圖像分割區(qū)域生長法

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1、江蘇科技大學(xué)數(shù)字圖像處理圖像分割——區(qū)域生長法專題1圖像分割簡介圖像分割(imagesegmentation)就是把圖像分成各具特征的區(qū)域并提取出感興趣目標(biāo)的技術(shù)和過程。這里特征可以是象素的灰度、顏色、紋理等,預(yù)先定義的目標(biāo)可以對應(yīng)單個區(qū)域也可以對應(yīng)多個區(qū)域。圖像分割是圖像處理到圖像分析的關(guān)鍵步驟,在圖像工程中占據(jù)重要的位置。一方面,它是目標(biāo)表達(dá)的基礎(chǔ),對特征測量有重要的影響。另一方面,因為圖像分割及其基于分割的目標(biāo)表達(dá)、特征提取和參數(shù)測量等將原始圖像轉(zhuǎn)化為更抽象更緊湊的形式,使得更高層的圖像分析和理解成為可能。圖像分割是一種重

2、要的圖像處理技術(shù),它不僅得到人們的廣泛重視和研究,在實際中也得到大量的應(yīng)用。圖像分割包括目標(biāo)輪廓、閾值化、圖像區(qū)分或求差、目標(biāo)檢測、目標(biāo)識別、目標(biāo)跟蹤等技術(shù)。從大的方面來說，圖像分割方法可大致分為基于區(qū)域的方法、基于邊緣的方法、區(qū)域與邊緣相結(jié)合的方法，以及在此基礎(chǔ)上的采用多分辨率圖像處理理論的多尺度分割方法。其中基于區(qū)域的方法采用某種準(zhǔn)則，直接將圖像劃分為多個區(qū)域。而基于邊緣的方法則通過檢測包含不同區(qū)域的邊緣，獲得關(guān)于各區(qū)域的邊界輪廓描述，達(dá)到圖像分割的目的，而區(qū)域與邊緣相結(jié)合的方法通過區(qū)域分割與邊緣檢測的相互作用，得到分割結(jié)果

3、。圖像分割中基于區(qū)域的方法主要有直方圖門限法、區(qū)域生長法、基于圖像的隨機場模型法、松弛標(biāo)記區(qū)域分割法等。本文主要討論基于區(qū)域分割的區(qū)域生長法。區(qū)域生長是一種古老的圖像分割方法，最早的區(qū)域生長圖像分割方法是由Levine等人提出的。該方法一般有兩種方式，一種是先給定圖像中要分割的目標(biāo)物體內(nèi)的一個小塊或者說種子區(qū)域，再在種子區(qū)域基礎(chǔ)上不斷將其周圍的像素點以一定的規(guī)則加入其中，達(dá)到最終將代表該物體的所有像素點結(jié)合成一個區(qū)域的目的；另一種是先將圖像分割成很多的一致性較強，如區(qū)域內(nèi)像素灰度值相同的小區(qū)域，再按一定的規(guī)則將小區(qū)域融合成大區(qū)域

4、，達(dá)到分割圖像的目的，典型的區(qū)域生長法如T.C.Pong等人提出的基于小面（facet）模型的區(qū)域生長法，區(qū)域生長法固有的缺點是往往會造成過度分割，即將圖像分割成過多的區(qū)域。2圖像分割定義借助集合概念對圖像分割給出如下較正式的定義:令集合R代表整個圖像區(qū)域,對R的分割可看做將R分成N個滿足以下五個條件的非空子集(子區(qū)域)R1,R3,……,RN:①②對所有的i和j,i≠j,有Ri∩Rj≠○;③對i=1,2,?,N,有P(Ri)=TRUE;④對i≠j,有P(Ri∪Rj)=FALSE;⑤對i=1,2,?,N,Ri是連接的區(qū)域。其中P(

5、Ri)對所有在集合Ri中元素的邏輯謂詞,○代表空集。上述的五個條件分別稱為完備性，獨立性，相似性，互斥性，連通性。3、圖像分割方法及串行區(qū)域分割技術(shù)簡述多年來的研究使得人們對圖像分割產(chǎn)生了高度的重視,并且已經(jīng)提出了上千種分割算法,將算法分類就是把一個集合分成若干子集,這與分割本身有一定相似性,因此參考分割定義,每個算法都能被分成一類,各類總和包括所有算法,同類中算法有相同性質(zhì),不同類算法有某些不同性質(zhì)。參照這些條件進(jìn)行分類。拿一幅普通的人物照片來舉例,相鄰象素在象素值方面有兩個性質(zhì):不連續(xù)性和相似性(區(qū)域內(nèi)的象素都具有相似性,如

6、人的額頭和面頰的象素,而區(qū)域邊界一般具有某種不連續(xù)性,如耳朵的邊緣和緊連著耳朵的背景上的象素)。另外由于分割過程的處理方法不同,算法又可分為串行和并行的(串行算法早期的結(jié)果被后來的計算所利用,時間較長,但抗噪聲能力強,并行算法所有的判斷和決定都可獨立、同時地完成。所需時間較短)。綜上兩種分類,圖像分割的算法可歸入四大類串行區(qū)域分割技術(shù)指采用串行處理的策略通過對目標(biāo)區(qū)域的直接檢測來實現(xiàn)圖像分割的技術(shù),它的特點是將整個處理過程分解為順序的多個步驟逐次進(jìn)行,對后繼步驟的處理要對前面已完成步驟的處理結(jié)果進(jìn)行判斷而確定。這里的判定要根據(jù)一

7、定的準(zhǔn)則,一般來說如果準(zhǔn)則是基于圖像灰度特性的,則這個方法可以用于灰度圖像分割?；趨^(qū)域的串行分割技術(shù)有兩種基本的形式,一是從單個象素出發(fā),漸漸合并以形成所需的分割區(qū)域,二是從整個圖出發(fā),分裂切割至所需要的分割區(qū)域,第一種方法的典型技術(shù)就是區(qū)域生長法。4區(qū)域生長的原理區(qū)域生長的基本思想是將具有相似性質(zhì)的象素集合起來構(gòu)成區(qū)域。首先對每個需要分割的區(qū)域找出一個種子象素作為生長的起點,然后將種子象素周圍鄰域中與種子有相同或相似性質(zhì)的象素(根據(jù)事先確定的生長或相似準(zhǔn)則來確定)合并到種子象素所在的區(qū)域中。而新的象素繼續(xù)做種子向四周生長,直

8、到再沒有滿足條件的象素可以包括進(jìn)來,一個區(qū)域就生長而成了?，F(xiàn)在給出一個區(qū)域生長的示例。給出已知矩陣A：大寫的5為種子,從種子開始向周圍每個象素的值與種子值取灰度差的絕對值,當(dāng)絕對值少于某個門限T時,該象素便生長成為新的種子,而且向周圍每個象素進(jìn)行生長;如果取門限