来多进制( Multi_Band )小波也开始用于边缘检测. 另外,利用正交小波基的小波变换也可提取多尺度边缘,并可通过对图像奇异度的计算和估计来区分一些边缘的类型. 利用小波变换和其它方法结合起来用分割技术也是现在研究的热点。靳华等人提出的用树型小波来提取纹理特征进行纹理图像分割的方法。贾天旭等人提出的基于小波包分解自适应 Gabor 函数设计的纹理分割算法。首先用 Shanno n 小波包解检测纹理的主频,设计 Gabor 函数,然后根据 Gabor 函数与纹理图像的卷积,就可以在纹理的连接处产生良好的阶跃边缘。虽然近年来研究成果越来越多,但由于图像分割本身所具有的难度,使研究没有大的突破性的进展。仍然存在的问题主要有两个:其一是没有一种普遍使用的分割算法;其二是没有一个好的通用的分割评价标准。从图像分割研究的历史来看,可以看到对图像分割的研究有几个明显的趋势:一是对原有算法的不断改进。二是新方法、新概念的引入和多种方法的有效综合运用。人们逐渐认识到现有的任何一种单独的图像分割算法都难以对一般图像取得令人满意的分割效果, 因而很多人在把新方法和新概念不断的引入图像分割领域的同时,也更加重视把各种方法综合起来运用。在新出现的分割方法中,基于小波变换的图像分割方法就是一种很好的方法。三是交互式分割研究的深入。由于很多场合需要对目标图像进行边缘分割分析例如对医学图像的分析,因此需要进行交互式分割研究。事实证明,交互式分割技术有着广泛的应用。四是对特殊图像分割的研究越来越得到重视。目前有很多针对立体图像、彩色图像、多光谱图像以及多视场图像分割的研究,也有对运动图像及视频图像中目标分割的研究,还有对深度图像、纹理图像、计算机断层扫描( CT) 、磁共振图像、共聚焦激光扫描显微镜图像、合成孔雷达图像等特殊图像的分割技术的研究。相信随着研究的不断深入,存在的问题会很快得到圆满的解决。
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