近来的研究表明，融合多种信息更有利于取得合理的分割效果。也就是既要在颜色等特征空间内考虑像素的优化分类，又要考虑图像中区域（像素）之间边缘、邻接关系等空间信息。Milan Sonka通过理论和实验证明了综合使用颜色和边缘信息的分割算法，能够比只使用颜色信息或者边缘信息的方法取得更合理的分割结果。
本文综合了图像的颜色和空间信息，提出了一种新的视频图像分割方法。算法完成颜色量化以后，通过一个增量式的区域增长算法形成了对采集到的静态视频图像的初始分割，此时的分割基本上是在颜色空间内对像素的划分。然后本文融合区域的颜色信息、空间上的边缘和邻接关系信息，定义了区域距离，并根据区域距离进行了分级的区域合并。
鉴于目前的图像视频质量没有统一的评价标准，我们应用了普遍采用的主观视觉评价方式。通过一些图像的分割实验和实验分析对比，本文提出的分割算法对于无显著纹理的视频图像具有良好的分割效果，其中的增量式区域增长有助于发现更多的图像细节，而且停止区域合并的规则也十分有效。其分割结果可以用于基于区域的图像检索、基于对象的图像内容分析等。在未来的工作中，可以将图像的纹理特征融入算法中，图像质量将得到进一步的提高。
5 创新点总结
本文的创新点在于提出了一种基于Xscale的便携式视频终端设备接口设计方案，并设计了一种新的视频图像分割方法，通过试验验证，达到了预期设计目标。但是迄今为止，不但没有一个方法能够对所有图像都可以给出很好的分割结果，而且没有一个方法能够对由不同方法得到的分割结果给出与主观感觉一致的评价，也没有一个理论来指导我们如何根据不同的图像选择合适的分割方法。由于图像分割的研究还缺乏一个统一的理论，因此，在解决一些实际的图像分割问题时，我们往往还是依赖于自己的知识和经验。这一切不但限制了图像分析和理解研究的发展，也限制了机器视觉技术在工农业生产中的应用。
参考文献：
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，基于Xscale便携式视频终端硬件设备设计