彩色圖像分割方法及現狀討論

朱姝　王鵬　周星勇

【摘 要】彩色圖像分割是數字圖像處理和計算機視覺鄰域的關鍵問題。文章對傳統的彩色圖像分割方法進行了總結，對新型分割算法進行了闡述，最后對彩色圖像分割方法發展趨勢進行了展望。

【關鍵詞】彩色圖像分割；數學形態學；蟻群算法；熵；Meanshift

圖像分割是根據像素間性質將其劃分為圖像中滿足一致性條件的區域的過程。近年來，由于包含了更為豐富的色彩信息，彩色圖像分割研究受到越來越多的關注。文章在查閱國內外相關文獻的基礎上，將彩色圖像分割方法分為基于閾值、基于邊緣、基于區域和基于理論融合等方法并對每一類方法進行總結。

一、彩色圖像分割方法

（一）基于閾值分割方法

基于閾值的分割方法基于兩個假設：第一，圖像上存在明顯的目標與背景的區別，兩者之間有較強的亮度（灰度）對比；第二，圖像灰度直方圖上有明顯的目標和背景所對應的峰，兩峰之間谷底所對應的灰度值便是較理想的分割閾值。閾值分割利用目標和背景的差異將原圖分割為一幅二值圖。

（二）基于邊緣分割方法

基于邊緣的彩色圖像分割方法通過檢測區域邊緣從而通過邊緣確定區域內的灰度或顏色信息，進行圖像分割。邊緣檢測之后還需進行結果修飾處理，如連接邊緣、去除毛刺和虛假邊緣等。

（三）基于區域分割方法

區域生長與區域分裂合并是最主要的兩類基于區域的彩色圖像分割方法。區域生長從單個像素出發，根據像素與相鄰點的顏色相似度判斷是否“生長”，直到生長為一個完整區域。……