图像分割的应用前景与趋势

作为一种图像处理的重要手段，图像分割在工业自动化、产品检测、文字识别、智能交通、遥感卫星图像处理、辅助医疗、目标识别、图像分类、体育和农业等领域获得了较为充分的应用（如图1.3所示）。根据近年来文献和相关网络资料，图像分割的主要应用领域包括以下几个方面。

图1.3　图像分割应用前景

1）工业自动化

随着数字化工程、智能车间等智能设备在工业中的广泛采用，计算机视觉相关技术也获得了较多的应用。通过图像分割、特征提取和目标识别等技术的融合，在工业生产中可以完成缺陷产品检测、零部件安装的自动对接、产品（如食品或农产品）的自动分级和分类、钢铁制品的焊接质量和表面缺陷分析、电子产品的电路板质量检测和零部件自动装配等。通过红外线成像和光谱成像可以在高温、高热、高压等环境下，实现设备自主智能化运行。随着网购越来越普及，物流分拣和分类中，大量使用视觉分割和检测技术，从而极大地提高了物流的效率，并且极大地节约了人力成本。

2）文字识别

文档类资料是计算机最早进行存储和应用的数据类型，但是文字在存储过程中产生了大量的非文字化数据（如书籍和论文的扫描件、相关文档的电子照片等）。这些数据不利于进行计算机的编辑和应用，因此文字识别技术应运而生。市场上已经出现了较为成熟的文字识别软件，如科大讯飞的语记软件等。这些软件的文字识别率达到99%以上，部分软件还可以完成自动语音播报。本质上来说，文字识别是最简单的一种图像分割方法，本身文档资料都是黑纸白字，在未出现污渍或缺损的情况下，目前分割技术可以将文字识别率达到100%。但是在科研领域，文字识别仍然是一个重要的研究方向，目前需要进一步解决的问题有：

（1）前背景对比度较低的图像，如历史数字和资料，由于保存时间较长，可能会出现纸张泛黄等情况。

（2）非标准字体文档的识别，如手写文档，因为书写习惯或书法等方面的影响，这类文字的识别度仍待进一步提高。

（3）被污染或有污渍文字识别，由于保存或其他一些意外情况，导致文档出现污渍等影响文字正常显示的情况，在污染面较大的情况下，文字识别度也有待进一步提高。

（4）少数民族语言文字的识别，少数民族文字的笔画和笔顺较为特殊，很多情况下，字之间的形状类似，因此这类文字的识别受到很大限制。

（5）缺损或残缺文字的识别，目前大部分的文字识别算法只能完成对一些少量污染文档的识别。在文档出现缺损的情况下，需要接着大数据处理、智能化等手段在一定程度上进行补齐，但是目前为止，其效果有限。

3）目标识别(www.xing528.com)

在图像工程层面，图像分割属于图像处理范畴，而目标识别可以看作图像分析或图像理解范畴。从两者的关系来看，图像分割是目标识别的基础。在一般的目标识别算法中需要对图像进行初始分割或特征检测，从而确定待提取目标的区域和位置。随着交通路口、公共场所等区域的摄像头数量越来越多，在最新的科研文献中出现了一个新的研究方向——人数识别。在诸如火车站、交通路口、大型公共场所，根据摄像头捕获的场景图像，通过图像分析统计某一范围内的人头数称为人数识别。但是这类人数识别算法最大的挑战在于人头相互遮挡情况下，很难准确地给出人数信息，因此在这种应用中，需要进行更精细化的图像分割和特征提取，尽量将人头覆盖区域的人数统计准确。

在更深层次的应用中，可以在人数识别的基础上，通过分割人脸区域进行公共场所人脸识别。这类应用对于算法的要求更高，它可能受到光照条件、天气环境、人数拥挤等条件限制，但是随着摄像头捕获图像的清晰度和分辨率不断提高，以及人脸识别技术的不断进步，这类应用已经在抓捕罪犯、交通路口违章人员识别等场景下进行实践应用。

