1.基于阈值的分割方法阈值法的基本思想是基于图像的灰度特征来计算一个或多个灰度阈值，并将图像中每个像素的灰度值与阈值作比较，最后将像素根据比较结果分到合适的类别中。因此，该方法最为关键的一步就是按照某个准则函数来求解最佳灰度阈值。阈值法特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图。图像若只有目标和背景两大类，那么只需要选取一个阈值进行分割，此方法成为单阈值分割；但是如果图像中有多个目标需要提取，单一阈值的分割就会出现作物，在这种情况下就需要选取多个阈值将每个目标分隔开，这种分割方法相应的成为多阈值分割。2.基于区域的图像分割方法基于区域的分割方法是以直接寻找区域为基础的分割技术，基于区域提取方法有两种基本形式：一种是区域生长，从单个像素出发，逐步合并以形成所需要的分割区域；另一种是从全局出发，逐步切割至所需的分割区域。分水岭算法分水岭算法是一个非常好理解的算法，它根据分水岭的构成来考虑图像的分割，现实中我们可以想象成有山和湖的景象，那么一定是水绕山山围水的景象。分水岭分割方法，是一种基于拓扑理论的数学形态学的分割方法，其基本思想是把图像看作是测地学上的拓扑地貌，图像中每一点像素的灰度值表示该点的海拔高度，每一个局部极小值及其影响区域称为集水盆，而集水盆的边界则形成分水岭。分水岭的概念和形成可以通过模拟浸入过程来说明。在每一个局部极小值表面，刺穿一个小孔，然后把整个模型慢慢浸入水中，随着浸入的加深，每一个局部极小值的影响域慢慢向外扩展，在两个集水盆汇合处构筑大坝，即形成分水岭。
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
[1] [美]RC冈萨雷斯.数字图像处理(第二版)[M].阮秋琦，等译.北京：电子工业出版社，2003
[2] 章毓晋.图像分割[M].北京：科学出版社，2001.
[3] 李弼程，彭天强，彭波等.智能图像处理技术[M].北京：电子工业出版社，2004.
[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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通过遥感变化信息检测方法对两时相遥感影像进行处理分析后，得到 “变化信息”影像，同时为了便于后续震害信息的识别，需要把这些变化信息从复杂的环境背景中提取出来，得到一个仅包含变化信息的二值影像，这里就需要用到图像分割 ( ImageSegmentation ) 技术。图 像 分 割 包括 手 动分 割 和 自动分割两种，手动分割是指操作者利用相关的经验进行小图斑的合并、提取和取舍，但是对于大区域遥感影像来说，手工操作工作量大、效率低、速度慢、周期长、容易漏掉小图斑，并且分割图斑的边界容易受到操作者的主观控制，对精度的影响也较大，所以本研究中的图像分割一般指的是自动分割。
退化废弃地遥感信息提取研究
从 20 世纪 70 年代起，图像分割方法一直受到各国学者的关注，至今已经提出了很多种分割方法，FuK. S. ( 1981) 将分割方法分成阈值分割、边缘分割和区域分割，实际上区域分割包含了阈值分割。蔡殉、朱波 ( 2002) 则将图像分割方法分成更多的类别，包括阈值分割、彩色分割、基于模糊集法、深度分割、像素分割、区域增长法，其中彩色分割、深度分割和像素分割都属于阈值分割。
由于现今遥感变化信息检测还处于像元级别 ( 钟家强，2005) ，通过不同检测方法，对灰度、彩色影像进行处理变换，使得变化信息的灰度 ( 像素值) 和色彩信息得到加强，通常表现出灰白色 ( 图 4 － 8、图 4 － 9) 和亮绿色 ( 图 4 － 11) ，与周围地物的色标不协调，可以通过确定相关的变化阈值把变化区域分割出来。但是由于变化信息受到太阳辐射、大气干扰、传感器参数、空间分辨率、光谱分辨率以及季节差异等因素影响，变化图斑的灰度有时在一定的范围内波动，增加了变化信息精确分割的难度，这使得变化阈值的确定显得尤为重要。
( 一) 变化影像特征分析
通过多时相遥感变化信息检测方法得到的灰度或彩色影像通常具有以下特征: ① 影像中光谱特征复杂，包含的地物类型众多，但是变化信息和背景环境的光谱性质不一致。② 灰度影像的变换信息图斑一般分布在灰度轴的两端 ( 就是较亮的区域) ，不过有时也可能位于暗端，极少数情况下也可能位于两者之间，这要根据具体的遥感数据和采用何种检测方法来定; 彩色影像变化信息图斑一般为亮绿色，是否能够和周围地物类型明显区分要根据实际情况而定。③ 变化信息图斑内部的灰度值比较均匀，但是会在一定范围内波动，所以图像分割时很容易丢失细小的图斑。④ 变化信息图斑之间灰度特征比较相似 ( 一致) ，但是纹理特征的差别通常较明显，因为变化信息的图斑可能属于不同的地物类型，所以通常不能用纹理信息来分割变化信息图斑。⑤ 由于非人为控制的因素，影像中不可避免地存在一些噪声信息，这些噪声信息一般表现在与变化信息图斑接近的小图斑( 图 4 － 9 表现得特别明显) ，所以分割的时候要区分哪些是变化信息图斑，哪些是噪声图斑。⑥ 对于不同的环境和区域，变化信息图斑是服从随机分布的，有的地方稀疏，有的地方密集。
( 二) 单阈值区域分割法
