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      彩色圖像分割方法及現(xiàn)狀討論

      2016-05-30 23:23:44朱姝王鵬周星勇
      華夏地理中文版 2016年7期
      關(guān)鍵詞:蟻群算法

      朱姝 王鵬 周星勇

      【摘 要】彩色圖像分割是數(shù)字圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)鄰域的關(guān)鍵問(wèn)題。文章對(duì)傳統(tǒng)的彩色圖像分割方法進(jìn)行了總結(jié),對(duì)新型分割算法進(jìn)行了闡述,最后對(duì)彩色圖像分割方法發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行了展望。

      【關(guān)鍵詞】彩色圖像分割;數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué);蟻群算法;熵;Meanshift

      圖像分割是根據(jù)像素間性質(zhì)將其劃分為圖像中滿足一致性條件的區(qū)域的過(guò)程。近年來(lái),由于包含了更為豐富的色彩信息,彩色圖像分割研究受到越來(lái)越多的關(guān)注。文章在查閱國(guó)內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上,將彩色圖像分割方法分為基于閾值、基于邊緣、基于區(qū)域和基于理論融合等方法并對(duì)每一類方法進(jìn)行總結(jié)。

      一、彩色圖像分割方法

      (一)基于閾值分割方法

      基于閾值的分割方法基于兩個(gè)假設(shè):第一,圖像上存在明顯的目標(biāo)與背景的區(qū)別,兩者之間有較強(qiáng)的亮度(灰度)對(duì)比;第二,圖像灰度直方圖上有明顯的目標(biāo)和背景所對(duì)應(yīng)的峰,兩峰之間谷底所對(duì)應(yīng)的灰度值便是較理想的分割閾值。閾值分割利用目標(biāo)和背景的差異將原圖分割為一幅二值圖。

      (二)基于邊緣分割方法

      基于邊緣的彩色圖像分割方法通過(guò)檢測(cè)區(qū)域邊緣從而通過(guò)邊緣確定區(qū)域內(nèi)的灰度或顏色信息,進(jìn)行圖像分割。邊緣檢測(cè)之后還需進(jìn)行結(jié)果修飾處理,如連接邊緣、去除毛刺和虛假邊緣等。

      (三)基于區(qū)域分割方法

      區(qū)域生長(zhǎng)與區(qū)域分裂合并是最主要的兩類基于區(qū)域的彩色圖像分割方法。區(qū)域生長(zhǎng)從單個(gè)像素出發(fā),根據(jù)像素與相鄰點(diǎn)的顏色相似度判斷是否“生長(zhǎng)”,直到生長(zhǎng)為一個(gè)完整區(qū)域。區(qū)域分裂與合并恰好相反,它從圖像整體出發(fā),不斷地將圖像“分裂”為更小的區(qū)域,直到像素間滿足相似條件為止停止分裂,得到所需結(jié)果。

      (四)基于特定理論融合的分割方法

      隨著其他學(xué)科不斷發(fā)現(xiàn)新理論方法,人們?yōu)樘岣邎D像分割處理的效率和質(zhì)量,提出了新的融合特定理論的彩色圖像分割算法。

      1982年Serra J.首先將數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)用于圖像分割。分水嶺是數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)在圖像分割中的經(jīng)典案例,包括兩個(gè)主要步驟:排序和淹沒(méi)。排序是對(duì)灰度級(jí)進(jìn)行排序,并將像素分配到對(duì)應(yīng)的灰度級(jí)中;淹沒(méi)計(jì)算了地理影響區(qū)域,對(duì)積水盆地進(jìn)行膨脹,完成圖像分割。

      蟻群算法是根據(jù)螞蟻覓食過(guò)程中選擇路徑這一行為提出的群體智能算法。2011年,Horng將人工蜂群算法應(yīng)用于圖像閾值分割。2013年,邢旭東等提出了一種基于雙搜索方程的人工蜂群彩色圖像分割算法,實(shí)現(xiàn)了分割速度和精度的提高。

      熵與圖像分割的融合研究一直備受關(guān)注,借助熵構(gòu)造不同的熵函數(shù)能夠確定最優(yōu)分割閾值。1980年,Pun首次提出了最大后驗(yàn)熵上界法;2005年,常發(fā)亮等提出了基于可變碼長(zhǎng)遺傳算法的二維熵多閾值方法自動(dòng)確定分割閾值,完成彩色圖像分割。

      均值漂移算法是一種無(wú)參估計(jì)方法,其本質(zhì)是使核函數(shù)中心不斷向概率密度梯度方向移動(dòng),直到收斂至概率密度最大處。2010年,王晏等提出了基于自適應(yīng)均值漂移的彩色圖像分割方法;2012年,桂陽(yáng)等融合均值飄逸和加權(quán)譜聚類用于彩色圖像分割,取得了較好效果。

      二、彩色圖像分割發(fā)展趨勢(shì)

      隨著數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)、群體智能算法、信息熵及均值漂移等方法與傳統(tǒng)分割算法的不斷融合,彩色圖像分割的發(fā)展趨勢(shì)向優(yōu)化算法性能、新理論突破、面向特定應(yīng)用等方面轉(zhuǎn)變。如何研發(fā)出一種通用、準(zhǔn)確、高效的彩色圖像分割算法,在很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)仍是國(guó)內(nèi)外學(xué)者的研究熱點(diǎn)。

      三、結(jié)語(yǔ)

      當(dāng)前,彩色圖像分割在圖像處理及計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域占有一席之地。文章從傳統(tǒng)方法和新理論融合兩個(gè)方面對(duì)彩色圖像分割方法進(jìn)行了總結(jié),今后將繼續(xù)彩色圖像分割的學(xué)習(xí),致力于研發(fā)一種通用、高效的彩色圖像智能分割算法。

      參考文獻(xiàn)

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      基金項(xiàng)目:文章為四川省國(guó)土資源廳科研資助項(xiàng)目,項(xiàng)目編號(hào):KJ-2016-15;文章為四川省教育廳科研資助項(xiàng)目,項(xiàng)目編號(hào):15ZA0060。

      作者簡(jiǎn)介:朱姝(1991- ),女,四川自貢人,碩士,研究方向:計(jì)算機(jī)視覺(jué)與圖像處理。

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