浅谈图像并行分割方法

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1、浅谈图像并行分割方法摘要:木文主要介绍图像分割算法的定义与分类，并从两个方面浅谈了图像并行分割方法，然后应用示例将图像并行分割方法应用于图彖分割技术。关键词：图像并行分割；边缘检测；阈值分割图像分割就是指把图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣1=1标的技术和过程。它是图像处理、模式识别和人工智能等多个领域中的重要课题，也是计算机视觉技术中酋要的、重要的关键步骤。一、图像分割的定义及分类所谓图像分割，从广义上来讲，是根据图像的某些特征或特征集合的相似性准则对图像象素进行分组聚类，把图像平而划分成若

2、干个具冇某些一致性的小重叠区域。多年来人们对图像分割提出了许多不同的解释和表达方式，借助于集合概念对图像分割可以给出如下比较正式的定义。令集合R代表整个图像区域，对R的分割可看作将R分成若T•个满足5个条件的非空的子集Rl,R2,…,Rn。五个条件分别指出分割所得到的全部子区域的总和应能包括图像屮所有像素；并且各个了区域是互不重叠的；另外在分割后得到的属于同一个区域屮的像素应该具有某些相同特性，属于不同区域中的像索应该具冇一些不同的特性；同时要求同一个了区域内的像索应当是连通的⑴。图像分割是图像

3、处理中的一项关键技术至今已提出上T种分割算法。参照算法分类的一般条件可以用下面两个准则來对分割算法进行分类。首先对图像的分割可基于相邻像索在像索值方面的两个性质:不连续性和相似性。另外根据分割过程中处理策略的不同，分割算法乂可分为并行算法和串行算法。这两个准则互不重叠又互为补充，所以分割算法可根据这两个准则分为4类:并行边界类、串行边界类、并行区域类、串行区域类⑴。二、图像并行分割方法（一）、并行边界技术并行边界分割技术是指采用并行方式，通过刈■感兴趣区域的边界进行检测来对图像进行分割的技术。⑵

4、图像边缘往往是由图像屮景物的物理特性发生变化而引起的，如图像的摄影亮度、几何特性（以及反射系数，它广泛存在于物体与背景之间、物体与物体之间、区域与区域之间。图像边缘和图像内容的物理特征Z间存在着直接的联系，因此图像的边缘检测包含了图像的大部分信息。图像边缘检测方法人多从图像高频分量屮提取边缘信息，微分运算是边缘检测与提取的主要手段。具有代表性的是Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、Robinson算子和Kirsch算子。为了克服一阶微分边缘检测算子的缺点，人们相继提出了为边缘

5、方向无关的二阶微分边缘检测算子，如Laplacian边缘检测算子和LOG边缘检测算子。利用二阶导数零交叉所提収的边缘宽度为一个象素单位，所得到的边缘结果无须细化处理，从而保证了边缘定位精度。但是由于图像边缘的噪声同是频域中的高频分暈，二阶导数比一阶导数算了更容易受到噪声的影响，因而需要在微分运算前采取适当的平滑滤波。（二）、并行区域技术并行区域分割技术指采用并行的方法通过对1=1标区域的检测来实现图象分割的技术。并行区域分割技术在实际应用屮主要有阈值化算法和象索特征空间聚类两类算法。阈值化算法是

6、图象分割屮算法数最最多的一类，而象素特征空间聚类，从某种意义上说可看作阈值化技术的推广。英中棊于阈值选取的图像分割方法则是提取hl标物体与背杲在灰度上的差异，把图像分为具冇不同灰度级的冃标区域和背景区域的组合。阈值分割是最常见的并行的直接检测区域的分割方法，它用一个或几个阈值将图像的整个灰度范围分为两段或多段，灰度级属于同一段的像素构成性质相同的区域，其中包含了目标区域。阈值分割法主要有两个步骤:第一，确定进行正确分割的阈值，第二，将图像的所有像素的灰度级少阈值进行比较，以进行区域划分，达到F1

7、标打背景分离的目的。在这一过程中，止确确定阈值是关键，只要能确定一个合适的阈值就可以完成图像的准确分割。阈值分割法的结果在很人的程度上都依赖于对阈值的选择,-•般有两种方法：直方图阈值；最住阈值法⑶。三、图像并行分割方法示例以检测图像屮的微小结构为例，采取以下步骤：1、对原始图像进行阈值分割，得到图像屮的微小的物体的图像。2、对原始图像进行闭合、开启运算，得到图像小较大的物体的图像。3、对第1步，第2步的结果进行逻辑“与”操作，得到结果⑷。图1原始图像图2阈值分割后的结果图3图像小较人物体的图像

8、图4结果图像本例结论：通过对图像进行阈值分割，二值形态学的闭合与开启运算，并进行逻辑与操作完成对图像的分割，得到较好结果。总Z,图像分割是由图像处理上升到图像分析的关键一步，分割结果的优劣会在直接影响着更高层的图彖分析及理解的结果。图像并行处理因其实现的简单性而成为图像分割领域的一种重要方法，在广泛的应用屮体现着它的优点。但是对于复杂的实时图像分割问题，阈值法的高耗时性己经成为该方法发展的一个障碍。因此，寻求一种高效的算法来解决基于阈值法的图像分割问题具有重要意义。［1］章毓晋.图像工程（上册）