自适应多阈值图像分割算法

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1、模式识别与仿真《自动化技术与应用》2007年第26卷第8期PatternRecognitionandSimuation自适应多阈值图像分割算法张伟，蒋宏，任章（北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院北京100083）摘要：本文提出了一种新的自适应多阈值图像分割算法。它首先利用势基函数对一维灰度直方图拟合，通过势函数聚类自动确定划分类数；然后在灰度共生矩阵的基础上，依据形状连通度准则，求得使形状连通度最大的一组分割阈值；最后按该组分割阈值执行多阈值图像分割。理论分析和实验结果都表明该算法较传统阈值分割

2、算法优越，具有运算速度快、划分效果好、抗干扰性强的特点。关键词：图像分割;多阈值;势函数聚类;灰度共生矩阵;形状连通度中图分类号：TP291.41文献标识码：A文章编号：1003-7241（2007）08-0071-04AnAdaptiveMultiThresholdImage-SegmentationAlgorithmZHANGWei,JIANGHong,RENZhang(SchoolofAutomationScienceandElectricalEngineering,BeihangUnivers

3、ityBeijing,100083,China)Abstract:Thispaperpresentsanewadaptivemulti-thresholdsegmentationalgorithm.Firstly,the1-Dgraylevelhistogramoftheimageisfittedbypotentialbasefunctionandtheclassificationnumberisthendeterminedbyclustering;secondly,themultisegmentat

4、ionthresholdsareobtainedbasedonthegraylevelco-occurrencematrix.Boththeoreticalanalysisandsimulationresultsindicatethattheperformanceofthisnewadaptivemultithresholdsegmentationalgorithmissuperiortothatoftheconventionalthresholdsegmentationalgorithms.Keyw

5、ords:imagesegmentation;multithresholds;potentialfunctionclustering;graylevelco-occurrencematrix;shapeconnectivity1引言且针对可能出现的伪势，采用文献[2]的方法进行改进，从而确定图像分割是将一幅图像分解成一些互不交叠区域的过程。图像灰度聚类个数，以及聚类中心点灰度值。H.-M.Chen提出图像分割是图像分析和计算机视觉中非常重要的一个部分。图像了一种基于形状连通度shapeconnecti

6、vity（SC）准则的单阈值分割方法[3]。形状连通度概念的提出为图像的连通性提供了一种分割的正确性和自适应性在一定程度上影响着目标检测和识别的智能化程度;另一方面算法的处理速度也决定了其实用性。在众定量的评判方法，对单类目标图像的分割取得了良好的效果。本多的图像分割方法中，阈值法因为其实现简单，不需要人工干文在此单阈值分割的基础上，提出了一种基于形状连通度准则的预，计算量小等优点被广泛采用。阈值法是利用图像中所要提取多阈值分割方法，用于解决多类目标的图像分割问题。的目标与背景在灰度特性上的差异，通过

7、选取合适的灰度阈值来对图像进行分割，从而将目标从背景中区分出来。最具代表性的2一维灰度直方图势函数聚类阈值法有Otsu法、最小错误法、最大熵法等。这些研究大多集一维灰度直方图势函数聚类的方法首先是构造图像的势直中在单阈值分割上，对多阈值分割方法鲜有提及。而在实际应用方图。由于势函数是无限光滑的函数，由此得到的势直方图函数中处理的单一目标灰度的图像比较少，而且即使在单一目标情况比图像原始直方图光滑得多，且势直方图函数的峰谷特性与原始下，由于目标或者背景的复杂性，在灰度直方图中也可能出现多直方图的峰谷特性

8、非常接近。势函数聚类的本质是用势基函数对峰情况，此时必须采用多阈值分割方法。原始直方图进行最佳拟合，拟合函数的高度由势直方图函数的极多阈值分割首先要解决的问题就是如何确定分割类数。本值点控制，宽度随分割类数的变化而自适应改变。势函数聚类是文采用文献[1]提出的基于势函数聚类自适应确定分割类数的方法;一种非迭代的优化分类方法，运算时间与划分类数关系较小[1]。文献[1]在确定出图像灰度聚类个数和聚类中心灰度值的基础收稿日期:2007-01-17上，求解势划