第1章 緒論

1.1 研究背景和意義

視覺使人類得以感知和理解周邊的世界，而圖像則因其直觀、表現內容豐富等特點，被視為傳遞信息最理想的載體之一[1]。據統計，在人類接受的信息中，圖像等視覺信息所占的比例達到75%。隨著現代物理學、成像技術、計算機技術、通信技術的發展，模擬圖像逐漸被分辨率更高的數字圖像取代。數字圖像是由模擬圖像在連續空間進行離散化得到的、以像素為基本元素的、可以用數字計算機或數字電路存儲的圖像數據。為了改善圖像的視覺效果并提高圖像的實用性，一般利用計算機技術或其他數字技術對圖像信息進行某些數學運算和各種加工處理，這個過程稱為數字圖像處理[2]。數字圖像處理起源于20世紀20年代，隨著計算機在20世紀50年代的進一步發展，研究人員逐漸認識到數字圖像處理的重要性，對此進行系統的分析和研究工作就此展開。20世紀60年代初期，數字圖像處理已經作為一門獨立的學科開始發展；20世紀后期，隨著數字技術和微電子技術的迅猛發展，很多先進的圖像處理方法和設備陸續出現，數字圖像處理因其日益廣泛的應用而逐漸從信息處理、自動控制系統論、電視技術、數據通信等學科中分離，形成了以“圖像信息的獲取、儲存、傳輸、變換、顯示、分析、理解與綜合應用”為場景的嶄新學科[3]。

圖像處理主要研究的內容有圖像變換、圖像壓縮編碼[4][5]、圖像增強[6][7]和復原、圖像分割[8]、圖像識別[9]、圖像分析和理解。圖像處理系統的基本構成如圖1-1所示，將圖像進行適當的加工和處理后，可以進一步優化和提升視覺效果，提高視覺質量。處理后的圖像變得更加規范、有序，更容易被計算機提取某些特征來進行分析、處理和識別。

從圖1-1中可以看出，圖像分割是圖像處理中最基本、最關鍵的步驟之一，它為圖像的進一步處理（識別、理解等）提供了基礎判別數據，它是聯系低層次的圖像處理和高層次的圖像視覺理解的橋梁。圖像分割是后續的目標檢測、目標識別、對象追蹤等圖像理解領域的基礎課題，分割中產生的誤差會向上傳遞到高層次的圖像分析與理解階段，因此圖像分割的準確與否直接影響后續圖像處理應用層的精確性與有效性[10]。

在圖像的分析處理中，人們常常將圖像分為前景（目標）和背景。前景是指研究人員感興趣的具有特定特征或性質的連續區域，前景之外的部分稱為背景。圖像分割所要研究和解決的問題就是如何將圖像中感興趣的前景區域和背景準確分離，進而為后續的圖像分析和理解提供基礎。從廣義上講，圖像分割是指按照某種特殊屬性將圖像分成不同的區域，這里的特性可以是像素的灰度、顏色、紋理等，每一個區域都滿足特定區域的一致性，互不交叉。從形式化的角度講，借助于集合概念，圖像分割的定義如下[11]：

將整個圖像區域I劃分為N個滿足下列條件的非空子集（子區域）I1, I2, …, IN：

（1）∪Ni=1Ii=1；

（2）對于i, j∈[1, N]，且i≠j, Ii∩Ij=?；

（3）對于i∈[1, N]，有P（Ii）=TRUE；

（4）對于i, j∈[1, N]且i≠j，有P（Ii∪Ij）=FALSE；

（5）對于i∈[1, N], Ii為連通區域。

即所有子區域的并集為整個圖像區域I，任意兩個不同的子區域的交集為空，子區域不重疊。P（Ii）是對所有在集合Ii中元素的邏輯謂詞。

圖像分割算法在圖像處理中占有重要地位，從而吸引了很多研究人員的關注，并在近幾十年得到了快速發展，各種優秀的算法被相繼提出，每年有大量研究成果和論文涌現。但是，這些算法都是針對某一類具體的研究對象而產生的，至今仍存在分割算法的通用性差、分割精度不高和計算效率低等問題。造成這一現象的原因主要有以下兩點：

（1）圖像分割問題的解不具有唯一性，一幅圖像中包含邊緣、形狀、色彩和紋理等各種不同的特征，而這些特征難以用統一的方法來表示，因而在實際應用中只能根據不同主體和不同任務的需求來選擇合適的分割方法。

（2）由于圖像數據的多樣性和復雜性（例如，醫學圖像具有低對比度和高噪聲等特征，紅外船舶圖像的背景比較復雜等），圖像的結構性質呈現迥然相異、各不相同的特性，因此圖像分割的難點之一就是尋找圖像、圖像前景和背景的深層次的本質特征，建立相關模型。

目前，圖像分割在智能交通[12]、生物醫學圖像處理[13-16]、工業自動化生產[17]、遙感衛星圖像處理[18]、視頻圖像處理[19][20]、安全監控以及軍事[21]等領域都得到了廣泛應用。例如，在生物醫學領域，通過提取圖像中器官組織的結構區域，可以為醫生分析器官體的數據信息、組織結構細胞的識別等方面提供幫助；在智能交通領域，將視頻序列中的目標車輛從背景中提取出來，有助于定位和識別車牌；在遙感圖像領域，利用遙感數據進行海洋監測和海洋污染監控時，需要通過圖像分割來提取圖像中的海岸線；在軍事領域，可以通過圖像分割為目標的自動識別提供參數，等等。圖1-2（書后附彩插）所示為圖像分割的應用場景?？梢哉f，在所有圖像處理過程中，只要涉及對圖像目標的提取、測量和分析，就離不開圖像分割。