基于自适应标记提取的分水岭彩图分割算法

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1、第36卷第19期计算机工程2010年10月Vol.36No.19ComputerEngineeringOctober2010·图形图像处理·文章编号：1000—3428(2010)19—0229—03文献标识码：A中图分类号：TP391.41基于自适应标记提取的分水岭彩图分割算法谭洪波，侯志强，刘荣，郭威武(空军工程大学电讯工程学院指挥自动化工程系，西安710077)摘要：针对分水岭算法过分割问题，提出一种基于自适应提取标记的改进算法。该算法结合极小值深度和汇水盆地尺度信息提取与物体相关的极小值标记，根据梯度图像中极值点的统计信息自适应设定标记提取的阈值。提取到的标记采用形态学极小值

2、标定技术强制作为原始梯度图像的极小值，在修改过的梯度图像上进行分水岭分割。仿真结果表明，该算法能有效解决分水岭算法的过分割问题，具有更强的抗噪性能和边缘定位能力，且计算复杂度较小。关键词：彩色图像分割；分水岭；自适应标记提取WatershedAlgorithmforColorImageSegmentationBasedonAdaptiveMarker-extractionTANHong-bo,HOUZhi-qiang,LIURong,GUOWei-wu(DepartmentofCommandAutomationEngineering,TelecommunicationEngineer

3、ingInstitute,AirForceEngineeringUniv.,Xi’an710077,China)【Abstract】Anadaptivemarkerextraction-basedwatershedalgorithmisproposedtoovercometheover-segmentationproblem.Bycombininglocalminimadepthandwaterbasinscaleinformation,markersareadaptivelyextractedforlocalminima,andthethresholdformarker-extra

4、ctionisautomaticallycalculatedaccordingtothestatisticsoflocalextremepointsinthegradientmap.Thesemarkersareimposedontheoriginalgradientmapasitslocalminima.Thewatershedalgorithmisappliedonthemodifiedgradientmaptosegmenttheimage.Simulationresultsshowthattheproposedmethodcanefficientlyreduceover-se

5、gmentationwithscarcelycomputationalcomplexityincrease.Ithasbetteranti-noiseperformanceandedge-locationcapabilityaswell.【Keywords】colorimagesegmentation;watershed;adaptivemarker-extraction1概述C分水岭算法是一种应用广泛的图像分割技术，能快速得到单像素宽、连续封闭的目标边界，然而传统分水岭算法的巴特沃斯低通滤波过分割问题导致大量虚假边缘的产生，严重干扰了对目标真步骤1实边缘的识别。目前，针对过分割问题

6、提出了许多改进算法，RBTPFGBTPFBBTPF[1-2]其中基于标记的方法是一种从分水岭算法分割原理入手彩色梯度计算并从本质上解决过分割问题的改进算法。∇IG本文提出一种自适应提取标记的改进的分水岭算法。该巴特沃斯滤波步骤2∇I算法直接基于颜色向量计算彩色梯度，在梯度图像的低频成LG分中综合极小值深度和汇水盆地尺度信息强制标记极小值，基于深度mark∇ILG使图像噪声和暗纹理细节得到了更好的抑制，有效解决了分depth提基于尺度水岭过分割问题。取标∇ImarkLG步骤3depth∩scal2基于自适应标记的改进的分水岭算法记极小值标定本文算法主要分为3个步骤：ws∇IG步骤1计算

7、彩色图像的梯度∇I。G分水岭变换步骤2利用二阶巴特沃斯低通滤波器提取梯度图像的低结果频成分∇I。LG图1算法流程步骤3提取标记，将提取到的标记强制作为原梯度图像在计算梯度之前首先利用二阶巴特沃斯低通滤波器在各∇I的极小值，然后在标记了极小值的梯度图像上进行分水G岭变换。基金项目：国家自然科学基金资助项目“基于人类视觉彩色传递算法流程如图1所示。特性的彩色图像分割方法研究”(60805015)彩色图像包含3个颜色通道，实验证明，在彩色向量空作者简介：谭洪波(