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圖像分割技術 計算機應用技術 2018.9.5 圖像分割是圖像分析的第一步，是計算機視覺的基礎，是圖像理解的重要組成部分，是圖像處理到圖像分析的關鍵步驟，同時也是圖像處理中最古老和最困難的問題之一。 圖像分割：將圖像表示為物理上有意義的連通區(qū)域的集合，也就是根據(jù)目標與背景的先驗知識，對圖像中的目標、背景進行標記、定位，然后將目標從背景或其他偽目標中分離出來。由于這些被分割的區(qū)域在某些特性上相近，因而，圖像分割常用于模式識別與圖像理解以及圖像壓縮與編碼兩大類不同的應用目的。 圖像分割的方法 早期的圖像分割方法可以分為兩大類： 一類是邊界方法，這種方法假設圖像分割結果的某個子區(qū)域在原來圖像中一定會有邊緣存在； 一類是區(qū)域方法，這種方法假設圖像分割結果的某個子區(qū)域一定會有相同的性質，而不同區(qū)域的像素則沒有共同的性質。 這兩種方法都有優(yōu)點和缺點。 根據(jù)應用目的不同，分為粗分割和細分割：對于模式識別應用，一個物體對象內部的細節(jié)與顏色(或灰度)漸變應被忽略，而且一個物體對象只應被表示為一個或少數(shù)幾個分割區(qū)域，即粗分割；而對于基于區(qū)域或對象的圖像壓縮與編碼，其分割的目的是為了得到色彩信息一致的區(qū)域，以利于高效的區(qū)域編碼。若同一區(qū)域內含有大量變化細節(jié)，則難以編碼，圖像需要細分割，即需要捕捉圖像的細微變化。 根據(jù)分割方法的不同，可分為并行邊界分割（邊界檢測），串行邊界分割（邊界跟蹤），并行區(qū)域分割（閾值分割、聚類），串行區(qū)域分割（區(qū)域生長、分裂合并）。 根據(jù)分割對象的屬性，可被分為灰度圖像分割和彩色圖像分割。 根據(jù)分割對象的狀態(tài)，可被分為靜態(tài)圖像分割和動態(tài)圖像分割。 根據(jù)分割對象的應用領域，可分為醫(yī)學圖像分割、工業(yè)圖像分割、安全圖像分割、軍事圖像分割、交通圖像分割等。 并行邊界分割 不同圖像灰度不同，邊界處一般會有明顯的邊緣，利用此特征可以分割圖像。 說明：邊緣和物體間的邊界并不等同。邊緣：圖像中像素的值有突變的地方；而物體間的邊界：現(xiàn)實場景中的存在于物體之間的邊界。有可能有邊緣的地方并非邊界，也有可能邊界的地方并無邊緣，因為現(xiàn)實世界中的物體是三維的，而圖像只具有二維信息，從三維到二維的投影成像不可避免的會丟失一部分信息。 另外，成像過程中的光照和噪聲也是不可避免的重要因素。正是因為這些原因，基于邊緣的圖像分割仍然是當前圖像研究中的世界級難題，目前研究者正在試圖在邊緣提取中加入高層的語義信息。 在實際的圖像分割中，往往只用到一階和二階導數(shù)，雖然，原理上可以用更高階的導數(shù)，但是，因為噪聲的影響，三階以上的導數(shù)信息往往失去了應用價值。二階導數(shù)還可以說明灰度突變的類型。在有些情況下，如灰度變化均勻的圖像，只利用一階導數(shù)可能找不到邊界，此時二階導數(shù)就能提供很有用的信息。 二階導數(shù)對噪聲也比較敏感，解決的方法是先對圖像進行平滑濾波，消除部分噪聲，再進行邊緣檢測。不過，利用二階導數(shù)信息的算法是基于過零檢測的，因此得到的邊緣點數(shù)比較少，有利于后繼的處理和識別工作。 Roberts算子：邊緣定位準，但是對噪聲敏感。適用于邊緣明顯且噪聲較少的圖像分割。 Prewitt算子：對噪聲有抑制作用，抑制噪聲的原理是通過像素平均，但是像素平均相當于對圖像的低通濾波，所以Prewitt算子對邊緣的定位不如Roberts算子。 