圖像分割技術(shù)研究與應(yīng)用

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1、圖像分割技術(shù)研究與應(yīng)用摘要：圖像分割是指將一副圖像分解為若干互不交疊的有意義且具有相同屬性的區(qū)域。圖像分割是數(shù)字圖像處理中的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)，其分割的準(zhǔn)確性直接影響后續(xù)任務(wù)的有效性，因此具有十分重要的意義。現(xiàn)有的分割算法在不同程度上取得了一定的成功，但是圖像分割的很多問題還遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒有解決，該方面的研究仍然面臨很多挑戰(zhàn)。文章分析了現(xiàn)有圖像分割的各種算法的特點(diǎn)以及存在的問題，對基于圖像分割的經(jīng)典算法進(jìn)行改進(jìn)，實(shí)現(xiàn)了一種新的分割方法，并將其應(yīng)用到機(jī)器視覺的相關(guān)產(chǎn)品當(dāng)中，取得了良好的效果。關(guān)鍵詞：數(shù)字圖像處理;圖像分割;分割算法;機(jī)器視覺中圖分類號：TP3

2、文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A文章編號：1006-8228（2015）01-26-03ResearchandapplicationofimagesegmentationtechnologyWangWei1，ZengXiaoneng2（1.ChangshaInformationtechnologySchool，Changsha，Hunan410116，China;2.CentralSouthUniversity）Abstract：Imagesegmentationisaboutdecomposing15animageintoanumberofmutuallyn

3、on-overlappingregionwhilehavingthesameattribute.Itisakeytechnologyofdigitalimageprocessing，whichdirectlyaffectstheeffectivenessofsegmentationaccuracyofsubsequenttasks，hencehavingimportantsignificance.Theexistingsegmentationalgorithmachievedsuccesstosomeextent，buttheimageseg

4、mentationproblemisfarfrombeingsolved，researchinthisareastillfacesmanychallenges.Theexistingproblemsofimagesegmentationmethodsareanalyzed.Theclassicalalgorithmforimagesegmentationisimproved.Anewsegmentationmethodisgivenandappliedtothemachinevision-relatedproductswhichachieve

5、goodresults.Keywords：digitalimageprocessing;imagesegmentation;segmentationalgorithm;machinevision0引言15圖像分割是數(shù)字圖像處理中的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)，它通常用于對圖像進(jìn)行分析、識別、編碼等處理之前的預(yù)處理環(huán)節(jié)，其分割的準(zhǔn)確性直接影響后續(xù)任務(wù)的有效性，因此具有十分重要的意義。自上世紀(jì)70年代以來，已經(jīng)出現(xiàn)了多種圖像分割方法，而每一種圖像分割方法都是為了解決一些特定的應(yīng)用問題。該技術(shù)成功地應(yīng)用于許多領(lǐng)域，例如：交通路口的電子警察、光學(xué)字符識別（OCR）、

6、指紋識別、機(jī)動車牌號識別等等。圖像分割是指將一副圖像分解為若干互不交疊的有意義且具有相同屬性的區(qū)域。好的圖像分割應(yīng)具備的特性：①分割出來的各區(qū)域?qū)δ撤N性質(zhì)如灰度、紋理而言具有相似性，區(qū)域內(nèi)部比較平整;②相鄰區(qū)域?qū)Ψ指钏罁?jù)的性質(zhì)有明顯的差異;③區(qū)域邊界上是明確和規(guī)整的[1]。大多數(shù)圖像分割方法只是部分滿足上述特征。如果強(qiáng)調(diào)分割區(qū)域的同性質(zhì)約束，則分割區(qū)域很容易產(chǎn)生大量小孔和不規(guī)則邊緣;若強(qiáng)調(diào)不同區(qū)域間性質(zhì)差異的顯著性，則易造成不同區(qū)域的合并。具體處理時，不同的圖像分割方法總是在各種約束條件之間尋找一種合理的平衡。雖然圖像分割方法已經(jīng)有了很大的

7、發(fā)展，但由于它的復(fù)雜性，仍有很多問題沒有很好地得到解決。因此，人們至今還一直在努力發(fā)展新的、更有潛力的分割算法，以期實(shí)現(xiàn)更通用、更完美的分割結(jié)果。實(shí)踐表明，對圖像分割理論與技術(shù)的進(jìn)一步研究仍然具有非常重要的意義。15本文首先對數(shù)字圖像分割的一些經(jīng)典分割方法作了概述，然后分析了現(xiàn)有項(xiàng)目開發(fā)中使用的圖像分割方法所存在的問題，最后基于經(jīng)典算法進(jìn)行技術(shù)改進(jìn)，實(shí)現(xiàn)了一種新的分割方法，并將其應(yīng)用到實(shí)際的產(chǎn)品當(dāng)中，取得了良好的效果。1圖像分割方法的現(xiàn)狀從上世紀(jì)五十年代開始，學(xué)者一直熱衷于研究圖像分割技術(shù)。迄今為止，已提出上千種圖像分割算法，依這些算法對圖像

8、處理的特點(diǎn)，主要可分為以下幾類方法[2]。1.1閾值分割法15閾值分割法作為一種常見的區(qū)域并行技術(shù)，它通過設(shè)置閥值，把像素點(diǎn)按灰度級分若干類，從而實(shí)現(xiàn)圖像分割。由于