李 希，王天江，周 鹏

（1.华中科技大学 计算机科学与技术学院，湖北 武汉 430074；2.湖南师范大学 数学与计算机科学学院，湖南 长沙 410081；3.湖南师范大学 物理与信息科学学院，湖南 长沙 410081）

颗粒图像的分割在医学诊断、病理研究、植物选种、生活卫生检测等领域均有着广泛的应用[1－6].在这些应用中，首先需要从图像中将各单个颗粒分割出来，然后统计颗粒的数目并计算各单个颗粒的有关参数，最后对其进行分析.其中，最关键的技术为图像分割.但是在实际应用中，颗粒图像中的大部分颗粒通常会粘连、重叠在一起，给分割带来很大的困难.因此，分割的准确程度将直接影响后续的一系列工作，理想的分割结果是能够将颗粒图像中的所有颗粒从背景中分割出来并分割为单个目标.为了获得较为理想的分割结果，一些学者提出了各种各样的分割算法，这些算法从不同的角度考察颗粒粘连的情形，采用不同的思路设计算法，均获得了较好的分割效果.然而，图像分割一直是图像处理与分析中的一个经典难题，尽管目前对图像分割的研究已取得了许多成果，但没有解决和需要解决的问题还有很多，对于粘连颗粒图像的分割尤为如此.因此，本文首先对现有的粘连颗粒图像分割算法进行了分析和总结，然后在文献[7－8]算法思想的基础上，提出了一种改进算法，增加算法对过分割、欠分割的控制及对含有孔洞粘连区域的处理，以提高算法的分割效……