Sobel算子：Sobel算子和Prewitt算子都是加權平均，但是Sobel算子認為，鄰域的像素對當前像素產生的影響不是等價的，所以距離不同的像素具有不同的權值，對算子結果產生的影響也不同。一般來說，距離越遠，產生的影響越小。 Isotropic Sobel算子：加權平均算子，權值反比于鄰點與中心點的距離，當沿不同方向檢測邊緣時梯度幅度一致，就是通常所說的各向同性。上面的算子是利用一階導數(shù)的信息。 Laplacian算子：是二階微分算子。其具有各向同性，即與坐標軸方向無關，坐標軸旋轉后梯度結果不變。但是，其對噪聲比較敏感，所以，圖像一般先經過平滑處理，因為平滑處理也是用模板進行的，所以，通常的分割算法都是把Laplacian算子和平滑算子結合起來生成一個新的模板。 串行邊界分割 并行邊緣檢測的方法，對圖像的每一點上所做的處理不依賴于其它的點處理結果。串行邊界分割在處理圖像時不但利用了本身像素的信息，而且利用前面處理過像素的結果。對某個像素的處理，以及是否把它分類成為邊界點，和先前對其它點的處理得到的信息有關。 串行邊界分割技術通常是通過順序的搜索邊緣點來工作的，一般有三個步驟： 1.起始邊緣點的確定。 2.搜索準則，將根據(jù)這個準則確定下一個邊緣點。 3.終止條件，設定搜索過程結束的條件。 邊界跟蹤 由梯度圖中一個邊緣點出發(fā)，搜索并連接邊緣點進而逐步檢測所有邊界的方法。在并行邊界分割法中，邊緣像素不一定能夠組合成閉合的曲線，因為邊界上有可能會遇到缺口。缺口可能太大而不能用一條直線或曲線連接，也有可能不是一條邊界上的缺口。邊界跟蹤的方法則可以在一定程度上解決這些問題，對某些圖像，這種方法的分割結果更好。 具體算法：先對原圖像進行梯度運算，然后進行邊界跟蹤算法。 1.起始點：對梯度圖搜索，找到梯度最大點，作為邊界跟蹤的開始點。 2.生長準則：在這個點的8鄰域像素中，梯度最大的點被當做邊界，同時，這個點還會作為下一個搜索的起始點。 3.終止條件：按照2的準則一直搜索，直到梯度絕對值小于一個閾值時，搜索停止。 有時為了保證邊界的光滑性，每次只是在一定的范圍的像素中選擇，這樣得到的邊界點不但能保證連通性，還能保證光滑性。 邊緣檢測的優(yōu)缺點 實質：利用不同區(qū)域間像素灰度不連續(xù)的特點檢測出區(qū)域間的邊緣實現(xiàn)圖像分割。圖像中相鄰的不同區(qū)域間總存在邊緣，邊緣處像素的灰度值不連續(xù)，這種不連續(xù)性可通過求導數(shù)來檢測到，因此常用灰度的一階或二階微分算子進行邊緣檢測。而邊界跟蹤是先檢測到邊緣再串行連接成閉合邊界的方法，此方法很容易受始點的影響。 難點：在于邊緣檢測時抗噪性和檢測精度之間的矛盾。若提高檢測精度，則噪聲產生的偽邊緣會導致不合理的輪廓；若提高抗噪性，則會產生輪廓漏檢和位置偏差。 因此提出各種多尺度邊緣檢測方法，根據(jù)實際問題設計多尺度邊緣信息的結合方案，可以較好地兼顧抗噪性和檢測精度。 并行區(qū)域分割 采用并行的方法對目標區(qū)域進行檢測實現(xiàn)圖像分割的方法。區(qū)域分割是最直接的方法，因此這種分割方法可以直接得到感興趣的目標區(qū)域。 主要方法：閾值分割和聚類。 直接的閾值分割一般不能適用于復雜景物的正確分割，如自然場景，因為復雜景物的圖像，有的區(qū)域很難判斷究竟是前景還是背景。不過，閾值分割在處理前景和背景對比很強的圖像時特別有用，此時需要的計算復雜度小。當物體的灰度級比較集中時，簡單的設置灰度級閾值提取物體是一個有效的辦法。 閾值分割 基本思想：確定一個閾值，然后把每個像素點的像素值和閾值相比較，根據(jù)比較的結果把像素劃分為兩類，前景或背景。 一般分三個步驟：（1）確定閾值。（2）將閾值和像素值比較。（3）把像素歸類。 分割的關鍵：確定一個最優(yōu)的閾值，就可以對圖像進行正確、方便的分割。 