赵 凤 程艳阳 刘汉强 刘 琳

(1. 西安邮电大学通信与信息工程学院 (人工智能学院), 陕西西安 710121; 2. 西安邮电大学电子信息现场勘验 应用技术公安部重点实验室, 陕西西安 710121; 3. 陕西师范大学计算机科学学院, 陕西西安 710119)

1 引言

图像是人类视觉的基础,是自然景物的客观反映,是人类认识世界和人类本身的重要源泉,是客观对象的一种相似性的、生动性的描述或写真,是人类社会活动中最常用的信息载体。随着多媒体技术的发展,图像大数据时代已经来临。图像数据在工业生产、医疗健康、遥感识别、军事竞争以及日常生活中无处不在,对图像进行智能化处理和分析逐渐成为科学和技术前沿。图像分割作为图像处理中的关键步骤,是图像识别和计算机视觉至关重要的预处理,没有正确的分割就不可能有正确的识别。图像分割质量对于后续的图像分析和理解至关重要,对其进行研究仍是一项任重而道远的工作。从数学角度来看,图像分割是将数字图像按照某种规律划分为多个区域的过程,从而使得被划分在同一块区域内的像素可以表现出相似性或者一致性,而那些不在同一块区域间则会表现出明显的差异性。图像的分割方法主要包括以聚类为基础的分割方法[1-2]、以阈值为基础的分割方法[3-5]、以区域为基础的分割方法[6-7]、以边缘为基础的分割方法[8-9]和以图论为基础的分割方法[10-12]等。基于聚类的图像分割是将图像中的像素依据某种聚类准则从而划分成多个类的过程,尽可能的将相似的样本点划分为一类,而具有明显的差异性的样本尽可能划分到不同的类中来实现图像的分割。……