图像分割综述

所谓图像分割就是根据图像中所具有的特征将其划分为互不相交的子区域，在同一区域的像素点具有一定的相关性，不同区域的像素点存在一定的差异性，也即是对图像中有着相同性质的像素赋予相同标签的过程。图像分割技术根据其自身的特点和目的经常被应用于一些图像的前期处理中，以便于获取图像的关键特征信息。以下将对各种图像分割算法进行一个介绍。

1. 基于阈值的图像分割

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相比较，最后将像素根据比较结果分到合适的类别中。因此，该类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。

1.1 简单阈值分割

对于物体和背景对比较明显的图像，其灰度直方图为双峰形状或背景比较单一时，可以选择两峰之间的波谷对应的像素值作为全局阙值，将图像分割为目标对象和背景。

1.2 迭代阈值分割

迭代阈值法是阈值法图像分割中比较有效的方法，通过迭代的方法来求出分割的最佳阈值，具有一定的自适应性。迭代法阈值分割的步骤如下：

(1) 设定参数T0，并选择一个初始的估计阈值T1。
(2)用阈值T分割图像。将图像分成两部分: G1 是由灰度值大于T1的像素组成，G2是由灰度值小于或等于T1的像素组成。
(3)计算G1和G2中所有像素的平均灰度值u1和u2，以及新的阈值T2 =(u1+u2)/2。
(4)如果|T2-T1|

1.3 Otsu阈值分割

日本学者大津在1979年提出的自适应阈值确定方法。 按照图像的灰度特性，将图像分为背景和目标两部分。背景和目标之间的类间方差越大,说明构成图像的2部分的差别越大,当部分目标错分为背景或部分背景错分为目标都会导致两部分差别变小。因此,使类间方差最大的分割意味着错分概率最小。

2. 基于边缘检测的图像分割

通常情况下，基于边缘的分割方法指的是基于灰度值的边缘检测，它是建立在边缘灰度值会呈现出阶跃型或屋顶型变化这一观测基础上的方法。阶跃型边缘两边像素点的灰度值存在着明显的差异，而屋顶型边缘则位于灰度值上升或下降的转折处。正是基于这一特性，可以使用微分算子进行边缘检测，即使用一阶导数的极值与二阶导数的过零点来确定边缘，具体实现时可以使用图像与模板进行卷积来完成。

2.1 边缘检测

边缘检测的优缺点：
（1）边缘定位准确；
（2）速度快；
（3）不能保证边缘的连续性和封闭性；
（4）在高细节区域存在大量的碎边缘，难以形成一个大区域，但是又不宜将高细节区域分成小碎片；
由于上述的（3）（4）两个难点，边缘检测只能产生边缘点，而非完整意义上的图像分割过程。这也就是说，在边缘点信息获取到之后还需要后续的处理或者其他相关算法相结合才能完成分割任务。如通过寻找边缘的方法对边界内的区域进行标记，以此达到分割图像的目的。

2.2 区域标记

3. 基于区域的图像分割

按照图像的相似性准则划分为不同区域块。主要有种子区域生长法、区域分裂合并法、分水岭法等。

3.1 区域生长法

区域生长是从一组代表不同生长区域的种子像素开始，接下来将种子像素邻域里符合条件的像素合并到种子像素所代表的生长区域中，并将新添加的像素作为新的种子像素继续合并过程，直到找不到符合条件的新像素为止，该方法的关键是选择合适的初始种子像素以及合理的生长准则。
区域生长算法需要解决的三个问题：
（1）选择或确定一组能正确代表所需区域的种子像素；
（2）确定在生长过程中能将相邻像素包括进来的准则；
（3）指定让生长过程停止的条件或规则。

3.2 区域分裂合并法

区域生长是从某个或者某些像素点出发，最终得到整个区域，进而实现目标的提取。而分裂合并可以说是区域生长的逆过程，从整幅图像出发，不断的分裂得到各个子区域，然后再把前景区域合并，得到需要分割的前景目标，进而实现目标的提取。其实如果理解了上面的区域生长算法这个区域分裂合并算法就比较好理解啦。
四叉树分解法就是一种典型的区域分裂合并法，基本算法如下：
（1）对于任一区域，如果H(Ri)=FALSE就将其分裂成不重叠的四等分；
（2）对相邻的两个区域Ri和Rj，它们也可以大小不同（即不在同一层），如果条件H(RiURj)=TURE满足，就将它们合并起来；
（3）如果进一步的分裂或合并都不可能，则结束。
其中R代表整个正方形图像区域，P代表逻辑词。
区域分裂合并算法优缺点：
（1）对复杂图像分割效果好；
（2）算法复杂，计算量大；
（3）分裂有可能破怪区域的边界。
在实际应用当中通常将区域生长算法和区域分裂合并算法结合使用，该类算法对某些复杂物体定义的复杂场景的分割或者对某些自然景物的分割等类似先验知识不足的图像分割效果较为理想。