单阈值区域分割是一种简单有效的图像分割方法，其用一个阈值将变化图像的灰度级分为两个部分: 变化与未变化。其最大特点是计算简单，在重视运算效率的应用场合 ( 例如用于硬件实现) 得到了广泛应用 ( 冯德俊，2004) 。一般是利用图像的灰度直方图来确定分割阈值。在计算分割阈值时，常在去除噪声的基础上将灰度直方图包络成一条曲线，如果图像上有多个特征区域，其直方图就会出现多个峰值，每个峰值对应一个特征区域，而谷底值点就为分割阈值，用以划分不同的特征区域。
复杂图像的目标和背景的灰度值时常有部分交错，为了在分割时使这种错误分割的概率最小，需要寻找出最优的分割阈值，所以单阈值区域分割法也叫最优阈值法，意指能够使分割误差最小。图像的灰度直方图可以看成是像元灰度值的概率分布密度函数，假设一幅图像仅含有目标和背景两个主要的灰度值区域，那么其直方图就表示对应目标和背景两个单峰值的概率分布密度函数之和，如果已知密度函数的形式，就可以计算出使误差最小的最优阈值。其计算原理如下:
假设一幅含有高斯噪声的图像，其背景和目标的直方图(概率密度函数)分别为pb(z)和po(z)，那么整个图像的混合概率密度p(z)为(章毓晋，2001):
退化废弃地遥感信息提取研究
式中:σb和σo分别为背景和目标均值的均方差;μb和μo分别为背景和目标的平均灰度值;pb和po分别为背景和目标区域灰度的先验概率，二者之和为1。如果μb＜μo，需要确定阈值T，将小于阈值的分割作为背景，大于阈值的分割作为目标，假设将目标像元错误地划分为背景以及把背景错误地划分为目标的概率分别为Eb(T)和Eo(T)，则总的误差为两者之和E(T)。为了使该误差最小，将总误差对T求导数，并令导数为零，得到
退化废弃地遥感信息提取研究
将该式代入式(4－3)，可得二项式
退化废弃地遥感信息提取研究
求解该二项式得到最优阈值
退化废弃地遥感信息提取研究
最优阈值T的选取原理如图4－12所示，其原理可以概括为:将经过平滑去噪后的直方图看成一条曲线h(x)，最优阈值T必须满足以下两个条件:
退化废弃地遥感信息提取研究
图4－12 最优阈值选取原理
设原始图像 f( x，y) 的灰度值范围为 G =［0，L －1］，用最优单阈值法把图像分成两类，最优分割阈值为 T ( 0 ＜ T ＜ L －1) ，分割后生成的二值影像为 g( x，y) :
退化废弃地遥感信息提取研究
本研究在 EＲDAS 软件下利用空间建模语言 ( SML) 实现了单阈值 ( 最优阈值) 法，分别分析了图 4 －8、图 4 －9 和图 4 －11 变化影像的直方图分布情况 ( 图 4 －13) ，并进行了最优阈值区域分割，把得到的三幅二值变化信息影像取合集，即把三幅影像相加，保留所有大于 1 的像素点，最后得到变化区域二值影像，如图 4 －14 所示。
图 4 －13 三幅变化影像的直方图曲线
图 4 －14 单阈值法提取的变化信息二值影像( 白色区域为发生变化的区域)
图 4 －15 双阈值模糊识别法计算流程
(三)双阈值模糊识别分割法
由于单阈值区域分割法只有一个全局阈值参与影像分割，然而影像受到大气、噪声、光照以及背景灰度变化的共同影响，导致了变化信息的灰度值总是在一定范围内波动，常常出现变化信息和噪声以及其他地物类别交错的现象。在这种情况下，单阈值区域分割难以满足精度的要求，如何区分出其中的变化信息?本研究提出了双阈值模糊识别分割法，其流程如图4－15所示。
利用变化图像的灰度直方图计算得到两个阈值T1和T2，并且T1＜T2，然后利用双阈值法对变化图像进行分割(DaneKottkeetal.，1989、1998)，将图像f(x，y)分割为三个类别:背景、不确定类、变化信息:
退化废弃地遥感信息提取研究
对其中不确定的像元保留其灰度值不变，利用模糊识别算子构建目标函数，分别计算出该像元属于两种不同类别(背景和变化信息)的模糊隶属度，通过比较两种隶属度的大小判断其归属(把它归类到隶属度大的那一类当中)，划分到背景与变化信息当中，直到完成所有不确定像元的划分，即完成了整个分割过程。
1.双阈值T1和T2的计算
核心阈值T1的计算按照公式4－5的单阈值(最优阈值法)区域分割法得到。核心阈值T2则是利用灰度直方图中大于T1阈值的像元灰度求平均值得到。
设影像的灰度值在0到255之间(8维图像)，利用离散积分的原理来计算灰度的均值。如果利用单阈值法计算出来的最优阈值为T1，那么核心阈值T2的计算公式如下:
退化废弃地遥感信息提取研究
式中:ni表示变化图像中灰度为i的像元出现的个数。
2.模糊识别算法
模糊识别算法的基本思想如下(李希灿等，2003、2008):
首先将样本集规格化，就是把样本集的特征值规格化到0到1之间，设样本特征值y规格化为x，样本集n个样本划分为C个类别，则模糊识别矩阵为
退化废弃地遥感信息提取研究
式中:Uhj为样本j归属于第h类的相对隶属度，h=1，2，…，C，且应当满足以下条件:
退化废弃地遥感信息提取研究
设C个类别的特征值为标准指数或模糊聚类中心指标，则C个类别的中心指标向量为:
退化废弃地遥感信息提取研究
式中:Sh为第h类的中心指标，0≤Sh≤1且h=1，2，…，c，为了求解最优模糊识别矩阵U和模糊最优中心指标S，建立目标函数(李希灿，1998):
退化废弃地遥感信息提取研究
