信息的灰度 ( 像素值) 和色彩信息得到加强，通常表现出灰白色 ( 图 4 － 8、图 4 － 9) 和亮绿色 ( 图 4 － 11) ，与周围地物的色标不协调，可以通过确定相关的变化阈值把变化区域分割出来。但是由于变化信息受到太阳辐射、大气干扰、传感器参数、空间分辨率、光谱分辨率以及季节差异等因素影响，变化图斑的灰度有时在一定的范围内波动，增加了变化信息精确分割的难度，这使得变化阈值的确定显得尤为重要。

( 一) 变化影像特征分析

通过多时相遥感变化信息检测方法得到的灰度或彩色影像通常具有以下特征: ① 影像中光谱特征复杂，包含的地物类型众多，但是变化信息和背景环境的光谱性质不一致。② 灰度影像的变换信息图斑一般分布在灰度轴的两端 ( 就是较亮的区域) ，不过有时也可能位于暗端，极少数情况下也可能位于两者之间，这要根据具体的遥感数据和采用何种检测方法来定; 彩色影像变化信息图斑一般为亮绿色，是否能够和周围地物类型明显区分要根据实际情况而定。③ 变化信息图斑内部的灰度值比较均匀，但是会在一定范围内波动，所以图像分割时很容易丢失细小的图斑。④ 变化信息图斑之间灰度特征比较相似 ( 一致) ，但是纹理特征的差别通常较明显，因为变化信息的图斑可能属于不同的地物类型，所以通常不能用纹理信息来分割变化信息图斑。⑤ 由于非人为控制的因素，影像中不可避免地存在一些噪声信息，这些噪声信息一般表现在与变化信息图斑接近的小图斑( 图 4 － 9 表现得特别明显) ，所以分割的时候要区分哪些是变化信息图斑，哪些是噪声图斑。⑥ 对于不同的环境和区域，变化信息图斑是服从随机分布的，有的地方稀疏，有的地方密集。

( 二) 单阈值区域分割法

单阈值区域分割是一种简单有效的图像分割方法，其用一个阈值将变化图像的灰度级分为两个部分: 变化与未变化。其最大特点是计算简单，在重视运算效率的应用场合 ( 例如用于硬件实现) 得到了广泛应用 ( 冯德俊，2004) 。一般是利用图像的灰度直方图来确定分割阈值。在计算分割阈值时，常在去除噪声的基础上将灰度直方图包络成一条曲线，如果图像上有多个特征区域，其直方图就会出现多个峰值，每个峰值对应一个特征区域，而谷底值点就为分割阈值，用以划分不同的特征区域。

复杂图像的目标和背景的灰度值时常有部分交错，为了在分割时使这种错误分割的概率最小，需要寻找出最优的分割阈值，所以单阈值区域分割法也叫最优阈值法，意指能够使分割误差最小。图像的灰度直方图可以看成是像元灰度值的概率分布密度函数，假设一幅图像仅含有目标和背景两个主要的灰度值区域，那么其直方图就表示对应目标和背景两个单峰值的概率分布密度函数之和，如果已知密度函数的形式，就可以计算出使误差最小的最优阈值。其计算原理如下:

假设一幅含有高斯噪声的图像，其背景和目标的直方图(概率密度函数)分别为p_b(z)和p_o(z)，那么整个图像的混合概率密度p(z)为(章毓晋，2001):

退化废弃地遥感信息提取研究

式中:σ_b和σ_o分别为背景和目标均值的均方差;μ_b和μ_o分别为背景和目标的平均灰度值;p_b和p_o分别为背景和目标区域灰度的先验概率，二者之和为1。如果μ_b＜μ_o，需要确定阈值T，将小于阈值的分割作为背景，大于阈值的分割作为目标，假设将目标像元错误地划分为背景以及把背景错误地划分为目标的概率分别为E_b(T)和E_o(T)，则总的误差为两者之和E(T)。为了使该误差最小，将总误差对T求导数，并令导数为零，得到

退化废弃地遥感信息提取研究

将该式代入式(4－3)，可得二项式

退化废弃地遥感信息提取研究

求解该二项式得到最优阈值

退化废弃地遥感信息提取研究

最优阈值T的选取原理如图4－12所示，其原理可以概括为:将经过平滑去噪后的直方图看成一条曲线h(x)，最优阈值T必须满足以下两个条件:

退化废弃地遥感信息提取研究

图4－12 最优阈值选取原理

设原始图像 f( x，y) 的灰度值范围为 G =［0，L －1］，用最优单阈值法把图像分成两类，最优分割阈值为 T ( 0 ＜ T ＜ L －1) ，分割后生成的二值影像为 g( x，y) :