閾值方法分：全局閾值和局部閾值，如果分割過程中對圖像上每個像素所使用的閾值都相等，則為全局閾值方法；如果每個像素所使用的閾值可能不同，則為局部閾值方法。 確定最佳全局閾值的常用方法一般有：實驗法，直方圖法，最小誤差法（這種方法是假設背景和前景的灰度分布都是正態(tài)分布的）。 自適應閾值方法：當光照不均勻、有突發(fā)噪聲，或者背景灰度變化比較大時，整幅圖像分割將沒有合適的單一門限，因為單一的閾值不能兼顧圖像各個像素的實際情況。這時，可對圖像按照坐標分塊，對每一塊分別選一閾值進行分割。這種與坐標相關的閾值也稱為動態(tài)閾值方法。 優(yōu)缺點：時間和空間復雜度比較大，但抗噪聲能力比較強，對采用全局閾值不容易分割的圖像有較好的效果。 自適應閾值的選�。罕容^簡單的方法是對每個像素確定以它為中心的一個鄰域窗口，計算窗口內像素的最大和最小值，然后取它們的均值作為閾值。對圖像分塊后的每一個子塊可以采用直方圖分析，如果某個子塊內有目標和背景，則直方圖呈雙峰。如果塊內只有目標或背景，則直方圖沒有雙峰，可根據(jù)鄰域各塊分割得到的參數(shù)插值進行分割。實際的自適應閾值分割完全可以根據(jù)圖像的實際性質，對每個像素設定閾值，但這個過程要考慮到實際的要求和計算的復雜度問題。 閾值分割優(yōu)點：計算簡單、運算效率較高、速度快。 全局閾值對于灰度相差很大的不同目標和背景能進行有效的分割。 當圖像的灰度差異不明顯或不同目標的灰度值范圍有重疊時，應采用局部閾值或動態(tài)閾值分割法。 另一方面，這種方法只考慮像素本身的灰度值，一般不考慮空間特征，因而對噪聲很敏感。在實際應用中，閾值法通常與其他方法結合使用。 串行區(qū)域分割 采用串行處理策略對目標區(qū)域直接檢測實現(xiàn)分割的方法。特點：整個處理過程可以分解為順序的多個步驟依次進行。一般可分為：一種是區(qū)域生長，二是分裂合并。 區(qū)域生長：從某個像素出發(fā)，按照一定的準則，逐步加入鄰近像素，當滿足一定的條件時，區(qū)域生長終止。 區(qū)域生長的好壞決定于： 1.初始點（種子點）的選��； 2.生長準則； 3.終止條件。 區(qū)域生長是從某個或者某些像素點出發(fā)，最后得到整個區(qū)域，進而實現(xiàn)目標的提取。 分裂合并差不多是區(qū)域生長的逆過程：從整個圖像出發(fā)，不斷分裂得到各個子區(qū)域，然后再把前景區(qū)域合并，實現(xiàn)目標的提取。分裂合并的假設是對于一幅圖像，前景區(qū)域由一些相互連通的像素組成，因此，如果把一幅圖像分裂到像素級，那么就可以判定該像素是否為前景像素，當所有像素點或者子區(qū)域完成判斷后，把前景區(qū)域或像素合并就可得到前景目標。 區(qū)域分割與邊界分割的比較 區(qū)域分割實質：把具有某種相似性質的像素連通，從而構成最終的分割區(qū)域。它利用了圖像的局部空間信息，可有效地克服其他方法存在的圖像分割空間不連續(xù)的缺點。 基于區(qū)域的分割方法往往會造成圖像的過度分割，而單純的基于邊緣檢測方法有時不能提供較好的區(qū)域結構，為此可將基于區(qū)域的方法和邊緣檢測的方法結合起來，發(fā)揮各自的優(yōu)勢以獲得更好的分割效果。 其它的圖像分割方法 近年來，很多研究人員致力于圖像分割方法的研究，但是直到目前為止還不存在一個通用的方法，也不存在一個判斷分割是否成功的客觀標準。圖像分割的廣泛應用，促使人們去尋找新的理論和方法來提高圖像分割的效果，滿足各方面的需求。 隨著各學科許多新理論和新方法的提出，像神經網絡、遺傳算法、統(tǒng)計學理論、小波理論以及分形理論等，人們也提出了許多與此類特定理論、方法和工具相結合的分割技術。 基于人工神經網絡的分割方法 基本思想：用訓練樣本集對神經網絡進行訓練，以確定節(jié)點間的連接和權值，再用訓練好的神經網絡分割新的圖像數(shù)據(jù)。 