随着成像设备与互联网技术的发展与普及,自然图像在交通监控、军事安全、社交网络等领域都有广泛的应用。由于自然图像光照不确定,背景、纹理复杂等特点,使得自然图像分割成为图像分割领域中的难点和热点。本文以自然图像为研究对象、以模拟人类视觉感知的格式塔理论为基础理论,深入研究和分析了利用格式塔完形规则进行自然图像的分割方法,首先归纳总结了自然图像分割的研究现状,并分析了存在的问题;接着介绍了格式塔理论的概念;然后给出了利用格式塔完形规则进行自然图像的分割方案和算法,并利用Matlab软件进行了相应实验;最后对所做的工作进行总结。本文主要研究工作和取得的成果如下:1、对常用的自然图像分割方法进行归类,分别为基于边缘、区域和结合特定理论的分割方法,并分析了这些方法存在的问题,如局限性、边缘断续及扩展性差等。2、简单阐述了格式塔理论的起源与发展,详细举例说明了理论的核心内容—格式塔完形规则,重点介绍了理论在计算机视觉上的应用。3、提出了一种新的基于格式塔完形规则的闭合轮廓提取方法。该方法首先给出融入显著性约束的Canny边缘检测方法,即在Canny边缘提取的框架中融入显著性约束;接着给出一种融入边缘信息的折线逼近边缘拟合算法;然后采用格式塔完形规则中的闭合性对拟合边缘进行度量,得到边缘之间的闭合关系;最后通过分析边缘间的闭合关系与区域的显著性,设计了一个边缘闭合的代价函数,并利用最小权值最优匹配算法求解代价函数,得到最终的闭合轮廓。实验结果表明,该算法提高了轮廓提取的有效性和准确性。4、提出了一种新的基于格式塔完形规则的自然图像分割算法。算法首先采用Nut算法对原图像进行过分割得到若干个子区域;然后引入格式塔完形规则对区域进行度量,给出了基于区域的量化计算模型;最后在区域率的基础上提出了一种新的合并算法,通过区域合并得到最终的分割结果。30幅图像的定量和目视对比实验结果表明,该算法不仅能够很好的将格式塔完形规则应用到图像分割上来,而且对比实验表明,效果更加符合人类的视觉感知。