退化废弃地遥感信息提取研究

本研究在 EＲDAS 软件下利用空间建模语言 ( SML) 实现了单阈值 ( 最优阈值) 法，分别分析了图 4 －8、图 4 －9 和图 4 －11 变化影像的直方图分布情况 ( 图 4 －13) ，并进行了最优阈值区域分割，把得到的三幅二值变化信息影像取合集，即把三幅影像相加，保留所有大于 1 的像素点，最后得到变化区域二值影像，如图 4 －14 所示。

图 4 －13 三幅变化影像的直方图曲线

图 4 －14 单阈值法提取的变化信息二值影像( 白色区域为发生变化的区域)

图 4 －15 双阈值模糊识别法计算流程

(三)双阈值模糊识别分割法

由于单阈值区域分割法只有一个全局阈值参与影像分割，然而影像受到大气、噪声、光照以及背景灰度变化的共同影响，导致了变化信息的灰度值总是在一定范围内波动，常常出现变化信息和噪声以及其他地物类别交错的现象。在这种情况下，单阈值区域分割难以满足精度的要求，如何区分出其中的变化信息?本研究提出了双阈值模糊识别分割法，其流程如图4－15所示。

利用变化图像的灰度直方图计算得到两个阈值T₁和T₂，并且T₁＜T₂，然后利用双阈值法对变化图像进行分割(DaneKottkeetal.，1989、1998)，将图像f(x，y)分割为三个类别:背景、不确定类、变化信息:

退化废弃地遥感信息提取研究

对其中不确定的像元保留其灰度值不变，利用模糊识别算子构建目标函数，分别计算出该像元属于两种不同类别(背景和变化信息)的模糊隶属度，通过比较两种隶属度的大小判断其归属(把它归类到隶属度大的那一类当中)，划分到背景与变化信息当中，直到完成所有不确定像元的划分，即完成了整个分割过程。

1.双阈值T₁和T₂的计算

核心阈值T₁的计算按照公式4－5的单阈值(最优阈值法)区域分割法得到。核心阈值T₂则是利用灰度直方图中大于T₁阈值的像元灰度求平均值得到。

设影像的灰度值在0到255之间(8维图像)，利用离散积分的原理来计算灰度的均值。如果利用单阈值法计算出来的最优阈值为T₁，那么核心阈值T₂的计算公式如下:

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式中:n_i表示变化图像中灰度为i的像元出现的个数。

2.模糊识别算法

模糊识别算法的基本思想如下(李希灿等，2003、2008):

首先将样本集规格化，就是把样本集的特征值规格化到0到1之间，设样本特征值y规格化为x，样本集n个样本划分为C个类别，则模糊识别矩阵为

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式中:U_hj为样本j归属于第h类的相对隶属度，h=1，2，…，C，且应当满足以下条件:

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设C个类别的特征值为标准指数或模糊聚类中心指标，则C个类别的中心指标向量为:

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式中:S_h为第h类的中心指标，0≤S_h≤1且h=1，2，…，c，为了求解最优模糊识别矩阵U和模糊最优中心指标S，建立目标函数(李希灿，1998):

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式4－14的意义是:样本集对于全体类别的加权广义海明距离平方和为最小。显然，在不分类别(h=1，U_hj=1)的情况下，该公式变为通常的最小二乘最优准则。在式4－14的目标函数下，计算出最优模糊划分的隶属度和中心指标向量:

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式中:u^*_hj为样本j隶属于h类的隶属度。

3.分割归类

通过构造的目标函数(隶属度函数)，分别计算出每个像素点属于“目标”(变化信息)和“背景”(非变化信息)的隶属度，并把它分入到隶属度大的那一类当中，从而完成图像分割的过程。

图4－16 双阈值模糊识别分割法二值影像

(白色区域为变化信息)

通过在EＲDAS下利用空间建模语言(SML)实现该分割算法，分别将图4－8、图4－9和图4－11变化图像作为输入对象，进行双阈值模糊识别分割，得到的二值变化图像取合集最终结果如图4－16所示。从图4－16中可以看出，双阈值模糊识别分割法能够在一定程度上消除单阈值区域分割法中混杂在变化信息中的离散噪声和个别地物类型，使变化信息更加准确、集中，从而提高了分割的精度。实践证明，双阈值模糊识别分割法有着坚实的理论基础，并且在实际变化信息的分割中能够取得很好的效果，是一种可行、可靠的图像分割自动算法。