式4－14的意义是:样本集对于全体类别的加权广义海明距离平方和为最小。显然，在不分类别(h=1，Uhj=1)的情况下，该公式变为通常的最小二乘最优准则。在式4－14的目标函数下，计算出最优模糊划分的隶属度和中心指标向量:
退化废弃地遥感信息提取研究
式中:u*hj为样本j隶属于h类的隶属度。
3.分割归类
通过构造的目标函数(隶属度函数)，分别计算出每个像素点属于“目标”(变化信息)和“背景”(非变化信息)的隶属度，并把它分入到隶属度大的那一类当中，从而完成图像分割的过程。
图4－16 双阈值模糊识别分割法二值影像
(白色区域为变化信息)
通过在EＲDAS下利用空间建模语言(SML)实现该分割算法，分别将图4－8、图4－9和图4－11变化图像作为输入对象，进行双阈值模糊识别分割，得到的二值变化图像取合集最终结果如图4－16所示。从图4－16中可以看出，双阈值模糊识别分割法能够在一定程度上消除单阈值区域分割法中混杂在变化信息中的离散噪声和个别地物类型，使变化信息更加准确、集中，从而提高了分割的精度。实践证明，双阈值模糊识别分割法有着坚实的理论基础，并且在实际变化信息的分割中能够取得很好的效果，是一种可行、可靠的图像分割自动算法。
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
[1] [美]RC冈萨雷斯.数字图像处理(第二版)[M].阮秋琦，等译.北京：电子工业出版社，2003
[2] 章毓晋.图像分割[M].北京：科学出版社，2001.
[3] 李弼程，彭天强，彭波等.智能图像处理技术[M].北京：电子工业出版社，2004.
[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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医学影像的处理是临床的实用技术，也是计算机在影像学科应用的一个方面。下面是我为大家整理的浅谈医学影像学 毕业 论文，供大家参考。医学影像学毕业论文篇一：《医学影像技术学实验教学改革》 【摘要】 医学影像技术学是医学领域中的一门重要的基础性学科，同时也是一门较强的实践性学科。但是由于 教育 条件的限制，现在很多高校的医学影像技术学教学手段都还停留于单纯的理论授课方式，对于学生的实践能力培养不够全面。基于此，本文我们的主要研究重点就是关于医学影像技术学的改革问题，了解当前教学模式中存在的主要问题，从而有针对性的提出具体的解决 措施 ，以有效的提高医学影像技术学的教学效果。 【关键词】医学影像技术学;实验教学;改革创新;分析研究 随着社会的快速发展，人们对医学技术的要求标准也越来越高，影像诊断技术作为现代医学领域中的一门重要学科，必须随着社会的发展而不断的更新完善。在这样的严酷现实之下，我们对医学影像技术学的实验教学模式提出了更高的标准，教学模式必须要打破传统的常规模式，向着更加科学化、数字化和信息化的方向发展。 一、医学影像实验教学的特殊性 医学影像技术学是一门基础性的医学科目，其在医学领域中具有着重要的地位，对于学生将来更好的适应岗位需求具有着决定性的作用。总的来说，医学影像实验教学的特殊性主要表现在以下几个方面： 1.实践应用性强。 他是一门实践性非常强的学科，单纯的理论学习并不能够让学生充分的掌握技术的要求，必须要通过有效的实验课程，让学生将理论知识与实际操作相结合，提高动手能力和临床工作能力。 2.新技术推广应用快、广。 医学影像技术学是医学中的新兴学科，它的发展速度非常的快，科研究的领域与空间十分的广，每当有新的技术手段被应用到临床医疗之中的时候，实验教学都必须要紧跟其步伐，避免出现于临床脱节的现象。 3.和其他学科联系较多。 医学影像学技术是其他多种临床疾病诊断的重要依据，它与其他的学科之间存在很多的联系。因此对于医学影像学的实验教学不仅要让学生学会操作的技能，而且还要学会应对各种疾病检查的 方法 。 二、当前医学影像技术学实验教学模式存在的主要问题 医学影像技术学有其独特的特殊性，因此对此的学习也应该具有针对性。但是就当前医学院校的教学实际来看，很多的学校在这一学科的教学模式上还存在着很多的不足，归纳来看主要可以归结为以下几个方面： 1.实验大纲与实验教材相对滞后。 近年来，随着医学影像技术的飞速发展，很多的技术和设备都发生了巨大的变化，但是目前国内的高校使用书籍中并没有一些新技术、新理论的内容，对于医学影像技术学方面的实验指导也非常的少，涉及的新技术方面非常的窄，甚至一些教材中仍然沿用已经淘汰的技术教材，这对于学生的学习产生了很大的负面影响。 2.实验课学时相对较短。 医学影像技术学是一门实践性非常强的学科，对于他的学习主要应该采用实验教学的方式，但是由于受传统教学模式的影响，当前很多高校对于这门课程的教学模式采用的还是纯理论授课的方式，对于实验教学的课时安排的相对较少，这使很多学生虽然学到了理论知识，但却不能够切实的应用到实际之中，造成他们的岗位适应能力差。 3.实验教学手段单一落后。 以往我们的医学影像技术学实验课主要是在实验室进行的，但是由于实验室的教学条件有限，能够联系的实验内容也就不充足，一般只能够进行一些基础性的实验实践，对于当前临床医学中常用的大型数字化的设备认识不足。 