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基于图像的目标区域分割算法研究

  杨顺波,龙永红,姚佳成,向昭宇(湖南工业大学 电气与信息工程学院,湖南 株洲 421007)

  摘要:通常在进行图像处理时,并不需要对整幅图像进行处理,往往我们感兴趣的部分只有图像中的某个区域。快速、有效地将目标区域分割出来,不仅能降低运行时间,而且能为后续处理工作打下基础。因此,本文将对目标区域分割算法进行研究,分别采用大津法(OTSU)、K-means聚类法分水岭算法进行研究,通过实验对比发现,背景较单一时,大津法相对来说效果较好。

  随着人工智能技术的兴起,无论是工业上还是生活上,人们对智能化的要求变得越来越高。那么对于生产一个智能化的产品而言,它首先应该考虑到问题就是要感知外部世界,目前感知外部世界主要有基于视觉、红外、雷达、温度等传感器以及各传感器混合使用的方法。当背景较为单一时,基于视觉的方法效果较好,而且价格也便宜。

  然而,大多数情况下,我们并不需要整幅图像的所有信息,我们感兴趣的区域[1](ROI, Region of Interest)只是图像中的一部分。为提高后续处理的效率,本文将对大津法[2](OTSU)、K-means聚类法[3]、分水岭目标分割方法[4]进行研究,通过实验比较三者之间的优劣,为更好的改善区域分割算法打下基础。

  OTSU最早是在1979年被提出来,借助灰度直方图,通过阈值的方式将图像进行分类,然后计算各类之间的方差,选取使类间方差最大时阈值作为最优阈值。本文实验的对象背景单一,只需要进行单阈值就能将目标区域从图像中分割出来。下面将重点分析OTSU算法的阈值分割。

  原理分析如下:设图像有L个灰度级,ni为第个灰度级所包含的像素个数,N为总的像素个数,则有

  由上式可知,三个判别函数单调性一致,又因为能快速计算且与t无关。因此将作为分析对象最为简单,又,所以能进一步简化分析函数,即将作为分类判别函数:

  由于本文实验对象背景单一,只需要借助一维灰度直方图就能很好实现分割,且不需要考虑像素空间位置等其它信息。因此,这里只对一维大津阈值法进行介绍,不对二维阈值方法进行介绍。

  Otsu算法最关键的部分在于找一个合适的阈值t。t值过大,会丢失部分目标点;t值过小,则会产生一些伪目标点。可见,t值过大、过小都会影响目标区域分割效果,进而为后面处理带来影响。

  鉴于上文分析的基础上,对Otsu算法进一步改进。Otsu算法的基本原理是使得分割出来的类间距离较大,而类内之间尽可能保持一定的聚合性,也就是各类中像素与类中心之间的距离尽量较小。根据以上要求,可以假设一个满足上述要求的公式,即与各类之间的均值距离差成正比,与各类内间距离之和成反比。当取最大时,此时的t就为所求的最佳阈值。表达式如下:

  其中P0(t),PB(t)分别为目标,背景均值d0(t),d1(t),分别为目标、背景平均方差:

  最佳阈值t对应X(t)取最大值时的t。分别对四个方向图像进行处理,结果如图1所示。

  K-means算法是由Macqueen在1967年提出的,是一种具有无监督学习性能的聚类算法。由于K-means算法简单、易于实现,且对规模较大的数有很好的聚类分割效果,因此,受到中外学者广泛使用,并对它进行不断改进。其核心思想在于对每个类进行反复迭代运算,直到迭代结果满足一个稳定值。该算法对连续型数据处理效果较好,对离散型数据处理效果不是很理想。

  K-means算法实现的是内类相似最大化,类间相似最小化,与Otsu算法正好相反,Otsu算法是使内类达到方差最小化,内类方差最大化。K-means算法同时也存在着不足,在执行此算法时,首先需要选取初始聚类中心,还需要确定聚类数目(算法中的k值)和算法需要迭代的次数。如果所选初始中心为噪声点或离散点,则算法很容易陷入局部聚类最优值。当处理数据较大时,也易导致聚类时间延长,为此,又提出来很多改进K-means算法。Huifeng Cheng等人通过颜色转换将RGB图转换成HIS图,初始聚类中心以及初始聚类数通过平均方差确定,进行K-means算法聚类之后,利用粗糙集理论将彩色成分快速自动地分割出来。Shiv Ram Dubey等人根据水果颜色特征,提出了K-means无监督缺陷分割方法,该方法是一种二维聚类法,利用了水果的颜色信息和空间信息进行聚类。该方法的一大优点是:能将分好的小区域合并成较大的区域,减少了算法处理时间。

