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1、第22卷第2期成都信息工程学院学报Vol.22No.22007年4月JOURNALOFCHENGDUUNIVERSITYOFINFORMATIONTECHNOLOGYApr.2007文章编号:167121742(2007)0220190205一种激光损伤显微图像分割算法田永江,滕奇志,何小海,李国利(四川大学电子信息学院图像信息研究所,四川成都610064)摘要:针对那些具有多层次复杂区域且各区域过渡不明显的激光损伤图像,提出了一种小波分解与区域特征检测的区域生长算法,该算法解决了区域生长算法种子点自动选取和计算过大的问题,同时取得了较好的分割效果。关键词:小波;区域生长;
2、二维直方图中图分类号:TN911173文献标识码:A1引言在激光损伤分析的过程中,光学元件表面损伤的区域必须首先准确测定,这样才能通过测量得到光学元件的激光损伤阈值能量等参数。由于激光光束能量分布不均,造成的损伤呈现多区域,且各个区域间过渡很不明显,因此准确地把各个区域分割出来具有一定难度。[1]阈值法是广泛使用的一种方法,它不需要先验知识且计算量小,但是在复杂图像中阈值不容易确定,同时[1]也没有利用局部空间信息。特征空间聚类算法不需要训练样本,是一种无监督的统计方法,通过迭代地执行分类算法来提取各类的特征,但是聚类分析需要事先确定分类个数,且初始参数对分类结果影响较大;
3、对噪声也较敏感。[1]区域生长算法的基本思想是将具有相识性质的像素集合起来构成区域,其优点是算法过程简明,对具有相似特征的连通区域具有较好的分割效果,其主要缺点是种子点需要人为选取或根据经验事先设定,同时它是一[2]种串行算法,当分析目标较大时计算量很大。一种结合小波分解与区域特征检测的区域生长算法,不但继承了区域生长算法的优点,同时克服了其缺点,实现了种子点的自动选取和计算量的减小。2区域生长原理区域生长算法是一种根据事前定义的准则将像素或子区域聚合成更大区域,最终把图像分割为不同区域的过程。基本的方法是从一组“种子”点开始,将与种子具有相似性的相邻像素附加到生长区域的每
4、个种子点[3]上。种子点的选取采用人为确定或根据已有的经验确定。相似性的确定往往采用统计的方法,代表整个区域的特征,诸如灰度级或颜色的特定范围。区域生长算法的优点一方面是过程简明,容易理解和实现;另一方面是区域的相似性一般是用统计的方法确[1]定,考虑到了区域的整体特性,因而对噪声不敏感,对那些有相似性的连通区域具有较好的分割效果。[3]区域生长算法的缺点主要有两个方面,一方面是分割效果依赖于种子点的选取,当种子点的选取采用人工方式时,人为因素对分割效果的影响较大;采用已有经验确定也不能完全符合分析图像的实际情况。另一方面是区域生长算法的计算量大,因为要对所有像素点逐个分析
5、,作为一种串行算法,其空间复杂度和时间复杂度都[4]较大。收稿日期:2006209219第2期田永江等:一种激光损伤显微图像分割算法1913小波分解与区域特征检测的区域生长方法311小波分解[3]小波变换在信号处理中应用相当广泛,它在多分辨率分析理论中占据了分析基础的重要地位。其带来的[5]优势很明显,可以分析信号的任意局部信息,这一点是傅立叶变换所不具有的能力,同时,在某种分辨率下所[3]无法发现的特性在另一种分辨率下将很容易发现。在数字图像处理中,通过对图像做小波变换,可以得到不同分辨率下图像对应的低频轮廓信号和高频细节信号。图1是源图像。图2是对图1做了一次二维小波变
6、换后,再把像素值标定到0～255区间的结果图。图1原图像图2一次小波变换后图像从图1和图2可以看出,对图像做小波变换,可以把图像分解为左上角方向的低频图像和其它3个方向的高频图像。低频图像一方面保留了图像的整体信息,另一方面数据量相对较小。因此先对原图像做小波分解,然后只对低频图像进行处理,计算量大大减少。312区域特征检测对图像做区域分割的目的就是将图像划分为不同区域,同一个区域中点的特征必须满足某个预定义的准[3]则,这个准则代表了区域内点的共同特征,准则决定了区域分割的效果。分析的激光损伤图像呈现多区域,且各个区域间过渡很不明显,简单的定义一个准则不能把各个区域准确地
7、分割出来,如采用灰度级或颜色的特定范围。提出了一种将区域整体信息作为分割依据的方法,利用二维直方图来实现。同一个区域内的像素点,在二维直方图上就会分布在同一个峰上,而周围区域内的点会分布在其它峰。采用二维直方图的方法来描绘一个区域的整体信息,体现出了两个优点。首先,二维直方图把像素的灰度特[6]征和空间特征综合起来,可以在三维空间中区别目标和部分噪声,减小噪声对图像处理的影响。第二,直方图可以实时的体现当前区域的整体特征,具有很好的灵活性,避免了固定某个门限或范围带来缺点。[7]对二维直方图进行峰检测具有计算量大、