三、医学影像技术学实验教学改革的措施 随着社会的发展进步，人们对医疗水平的要求越来越高，医学影像技术学作为医疗诊断方式中的重要方式其在医疗领域中的应用越来越广，总的来说，根据当前的教学实际，进行医学影像技术学实验教学改革的措施主要可以分为以下几点： 1.学习实践活动多样化，注重在训练中学习医学影像技术。 医学影像技术的学习不是纯理论的，实验教学也具有着非常重要的地位。因此今后教学改革的方向之一就是要加强实践教学的改革，不断的引进先进的设备技术，充实教育资源，让学生能够及时的了解最新的技术手段，从而有效的提高实际操作技能。 2.注重人才的引进，加强实验教学人员队伍建设。 师资能力的不足是当前影像教学效果的主要原因之一，原来一名实验教学需要带一个班级的学生，这大大的增加了教师的工作量，也弱化了对学生的时时指导强度。通过人才引进培养的方式，加强实验教学人员的队伍建设，提高实际的教学人数可以大大的改善教学的环境，让学生更加充分的享受教师资源。 3.健全实验教学教材和资料库。 随着一系列的改革发展，我们要根据技术发展的实际，不断的将最新的医学影像技术编撰到教材用书之中，让学生及时的了解当前的技术形式，从而更好的掌握技术能力。同时我们也要逐步的完善资料库，保证每一个学生都有充足的资料来源。 结语 综上所述，医学影像学实验教学有其独特的特殊性，这决定了它需要不断的进行发展，根据当前各医学高校的实际教学情况，结合临床实际需求和医学影像技术的新进展，不断的进行实验教学改革，为学生走上临床工作岗位打下坚实的基础。 参考文献： [1]汪百真,俞曼华,张俊祥,曹明娜.医学影像检查技术学实验课程的改革与创新[J].蚌埠医学院学报,2013,07:919-921. [2]王惠方,梁长华,杨瑞民,陈杰,岳巍,刘儒鹏.医学影像诊断学实验教学模式改革[J].中国医药指南,2013,21:774-775. [3]邱建峰,谢晋东,王晓燕,王鹏程,侯庆峰.医学影像物理学(医学影像成像理论)教学与实验改革的探讨[J].中国医学物理学杂志,2008,03:700-702. [4]陈晓光,任伯绪,柯茜茜,陈奕.医学影像技术学实验教学的改革与实践[J].中国高等医学教育,2011,11:55-56+69. 医学影像学毕业论文篇二：《临床医学影像在泌尿系统结石中的应用》 泌尿系统结石病属于临床泌尿外科中最寻常的病症之一,主要包含了肾结石、输尿管结石、膀胱结石与尿道处的结石。本组抽取了84例泌尿系统结石患者作为研究对象,其目的是根据红外光方法测量泌尿体系结石组分当成根本规范,探讨CT值关于结石组分的诊断作用,现将研究成果报道如下。 1资料与方法 1.1一般资料 本组研究84例泌尿系统结石患者均符合WHO相关诊断标准。其中,男55例、女29例;年龄8月～82岁,平均年龄是(40.2±6.7)岁;其中结石有54例,输尿管结石有19例,膀胱尿道结石有11例。单发结石有54例,多发结石有20例,鹿角形结石有10例。肾结石的最大直径为8公分,输尿管结石的最大直径为3公分。临床症状表现当中包含了肾绞痛主诉患者有49例(60.59%),含有肉眼血尿或者尿隐血患者一共是11例(11.8%),含有腰部酸胀不适主诉的患者一共是18例(22.6%),含有尿频尿急主诉的患者一共是6例(13.2%)。 1.2CT扫描的常态检测方式 使用美国制造的GECardiacLightSpeedVCT63排扫描机还有Toshiba15排扫描机。其中美国制造的GECardiacLightSpeedVCT63排扫描机还有Toshiba15排扫描机都设立好了下面的参量,即:扫描电压在90~135KV之间扫描层厚度为:3或者2.7mm,完成泌尿系统的全方位扫描。患者完成检测前不再需要完成肠道的预备,但是探究关于肠道内食物或者气体等给扫描后果也许会形成较大干扰,在不变化医疗安全条件允可的情况中,建议患者禁食在7个小时以上。一般在扫描前要嘱咐患者喝清水500ml～1100ml之间,在1个小时大致的时间里患者自觉带有尿意觉得尿液充满膀胱的时候再完成扫描,扫描中要求病人的双手抱住头,平仰式卧躺,凝注呼吸,扫描范畴在肾上部至耻骨结合的下部,大至持续4分钟。 2结果 本组调查所收入的84例结石患者的情况大致是:84结石病例的均衡CT值依次是:尿酸铵有230.37HU、无水尿酸有243.28HU、碳酸磷灰石有860.61HU、一水草酸钙有639.03HU、二水草酸钙有673.61HU、二水尿酸有279.57HU、二水磷酸氢钙有1565.72HU、六水磷酸铵镁有230.35HU。当中的尿酸铵、无水尿酸、碳酸磷灰石、一水草酸钙、二水草酸钙CT值差异拥有统计学意义(P<0.05);二水尿酸、二水磷酸氢钙、六水磷酸铵镁结石的CT值差异不具备统计学意义(P>0.05)。 3讨论 关于结石的医治,这些年来,伴随泌尿外科腔中手术道具还有手术科技的快速进步,腹腔镜技术,经皮肾镜科技(PCNL),各式的腔内内镜器械的发展,引发了泌尿系统结石的医治水准拥有显著的提高,其中超过八成的泌尿系统结石不再应用传统的开放手术医治[2-3]。然而虽然这样,手术治疗后结石的遗留与反复,也给病人带来了很大的痛感。因此探究讨论泌尿系结石的因素还有指引结石的预防措施拥有关键的意义。泌尿体系结石不仅发病率很高,较高的反复率也是困惑临床主疗医生医疗的困难其一。 