图像分割的演变：从早期技术到现代算法 (图像分割的展示过程)

图像分割是计算机视觉中的一个基本任务，它将图像分解为有意义的区域或对象。在过去的几十年里，图像分割技术已经从早期的手动方法发展到复杂的高级算法，提供更准确和可靠的结果。

早期图像分割技术

早期图像分割技术通常依赖于手动或半自动方法，需要用户干预才能定义图像中的不同区域。这些方法包括：

• 阈值化：一种简单的技术，它根据像素强度将图像分割为二值图像。
• 区域生长：一种交互式方法，用户选择一个种子点，然后算法将相邻像素聚类到该区域，直到达到停止条件。
• 边缘检测：一种检测图像中亮度变化的算法，然后使用这些边缘点来分割图像。

基于区域的图像分割算法

基于区域的图像分割算法将图像分解为具有相似特征（例如颜色、纹理或形状）的区域。这些算法包括：

• 区域分裂和合并：一种迭代算法，它从一个图像开始，并通过合并相似的区域和分裂不一致的区域来分割图像。
• 归一化割：一种能量最小化算法，它将图像分割为使每个区域的相似性最大化的区域。
• 级联分割：一种分层分割算法，它从图像中提取较粗糙的区域，然后逐步细分这些区域，直到达到所需的分辨率。

基于边缘的图像分割算法

基于边缘的图像分割算法使用图像中的边缘点来定义不同区域之间的边界。这些算法包括：

• Canny边缘检测：一种多阶段算法，它检测图像中的强边缘，同时抑制噪声。
• 霍夫变换：一种检测图像中直线和圆形等规则形状的算法。
• 图形割：一种能量最小化算法，它将图像分割为使跨边缘连接的像素之间的能量最小化的区域。

机器学习和深度学习中的图像分割

机器学习和深度学习技术的进步极大地提升了图像分割的性能。基于机器学习的算法利用训练数据学习图像特征，然后使用这些特征来分割图像。深度学习算法，特别是卷积神经网络 (CNN)，在图像分割方面取得了最先进的结果。

常见的机器学习和深度学习图像分割算法包括：

• 支持向量机 (SVM)：一种监督学习算法，它将图像分割为正类和负类。
• 随机森林：一种集成学习算法，它将图像分割为由决策树组成的集合。

strong>显示结果：将分割后的图像与原始图像一起显示，展示分割区域。

结论


图像分割技术已经取得了长足的进步，从早期的手动方法到现代的机器学习和深度学习算法。这些算法提供了准确可靠的分割结果，在计算机视觉、医疗成像和自动驾驶等各种应用中至关重要。随着技术的发展，我们预计图像分割在未来将继续发挥至关重要的作用。

医学图像分割综述（文章末尾送3d医疗图像分割万能代码）

深度解析医学图像分割：前沿技术与应用

一、医学图像研究的基石

医学图像，作为生命科学的重要载体，通过CT、超声、MRI等技术，为我们揭示人体内部的奥秘。它们以其独特的低对比度、模糊边界和识别挑战，展现了医学领域的独特挑战。(图1展示了这些技术下的视觉差异)。医学图像分割的核心任务，是精准划分出不同组织、器官或病灶，每个区域具有明确的边界和内部一致性，这对于诊断和治疗至关重要。

医学图像的广泛应用，如病灶检测、手术规划等，使得图像分割技术成为医学进步的推动力。它能从海量信息中提取关键信息，支持医生进行定量分析、病理分析和精确操作。然而，手工标注的繁琐和耗时性，使得自动化图像分割的需求日益迫切，它既是挑战，也是机遇。

二、算法的探索与革新

1.2.1 阈值分割：基础与适应阈值分割凭借其简洁性，是入门级方法。通过设定或自适应计算阈值，划分出目标区域。然而，精确选择阈值需要对图像特性有深入了解，有时需要反复尝试。

1.2.2 聚类技术：K-means与Fuzzy C-means聚类算法如K-means和FCM，通过像素的相似性进行分组，以发现潜在的组织或器官结构。它们在医学图像中展现出了强大的分段能力。

1.2.3 可变形模型：灵活性与连续性基于可变形模型的分割方法，如主动轮廓法，通过形状、平滑度等参数的动态调整，实现对复杂结构的精细分割。它们的连续性使得结果更具自然性，尤其在实时应用中极具优势。

1.2.4 神经网络的革命：深度学习的力量神经网络，特别是深度学习，如卷积神经网络(CNN)，以其强大的学习和适应能力，主导了医学图像分割的最新进展。它们能捕捉到图像中的复杂模式，显著提升分割精度。

结论：未来趋势与挑战医学图像分割在深度学习的推动下，已经成为计算机辅助诊断的基石。然而，面对医学图像的复杂性和多样性，算法的优化、实时性以及对细微结构的识别，仍将是研究者们不断探索的领域。期待更多创新性方法的涌现，以实现更精确、更快速的医学图像分析。

图像分割技术论文

图像分割是图像处理与计算机视觉的基本问题之一，是图像处理图像分析的关键步骤。我整理了图像分割技术论文，欢迎阅读!

