集成电路(IC，integrated circuit)制造工艺中，缺陷引起某些关键面积区域出现的电路故障是成品率降低的主要因素。分割版图图像中的缺陷并对其进行进一步的分析是基于随机缺陷的成品率优化前提，进而可以根据缺陷特征研究基于关键面积的版图优化。本文首先分析了引起集成电路发生各种故障的工艺缺陷类型及基于随机缺陷的短路关键面积概念。然后研究现有的图像分割方法及图论知识，将一种新兴的分割技术—图像森林变换(IFT，Image Forest Transform)算法用于IC图像的缺陷分割。并对传统算法进行改进，提出了阈值限定图像森林变换，有效的缩短了执行时间，提高了算法的执行效率。基于传统交互式IFT不能自动选择种子点其时间复杂度较高的缺点，提出了基于边缘检测及形态学处理等运算的自动选取种子点的图像森林变换算法，从而能够以较快的分割速度产生较好的分割效果，进一步降低了时间复杂度。最后，根据对分割出的缺陷进行特征分析，研究了基于图论的COE(Critical areaon Edge network)网中关键路径及最短路径在关键面积及成品率优化范围选择上的应用。将两者有机的结合在一起获得成品率可优化的阈值，调整待优化线网布局，提高优化效率，从而对集成电路的可制造性设计(DFM, Design for Manufacturing)的研究起到一定的推动作用。