结石处理的科技还有设施的进步,仅仅是关于整体因素所带来的结果完成处理。然而患者出院后造成结石构成的危险因子并未获得改善。复发结石是说以前利用自行排除结石、腔内镜手术取出石或体外冲击波碎化石让结石引出体外后,在其以往病理因素干预下泌尿系统结石再一次行成。 患者到医院进行随访时[5],尿液代谢探究可以给医治带来参照依据,尿液标本必须测量钙、镁、磷、钠、尿酸还有肌酐的浓值、草酸与梓檬酸的浓值、pH度和总值,有利于尽快找寻引法尿路结石的机理内部原素。选用血液标本需测量血清里的钙、镁、磷、钠、尿酸与肌酐的浓值。 结合此次研究结果,可以得出结论:对于泌尿系统结石的患者,CT值确诊碳酸磷灰石、一水草酸钙结石的精准度对比其他较高,有关 其它 组分结石的判断精准度不清楚。如果需要临床上提高判断精准度,一定要深入化的参照其它方法,例如尿液代谢探讨等可以提高其判断精准度。 医学影像学毕业论文篇三：《护理在医学影像检查中的作用》 随着现代医学的迅速发展，医学影像学已由过去单纯的辅助检查逐渐向造影诊疗与介入性治疗等领域扩展。护理人员要适应影像检查的特殊性，配合好影像医师的各项工作，使患者顺利安全地达到诊疗目的而不发生意外情况，在熟练掌握临床基本护理知识及操作技能的同时，还要努力掌握影像专业的一些理论知识和技术操作能力，了解更多的新知识、新方法，提高护理技能，才能适应这项工作。现就护理工作在影像检查中的作用介绍如下。 1 心理护理 到影像科室检查的患者受认知程度的影响对增强扫描往往感到紧张，尤其是增强扫描还需要先行告知增强扫描的目的和危险，这更加重了患者的紧张情绪。而精神过度紧张是一种应激反应，可导致肾上腺素分泌增加，引起心率加快、手足冷汗、头晕等多种负性反应，诱发或加重对比剂的不良反应，因此减轻患者的紧张恐惧心理是保证增强扫描顺利完成的一个重要环节。为了取得患者的理解和充分配合，作为护理人员必须耐心地向患者和家属详细介绍增强的目的、过程、安全性、术后可能出现的不良反应以及应注意的事项，使患者对增强扫描过程有比较全面的了解，以 消除紧张 恐惧等不良心理，积极配合，保证增强扫描的顺利进行。 2 普通X线平片及造影检查的患者准备及护理 2.1 X线平片 腹部、腰椎、骶尾椎、骨盆平片均应先行清洁灌肠或检查前晚上服缓泄剂，以便清洁肠内粪便，消除因此而造成的X线漏误诊。 2.2 造影检查 造影检查在X线中占有重要地位，随着各种设备的日趋完善和造影药物的不断改进，临床造影项目逐渐增多。为减少患者的痛苦，避免不必要的重复检查， 做到一次成功，需要放射科护士认真细致地做好术前准备。 2.2.1 造影前应向患者讲明造影检查的重要性及检查过程中应注意的事项和方法，努力消除患者的恐惧和忧虑。 2.2.2 熟练掌握各种造影检查药物的剂量和应用;全面了解各种造影检查的目的、方法以及适应证、禁忌证，掌握各种检查前患者的准备。 2.2.3 做好麻醉剂、碘剂 、磺胺类药物过敏试验，并记录结果;准备好抢救药品和设备。 2.2.4 造影中密切观察患者的各种变化，熟练掌握过敏反应的临床表现以及防治措施、急救药品与设备的应用，一旦发生过敏反应需及时处理，必要时请相关科室医师配合。 2.2.5 检查后患者的护理 对于各种X线造影检查后的患者要求观察2～4h，要密切注意患者的反应，定时随访，必要时留院观察。对放置引流管的患者要保持引流管通畅，对有明显感染症状者应用抗生素治疗或收往院。 3 CT增强检查的患者准备及护理配合 3.1 检查前患者准备及特殊患者的护理 护士应了解CT扫描检查的全过程，做好患者检查前的准备工作，如头颅检查4h前禁食，腹部各种脏器检查前1周内不应吃含金属的药物，不做胃肠造影检查，扫描前6～12h禁食。 3.2 检查前，对精神紧张的患者要进行必要的心理安慰，使其稳定情绪;对小儿采取耐心积极的态度，鼓励他们完成检查，另一方面要轻移、轻放、尽量少动，必要时需临床医生陪同，以便病情有变化时及时抢救和治疗。 3.3 过敏反应的抢救及护理 CT检查时给患者静脉注射碘对比剂，以增加不同组织间的对比度，进一步提高诊断准确率。由于在CT检查中给药的方式快、剂量大、浓度高，因此，碘过敏反应的发生率高于其它造影检查。护理人员应在使用过程中引起高度警惕，严密观察不良反应。 3.4 用药时详细询问有无过敏史。 3.5 有无严重的心、肝、肾脏疾病，对高热、心衰、 严重肝肾疾病患者应慎用或不用。 3.6 向患者说明造影目的及过程，减少患者的恐惧心理。 3.7 注药过程中严密观察患者，发现有异常反应立即停止注射，必要时给予处理。如发生轻度反应一般不用特殊处理，让患者大量饮水。必要时可静脉注射地塞米松10mg。对个别重度反应者，应及时抢救处理，并及时给吸氧等措施，必要时请相关专科医生来科共同抢救。 4 磁共振患者受检前的准备与护理 4.1 在进入磁共振检查室之前，护士应对患者做好适当的解释工作，以消除其思想顾虑。 4.2 详细询问现病史与既往史，结合申请单上临床医师查出的症状、体征、实验室检查及拟诊，确定扫描部位及层面选择，以便更准确地查出病变的部位、范围与性质。 4.3 掌握绝对禁忌证及相对禁忌证：询问并检查患者是否有心脏起搏器、神经刺激器、人工心脏瓣膜、眼球异物及动脉瘤夹，发现这些物品者不能进行检查。进入检查室以前取下患者身上的一切金属物品，如假牙、发卡、戒指、耳环、钥匙、钢笔、手表、硬币等，这些物体会造成金属伪影，影响成像质量。