  ②对数据样本n中的每个数据进行分类,以距离最小为依据,将每个数据与初始聚类中心计算,将数据归为距离最小的那一类;

  ④若每次更新得到的均值不收敛,则返回第2步,以当前均值为聚类中心重新计算,直到均值收敛为止,此时均值即为聚类中心;

  设数据集为,其中xi表示由d维特征组成的向量。K-means算法将数据集划分为k类,形成聚类集,设第Ck个类对应的聚类中心为mk,定义数据点到任意聚类中心mk的距离为:

  上式为单个聚类集判别函数。那么将各聚类集的最小欧式距离求和一次,便得到了整个数据集的最小欧式距离,也即K-means算法的最佳判别函数:

  ,因此可以看出J最小时,聚类中心为各类内样本数据的平均值,此时能得到最好的聚类效果。取不同k值时,结果如图3所示。

  分水岭法[8]算最早是Digabel和Lantuejoul等人将其引入数字图像处理,该算法是一种基于数学形态学的分割方法。起初由于该算法被用于图像的二值化,并没有引起研究人员的广泛关注,后来Vincent和Soille等人将像素灰度值看成地形高度值,模拟水浸没过程实现分水岭算法,此后该算法的优势便得以显现,同时受到学者们的广泛关注。

  基于浸水型的分水岭算法是模拟底部浸水过程,渐渐浸水直到找到目标物边缘。它是将图像灰度值看成地面点高度值,因此灰度图像就可以看成一幅上下起伏的地形图。每个“积水盆地”之间的“山脉”被称为“分水岭”,浸水型分水岭算法实现原理如下:

  ③随着水慢慢的涌入,水位渐渐上升,当水即将漫过盆地进入其它盆地时,在此即为该盆地的分水岭;

  ④当水位即将漫过深度最深的盆地时,所有的盆地浸水过程结束,即实现的分水岭操作。

  当然,这只是分水岭算法最基本的步骤。由于该算法对噪声相当敏感,极易引起过分割,因此有必要在进行分水岭算法之前对图像滤波处理;同时分水岭算法自身就存在着严重的过分割,该算法处理后会产生若干个非必要区域,严重影响处理效果,因此在处理之后加上一个合并操作,将相似区域进行合并,减少分割区域。浸水型分水岭算法流程图如图4所示。

  由于分水岭算法存在一些不足(噪声敏感、过分割等),对此,人们开始着手研究其改进算法。改进的算法重点考虑如何很好的解决图像过分割现象。研究发现,基于标记理论的分水岭算法能有效抑制过分割现象。与传统的分水岭算法相比,该算法预先标记极小值(像素)点,较好的抑制了图像过分割。从本质上看,是利用一种先验知识来解决过度分割的问题。

  上述实验均是基于VS2015+Opencv3.1.0实验平台。根据图1可以看出,对四个不同方向图像处理后,随着相机与目标物之间夹角的增大,分割出来的目标物偏差也在增大。误分割主要是发生在两个侧面,侧面光线较暗,算法处理时两个侧面部分被当作背景,没有分割出来。根据图3有:取不同的k值进行实验,k值较小时处理效果较好。这也与本实验所处的场景相吻合,即背景单一,聚类中心少,所需k值小。同时随着k值的增大,算法处理时间也有相应延长。根据图5有:改进的分水岭算法较传统算法有了较大提高,基于标记的分割法对分水岭算法的过分割现象有很好的抑制效果。相关实验数据如表1所示,其中OTSU算法取a图数据,K-means算法取k=2时的数据。

  通过对三种不同的分割算法进行比较,当背景区域较为单一时,大津阈值法相对来说效果较好。但是,图像的背景往往都比较复杂,因此十分有必要对背景较复杂的图像进行研究。接下来的研究工作的重点是对复杂背景下图像分割算法分析与改进。

  [2]曹亮.基于 Otsu 理论的图像分割算法研究[D].武汉:武汉理工大学,2008.

  [4]王宇,陈殿仁,沈美丽,等.基于形态学梯度重构和标记提取的分水岭图像分割[J].中国图象图形学报, 2008, 13(11): 2176-2180.

  [10]郭昱杉,刘庆生,刘高焕,等.基于标记控制分水岭分割方法的高分辨率遥感影像单木树冠提取[J].地球信息科学学报, 2016,18(9):1259-1266.

  本文来源于科技期刊《电子产品世界》2019年第2期第64页,欢迎您写论文时引用,并注明出处

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