7、图像分割技术全解析

图像分割技术全解析

1. 图像分割概述

图像分割是寻找像素“组合”的任务，在统计学中，这一问题被称为聚类分析，有数百种不同的算法。在计算机视觉领域，图像分割是一个古老且广泛研究的问题。早期技术倾向于使用区域分割或合并，而近期算法则常优化一些全局准则，如区域内一致性和区域间边界长度或相异性。

有多种图像分割技术，包括基于活动轮廓和水平集的算法、区域分割与合并、均值漂移（模式查找）、归一化割以及使用图割解决的二元马尔可夫随机场等。为评估算法性能，可参考人类标注数据库上的实验比较，如伯克利分割数据集和基准测试。

2. 活动轮廓

活动轮廓用于定位图像中的物体边界曲线，有以下几种相关方法：
- 蛇形模型（Snakes）
- 原理 ：蛇形模型是一种能量最小化的二维样条曲线，它会向图像特征（如强边缘）移动。其内部样条能量可离散化表示，同时会最小化外部基于图像和约束的势能。图像势能通常只使用边缘项，可与图像梯度或平滑后的图像拉普拉斯算子成正比。
- 公式 ：
- 内部能量：
$E_{int}=\sum_{i}\alpha(i)\frac{|f(i + 1)-f(i)|^{2}}{h^{2}}+\beta(i)\frac{|f(i + 1)-2f(i)+f(i - 1)|^{2}}{h^{4}}$
- 图像势能：
$E_{image}=w_{line}E_{line}+w_{edge}E_{edge}+w_{term}E_{term}$
- 边缘项：
$E_{edge}=\