图像分割技术论文篇一

图像分割技术研究

摘要：图像分割是图像处理与计算机视觉的基本问题之一，是图像处理图像分析的关键步骤。本文介绍了基于阈值的分割方法和图像分割的图像分割性能的评价、应用现状;最后总结出图像分割的发展趋势。

关键词：图像分割、阈值、边缘检测、区域分割

中图分类号： TN957.52 文献标识码： A

1引言

随着图像分割技术研究的深入，其应用日趋广泛。凡属需要对图像目标进行提取、测量的工作都离不开图像分割。图像分割是图像处理、模式识别和人工智能等多个领域中一个十分重要且又十分困难的问题，是计算机视觉技术中首要的、重要的关键步骤。图像分割结果的好坏直接影响对计算机视觉中的图像理解。现有的方法多是为特定应用设计的，有很大的针对性和局限性，到目前为止还不存在一个通用的方法，也不存在一个判断分割是否成功的客观标准。因此，对图像分割的研究目前还缺乏一个统一的理论体系，使得图像分割的研究仍然是一个极富有挑战性的课题。

2图像分割方法

图像分割(Image Segmentation)，简单地说就是将一幅数字图像分割成不同的区域，在同一区域内具有在一定的准则下可认为是相同的性质，如灰度、颜色、纹理等。而任何相邻区域之间其性质具有明显的区别。

2.1基于灰度特征的阈值分割方法

阈值分割技术是经典的、流行的图象分割方法之一，它是用一个或几个阈值将图像的灰度级分为几个部分，认为属于同一个部分的像素是同一个物体。

这类方法主要包括以下几种：

(1)单阈值法，用一个全局阈值区分背景和目标。当一幅图像的直方图具有明显的双峰时，选择两峰之间的谷底作为阈值。

(2)双阈值法，用两个阈值区分背景和目标。通过设置两个阈值，以防单阈值设置阈值过高或过低，把目标像素误归为背景像素，或把背景像素误归为目标像素。

(3)多阈值法，当存在照明不均，突发噪声等因素或背景灰度变化较大时，整幅图像不存在合适的单一阈值，单一阈值不能兼顾图像不同区域的具体情况，这时可将图像分块处理，对每一块设一个阈值。

2.2 边缘检测分割法

基于边缘检测技术可以按照处理的顺序分为并行边缘检测和串行边缘检测两大类。常见的边缘检测方法有：差分法、模板匹配法及统计方法等。由于边缘灰度变化规律一般体现为阶梯状或者脉冲状。边缘与差分值的关系可以归纳为两种情况，其一是边缘发生在差分最大值或者最小值处;其二是边缘发生在过零处。

2.3基于区域的分割方法

基于区域的分割方法利用的是图像的空间性质。该方法认为分割出来的某一区域具有相似的性质。常用的方法有区域生长法和区域分裂合并法。该类方法对含有复杂场景或自然景物等先验知识不足的图像进行分割，效果较好。

区域生长方法是把一幅图像分成许多小区域开始的，这些初始的小区域可能是小的邻域甚至是单个像素，在每个区域中，通过计算能反映一个物体内像素一致性的特征，作为区域合并的判断标准。区域合并的第一步是赋给每个区域一组参数，即特征。接下来对相邻区域的所有边界进行考查，如果给定边界两侧的特征值差异明显，那么这个边界很强，反之则弱。强边界允许继续存在，而弱边界被消除，相邻区域被合并。没有可以消除的弱边界时，区域合并过程结束，图像分割也就完成。

2.4结合特定工具的图像分割技术

20世纪80年代末以来，随着一些特殊理论的出现及其成熟，如数学形态学、分形理论、模糊数学、小波分析、模式识别、遗传算法等，大量学者致力于将新的概念、新的方法用于图像分割，有效地改善了分割效果。产生了不少新的分割算法。下面对这些算法做一些简单的概括。

