圖像分割算法的深入研究

　　圖像分割主要是指將圖像分成各具特性的區域并提取出感興趣目標的技術。圖像分割是數字圖像分析中的重要環節，在整個研究中起著承前啟后的作用，它既是對所有圖像預處理效果的一個檢驗，也是后續進行圖像分析與解譯的基礎。其研究多年來一直受到人們的高度重視，也提出了數以千計的不同算法。雖然這些算法大都在不同程度上取得了一定的成功，但是圖像分割問題還遠遠沒有解決，這方面的研究仍然面臨很多挑戰。由于缺乏一個統一的理論體系，沒有一個方法來指導我們如何根據圖像選擇合適的分割算法。到目前為止還不存在一種通用的、能使各種類型的圖像達到最優分割質量的圖像分割方法，也不存在一種被廣泛接受的方法，能夠對不同的分割結果給出與主觀感覺一致的評價。 本文研究了經典的分割算法，指出了圖像分割的發展趨勢，并提出了一種基于數學形態學和模糊聚類的分割方法。

　　本文對圖像分割算法進行了較深入的研究。論文的主要工作如下：

　?。?）收集整理了國內外相關資料，將圖像分割方法分為三類：基于邊緣的分割算法，基于區域的分割算法，基于特定理論的分割算法。分別介紹了這三類算法中的常用算法。

　?。?）詳細介紹了閾值分割算法和基于形態學分水嶺算法。在研究分水嶺分割算法的基礎上，利用內外標記約束重構梯度圖，對分水嶺算法進行了改進。

　?。?）介紹了聚類分析和模糊聚類算法，提出一種基 于數學形態學和模糊聚類算法的圖像分割方法，并用該方法對紅外圖像進行分割，取得較好的效果。

　　在人類接收的信息中有80%來自視覺或者說為圖像（lmage）信息，這包括圖像、圖形（動畫）、視頻、文本、數據等，這是人類最有效和最重要的信息獲取和交流方式。隨著計算機的普及，人們越來越多地利用計算機來幫助人類獲取與處理視覺（圖像）信息。圖像技術是對視覺圖像獲取與加工處理技術的總稱。

　　圖像技術近年來受到人們廣泛的關注，它包括圖像的采集獲取、圖像編碼存儲和傳輸、圖像的產生顯示與變換、圖像分割、圖像的特征提取與測量、圖像數據庫的建立、索引和抽取、圖像的分類、表示和識別、圖像的模型匹配、圖像的質量評價、圖像的解釋與理解等。根據抽象程度和處理方法的不同，圖像技術可分為三個層次：圖像處理、圖像分析和圖像理解。這三個層次的有機結合也可稱為圖像工程。