磁盘、磁带也应取下，否则会因为去磁而损坏。 检查眼部前应洗掉眼影等化妆品，检查胸椎、乳腺以及盆腔、腰椎应去除乳罩及取出避孕环，否则也会因伪影而影响诊断。 4.4 幼儿、烦躁不安与幽闭恐惧症患者应给予适量镇静剂，如水合氯醛、安定等。对心脏患者，精神紧张者，可用棉花球塞外耳道， 减少噪音的刺激。 4.5 使患者尽量舒适地平卧在检查床上，盖上棉毯以保持温暖。 4.6 护士应预先向患者解释检查过程中的一切现象，如梯度场启动会有噪声，使患者能安心静卧，平稳呼吸，如有不适可用话机与医生交谈。 4.7 中风、脑瘤伴颅高压者应先采取降颅压措施，否则患者仰卧会因喷射性呕吐而造成窒息与吸入性肺炎。由于检查时间较长，为预防意外，可侧卧扫描。 4.8 注射MRI造影剂时，应在治疗室将药液抽入注射器并连接无菌塑料头皮针，将注射器和头皮针放在无菌塑料盘内，备好棉签、胶布、止血带等进入磁体房，不宜将金属针头、镊子治疗盘等带入磁体房。 5 介入放射科的护理管理 5.1 做好术前、术中、术后的各项准备工作及护理 5.1.1 术前患者按要求备皮，术前4～6h禁食。 5.1.2 做好患者的思想工作，使其消除顾虑，取得配合必要时给予镇静、 止吐剂，避免患者术中躁动或呕吐，影响手术的进行。工作人员进人介入室，需换专用鞋、帽及口罩。 5.1.3 术中严格执行操作规程，导管、导线等注意盘好放顺，防止污染。荧光增强器用消毒罩罩住，加强无菌操作的监督。 5.1.4 术后应严密观察患者体温及穿刺口情况，发现出血及病情变化及时处理，必要时应用抗生素预防感染。 5.2 增强无菌观念，严格无菌操作。努力做好介入放射室的无菌管理工作，是减少感染和并发症，使介入诊疗术顺利进行的重要保证。而术中造影投照时挪动机器等因素，增加污染机会，易造成并发症。 5.2.1 树立严格的无菌观念，充分认识无菌操作的重要性和必要性。 5.2.2 加强对无菌知识理论的学习和操作的训练，对操作人员进行必要的培训，熟悉无菌操作的要求，使其达到操作规范化。 5.2.3 认真督促，检查无菌操作执行情况，发现问题，及时纠正与补救。 5.2.4 操作房间要有专职护士管理，保持肃静和整洁。门窗装置要严密。 5.2.5 术前、术后房间要用紫外线灯照射2h，每周用福尔马林熏蒸1次。 5.2.6 对术中器械使用之前，金属器材高压消毒，导管等塑料制品，均为一次性使用，用后必须剪断，送处理处进行焚烧。 总之，放射科的护理工作在整个检查与诊疗工作中越来越受到人们的重视，作为放射科的护理人员不但要熟练掌握基础护理各项操作的技能，而且要掌握放射专业的一些理论知识和技术操作。这就要求护理工作者，要不断更新知识。提高本身的业务素质，全面提高护理质量，全心全意为伤病员服务。 猜你喜欢： 1. 分析医学影像职称论文 2. 关于超声医学论文精选 3. 医学影像论文范文 4. 放射技术论文 5. 病例分析论文范文
可以学术研究的人都知道一个著名的短语Publish or perish。就是说，研究人员发表文章是硬道理，只有快速而持续在某些专业领域发表自己的研究成果才能在学术界占领高地，并且让自己走得更远。而无论大家如何评价学术论文发表对科学和社会的贡献，学术圈实质上的游戏规则一直没有太大改变：对研究人员来说发表论文是硬通货，是他们获得职位、争取资源、赢得荣誉的重要途经和手段。目前杂志数量爆发式增长，研究人员在发表论文的时候自然有了更多的选择，但同时也给学术的评估带来了不小的麻烦，于是乎评估人员只好依赖于期刊的质量指标来评定研究质量。比如汤普森的影响因子就是为了将这个复杂而微妙的判定简化为一个数字，当然这也是目前业内使用广泛的指标。理论上影响因子似乎是期刊所发表研究的质量，但这一假设目前却越来越受到质疑。学术圈的人都深切体会到一篇文章能否在某个期刊终发表出来，除了科学质量方面的因素外还有其他一些很重要的因素。比如我们一直在告诫学生，一篇稿件在写作风格上、突出重点上和表达上些微的差别就可能影响杂志的接收情况。那么，这究竟只是老道的论文作者的感觉，还是不同期刊上文章的表达真的存在着这样那样的差别呢?如果这些差别真的存在，那么是否就表明影响因子真的与科学质量以外的东西有关呢，而作者是否可以通过改善一些相对简单的写作技巧，以此来提高他们在高影响因子期刊上发表论文的机会呢?在竞争激烈的学术圈中，年轻的研究人员和学生们必须尽可能地发表更多的论文，也希望大限度地争取在好的刊物上发表文章的机会，那么我们应该怎么做呢?美国南伊利诺斯大学的Brady Neiles及其同事在近一期的Bulletin of the Ecological Society of America上撰文分析了不同影响因子期刊中发表的论文，他指出：在竞争激烈的环境下，作者如果要让他们的稿件脱颖而出，改善写作的风格可能是一个有效的手段。而有力的科学写作手段也可看作是某种程度的推销和讲故事，作者必须找到如何创造性地讲故事并清晰地表达这些发现的重要性。
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
[1] [美]RC冈萨雷斯.数字图像处理(第二版)[M].阮秋琦，等译.北京：电子工业出版社，2003
[2] 章毓晋.图像分割[M].北京：科学出版社，2001.