2.4.1基于数学形态学的分割算法

分水岭算法是一种经典的借鉴了数学形态理论的分割方法。该方法中，将一幅图像比为一个具有不同高度值的地形，高灰度值处被认为是山脊，底灰度值处被认为是山谷，将一滴水从任一点流下，它会朝地势底的地方流动，最终聚于某一局部最底点，最后所有的水滴会分聚在不同的吸引盆地，由此，相应的图像就被分割成若干部分。分水岭算法具有运算简单、性能优良，能够较好提取运动对象轮廓、准确得到运动物体边缘的优点。但分割时需要梯度信息，对噪声较敏感。

2.4.2基于模糊数学的分割算法

目前，模糊技术在图像分割中应用的一个显著特点就是它能和现有的许多图像分割方法相结合，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。

这类方法主要有广义模糊算子与模糊阈值法两种分割算法。

(1)广义模糊算子在广义模糊集合的范围内对图像处理，使真正的边缘处于较低灰度级，但还有一些不是边缘的像素点的灰度也在较低灰度级中，虽然算法的计算简明，且边缘细腻，但得到的边缘图会出现断线问题。

(2)模糊阈值法引入灰度图像的模糊数学描述，通过计算图像的模糊熵来选取图像的分割阈值，后用阈值法处理图像得到边界。

2.4.3基于遗传算法的分割方法

此算法是受生物进化论思想提出的一种优化问题的解决方法，它使用参数编码集而不是参数本身，通过模拟进化，以适者生存的策略搜索函数的解空间，它是在点群中而不是在单点进行寻优。遗传算法在求解过程中使用随机转换规则而不是确定性规则来工作，它唯一需要的信息是适应值，通过对群体进行简单的复制、杂交、变异作用完成搜索过程。由于此法能进行能量函数全局最小优化搜索，且可以降低搜索空间维数，降低算法对模板初始位置的敏感，计算时间也大为减少。其缺点是容易收敛于局部最优。

2.4.4基于神经网络分割算法

人工神经网络具有自组织、自学习、自适应的性能和非常强的非线性映射能力，适合解决背景知识不清楚、推理规则不明确和比较复杂的分类问题，因而也适合解决比较复杂的图像分割问题。原则上讲，大部分分割方法都可用 ANN(attificial neural network)实现。ANN 用于分割的研究起步较晚，只有多层前馈NN，多层误差反传(BP)NN，自组织NN，Hopfield NN以及满足约束的NN(CSNN-Const raint Satisfaction Neurat Network)等得到了应用。使用一个多层前向神经网络用于图象分割，输入层神经元的数目取决于输入特征数，而输出层神经元的数目等同于分类的数目。

2.5图像分割中的其他方法

前面介绍了4大类图像分割较常用的方法，有关图像分割方法和文献很多，新方法不断产生，这些方法有的只对特定的情形有效，有的综合了几种方法，放在一起统称为第5类。

(1)标号法(labeling)是一种基于统计学的方法，这种方法将图像欲分割成的几个区域各以一个不同的标号来表示，用一定的方式对图像中的每一个像素赋以标号，标号相同的像素就合并成该标号所代表的区域。

(2)基于Snak模型的分割方法，基于Snake模型的分割是通过对能量函数的动态优化来逼近图像目标的真实轮廓的

(3)纹理分割，由于新的数学工具的引入，纹理分割技术取得了一些进展，张蓬等人将小波分析应用于纹理基元提取。

(4)基于知识的图像分割方法，直接建立在先验知识的基础上，使分割更符合实际图像的特点。该方法的难度在于知识的正确合理的表示与利用。

3图像分割性能的评价

图像分割评价主要有两个方面的内容：一是研究各分割算法在不同情况下的表现，掌握如何选择和控制其参数设置，以适应不同需要。二是分析多个分割算法在分割同一图像时的性能，比较优劣，以便在实际应用中选取合适的算法。分割评价方法分为分析法和实验法两大类。分析法是直接分析分割算法本身的原理及性能，而实验法是通过对测试图像的分割结果来评价算法的。两种方法各有优劣，由于缺乏可靠理论依据，并非所有分割算法都能够通过分析法分析其性能。每种评价方法都是出于某种考虑而提出来的，不同的评价方法只能反映分割算法性能的某一性能。另一方面，每一种分割算法的性能是由多种因素决定的，因此，有可能需要多种准则来综合评价。

4图像分割技术的发展趋势

随着神经网络、遗传算法、统计学理论、小波理论以及分形理论等在图像分割中的广泛应用，图像分割技术呈现出以下的发展趋势：(1)多种特征的融合。(2)多种分割方法的结合。(3)新理论与新方法。

参考文献

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[4] 杨晖，曲秀杰.图像分割方法综述[J].电脑开发与应用。2005，18(3)：21-23.

