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图像分割方法图像分割可认为是对像素点或子图进行类别标号的过程，分割方法大致可分为基于边缘的方法及基于区域的方法，边缘分割方法强调梯度信息，同时也对边缘提取的连续性有一定要求，典型算法如Canny算子101；区域分割方法主要依据了像素点或子图的相似性，而连续性则主要体现为对同质区域中噪点的区分能力，基本方法如阈值化102、分裂合并103、区域生长104、聚类105等。然而，简单的图像分割准则仅利用了底层图像信息，要达到较理想的分割效果往往还需结合更多的上层先验知识。能量函数优化法是一类可有效结合上层先验知识与底层图像数据的分割方法，通过设计目标函数及其小化过程来达到图像分割的目的，由于目标函数中便于加入边缘、区域及形状等多种先验知识，在合理规划下易于取得较好的分割结果。目前，活动轮廓16模型及图模型是常用的两类基于能量函数优化的图像分割方法。活动轮廓模型通过闭合曲线的演化达到分割目的，其能量函数中曲线形态项约束了轮廓平滑性，而图像数据则驱使轮廓向目标边缘运动，梯度、区域特征及形状等先验知识均可转化为图像数据项，且模型可利用水平集与变分法来适应目标轮廓的拓扑变化；而图模型是将图像映射为加权图，将像素点作为图的顶点，相邻像素点之间的相似性作为边的权值，利用边的权值及分割准则来设计能量函数，而边的权值可通过图像数据及先验知识来得到。这两类模型的主要区别在于活动轮廓模型依赖于闭合曲线，这样当图像中未出现目标物时就很难有效的进行曲线初始化及演化，而图模型则不存在此问题。对于高空作业图像来说，连续多帧中未包含目标物的情况比较普遍，如高空作业作业初期料堆高度较低使得初的若干帧中都不包含料堆部分，而其他目标物在图像中出现的位置也不固定，因此基于图模型的方法更适合于高空作业图像分割。
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