4）智能交通

随着国民经济的繁荣，汽车、电瓶车等已经成为人们出行的日常交通工具，但是随之而来的是交通管控和交通事故的压力不断增长。传统交通管理中所使用的图像处理手段主要是车牌分割和识别，是在布控摄像头的区域检测违章车辆的车牌号，从而为交通执法部门提供处罚依据。随着智能化设备的不断应用，在最新的智能交通中，图像处理获得了越来越多的应用。可以通过交通摄像头所获取的图像，运用人头或车辆统计及大数据处理手段，优化红绿灯的设置和停留时间。如果再辅助以语音设备，可以根据实时交通状况给司机和行人提示或提醒出行路线和注意事项。尤其是自动驾驶技术的进步，在未来某个时间，自动驾驶成为常态以后，智能交通控制将会越来越重要，也能最大化地疏导交通，提升出行效率和安全性。

5）遥感图像分割

随着遥感卫星技术的不断进步，人类可以较为方便地获取大范围地理信息，这些遥感图像分割结果可以广泛应用于地形地质勘查、矿藏探测、森林覆盖率统计、地质灾害预测、海洋环境监测、农作物产量统计、环境污染监测等方面。在1.3节图像分割分类中提到，有一种图像分割算法是专门针对遥感卫星图像的。可以通过对遥感卫星图像分割获取地理统计信息，如通过图像分割可以获取一个城市的城区、工业区、农业区、森林和水资源等区域，在综合其他地理和天气特点的情况下，可以对城市规划提供参考，从而增强城市规划的科学性。也可以对同一区域不同时间进行历史观测，然后通过统计给出该地区地理或地貌信息变迁情况，如可以对某一沙漠地区进行连续多年的卫星拍摄，通过分割植被区域，统计防沙治沙情况。类似的，可以通过对某一河流进行统计分析，从而获取该河流的水文变化情况。

5）生物医学领域中的应用

计算机与信息技术的飞速发展促进了医疗影像、仪器的快速发展，如X射线、CT（Computed Tomography，电子计算机断层扫描）、MRI（Magnetic Resonance Imaging，磁共振成像）、PET（Positron Emission Tomography，正电子发射断层显像）、EIT（Electrical Impedance Tomography，电阻抗成像）和数字胃肠等。充分利用这些影像信息和计算机辅助处理能力，可以实现人体从宏观到微观结构的数字化，进一步对人体器官进行精确模拟和反应，可以有效帮助医生进行计算机辅助诊断、制订内外科手术规划、对相应组织或器官进行动态模拟并分析病变部位的结构和发生过程，提高疾病诊断的准确性。利用医学影像对器官或病灶组织进行模拟的关键问题是对医疗影像的正确和快速分割与识别。因此图像分割技术在医疗辅助环节获得了越来越多的应用。

由于医疗影像设备自身的原因，医学图像中存在三种特殊的现象：阴影效应、噪声和病变与其背景图像之间的低对比度等，这些现象的存在使得医学图像的分割非常复杂。在这三种现象中，最难处理和解决的是医学图像对比度较低的问题，甚至有些情况下，仅仅依靠医生观察无法准确地发现和识别病变区域。并且医学影像主要以黑白图像为主，其对比度相对较低，且在阴影效应的影响下，病变目标的分割与识别难度更大。因此，相对于自然图像分割，基于医学图像自身的特点，其处理难度将会增加。目前医学图像分割主要应用方向有脑核磁共振图像分割、眼球血管分割、血液细胞分割、骨骼区域分割、肺部病变区域分割、肾脏区域分割等。医学图像分割是最近一段时间的研究热点，也是今后一段时间图像分割实践应用的主要方向。

6）农业检测

除了在工业自动化应用中提及的农产品分类和缺陷检测以外，图像分割技术在智慧农业领域有很大的发展空间。在病虫害检测方面，可以通过对病态叶片的分割，辅助以特征提取等手段，自动检测农作物病虫害类型。在产量预测方面，可以通过对花朵或农产品果实的分割统计预测农产品产量。在农作物生长检测方面，可以通过区域分割确定农作物在施肥、喷洒农药等环节的疏漏，定点补肥或定点喷洒农药。还可以通过对叶片特定区域的特征分析，获取农作物微量元素情况，更加有针对性地进行施肥和助长。

7）其他方面的应用

除上述具体应用领域之外，图像分割在军事上，可以有效地进行军事目标的侦察、火力部署侦查和军事战力部署侦查等；在公安和司法监察中，可以对犯罪现场照片、指纹、足迹、手迹等图像证据进行分割和识别；在商场及手机支付端可以通过二维码等信息分割进行交易和支付。