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机器人视觉系统中图像分割技术传统方法概论1

姓名：寇世文 学号 【嵌牛导读】：随着人工智能技术的不断发展，智能机器人领域也得到了空前的发展。

尤其是深度神经网络广泛应用于视觉系统中后，取得了许多很明显的成效。

对于自主移动机器人来说，视觉系统有着十分重要的作用，而图像分割技术更是在这个系统中担任着十分重要的角色。

传统的图像分割技术基本上已经能够将图像的前景和后景分隔开来，但是近年来随着深度学习算法的发展，人们开始将其应用到图像分割中，提出了很多分割网络，也达到了很好的分割效果。

在实现图像分割的基础上，人们还使得分割具有了语义类别和标签，就是现在的语义分割。

本文在介绍了语义分割的基础上又引出了新的任务分割场景，实例分割和全景分割。

并且介绍了最近研究的热点三维点云的语义分割问题，阐述了其实现的必要性。

【嵌牛鼻子】智能机器人，图像分割、语义分割、计算机视觉 【嵌牛提问】图像分割技术的传统常见方法 【嵌牛正文】 一、引言 计算机视觉，即computer vision，就是通过计算机来模拟人的视觉工作原理，来获取和完成一系列图像信息处理的机器。

计算机视觉属于机器学习在视觉领域的应用，是一个多学科交叉的研究领域，其涉及数学、物理、生物、计算机工程等多个学科。

计算机视觉的主要应用有无人驾驶、人脸识别、无人安防、车辆车牌识别、智能传图、3D重构、VR/AR、智能拍照、医学图像处理、无人机、工业检测等。

人驾驶又称自动驾驶，是目前人工智能领域一个比较重要的研究方向，让汽车可以进行自主驾驶，或者辅助驾驶员驾驶，提升驾驶操作的安全性。

人脸识别技术目前已经研究得相对比较成熟，并在很多地方得到了应用，且人脸识别准确率目前已经高于人眼的识别准确率。

安防一直是我国比较重视的问题，也是人们特别重视的问题，在很多重要地点都安排有巡警巡查，在居民小区以及公司一般也都有保安巡查来确保安全。

车辆车牌识别目前已经是一种非诚成熟的技术了，高速路上的违章检测，车流分析，安全带识别，智能红绿灯，还有停车场的车辆身份识别等都用到了车辆车牌识别。

3D重构之前在工业领域应用比较多，可以用于对三维物体进行建模，方便测量出物体的各种参数，或者对物体进行简单复制。

计算机视觉还有很多应用，随着技术的发展，应用领域也会越来越多。

在工业领域的应用，在机器人技术方面的应用等。

对于传统的图像分割过程，通常可以分为5个步骤，即特征感知、图像预处理、特征提取、特征筛选和推理预测与识别。

通过研究发现，在视觉的早期的发展过程中，人们对于图像中的特征并没有表现出足够的关注。

且传统的分割过程是把特征提取和分类分开来做的，等到需要输出结果的时候再结合到一起，可想而知其实现的困难程度。

在深度学习算法出来之后，卷积神经网络被广泛应用于计算机视觉技术中，也因此衍生出了很多的研究方向。

深度学习主要是以特征为基础来进行比对，如在人脸识别方面，使用卷积神经网络分别对两张人脸进行不同位置的特征提取，然后再进行相互比对，最后得到比对结果。

目前的计算机视觉的主要研究方向有图像分类、目标检测、图像分割、目标跟踪、图像滤波与降噪、图像增强、风格化、三维重建、图像检索、GAN等。

本文主要是针对图像分割这一领域，进行简要的概述。

图像分割技术是计算机视觉领域的个重要的研究方向，是图像语义理解的重要一环。

图像分割是指将图像分成若干具有相似性质的区域的过程，从数学角度来看，图像分割是将图像划分成互不相交的区域的过程。

近些年来随着深度学习技术的逐步深入，图像分割技术有了突飞猛进的发展，该技术相关的场景物体分割、人体前背景分割、人脸人体Parsing、三维重建等技术已经在无人驾驶、增强现实、安防监控等行业都得到广泛的应用。

二、发展现状 近来已经有很多学者将图像分割技术应用到移动机器人的控制中，能够做到在机器人运动的同时定位、构建地图并分割出不同的前景和后景，使视觉系统扫描到的图像具有语义信息。