[3] 李弼程，彭天强，彭波等.智能图像处理技术[M].北京：电子工业出版社，2004.
[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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医学影像分割论文可以在nature上发表。nature上目前也有很多影像相关的文章，医学影响分割的论文可以在上面发表。
1 基于形态学运算的星空图像分割 主要内容： 在获取星图像的过程中，由于某些因素的影响，获得的星图像存在噪声，而且星图像的背景经常是不均匀的，为星图像的分割造成了极大的困难。膨胀和腐蚀是形态学的两个基本运算。用形态学运算对星图像进行处理，补偿不均匀的星图像背景，然后进行星图像的阈值分割。 要求： 1> 图像预处理：对原始星空图像进行滤波去噪处理； 2> 对去噪后的图像进行形态学运算处理； 3> 选取自适应阈值对形态学运算处理后的图像进行二值化； 4> 显示每步处理后的图像； 5> 对经过形态学处理后再阈值的图像和未作形态学处理后再阈值的图像进行对比分析。 待分割图像 直接分割图像 处理后的分割图像 2 基于数字图像处理的印刷电路板智能检测方法 主要内容： 通过对由相机实时获取的印刷电路板图像进行焊盘识别，从而提高电子元件的贴片质量，有效提高电路板的印刷效率。 要求： 1> 图像预处理：将原始彩色印刷电路板图像转成灰度图像，对灰度图像进行背景平滑和滤波去噪； 2> 对去噪后的图像进行图像增强处理，增强边缘提取的效果。 3> 对增强后的图像进行边缘提取（至少两种以上的边缘提取算法）； 4> 显示每步处理后的图像（原始电路板图像可自行查找）； 5> 图像处理后要求能对每个焊盘进行边缘提取，边缘清晰。
随着现代化科学技术的快速发展，计算机图形图像处理技术也越来越成熟，为人们的生活、工作和学习提供了极大的便利。然而我们该如何写有关计算机图形图像处理的论文呢?下面是我给大家推荐的计算机图形图像处理相关的论文，希望大家喜欢!
《计算机图形图像处理技术分析》
摘 要：随着现代化科学技术的快速发展，计算机图形图像处理技术也越来越成熟，Photoshop、CAE、CAD等计算机图形图像处理软件被广泛的应用在各个领域，为人们的生活、工作和学习提供了极大的便利。在未来的发展过程中，要不断改进和完善计算机图形图像处理技术，推动计算机图形图像处理技术更加广泛的应用和发展。本文简要介绍了计算机图形图像处理技术，阐述了计算机图形图像处理技术的应用。
关键词：计算机;图形图像;处理技术
中图分类号：TP391.41
计算机图形图像技术以计算机网络系统为平台，实现了人们主观意识中图像和真实存在的图形之间的相互结合，各种各样的计算机图形图像处理软件，为人们的主观处理和操作提供了很多的便利，随着现代化科学技术的快速发展，计算机图形图像处理技术的应用前景会更加广阔。
1 计算机图形图像处理技术概述
1.1 基本含义
计算机图形图像处理技术是指通过几何模型和数据将描述性的形象或者概念在计算机系统软件中进行存储、定稿、优化、修改和显现。计算机图形图像处理技术可以用来设计图形的色彩、做纹理和明暗的贴图处理、对图像进行建模设计和造型、消除图像隐线和隐面、对图形曲线和曲面进行拟合操作、数字化的图像存储、图像分割、分析、编码、增强、复原等操作[1]，以及对图像进行形式转换，如投影、缩放、旋转、平移等几何形式。
1.2 基本组成
计算机图形图像处理技术的基本组成主要包括计算机硬件设备和计算机图形图像处理软件。计算机硬件设备性能的好坏对于计算机图形图像处理效果有着直接的影响，计算机图形图像处理软件将终端的显示和计算机结合在一起，由于计算机图形图像处理技术自身具有设计、存储、修改等功能，可以迅速整合图片数据，不仅可以保障计算机图形图像的处理效果，也可以有效地提高计算机中央处理器和计算机图形图像处理软件的运行效果。键盘和鼠标作为终端的输入设备，可以完成对图形的修改和定位，并且利用显示器、绘图仪、打印机等显示设备和输出设备，可以完整的保存计算机图片。
1.3 基本功能
计算机图形图像处理技术主要具有五个基本功能：对话、输入、输出、存储和计算。对话功能是指利用通讯交互设备和计算机显示器实现人机交流。输入和输出功能是指计算机图形图像处理软件可以随时输入和输出相关的图形图像。存数功能是指实时监控计算机的图形图像数据进行有效的检索和维护。计算功能是指计算机图形图像处理软件对相关的图形图像进行必要的数据交换和计算分析。
1.4 计算机图形图像处理技术的运行环境
