摘要：为克服经典区域增长算法中生长规则以及特征选取的困难,提出了基于支持向量机的多目标并行区域增长图像分割算法.首先交互选择多个不同区域的种子点(假设邻近种子点的一小部分区域属于同一目标区域,不同种子点邻域分别属于不同目标区域),利用其邻域构造训练样本;然后利用这些已知的训练样本训练支持向量分类器;在区域增长过程中,利用训练所得的支持向量模型建立增长规则.为了避免初始种子点位置选择对算法性能的影响,采用了多区域并行竞争增长策略.仿真实验获得了较好的分割效果,表明提出的算法是合理可行的.

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