3.3 分水岭法

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。
分水岭对微弱边缘具有良好的响应，图像中的噪声、物体表面细微的灰度变化都有可能产生过度分割的现象，但是这也同时能够保证得到封闭连续边缘。同时，分水岭算法得到的封闭的集水盆也为分析图像的区域特征提供了可能。

4. 基于特定理论的图像分割

4.1 基于聚类的图像分割

聚类分割在医学图像分割领域应用广泛，类似一种无需训练样本集的统计方法。常用的聚类方法有：K-均值聚类法、模糊C均值算法、最大期望算法等。聚类法虽然无需训练集，但其依赖初始参数，分割结果对初始参数敏感度高。

4.2 基于图论的图像分割

此类方法把图像分割问题与图的最小割（min cut）问题相关联。首先将图像映射为带权无向图G=，图中每个节点N∈V对应于图像中的每个像素，每条边∈E连接着一对相邻的像素，边的权值表示了相邻像素之间在灰度、颜色或纹理方面的非负相似度。而对图像的一个分割s就是对图的一个剪切，被分割的每个区域C∈S对应着图中的一个子图。而分割的最优原则就是使划分后的子图在内部保持相似度最大，而子图之间的相似度保持最小。基于图论的分割方法的本质就是移除特定的边，将图划分为若干子图从而实现分割。目前所了解到的基于图论的方法有GraphCut，GrabCut和Random Walk等。

4.3 基于小波变换的图像分割

小波变换是近年来得到的广泛应用的数学工具，也是现在数字图像处理必学部分，它在时间域和频率域上都有量高的局部化性质，能将时域和频域统一于一体来研究信号。而且小波变换具有多尺度特性，能够在不同尺度上对信号进行分析，因此在图像分割方面的得到了应用，二进小波变换具有检测二元函数的局部突变能力，因此可作为图像边缘检测工具。图像的边缘出现在图像局部灰度不连续处，对应于二进小波变换的模极大值点。通过检测小波变换模极大值点可以确定图像的边缘小波变换位于各个尺度上，而每个尺度上的小波变换都能提供一定的边缘信息，因此可进行多尺度边缘检测来得到比较理想的图像边缘。

4.4 基于遗传算法的图像分割

遗传算法（Genetic Algorithms，简称GA）是1973年由美国教授Holland提出的，是一种借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机化搜索算法。是仿生学在数学领域的应用。其基本思想是，模拟由一些基因串控制的生物群体的进化过程，把该过程的原理应用到搜索算法中，以提高寻优的速度和质量。此算法的搜索过程不直接作用在变量上，而是在参数集进行了编码的个体，这使得遗传算法可直接对结构对象（图像）进行操作。整个搜索过程是从一组解迭代到另一组解，采用同时处理群体中多个个体的方法，降低了陷入局部最优解的可能性，并易于并行化。搜索过程采用概率的变迁规则来指导搜索方向，而不采用确定性搜索规则，而且对搜索空间没有任何特殊要求（如连通性、凸性等），只利用适应性信息，不需要导数等其他辅助信息，适应范围广。
​ 遗传算法擅长于全局搜索，但局部搜索能力不足，所以常把遗传算法和其他算法结合起来应用。将遗传算法运用到图像处理主要是考虑到遗传算法具有与问题领域无关且快速随机的搜索能力。其搜索从群体出发，具有潜在的并行性，可以进行多个个体的同时比较，能有效的加快图像处理的速度。但是遗传算法也有其缺点：搜索所使用的评价函数的设计、初始种群的选择有一定的依赖性等。要是能够结合一些启发算法进行改进且遗传算法的并行机制的潜力得到充分的利用，这是当前遗传算法在图像处理中的一个研究热点。

4.5 基于统计学分析的图像分割

MRF其实是一种基于统计的图像分割算法，马尔可夫模型是指一组事件的集合，在这个集合中，事件逐个发生，并且下一刻事件的发生只由当前发生的事件决定，而与再之前的状态没有关系。而马尔可夫随机场，就是具有马尔可夫模型特性的随机场，就是场中任何区域都只与其临近区域相关，与其他地方的区域无关，那么这些区域里元素（图像中可以是像素）的集合就是一个马尔可夫随机场。
CRF的全称是Conditional Random Field，条件随机场其实是一种特殊的马尔可夫随机场，只不过是它是一种给定了一组输入随机变量X的条件下另一组输出随机变量Y的马尔可夫随机场，它的特点是埃及设输出随机变量构成马尔可夫随机场，可以看作是最大熵马尔可夫模型在标注问题上的推广。
在图像分割领域，运用CRF比较出名的一个模型就是全连接条件随机场（DenseCRF），接下来我们将花费一些篇幅来简单介绍一下。
CRF在运行中会有一个问题就是它只对相邻节点进行操作，这样会损失一些上下文信息，而全连接条件随机场是对所有节点进行操作，这样就能获取尽可能多的临近点信息，从而获得更加精准的分割结果。