㈤ 当前主流的图像分割研究方向都有哪些

实时图形学和图形处理器（大热门，看看显卡和游戏的火爆就知道了。SIGGRAPH的多数论**是这方面的） ，新的光照模型和渲染方法（如：波动光学渲染，各种模型的辐射度方法等）， 虚拟现实和虚拟现实设备（如：空间全息成像，触觉传感器，嗅觉传感器，立体声学，空间定位设备）， 场可视化和体图形学（医学图像立体显示）， S计算几何(算法几何，区别于以前中的计算几何概念) ，动画理论（元球动画，动力动画，粒子系统） ，图形仿真（如：自然景物模拟，柔体仿真，分形树，流体仿真）， 计算机视觉（主要指机器视觉，主题是图像序列到3D模型转换如：多目视觉，运动视觉等，本来应该归到模式识别类里面） ，全息摄影术（如同心拼图法） ，如果不算图像和模式识别的话图形学方面前沿的东西不多。上面介绍的都不算太前沿的，太前沿如发明新的光照模型和渲染方法以便能真实又高效还不耗内存的渲染场景估计搞不出来，现在的实时渲染算法其图形质量是较差的远远比不上传统光线跟踪出来的质量。倒是图像和模式识别方面的前沿要多的多。 在图像和模式识别领域的前沿有： 图像处理 图像压缩 图像分割 边沿检测 图像矢量化 图像匹配 模式识别 遥感图像处理 图像恢复 视频处理 。

㈥ 什么是图像分割

1 数字图像处理技术是一个跨学科的领域。随着计算机科学技术的不断发展，图像处理和分析逐渐形成了自己的科学体系，新的处理方法层出不穷，尽管其发展历史不长，但却引起各方面人士的广泛关注。首先，视觉是人类最重要的感知手段，图像又是视觉的基础，因此，数字图像成为心理学、生理学、计算机科学等诸多领域内的学者们研究视觉感知的有效工具。其次，图像处理在军事、遥感、气象等大型应用中有不断增长的需求。

基于图论的图像分割技术是近年来国际上图像分割领域的一个新的研究热点。该方法将图像映射为带权无向图，把像素视作节点。利用最小剪切准则得到图像的最佳分割 该方法本质上将图像分割问题转化为最优化问题。是一种点对聚类方法。对数据聚类也具有很好的应用前景。但由于其涉及的理论知识较多，应用也还处在初级阶段。因此国内这方面的研究报道并不多见，本文将对图论方法用于图像分割的基本理论进行简要介绍，并对当前图论方法用于图像分割的最新研究进展进行综述，并着重介绍基于等周图割的图像分割的方法。

2 图像目标分割与提取技术综述

图像分割是一种重要的图像技术，在理论研究和实际应用中都得到了人们的广泛重视。图像分割的方法和种类有很多，有些分割运算可直接应用于任何图像，而另一些只能适用于特殊类别的图像。有些算法需要先对图像进行粗分割，因为他们需要从图像中提取出来的信息。例如，可以对图像的灰度级设置门限的方法分割。值得提出的是，没有唯一的标准的分割方法。许多不同种类的图像或景物都可作为待分割的图像数据，不同类型的图像，已经有相对应的分割方法对其分割，同时，某些分割方法也只是适合于某些特殊类型的图像分割。分割结果的好坏需要根据具体的场合及要求衡量。图像分割是从图像处理到图像分析的关键步骤，可以说，图像分割结果的好坏直接影响对图像的理解。

3 定义及分割方法
为后续工作有效进行而将图像划分为若干个有意义的区域的技术称为图像分割(Image Segmentation)
目前,有许多的图像分割方法,从分割操作策略上讲,可以分为基于区域生成的分割方法,基于边界检测的分割方法和区域生成与边界检测的混合方法.

㈦ 图像分割最好方法

1.基于阈值的分割方法

阈值法的基本思想是基于图像的灰度特征来计算一个或多个灰度阈值，并将图像中每个像素的灰度值与阈值作比较，最后将像素根据比较结果分到合适的类别中。因此，该方法最为关键的一步就是按照某个准则函数来求解最佳灰度阈值。

阈值法特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图。图像若只有目标和背景两大类，那么只需要选取一个阈值进行分割，此方法成为单阈值分割；但是如果图像中有多个目标需要提取，单一阈值的分割就会出现作物，在这种情况下就需要选取多个阈值将每个目标分隔开，这种分割方法相应的成为多阈值分割。
2.基于区域的图像分割方法

基于区域的分割方法是以直接寻找区域为基础的分割技术，基于区域提取方法有两种基本形式：一种是区域生长，从单个像素出发，逐步合并以形成所需要的分割区域；另一种是从全局出发，逐步切割至所需的分割区域。
分水岭算法

分水岭算法是一个非常好理解的算法，它根据分水岭的构成来考虑图像的分割，现实中我们可以想象成有山和湖的景象，那么一定是水绕山山围水的景象。

分水岭分割方法，是一种基于拓扑理论的数学形态学的分割方法，其基本思想是把图像看作是测地学上的拓扑地貌，图像中每一点像素的灰度值表示该点的海拔高度，每一个局部极小值及其影响区域称为集水盆，而集水盆的边界则形成分水岭。分水岭的概念和形成可以通过模拟浸入过程来说明。在每一个局部极小值表面，刺穿一个小孔，然后把整个模型慢慢浸入水中，随着浸入的加深，每一个局部极小值的影响域慢慢向外扩展，在两个集水盆汇合处构筑大坝，即形成分水岭。