基于电视图像分割技术探究

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1、基于电视图像分割技术探究　　【摘要】图像分割是图像处理领域中的一个基本问题。从大的方面来说，图像分割方法可大致分为基于区域的方法、基于边缘的方法、区域与边缘相结合的方法，以及在此基础上的、采用多分辨率图像处理理论的多尺度分割方法。【关键词】区域图像分割；边缘图像分割1.图像分割技术1.1基于区域的图像分割图像分割中常用的直方图门限法、区域生长法、基于图像的随机场模型法、松弛标记区域分割法等均属于基于区域的方法。1.1.1直方图门限法6直方图门限分割就是在一定的准则下，用一个或几个门限值将图像的灰度直方图（一维的或多维的）分成几个类，认为图像中灰度值在同一个灰度类内的像素属于同一个物体，可

2、以采用的准则包括直方图的谷底、最小类内方差（或最大类间方差）、最大熵（可使用各种形式的熵）、最小错误率、矩不变、最大繁忙度（由共生矩阵定义）等。门限法的缺陷在于它仅仅考虑了图像的灰度信息，而忽略了图像中的空间信息，对于图像中不存在明显的灰度差异或各物体的灰度值范围有较大重叠的图像分割问题难以得到准确的结果。1.1.2区域生长法区域生长是一种古老的图像分割方法，最早的区域生长图像分割方法是由Levine等人提出的。该方法一般有两种方式，一种是先给定图像中要分割的目标物体内的一个小块或者说种子区域，再在种子区域基础上不断将其周围的像素点以一定的规则加入其中，达到最终将代表该物体的所有像素点结

3、合成一个区域的目的；另一种是先将图像分割成很多的一致性较强，如区域内像素灰度值相同的小区域，再按一定的规则将小区域融合成大区域，达到分割图像的目的，典型的区域生长法如T.C.Pong等人提出的基于小面（facet）模型的区域生长法，区域生长法固有的缺点是往往会造成过度分割，即将图像分割成过多的区域。1.1.3基于图像的随机场模型法基于图像的随机场模型法主要以Markov随机场作为图像模型，并假定该随机场符合吉布斯（Gibbs）分布。使用MRF模型进行图像分割的问题包括：邻域系统的定义、能量函数的选择及其参数的估计；通过极小化能量函数从而获得最大的后验概率。邻域系统一般是事先定义的，因而主

4、要是后面两个问题。6S.Geman首次将基于Gibbs分布的Markov随机场模型用于图像处理，详细讨论了MRF模型的邻域系统，能量函数，Gibbs采样方法等各种问题，提出用模拟退火算法来极小化能量函数的方法，并给出了模拟退火算法收敛性的证明，同时给出了MRF模型在图像恢复中的应用实例。在此基础上，人们提出了大量的基于MRF模型的图像分割算法。1.1.4松弛标记区域分割法标记法（labeling）就是将图像欲分割成的几个区域各以一个不同的标号来表示，对图像中的每一个像素，用一定的方式赋之以这些标记中的某一个，标记相同的连通像素就组成该标记所代表的区域。标记法常采用松弛技术来给图像中的各个

5、像素赋予标记，一般可分为离散松弛、概率松弛、模糊松弛等三种。Smith等人最先采用松弛标记技术进行图像分割，以后人们又提出了大量的图像松弛分割算法。另外，松弛标记不仅可用于图像分割，还可用于边缘检测、目标识别等。2.基于边缘的图像分割基于边缘的分割方法则与边缘检测理论紧密相关，此类方法大多是基于局部信息的，一般利用图像—阶导数的极大值或二阶导数的过零点信息来提供判断边缘点的基本依据，进一步还可以采用各种曲线拟合技术获得划分不同区域边界的连续曲线。根据检测边缘所采用的方式的不同，边缘检测方法可大致分为以下几类：基于局部图像函数的方法、图像滤波法、基于边界曲线拟合的方法及活动轮廊法等。62.

6、1基于局部图像函数的方法基于局部图像函数法的基本思想是将灰度看成高度，用一个曲面来拟合一个小窗口内的数据，然后根据该曲面来决定边缘点。其中这种方法比较适合于医学图像的分割。除了用Fourier模型来描述曲线外，近年来还研究了一些其它的曲线描述方法，如A.Goshtasby详细介绍了用有理Gaussian曲线和曲面来设计和拟合二维及三维形状的方法。R.Legault等人给出了一种曲线平滑的方法。M.F.Wu等人给出了一种双变量三维Fourier描述子来描述三维曲面。由于本人阅读文献有限，这里不多做介绍了。2.2图像滤波法图像滤波法是基于如下理论的：即对滤波算子与图像的卷积结果求导，相当于用

7、算子的同阶导数与图像做卷积。于是，只要事先给出算子的一阶或二阶导数，就可以将图像平滑滤波与对平滑后的图像求一阶或二阶导数在一步完成。因而，这种方法的核心问题是滤波器的设计问题。常用的滤波器主要是高斯函数的一阶和二阶层数，Canny认为高斯函数的一阶导数是他求得的最优滤波器的较好似近，一般采用Laplacian算子求高斯函数的二阶导数得到LOG滤波算子，该算子由计算机视觉的创始人Marr首先提出。2.3基于边界曲线拟合的方法6基于边界