圖像的區(qū)域分割與研究

1、<p>　　圖像的區(qū)域分割與研究</p><p>　　摘 要 本文首先對圖像分割的主要研究方法進行了分析，并重點介紹了區(qū)域生長的圖像分割方法，對圖像分割的預處理技術到圖像區(qū)域生長的分割技術進行了分析，并將整個實現分割的算法進行了設計和闡述。 </p><p>　　【關鍵詞】圖像分割 區(qū)域增長法 基本算法 </p><p>　　在進行圖像處理的過程中，由于所

2、進行處理的圖像存在著各種不同的差異，清晰度不高、分辨率低、圖像比例小等多種主觀因素，識別圖像存在著困難。因此要進行圖像處理需要增強處理，以便讓圖像實現一個滿足識別要求的圖像，這有可能需要對圖像進行一定程度調整，以便能夠進行更好的分析。 </p><p><b>　　1 噪聲處理 </b></p><p>　　圖像的平滑處理是為了減輕在處理圖像過程中，圖像噪聲出現的頻率

3、。不同的圖像存在著圖像噪聲也有著不同。在進行圖像分割之前進行噪聲的處理是一個非常重要的內容。從實際的噪聲分類而言，噪聲可以大體分為以下三大方面： </p><p>　　1.1 光電子噪聲 </p><p>　　由于電流的產生是由電子或者空穴粒子的集合，定向運動而形成的一種影響到圖片質量的噪聲。主要有光電粒子的運動是隨機而且形成散粒噪聲、導體中的只有電子進行無規(guī)則熱運動而形成的熱噪聲等。 &

4、lt;/p><p>　　1.2 機械運動噪聲 </p><p>　　在圖像拍攝或者制作過程中，由于各種接頭之間的抖動而引起了電流之間的變化所產生的噪聲。 </p><p>　　1.3 內部電路噪聲 </p><p>　　由于電源引入而引入了交流噪聲、偏轉引起的內部電流的干擾噪聲等。 </p><p>　　2 平滑圖像處理技

5、術 </p><p>　　2.1 中值濾波技術 </p><p>　　中值濾波是一種非線性的平滑技術，它是將每個像素點的灰度值設置為改點某個領域的窗口內的所有像素點的灰度值的中值。進行中值濾波過濾噪聲的同事，它可以對整個圖像信號處理的邊緣進行保護，讓其不因為濾波而被模糊。 </p><p>　　中值濾波的算法如下：將圖像信號進行一維處理，首先定義一個長度為奇數的長窗

6、口，在處理之后，將窗口中的信號樣本灰度值用窗口中各個像素灰度值的中值來進行替代。即，圖像的一維信號為：f1，f2，…，fn，一維的情況下，中值濾波器是一個含有奇數個像素的窗口，在處理之后，將窗口正中的像素灰度值用窗口內各像素灰度值的中值來代替。然后根據此進行中值濾波，即將整個序列抽出n個數，fi-v，…fi，…fi+v，將其中心值v=（m-1）/2，最后將n個點的數值按照數值的大小進行重新排序，將中心序號作為中間的濾波進行輸出。具體公式

7、如下： </p><p>　　如果進行二維的序列中值濾波，則進行濾波的窗口也必須是二維的，公式如下 </p><p>　　在使用窗口的過程中，窗口的尺寸可以逐步進行增大，通過逐步遞增的方式，可以獲得效果最滿意的濾波值。 </p><p>　　2.2 灰度修正技術 </p><p>　　在進行圖像成像處理過程中，由于很多不可控的因素，例如：圖像

8、的光照強度、設備的感光像素、設備軟硬件光學系統的穩(wěn)定性等都會造成整個圖像的顏色、亮度的分布不均勻，甚至有可能導致了圖像在部分區(qū)域感光性能暗，而部分感光性能過亮的情況。因此進行灰度修正可以對圖像中的部分像素進行修正，讓整個圖像均勻成像。 </p><p>　　2.2.1 灰度變換技術 </p><p>　　灰度變換可以讓圖像動態(tài)的范圍擴大，例如增加圖像的對比度。這是讓整個圖像增強的重要手段。