计算机图形图像处理技术的硬件配置主要包括工作站和微型机，软件配置就是建立在工作站和微型机上的运行软件。计算机图形图像处理技术的工作站软件主要有TDI和Alias两种，工作站的软件主要负责处理计算机工作站中的各种图形图像处理。微型机上的计算机图形图像处理软件主要包括3DStudio、Winimage：morph和Photoshop等，3DStudio是微型机上的一种最主要的图形图像处理软件，被广泛的应用在多个计算机系统中;Winimage：morph是一种常用的二维图形图像处理软件，可以将一个图形或者图像制作成另外一个图形或者图像;Photoshop是一个非常专业的图形图像处理软件，其支持图形图像资料的分色制版，给人们进行图形图像处理带来很多的便利。
2 计算机图形图像处理技术的应用
2.1 用户接口
人们利用计算机系统的用户接口来操作多种计算机软件，计算机图形图像处理技术和用户接口的有效结合，借助于计算机操作系统构建友好的人机交互用户图形界面，极大地提高了计算机图形图像处理的简便性和易用性。近年来，微软公司普及和推广的图像化windows系统，充分发挥了计算机图形图像处理技术和用户接口全面融合的重要作用。
2.2 动画与艺术
随着计算机科学技术的快速发展，计算机硬件设备和计算机图形学也在蓬勃发展，静态的图形图像已经很难再满足人们对高质量、优质的、动态的图形图像的巨大需求，因此近年来，计算机动画技术蓬勃发展，特别是一些美术设计人员，多是依靠计算机图形图像处理软件来进行艺术创作。计算机图形图像处理技术的快速发展，同时推动了艺术设计技术的应用和开发，例如，3DS Studio Max三维设计软件和Photoshop二维平面设计软件[2]。
2.3 可视化科学计算
近年来，我国社会主义市场经济快速发展，各个领域的信息通信越来越频繁，计算机网络技术的广泛应用和普及，使得计算机系统数据库中的信息量日益庞大，计算机数据处理和分析技术面临着严峻的考验。相关的技术操作人员利用计算机数据处理和分析软件，很难准确、快速地从计算机的数据库系统中检索出需要的信息数据，难以总结出数据信息的共性和特征。通过将计算机数据处理技术和计算机图形图像处理技术有效的结合起来，可以通过计算机图形图像技术将大量的复杂结构的信息数据进行归类，操作人员通过计算机数据处理软件可以对有共性特征和本质特征的数据信息进行快速检索，极大地提高了计算机数据处理和分析的效率。可视化的科学计算技术最早出现在美国的科学协会研讨中，目前，可视化的科学计算技术被广泛的应用在气象分析、流体力学、医学等领域中[3]，特别是在医学领域，利用可视化的科学计算技术可以实现高精度的远程控制和操作，可以应用在远程的脑部手术中，突破医学难题。在未来的发展过程中，可视化的科学计算技术将会在更多的领域发挥更加重要的作用。
2.4 工业制造和设计
目前，计算机图形图像处理技术在工业制造和设计领域应用的最为广泛，特别是二维三维CAD和CAE等计算机图形图像处理软件，不仅在工业生产的产品制造和产品设计过程中，还有土木工程领域，甚至是集成电路、网络分析和电子线路等电子电工领域都有着广泛的应用。在高精度的工业制造和设计领域中，利用计算机图形图像处理软件，可以在很短的时间内完成高精度的图形图像设计和画图，极大地提高了技术人员的工作效率，同时，标准的计算机图形图像处理程序，提高了工业制造和设计的精确度，有效地降低了设计误差。由于工业产品多是批量化的制造和生产，利用计算机图形图像处理技术，可以极大地提高企业批量化的运行效率和生产质量，降低工业产品的质量检测投入成本，为工业企业带来了更大的经济效益。
3 结束语
计算机图形图像处理技术的广泛应用和快速发展，推动了多个领域的技术革新，充分发挥人们的想象和创造力，创造出很多独特新奇的图形图像效果，丰富人们的日常生活，同时也为企业节约了很多的图形图像处理成本，提高了产品竞争力。在未来的发展过程中，计算机图形图像处理技术的应用前景会更加广阔。
参考文献：
[1]韩晓颖.浅谈计算机图形图像处理技术[J].福建电脑，2011(10)：83-84.
[2]和晓娟.计算机图形图像处理技术的探讨[J].信息与电脑(理论版)，2013(11)：164-165.
[3]王应荣，王静漪.计算机图形图像处理技术[J].天津理工学院学报，2012(03)：6-10.
作者简介：刘倩(1981-)，女，满族，硕士，讲师，研究方向：图形图像处理与多媒体技术。
作者单位：宁夏大学 数学计算机学院，银川 750001
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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
[1] [美]RC冈萨雷斯.数字图像处理(第二版)[M].阮秋琦，等译.北京：电子工业出版社，2003
[2] 章毓晋.图像分割[M].北京：科学出版社，2001.
[3] 李弼程，彭天强，彭波等.智能图像处理技术[M].北京：电子工业出版社，2004.
[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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