基于顶帽变换和最大类间方差法的图像分割方法研究.pdf

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1、第14卷第7期2014年3月科学技术与工程V0L14No．7Mar．20141671—1815(2014)07—0060—05ScienceTechnologyandEngineering@2014Sci．Tech．Engrg．基于顶帽变换和最大类问方差法的图像分割方法研究殷苏民朱锦萍王祖声江煜陆文俊(江苏大学机械工程学院，镇江212013)摘要为了克服直接使用最大类间方差法(Otsu)的图像分割方法不能对具有亮度不均匀背景的图像进行准确分割的不足，提出了一种基于数学形态学中的顶帽变换和最大类间

2、方差法(Otsu)的图像分割方法。首先从数学形态学出发，详细阐述了灰度形态学的基本运算(腐蚀、膨胀、开、闭运算)，引申出可以消除图像不均匀背景的顶帽变换法。然后介绍Otsu图像分割算法的具体步骤。最后以MATLAB7．0为实验平台，将顶帽变换和Otsu两种算法结合起来对图像进行分割算法仿真实验。理论分析和仿真实验结果表明，提出的方法可以实现快速、准确地分割。关键词图像分割顶帽变换数学形态学最大类间方差法(Otsu)中图法分类号TP391．41；文献标志码A随着我国制造业的快速发展，机器视觉技术在

3、就会导致类问方差变小，因此使类问方差最大的分工业检测、医学诊断、智能交通等领域有着越来越广割阈值意味着错分概率小J。但对于具有亮度不泛的应用，而图像分割作为机器视觉中低级别的前均匀背景的图像，单独使用最大类间方差法无法准期任务，在这些应用中有着至关重要的影响，其准确确地分割出目标图像。率和执行效率直接影响到后续步骤中目标特征提取由于受环境因素等的干扰，图像背景亮度不均和识别任务的效果¨。在很多情况下，一幅图像是匀的问题无法避免。为了解决这一问题，现提出了由背景与其上覆盖的或其中包围的物体所组成的

4、，一种基于数学形态学中的顶帽变换和最大类问方差人们往往只对其中的某些目标感兴趣，而将物体从法(Otsu法)的图像分割方法，首先利用数学形态学背景中划分出来、提取出感兴趣目标的技术和过程，开运算进行背景估计，从原始图像中减去对背景的就是图像分割。估计得到目标，再利用最大类问方差法对图像进行目前国内外学者已经提出上千种图像分割算二值化分割，从而可以准确地从亮度不均匀的背景法，但没有适合于所有图像的通用分割算法，绝大多中分割出图像中的目标。数算法都是针对具体问题提出的。在众多的图像分割方法中，最大类问

5、方差法(或最小类内方差法)是1数学形态学运算及顶帽变换应用比较广泛的方法。该方法具有简单、处理速度1．1图像形态学、灰度形态学运算快的优点，是一种常用的阈值选取方法，适合于物体数学形态学是在集合代数基础上、用集合论方目标与背景灰度差明显的情况。最大类问方差法又法定量描述几何结构的科学。由于具备完整的数学称Otsu算法，它阐述了阈值分割的本质：先给出合基础，使得它用于图像分析和处理、形态滤波器的分理的目标函数，再最大化该目标函数得到最佳分割析和系统设计等有了坚实的基础，目前已经在数字阈值。该算法灰

6、度分布均匀性的度量单位为方图像分割和处理的过程中得到了应用。差，方差值越大，说明构成图像的两部分差别越大。图像运用数学形态学进行处理后，能够突出需当部分目标错分为背景或部分背景错分为目标时，要的目标信息，从而方便提取。运用数学形态学进行图像处理、分析的步骤为：①提出所要描述的物体2013年1O月21日收到，10月30日修改国家自然科学基金(50975126，51179076)、江苏省自然科学基金(BK2010042)、集合结构模式②选择该模式对应的结构元素，该结江苏省“333工程”科研项目(BR

7、A2011180)资助构元素尽量简单、且对模式具有最强表现力；③用选第一作者简介：殷苏民(1956一)，男，教授。研究方向：机电系统控定的结构元素对图像进行探测，得到显著突出物体制、机器视觉、激光加工与检测技术。E—mail：smyin@ujs．edu．(31q。特征信息的图像。它的实质是通过图像集合与结构通信作者简介：朱锦萍。E—mail：zhujp1989@foxmail．con。元素间的相互作用提取有意义的图像信息，构造不7期殷苏民，等：基于顶帽变换和最大类问方差法的图像分割方法研究61同

8、的结构元素可以提取不同层面的图像信息。值填充，小的亮斑点变大J。根据所选结构元素的不同，图像数学形态学分这里限制(“，)在的定义域内，(+)，(Y为：二值数学形态学和灰度数学形态学。在二值数+)在F的定义域内，即把B完全包围在F的平移学形态学中，基本的数学形态学运算(腐蚀和膨胀)范围之内。是将结构元素在图像范围内平移，同时施加交、并等需要注意的是，膨胀和腐蚀并不是互逆运算，即基本集合运算而得到的；灰度数学形态学是二值数对一个图像用结构元素腐蚀后，再用同一个结构元学形态学对灰度图像的自然扩展，在灰