9、常用的灰度變換的方法有：線性變換、對數變換、冪次變換等。 </p><p>　　2.2.2 直方圖修正技術 </p><p>　　使用直方圖進行修正主要是通過改變圖像的灰度直方圖的形狀來達到整個圖像增強的目的。常用的方法是：直方圖均衡和直方圖匹配等。 </p><p>　　3 基于區(qū)域生長法圖像分割技術 </p><p>　　區(qū)域生長（reg

10、ion growing）是指將成組的像素或區(qū)域發(fā)展成更大區(qū)域的過程。主要的是從種子點（選定的數組）的集合開始，并通過這些點的邊緣區(qū)域逐漸通過找到與該種子相近、屬性相符、灰度級別相近、紋理的顏色相同等像素并將其合并到該區(qū)域當中。 </p><p>　　3.1 區(qū)域生長法技術分析 </p><p>　　區(qū)域生長的原理實際上就是一個迭代的過程。在圖像中每個種子（數組）的邊緣都是迭代生長的過程。在

11、處理的每個像素點之后，他們因此形成了各個不同的區(qū)域，這些區(qū)域通過終止條件可以形成整個圖像的區(qū)域。在進行區(qū)域生長過程中主要處理的問題有： </p><p>　?。?）起始化種子（數組）的確定。在區(qū)域生長的過程中，不同的區(qū)域點需要，合適屬性的選定。 </p><p>　　（2）圖像屬性的生長屬性應當具有連貫性和可擴展性。 </p><p>　?。?）各個相似點之間應當具

12、有最小的差分，以便其能夠產生不同的區(qū)域。如果差分相式度閥值小或者相近，則可以判斷像素屬于同一個生長區(qū)域。 </p><p>　?。?）區(qū)域面積。在最小面積的閥值中與像素的區(qū)域大小均有關系，因此設置區(qū)域面積時，應當由使用者自行定義。 </p><p>　　3.2 圖像生長法分析 </p><p>　　在圖像中應用區(qū)域生長需要面臨著幾個比較復雜的問題：圖像的種子（數組）

13、、選擇的問題、生長條件的問題與停止生長條件的問題。 </p><p>　　解決上述問題的關鍵在于使用具有針對性的方法： </p><p>　?。?）采用迭代的方法，獲得種子（數組）。例如：選取圖像當中亮度最大的像素作為種子或者種子數組。通過設置生長準則進行不斷的擴展。 </p><p>　　（2）生長準備的選取，根據圖像數據的種類進行分析。 </p>

14、<p>　　為了能夠保證生長準則的能力，應當對圖像的尺寸、需要獲得圖像的大小、圖像的形狀等具有全局要求的內容設置準則條件。 </p><p>　　區(qū)域生長的停止條件，應當對種子（數組）的邊緣設定停止條件。在沒滿足生長準則的情況下，對種子（數組）的邊緣設定停止條件。 </p><p><b>　　4 結語 </b></p><p>　　

15、本文首先對常用的圖像分割技術進行了分析，并針對其中區(qū)域生長法的經典方法進行了深入的分析和探討。區(qū)域生長法是根據事先定義的選擇的區(qū)域將其像素或者子區(qū)域聚合成為一個更大、更具有代表性的區(qū)域的過程，最開始是從一組二維數組開始，將與該數組類似的相鄰像素逐漸附加到生長區(qū)域當中，并不斷的擴大數組的大小，最終得到的具有相同性質的一類數組。區(qū)域生長的算法關鍵環(huán)節(jié)在于起初數組的選擇和對整個生長準則的規(guī)定。因此在整個程序的設計上，應當通過記錄每次數組的擴展

16、而生成新的數組邊緣。并保證在下一次的生長過程中，新的數組邊緣可以繼續(xù)的生長。當符合數組生長的條件不在滿足，就終止新數組的邊緣繼續(xù)生長。 </p><p><b>　　參考文獻 </b></p><p>　　[1]阮秋琦.數字圖像處理基礎（21世紀高等學校電子信息工程規(guī)劃教材）[D].清華大學出版社，2009. </p><p>　　[2]陳方昕