.浅析图像分割的原理及方法

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1、浅析图像分割的原理及方法一．研究背景及意义研究背景：随着人工智能的发展，机器人技术不断地应用到各个领域。信息技术的加入是智能机器人出现的必要前提。信息技术泛指包括通信技术、电子技术、信号处理技术等相关信息化技术的一大类技术。它的应用使得人们今天的生活发生了巨大变化。从手机到高清电视等家用电器设备出现使我们的生活越来越丰富多彩。在一些军用及民用领域近几年出现了一些诸如:图像制导、无人飞机、无人巡逻车、人脸识别、指纹识别、语音识别、车辆牌照识别、汉字识别、医学图像识别等高新技术。实现它们的核心就是图像处理、机器视觉、模式

2、识别、智能控制、及机器人学等相关知识。其中图像处理具有重要地位。而图像分割技术是图像分析环节的关键技术。研究图像分割技术的意义：人类感知外部世界的两大途径是听觉和视觉，尤其是视觉，人从视觉获得的信息大概占到人获取信息总量的80%，由此可见图像信息是非常重要的一类信息。在一副图像中，人们往往只对其中的某些目标感兴趣，这些目标通常在图像中占据一定的区域，并且在某些特性(如灰度、轮廓、颜色、纹理等)上和周围的图像有差别。这些特性差别可能非常明显，也可能很细微，以致人眼觉察不出来。图像分割是图像识别和图像理解的基本前提步骤，

3、图像分割质量的好坏直接影响后续图像处理的效果，甚至决定其成败，因此，分割的方法和精确程度是至关重要的。由此可见，图像分割在图像工程中占据非常重要的位置。二．图像分割常用技术1.图像分割基本概念图像分割定义：图像分割是按照一定的规则把图像划分成若干个互不相交、具有一定性质的区域，把人们关注的部分从图像中提取出来，进一步加以研究分析和处理。图像分割的结果是图像特征提取和识别等图像理解的基础，对图像分割的研究一直是数字图像处理技术研究中的热点和焦点。图像分割使得其后的图像分析，识别等高级处理阶段所要处理的数据量大大减少，同

4、时又保留有关图像结构特征的信息。图像分割在不同的领域也有其它名称，如目标轮廓技术、目标检测技术、阈值化技术、目标跟踪技术等，这些技术本身或其核心实际上也就是图像分割技术。图像分割目的：把图像空间分成一些有意义的区域，与图像中各种物体目标相对应。通过对分割结果的描述，可以理解图像中包含的信息。图像分割的分类依据：图像分割是将像素分类的过程，分类的依据可建立在：像素间的相似性、非连续性。2.基于边缘的图像分割方法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

5、一个区域的终结和另一个区域的开始。对于边缘的检测常常借助空间微分算子进行，通过将其模板与图像卷积完成。两个具有不同灰度值的相邻区域之间总存在灰度边缘，而这正是灰度值不连续的结果，这种不连续可以利用求一阶和二阶导数检测到。当今的边缘检测方法中，主要有一次微分、二次微分和模板操作等。这些边缘检测器对边缘灰度值过渡比较尖锐且噪声较小等不太复杂的图像可以取得较好的效果。但对于边缘复杂的图像效果不太理想，如边缘模糊、边缘丢失、边缘不连续等。噪声的存在使基于导数的边缘检测方法效果明显降低，在噪声较大的情况下所用的边缘检测算子通常

6、都是先对图像进行适当的平滑，抑制噪声，然后求导数，或者对图像进行局部拟合，再用拟合光滑函数的导数来代替直接的数值导数，如Canny算子等。在未来的研究中，用于提取初始边缘点的自适应阈值选取、用于图像层次分割的更大区域的选取以及如何确认重要边缘以去除假边缘将变的非常重要。根据灰度变化的特点，常见的边缘可分为阶跃型、房顶型和凸缘型边缘检测的方法很多，主要有以下几种:1、空域微分算子，也就是传统的边缘检测方法。如Roberts算子、Prewitt算子和Sobel算子等。2、拟合曲面。该方法利用当前像素邻域中的一些像素值拟合

7、一个曲面，然后求这个连续曲面在当前像素处的梯度。3、小波多尺度边缘检测。4、基于数学形态学的边缘检测。最后通过图像的轮廓（边界）跟踪来确定目标区域：图像的轮廓（边界）跟踪与边缘检测是密切相关的，因为轮廓跟踪实质上就是沿着图像的外部边缘“走”一圈然后分割出目标区域。下图是分别用Roberts、Sobel、Prewitt、LOG、Canny算子对灰度Lena图像分割的结果：3.阈值分割方法阈值分割是常见的直接对图像进行分割的算法，根据图像像素的灰度值的不同而定。对应单一目标图像，只需选取一个阈值，即可将图像分为目标和背景

8、两大类，这个称为单阈值分割；如果目标图像复杂，选取多个阈值，才能将图像中的目标区域和背景被分割成多个，这个称为多阈值分割，此时还需要区分检测结果中的图像目标，对各个图像目标区域进行唯一的标识进行区分。阈值分割的显著优点，成本低廉，实现简单。当目标和背景区域的像素灰度值或其它特征存在明显差异的情况下，该算法能非常有效地实现对图像的分割。阈值分割方