刘步实，刘致锦，覃晓，褚徐涛,梁木玲

（广西师范学院计算机与信息工程学院，南宁 530023）

随机森林在图像分割中的应用研究

刘步实，刘致锦，覃晓，褚徐涛,梁木玲

（广西师范学院计算机与信息工程学院，南宁 530023）

图像分割是计算机视觉领域尤为关键的任务之一，在很多医学CT、数字媒体等领域都有着举足轻重的作用。通过对2000年后出现的一些主要的图像分割方法进行整理研究，着重阐述基于集成学习框架下随机森林方法的主要性质，并广泛调研随机森林方法在图像分割领域中的应用成果，以及对其可以改进的方向进行论述。

0 引言

图像分割作为机器视觉领域尤为关键的任务之一，受益于现代数字媒体化的快速发展，一直颇受众多学者的重视和研究。图像分割通过实现共享一定的相似属性，将图像中有意义的、感兴趣的区域提取出来，该区域与其他区域之间一般会呈现较明显的特征差异，这使得它在很多医学CT、MRI、数字媒体等领域都是不可或缺的。

研究学者们对原有算法的不断改进以及融入新的理论方法，尤其是2000年后出现了不少新的分割方法。而对于图像分割方法的分类也会有所差异，一般意义上，我们会将这些方法分为：基于区域、基于阈值、基于边缘的分割方法。2000年后，许多学者们根据不同的图像分割新技术，可以将它们划分为：基于聚类的、基于图论的、基于ACM的、基于Markov Random Fields（MFRs）等。此外，不少学者们还新颖地将机器学习方法融入到视觉系统中，利用机器学习方法，特别是集成学习解决图像分割问题，逐渐地成为一种重要的学习趋势。……