导读：数字图像处理技术是一门跨学科领域。 随着计算机科学技术的发展，图像处理与分析逐渐形成了自己的科学体系，新的处理方法层出不穷，虽然其发展历史不长，但也引起了各方的广泛关注。
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定义图像分割是指将图像划分为若干具有特定独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。 这是从图像处理到图像分析的重要步骤。 传统的图像分割方法大致分为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、基于特定理论的分割方法等。 从数学上看，图像分割是将数字图像分割成互不相交区域的过程。 分割图像的过程也是对属于同一区域的像素进行相同编号的标记过程
在通信领域，图像分割技术对于可视电话等视频的传输至关重要，为了降低传输所需的码率，需要将图像中的可动部分与静止背景分离，再由可动部分分离位移量不同的区域，对不同运动量的区域采用不同的编码进行传输。
图像分割是需要进一步研究的技术。 人们希望引入一些人为的知识导向和人工智能的方法来纠正一些分割中的错误，是一种很有前途的方法，但这又增加了解决问题的复杂性。
分割方法阈值分割灰度阈值分割法是最常用的并行领域技术，是图像分割中应用最多的一种。 阈值的分割方法实际上是从输入图像f向输出图像g的如下变换：
其中，t为阈值，对于物体的像素g[I，j]=1，对于背景的像素g[I，j]=0。
由此可见，阈值分割算法的关键是确定阈值，如果能确定合适的阈值，就能准确地分割图像。 阈值确定后，逐一比较阈值和像素点的灰度值。 另外，像素分割可以对各像素并行进行，分割的结果直接提供给图像区域。
阈值分割的优点是计算简单、运算效率高、速度快。 在硬件实现等重视运算效率的APP应用中被广泛使用。
各种阈值处理技术，包括全局阈值、自适应阈值和最佳阈值正在发展中。
全局阈值是将整个图像分割为相同阈值的过程，适用于背景和前景对比度清晰的图像。 这是根据整个图像决定的。 t=t(f )。 但是，该方法只考虑了像素自身的灰度值，一般不考虑空间特征，因此对噪声很敏感。 常用的全局阈值选择方法包括利用图像灰度直方图的峰谷法、最小误差法、最大类方差法、最大熵自动阈值法和其他方法。
在许多情况下，物体和背景的对比度在图像中的任何地方都不相同，很难用统一的阈值将物体和背景分开。 此时，可以根据图像的局部特征用不同的阈值进行分割。 在实际的处理中，需要根据具体的问题将图像分成几个子区域分别选择阈值，或者根据一定的附近范围动态地选择各点的阈值进行图像分割。 此时的阈值是自适应阈值。
阈值的选择应根据具体问题来确定，一般通过实验来确定。 对于给定的图像，可以用分析直方图的方法确定最佳阈值。 例如，如果直方图明显显示双峰情况，可以选择两个峰的中点作为最佳阈值。
图1(a )和(b )分别是用全局阈值和适应阈值分割经典Lena图像的结果。
区域分割区域生长和分裂融合法是两种典型的串联区域技术，其分割过程后续步骤的处理是基于前一步骤的结果来判断的。
区域生长：区域生长的基本思想是将具有相似性质的像素聚集在一起构成区域。 具体而言，首先，针对要分割的每个区域寻找种子像素作为生长的起点，将与种子像素周围附近的种子像素具有相同或类似性质的像素(根据某个预先确定的生长或类似的标准判定)合并到有种子像素的区域中。 这些新像素可以作为新种子像素继续上述过程，并且可以被包括直到不再有满足条件的像素。 这样的区域成长了。