并有学者也致力于分割得更为准确和精细，不仅能够做到区分不同类的物体，也能够实现对同类的不同物体的分类，甚至可以做到在此基础上加上对背景的分割。

由于我们生活的世界是三维空间，还有学者将图像场景还原到三维中，然后使用相关方法对整个三维场景进行分割。

作为计算机视觉的研究中的一个较为经典的难题，图像分割这一领域也越来越被人们所关注。

首先是传统的图像分割方法。

在传统分割方面，人们使用数字图像处理、拓扑学、数学等方面的知识来进行图像分割。

虽然现在的算力逐渐增加且深度学习不断发展，一些传统的分割方法所取得的效果不如深度学习，但是其分割的思想仍有很多值得我们去学习的。

第一种方法是基于阈值的图像分割方法。

这种方法的核心思想是想根据图像的灰度特征来给出一个或多个灰度阈值，将此阈值作为一个标准值与图像中的每个像素逐一进行比较。

很容易想到，通过这个逐一比较过程能够得到两类结果，一类是灰度值大于阈值的像素点集，另一类是灰度值小于阈值的像素点集，从而很自然地将图像进行了分割。

所以，不难发现，此方法的最关键的一步就是按照一定的准则函数来得到最佳灰度阈值，这样才能够得到合适的分类结果。

值得一提的是，如果图像中需要分割的目标和背景分别占据了不同的灰度值甚至是不同的等级，那使用这种方法会得到很好的效果。

并且，假如对于一张图像的处理，我们只需要设定一个阈值时，可以将其称为单阈值分割。

但是图像中如果不止一个目标，即有多个目标需要进行提取的时候，单一阈值分割就无法做到将它们都分割开来，此时应选取多个阈值对其进行处理，这个分割的过程为多阈值分割。

总的来说，阈值分割法有着其独特的特点，其计算简单、效率较高。

但是，由于这种方法只考虑的是单个像素的灰度值及其特征，而完全忽略了空间特征，这也就导致了其对噪声比较敏感且鲁棒性不高。

第二种方法是基于区域的图像分割方法。

这种方法具有两种基本形式：一种是区域生长，这种分割方法是从单个像素出发，逐渐将相似的区域进行合并，最终得到需要的区域。

另一种方法是直接从图像的全局出发，一点一点逐步切割至所需要的区域。

区域生长指的是，给定一组种子像素，其分别代表了不同的生长区域，然后让这些种子像素逐渐合并邻域里符合条件的像素点。

如果有新的像素点添加进来，同样把它们作为种子像素来处理。

区域分裂合并的分割过程可以说是区域生长的逆过程，这种方法是从图像的全局出发通过不断分裂得到各个子区域，然后提取目标的过程。

此外，在此过程中，还需要合并前景区域。

在区域分割方法中还有一种分水岭算法。

受启发于分水岭的构成，这种分割方法将图像看作是测地学上的拓扑地貌，这样图像中每一个像素点对应的海拔高度可以用该点的灰度值来表示。

分水岭的形成过程实际上可以通过模拟浸入过程来实现。

具体做法是，在每个局部极小值的表面都刺穿一个小孔，然后把模型慢慢浸入水中，随着水慢慢浸入其中，分水岭就随之形成了。

第三种方法是基于边缘检测的分割方法。

边缘检测的思想就是试图通过检测不同物体的边缘来将图像分割开来，这种方法是人们最先想到的也是研究最多的方法之一。

如果我们将图片从空间域变换到频率域中去，其中物体的边缘部分就对应着高频部分，很容易就能够找到边缘信息，因此也使得分割问题变得容易。

边缘检测的方法能够实现快而且准确的定位，但是其不能保证边缘的连续性和封闭性，且当一幅图像的细节信息过多时，其就会在边缘处产生大量的细碎边缘，在形成完整的分割区域时就会有缺陷。

第四种图像分割方法结合了特定的工具。

这里所说的特定工具是各种图像处理工具以及算法等，随着图像分割研究工作的深入，很多学者开始将一些图像处理的工具和一些算法应用到此工作中，并取得了不错的结果。

小波变换在数字图像处理中发挥着很重要的作用，它能够将时域和频域统一起来研究信号。

尤其是在图像边缘检测方面，小波变换能够检测二元函数的局部突变能力。

其次是基于遗传算法的图像分割，遗传算法主要借鉴了生物界自然选择和自然遗传机制的随机化搜索方法。

其模拟了由基因序列控制的生物群体的进化过程，其擅长于全局搜索，但是局部搜多能力不足。

将遗传算法应用到图像处理中也是当前研究的一个热点问题，在此选择这种方法的主要原因是遗传算法具有快速的随机搜索能力，而且其搜索能力与问题的领域没有任何关系。

除此之外，还有基于主动轮廓模型的分割方法，这种方法具有统一的开放式的描述形式，为图像分割技术的研究和创新提供了理想的框架。

此方法也是对边缘信息进行检测的一种方法，主要是在给定图像中利用曲线演化来检测目标。