優(yōu)缺點：此方法需要大量的訓練數(shù)據(jù)。神經網絡存在巨量的連接，容易引入空間信息，能較好地解決圖像中的噪聲和不均勻問題，但是選擇何種網絡結構是此方法要解決的主要問題。另外，這種方法較復雜，計算量較大，還有待進一步實用化。 基于小波分析和變換的分割方法 借助數(shù)學工具小波變換來分割圖像的一種方法。小波變換是一種多尺度多通道的分析工具，它是空域和頻域的局域變換，能有效地從信號中提取信息，通過伸縮和平移等運算功能對函數(shù)或信號進行多尺度分析，解決了傅立葉變換不能解決的許多問題。小波變換為信號在不同尺度上的分析和表征提供了一個精確和統(tǒng)一的框架。 小波分解提供了一個數(shù)學上完備的描述；小波變換通過選取合適的濾波器，可以極大地減少或去除所提取的不同特征之間的相關性，不僅具有“變焦”特性，且在實現(xiàn)上有快速算法。 近年來多進制小波開始用于邊緣檢測。另外，利用正交小波基的小波變換也可提取多尺度邊緣，并可通過對圖像奇異度的計算和估計來區(qū)分一些邊緣的類型。 基于數(shù)學形態(tài)學的分割技術 數(shù)學形態(tài)學是以形態(tài)結構元素為基礎對圖像進行分析的數(shù)學工具。 基本思想是用具有一定形態(tài)的結構元素去量度和提取圖像中的對應形狀，以達到對圖像分析和識別的目的。由于形態(tài)學對圖像分割具有優(yōu)異的特性，使其在未來的圖像分割中起主導作用。但該方法還不能很好地解決耗時問題，將其與一些節(jié)約時間的方法結合起來，是圖像分割的一種趨勢。 遺傳算法在圖像分割中的應用 遺傳算法是基于進化論自然選擇機制的、并行的、統(tǒng)計的、隨機化搜索的方法。因此可將它們運用于各種類型的優(yōu)化問題，在分割復雜的圖像時，人們往往采用多參量進行信息融合，在多參量參與的最優(yōu)值的求取過程中，優(yōu)化計算是最重要的，把自然進化的特征應用到計算機算法中，將能解決很多困難。 遺傳算法的出現(xiàn)為解決這類問題提供了有效的方法，它不僅可以得到全局最優(yōu)解，而且大大縮短了計算時間。 基于圖論的圖像分割技術 基于圖論的圖像分割技術是近年來國際上圖像分割領域的一個新的研究熱點。 該方法將圖像映射為帶權無向圖，把像素視作節(jié)點。利用最小剪切準則得到圖像的最佳分割，本質上將圖像分割問題轉化為最優(yōu)化問題。是一種點對聚類方法。對數(shù)據(jù)聚類也具有很好的應用前景。 由于其涉及的理論知識較多，應用也還處在初級階段。因此國內這方面的研究報道并不多見。 圖像分割技術的發(fā)展趨勢 多種特征的融合。利用圖像的原始灰度特征，圖像的梯度特征、幾何空間特征(形態(tài)、坐標、距離、方向、曲率等)、變換特征(傅立葉譜、小波特征、分形特征等)及統(tǒng)計特征(紋理、不變矩、灰度均值等)等對每個待分割的像素，將所提取的特征值組成一個多維特征矢量，再進行多維特征分析。通過多種特征的融合，圖像像素能被全面描述，從而可獲得更好的分割結果。 多種分割方法的結合。由于目標的多樣性以及目標成像的不確定性，除需要利用多種特征的融合外，還需要將多種分割方法進行結合，使各種方法充分發(fā)揮各自的優(yōu)勢，避免各自的缺點。 新理論與新方法。傳統(tǒng)學習分類方法，像神經網絡方法，由于網絡模型難以確定，容易出現(xiàn)過學習與欠學習以及局部最優(yōu)等問題。而支持向量機(SVM)方法以統(tǒng)計學習理論為基礎，基于結構風險最小化準則，具有精度高、速度快、自適應能力強、不受高維維數(shù)限制等優(yōu)點，越來越受到各個研究領域的關注。ZB3紅軟基地

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