制定相似性标准、停止增长的条件或标准。 相似性标准可以是灰度、颜色、纹理、梯度等特性。 选定的种子像素可以是单个像素或包含多个像素的小区域。 大多数区域的增长标准使用图像的局部性质。 增长标准可以根据不同的原则制定，使用不同的增长标准会影响区域的增长过程。 区域生长法的优点是计算简单，对比较均匀的连通目标有较好的分割效果。 其缺点是需要人工确定种子点，对噪声敏感，区域内可能存在空洞。 另外，由于是目标较大分割速度会变慢的串行算法，所以在设计算法时需要尽量提高效率。
区域分裂合并
区域生长是指从某个像素点或某个像素点出发，最后得到整个区域，实现目标提取。 分裂合并几乎是区域生长的逆过程：从整个图像中，相继分裂得到各子区域，然后合并前景区域，实现目标提取。 由于分裂合并假设对于一个图像，前景区域由几个相互连接的像素组成，如果
一幅图像分裂到像素级，那么就可以判定该像素是否为前景像素。当所有像素点或者子区域完成判断以后，把前景区域或者像素合并就可得到前景目标。图3 四叉树分割后的图像
在这类方法中，最常用的方法是四叉树分解法(如图3所示)。设R代表整个正方形图像区域，P代表逻辑谓词。基本分裂合并算法步骤如下：(1)对任一个区域，如果H(Ri)=FALSE就将其分裂成不重叠的四等份；
(2)对相邻的两个区域Ri和Rj，它们也可以大小不同（即不在同一层），如果条件H(Ri∪Rj)=TRUE满足，就将它们合并起来。
(3)如果进一步的分裂或合并都不可能，则结束。
分裂合并法的关键是分裂合并准则的设计。这种方法对复杂图像的分割效果较好，但算法较复杂，计算量大，分裂还可能破坏区域的边界。
边缘分割图像分割的一种重要途径是通过边缘检测，即检测灰度级或者结构具有突变的地方，表明一个区域的终结，也是另一个区域开始的地方。这种不连续性称为边缘。不同的图像灰度不同，边界处一般有明显的边缘，利用此特征可以分割图像。
图像中边缘处像素的灰度值不连续，这种不连续性可通过求导数来检测到。对于阶跃状边缘，其位置对应阶导数的极值点，对应二阶导数的过零点(零交叉点)。因此常用微分算子进行边缘检测。常用的一阶微分算子有Roberts算子、Prewitt算子和Sobel算法，二阶微分算子有Laplace算子和Kirsh算子等。在实际中各种微分算子常用小区域模板来表示，微分运算是利用模板和图像卷积来实现。这些算子对噪声敏感，只适合于噪声较小不太复杂的图像。
图4 边缘检测结果
(a)LoG算子 (b)Canny算子由于边缘和噪声都是灰度不连续点，在频域均为高频分量，直接采用微分运算难以克服噪声的影响。因此用微分算子检测边缘前要对图像进行平滑滤波。LoG算子和Canny算子是具有平滑功能的二阶和一阶微分算子，边缘检测效果较好，如图4所示。其中LoG算子是采用Laplacian算子求高斯函数的二阶导数，Canny算子是高斯函数的一阶导数，它在噪声抑制和边缘检测之间取得了较好的平衡。关于微分算子的边缘检测的详细内容可参考文献。
直方图法与其他图像分割方法相比，基于直方图的方法是非常有效的图像分割方法，因为他们通常只需要一个通过像素。在这种方法中，直方图是从图像中的像素的计算，并在直方图的jydxss和任性的含羞草是用于定位图像中的簇。颜色和强度可以作为衡量。
这种技术的一种改进是递归应用直方图求法的集群中的形象以分成更小的簇。重复此操作，使用更小的簇直到没有更多的集群的形成。
基于直方图的方法也能很快适应于多个帧，同时保持他们的单通效率。直方图可以在多个帧被考虑的时候采取多种方式。同样的方法是采取一个框架可以应用到多个，和之后的结果合并，山峰和山谷在以前很难识别，但现在更容易区分。直方图也可以应用于每一个像素的基础上，将得到的信息被用来确定的像素点的位置最常见的颜色。这种方法部分基于主动对象和一个静态的环境，导致在不同类型的视频分割提供跟踪
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