：图像分割是图像分析中一个非常重要的预处理步骤，分割效果将直接影响到后续任务的有效性。彩 色 图 像 相较于灰度图像更接近人类的视觉特性，因此对彩色图像的研究更为重要。对当前比较常用的一些彩色图像分割方 法进行了综述，阐述了基于阈值、基于聚类、基于区域以及基于特定理论的几类分割方法各自的优缺点和应用场景。 最后根据基于过完备字典的稀疏表示能够刻画图像细节信息、实现图像最优逼近的特点，提出将其推广至彩色图像 分割的研究思路。

摘 要 医学图像分割方法与理论众多，文中简要介绍了基于边界阈值区域增长统计学图论活动轮廓信息 论模糊集理论神经网络的医学图像分割方法，这些方法各有优劣，部分已成为临床基本的图像分割技术 近年来许多 学者对经典的分割方法进行改良，通过多种分割方法结合，有效提高了分割的效率，或改进算法弥补原有分割方法缺陷 随着计算机计算性能的提高，各种新的算法将不断涌现 关键词 医学影像; 图像分割; 神经网络

由动脉粥样硬化病变引起的血管狭窄是冠心病的最大诱因，其发病率高，致死率高，因此研究冠状动脉的狭窄程度对于冠心病的早期诊断和评估十分重要.数字减影血管造影（DSA）图像是冠心病诊断的“金标准”.医疗辅助仪器在处理DSA造影图像对狭窄程度进行评估时，首先需要对血管进行分割，才能进行后续的狭窄程度分析.血管的分割提取是进行疾病的量化描述和血管三维重建的重要前提，也是辅助医生临床诊断和治疗的重要手段.本文针对心血管的数字减影血管造影（DSA）图像进行研究，从预处理、分割方法、评价标准3个方面总结近几年国内外针对心造影图像中血管的分割方法.

图像分割是图像识别和机器视觉领域中关键的预处理操作。分割理论算法众多，文中 具体介绍基于聚类的分割算法的思想和原理，并将包含的典型算法的优缺点进行介绍和分析。 经过比较后，归纳了在具体应用中如何对图像分割算法的抉择问题。近年来传统分割算法不断 被科研工作者优化和组合，相信会有更多的分割新算法井喷而出。

图像分割是计算机视觉领域重要和基础性的问题，也是颇具挑战性的任务。为了解该问题的研究现状、存在问题及发展前景，在广泛调研现有文献和最新成果的基础上，针对2000年之后主流的图像分割方法进行了研究，将之分为四类：基于图论的方法、基于聚类的方法、基于分类的方法以及结合聚类和分类的方法，对每类方法所包含的典型算法，尤其是该领域最近几年发表的最新文章的基本思想、优缺点进行介绍和分析。最后介绍了图像分割常用的基准数据集和算法评价指标，对比各种算法并总结全文，对未来可能的发展趋势进行了展望。

图像处理图像分析的关键步骤。对传统的图像分割方法和近年来出现的一些新方法进行了综述。具体介绍了基于区域的分割方法、基于边界的分割方法，基于区域和边界技术相结合的分割方法及基于特定理论的分割方法。

图像分割是计算机视觉中的一个基本问题。 尽管进行了多年的研究，但是通用图像分割仍然是一项非常具有挑战性的任务，因为分割本质上是不适当的。 在不同的分割方案中，图论的分割方案在实际应用中具有几个良好的特点。 它将图像元素显式地组织成数学上合理的结构，并使问题的表述更加灵活，计算效率更高。 在本文中，我们对图像分割的图论方法进行了系统的调查，其中的问题是根据将图划分为几个子图来建模的，以便每个子图代表图像中有意义的感兴趣对象。 这些方法按照统一的符号分为五类：基于最小生成树的方法，具有成本函数的基于图割的方法，基于马尔可夫随机场模型的基于图割的方法，基于最短路径的方法以及其他不属于该方法的方法这些课程中的任何一个。 我们为每种方法类别提供了动机和详细的技术说明。 定量评估是通过使用五个指标进行的-概率兰德（PR）指数，归一化概率兰德（NPR）指数，信息变化（VI），全局一致性误差（GCE）和边界位移误差（BDE）-在某些代表性自动装置上和交互式细分方法。

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