图像分割算法的研究与实现学士学位毕业论文(6)

区域生长算法的研究重点:(l)特征度量和区域增长规则的设计;(2)算法的高效性和准确性。区域生长方式的优点是计算简单。与闭值分割类似，区域增长也很少单独使用，往往是与其它分割方法一起使用。

区域生长的缺点是:（l）它需要人工交互以获得种子点，这样使用者必须在每个需要抽取出的区域中植入一个种子点;(2)区域增长方式也对噪声敏感，导致抽取出的区域有空洞或者在局部体效应的情况下将分开的区域连接起来。

在区域合并方法中，输入图像往往分为多个相似的区域，然后类似的相邻区域根据某种判断准则迭代进行合并。在区域分裂技术中，整个图像先被看成一个区域，然后区域不断被分裂为四个矩形区域，直到每个区域内部都是相似的，分裂合并方法中，区域先从整幅图像开始分裂，然后将相邻的区域进行合并。分裂合并方法不需要预先指定种子点，它的研究重点是分裂和合并规则的设计。但是，分裂合并技术可能会使分割区域的边界破坏[2]。

和阈值法一样，区域生长法一般不单独使用, 而是放在一系列处理过程中。它主要的缺陷是, 每一个需要提取的区域都必须人工给出一个种子

点, 这样有多个区域就必须给出相应的种子个数。此法对噪声也很敏感, 会造成孔状甚至是根本不连续的区域, 相反的, 局部且大量的影响还会使本来分开的区域连接起来[4]。

3．图像分割方法详述

3.1图像分割方法

本次毕业设计采用的是彩色图像作为分割图像，采用的分割方法总的来说是阈值法与边缘检测法的结合使用，在整个图象分割的过程中，最主要的方法是边缘检测法，而阈值法起到是对图象进行预处理和后处理的作用。

考虑到既要具有良好的切割效果,又要保留图像的重要边缘特征,具体的实现步骤如下：

(1)输入待分割图像f(x,y), f(x,y)为彩色图像； (2)将待分割图像f(x,y)转化为灰度图像g(x,y)；

(3)利用MATLAB显示灰度图像g(x,y)的灰度直方图,用迭代法进行阈值选取，以达到区分背景和目标的目的；

(4)采用边缘检测算子检测图像的边界特征,确定图象的边界位置，得到图像G(x,y)；

(5)根据图象分割的实际效果，将经过边缘检测后的图像G(x,y)进行局部阈值分割，以达到消除图像中某些存在阴影、照度不均匀 ,各处的对比度不同 ,背景灰度变化等问题。 3.2 图像分割方法实现

1、对彩色图像进行灰度处理

2、用全局阈值法对图像进行预处理：阈值法是一种简单有效的图像分割方法,它用一个或几个阈值将图像的灰度级分为几个部分,认为属于同一个部分的像素是同一个物体。运用这种思想，我打算首先将全局阈值法用来区分图片中的背景和目标。阈值分割法的结果很大程度上依赖于对阈值的选择, 因此该方法的关键是如何选择合适的阈值。合适的阈值必须具备的条件是在使用选取的阈值对图片进行分割后，必须使图像中的背景和目标的分割错误达到最小。

这种方法是先确定一个处于图像灰度取值范围之中的灰度阈值，然后将图像中各个像素的灰度值都与这个阈值相比较，并根据比较结果将对应的像素划分为两类:像素的灰度值大于阈值的为一类，像素的灰度值小于阈值的为另一类.这两类像素一般分属于图像中的两类区域，所以对像素根据阈值分类达到了区域分割的目的.阈值分割可以分为全局阈值和局部阈值两种情况; 在图像内容不太复杂、灰度分布较集中的情况下，往往采用最简单的全局阈值，并不考虑图像中点的位置和其邻域性质.

我采用的是迭代法来求取阈值，迭代法是基于逼近思想：

（1）求出图像的最大灰度值和最小灰度值，分别记为Max和Min，令初始阈值为：T0?(Max?Min)/2，根据阈值Tk将图像分割为前景和背景，分别求出两者的平均灰度值Z0和Zb；

（2）求出阈值Tk?1?(Z0?Zb)/2；

（3）如果Tk?Tk?1；则所得即为阈值；否则转（2）迭代计算。 迭代所得的阈值分割效果良好,基于迭代的阈值能区分图像的前景和背景的主要区域所在。

3、用边缘检测法对图像进行分割：边缘是图像的最基本的特征, 边缘中包含着有价值的目标边界信息, 这些信息可以用作图像分析、目标识别。

边缘检测分割法是通过检测出不同区域边界来进行分割的.边缘总是以强度突变的形式出现，可以定义为图像局部特性的不连续性，如灰度的突变、纹理结构的突变等.边缘常常意味着一个区域的终结和另一个区域的开始.图像的边缘包含了物体形状的重要信息，两个具有不同灰度值的相邻区域之间总存在灰度边缘.灰度边缘是灰度值不连续(或突变)的结果，这种不连续常可利用求一阶和二阶导数方便的检测到.

在对图像进行分割时，采用了多种算子对图像进行分割，最后根据分割的现象采用效果最好的一种算子作为本次毕业设计的边缘检测算子。

4、用局部阈值法对图像进行后处理：经过全局阈值分割和边缘检测分割后,有的地方存在灰度不连续，边缘不清晰的情况，如果只用一个固定的全局阈值对整幅图像进行后,则由于不能兼顾图像各处的情况而使分割效