4.6 基于能量泛函的图像分割

该类方法主要指的是活动轮廓模型（active contour model）以及在其基础上发展出来的算法，其基本思想是使用连续曲线来表达目标边缘，并定义一个能量泛函使得其自变量包括边缘曲线，因此分割过程就转变为求解能量泛函的最小值的过程，一般可通过求解函数对应的欧拉(Euler．Lagrange)方程来实现，能量达到最小时的曲线位置就是目标的轮廓所在。
活动轮廓模型逐渐形成了不同的分类方式，较常见的是根据曲线演化方式的不同，将活动轮廓模型分为基于边界、基于区域和混合型活动轮廓模型。按照模型中曲线表达形式的不同，活动轮廓模型可以分为两大类：参数活动轮廓模型（parametric active contour model）和几何活动轮廓模型（geometric active contour model）。

5. 基于深度学习的图像分割

近年来，随着计算机算力的提高，深度学习被广泛应用于各个领域。其中，用于图像分割的神经网络有FCN、U-Net、DeepLab V3+、Fast R-CNN、Mask R-CNN、YOLO系列等。由于本人主要做传统图像算法，因此以下将对其中几个网络进行一个简单的介绍，感兴趣的朋友可以去阅读相关的文献。

5.1 全卷积神经网络FCN

对于一般的分类CNN网络，如VGG和Resnet，都会在网络的最后加入一些全连接层，经过softmax后就可以获得类别概率信息。但是这个概率信息是1维的，即只能标识整个图片的类别，不能标识每个像素点的类别，所以这种全连接方法不适用于图像分割。
而FCN提出可以把后面几个全连接都换成卷积，这样就可以获得一张2维的feature map，后接softmax获得每个像素点的分类信息，从而解决了分割问题，如图所示。

感兴趣的朋友可以阅读FCN的论文（https://arxiv.org/abs/1411.4038）

5.2 U-Net

如下图所示为U-Net的网络结构，整个U-Net网络结构类似于一个大型的字母U，与FCN都是很小的分割网络，既没有使用空洞卷积，也没有后接CRF，结构简单。

U-Net的encoder下采样4次，一共下采样16倍，对称地，其decoder也相应上采样4次，将encoder得到的高级语义特征图恢复到原图片的分辨率。

它采用了与FCN不同的特征融合方式：
FCN采用的是逐点相加，对应tensorflow的tf.add()函数；
U-Net采用的是channel维度拼接融合，对应tensorflow的tf.concat()函数。
U-Net论文地址：https://arxiv.org/pdf/1505.04597.pdf

5.3 DeepLab V3+

Encoder部分
Encoder就是原来的DeepLabv3，
需要注意点：

1. 输入尺寸与输出尺寸比（output stride = 16），最后一个stage的膨胀率rate为2
2. Atrous Spatial Pyramid Pooling module（ASPP）有四个不同的rate，额外一个全局平均池化
   Decoder部分
   先把encoder的结果上采样4倍，然后与resnet中下采样前的Conv2特征concat一起，再进行3x3的卷积，最后上采样4倍得到最终结果。
   需要注意点：融合低层次信息前，先进行1x1的卷积，目的是降通道（例如有512个通道，而encoder结果只有256个通道）
   
   DeepLab v3+论文地址：https://arxiv.org/pdf/1802.02611.pdf

5.4 Fast R-CNN

2016年提出的Faster R-CNN可以说有了突破性的进展（虽然还是目标检测哈哈哈），因为它改变了它的前辈们最耗时最致命的部位：selective search算法。它将selective search算法替换成为RPN，使用RPN网络进行region的选取，将2s的时间降低到10ms，其网络结构如下图所示：

Faster R-CNN优缺点：
使用RPN替换了耗时的selective search算法，对整个网络结构有了突破性的优化；
Faster R-CNN中使用的RPN和selective search比起来虽然速度更快，但是精度和selective search相比稍有不及，如果更注重速度而不是精度的话完全可以只使用RPN。

参考：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/30732385
https://www.cnblogs.com/CV-life/p/11160796.html
https://mp.weixin.qq.com/s?
https://zhuanlan.zhihu.com/p/31428783