摘要：报道了基于评价知识对分割算法进行优选的研究进展。提出了通用分割评价框架和客观定量的分割质量评价准则，据此利用对算法进行评价和对分割效果进行比较的方法实现了第一个图象分割算法优选系统。讨论了基于评价知识选取最优分割算法的策略和系统设计的原理，给出了用实际图象进行算法优选和分割实验得到的结果，验证了系统的有效性。

摘要：提出一种图象分割算法．这种算法综合了三种算法，即区域增长、边缘检测及保持边界平滑方法．它可以明显地克服区域增长及边缘检测各自的缺点．在这种方法中还引进了边界平滑算法使得分割所产生的边界更可靠．可直接应用到三图象分割、医学图象分割的实验中。

摘要：本文提出了一种基于知识,集分割与解释于一体的图象分割方法.着重研究了知识的表示、利用及区域解释的推导,设计了一种简捷、灵活的关系矩阵知识描述方法,并根据 Waltz 滤波算法的基本思想实现了一种快速的区域解释滤波方法.应用上述方法对室内景物进行了分割实验,结果表明,所提出的方法实现了对图象的完整分割与解释.

摘要：机器人视觉系统是自主机器人的重要组成部分 ,而如何精确高效的处理视觉信息是视觉系统的关键问题 .本文介绍了一个包括离线颜色分析器和实时视觉信息处理器两大部分的机器人视觉系统 .离线颜色分析器用于提取各种颜色的阈值 ,实时视觉信息处理器则利用阈值进行图象分割 ,从而使机器人准确认知当前环境 .

摘要：纹理分割是图象处理的基本问题之一 .针对广泛的纹理图象 ,需要一个高效、鲁棒的分割方法 ,因此提出了一种基于纹理基元的纹理图象分割算法 .首先 ,以 Harr小波为变换工具 ,得到具有方向性的纹理子图象 ;然后给出了一种新的纹理基元提取方法 ,并在此基础上 ,应用统计方法和矢量场 ,对纹理区域进行由粗到细的分割 .通过这种方法不仅可以对纹理图象进行分割 ,还可以对同一区域的纹理结构进行描述 ,从而有利于在这种分割方法基础上 。

摘要：图象按纹理一致性进行辨识和分割是图象分析中的一个重要问题 ,有着广泛的实际应用 .讨论了傅氏变换应用于纹理识别的机理 ,并基于此提出了一种图象分割算法 .图象中的纹理线条呈现出很多方向 ,并随机地分布在图象的各个位置 ,然而对于它的傅氏变换幅度谱来说 ,相同方向的线条无论其位置如何 ,它们的贡献会被叠加在一起 ,集中地反映在通过频谱中心垂直于原线条方向的条带上 .这一现象被称为傅氏变换幅度谱的自配准性质 .首先对这一性质进行实验个例的研究和理论分析 ,然后设计算法将其应用于图象的纹理辨识和基于纹理的图象分割实验 ,取得了较为满意的效果 .实验证明 ,得益于自配准性质 ,傅氏变换方法不失为一种有潜力的纹理分析和图象分割方法 。

摘要：基于视觉传感器实现道路信息的理解是目前移动机器人自主导航的重要研究方向,其中道路图象的正确分割是提取有效路径信息的关键。该文针对复杂、干扰因素多的室外环境下传统方法难以实现道路图象正确分割的问题,提出了一种基于LV Q神经网络的道路图象分割方法。该方法通过选取道路图象的归一化色彩分量为特征向量,应用基于LV Q学习算法的神经网络分类器进行道路与非道路识别;为解决环境噪声对神经网络输出的影响,本文设计了串行级联式四阶形态滤波器实现对神经网络输出的分割图象的滤波处理。通过对实测图象进行分割处理验证了该方法的有效性和鲁棒性,可用于室外环境下机器人的实时视觉导航控制。

摘要：根据车牌纹理及其几何形状的特点 ,设计了一种基于数学形态学的车牌图象分割方法 ,该方法在二维形态滤波过程中 ,能自适应地调整阈值大小 ,以适应光照强度及干扰强度的变化 ,同时把基于全像素点数学形态学处理的点运算转化成仅有几十条直线的线运算 ,以使运算速度和抗干扰能力较其他传统分析方法有显著提高 .用该方法对不同照明条件下的一系列汽车图象进行的大量实验结果表明 ,该方法不仅定位效果好、速度高 ,而且适于对有噪声及复杂背景的车牌图象进行分割 .

摘要：提出了用于激光共焦显微生物医学图象分割的循环递增阈值分割法 .先用最低分割阈值把图象分割成子区域 ,然后测量每个子区域的灰度均匀度 .如果灰度均匀度不满足灰度均匀度分割准则 ,则增加分割阈值 ,对该区域进行再分割 .循环这个过程 ,直到没有区域需要分割为止 .介绍了围线积分法区域标号和灰度均匀度分割准则的设计 .给出了用该法分割图象的两个实例 .

摘要：概述了图象分割性能评估的发展，总结了分割性能评估的基本理论框架：确定图象分割性能评估指标、构造评估测试图象集、评估模型与实验分析，以及分割性能评估的常用方法：统计法、分析法、基于ＡＩ的方法和混合法。对评估模型的设计作了一些尝试性的探讨。