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    基于灰度迭代閾值的高分辨率影像分割研究

    2013-06-23 02:49:56謝凱王新生
    關(guān)鍵詞:類間常數(shù)全局

    謝凱,王新生,2

    (1.湖北大學(xué)資源環(huán)境學(xué)院,湖北 武漢430062;2.農(nóng)業(yè)部遙感應(yīng)用中心武漢分中心,湖北 武漢430062)

    0 引言

    數(shù)字圖像處理技術(shù)是一個(gè)跨學(xué)科的領(lǐng)域.隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展,圖像處理和分析逐漸形成了自己的科學(xué)體系,新的處理方法層出不窮,盡管其發(fā)展歷史不長(zhǎng),但卻引起各方面人士的廣泛關(guān)注.首先,視覺是人類最重要的感知手段,圖像又是視覺的基礎(chǔ),因此,數(shù)字圖像成為心理學(xué)、生理學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)等諸多領(lǐng)域內(nèi)的學(xué)者們研究視覺感知的有效工具.其次,圖像處理在軍事、氣象遙感等大型應(yīng)用中有不斷增長(zhǎng)的需求.

    圖像分割是圖像處理中一個(gè)基本概念,也叫門限處理[1].閾值分割法是一種基于區(qū)域的圖像分割技術(shù).其基本原理是通過(guò)設(shè)定不同的特征閾值,把圖像像素點(diǎn)分為若干類.常用的特征包括直接來(lái)自原始圖像的灰度或彩色特征,以及原始灰度或彩色值變換得到的特征.灰度閾值分割時(shí)是基于灰度圖像的一種假設(shè),目標(biāo)地物或背景內(nèi)的相鄰像素間的灰度值是相似的,但不同目標(biāo)地物或背景的像素在灰度上有差異,利用其差異選取合適的閾值對(duì)像素點(diǎn)進(jìn)行判定,看是否符合閾值要求,從而劃分出目標(biāo)地物和背景.閾值分割的優(yōu)點(diǎn)是實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單,對(duì)于不同類的灰度值或其他特征值相差很大時(shí),它能有效地對(duì)圖像進(jìn)行分割.近年來(lái),研究人員不斷改進(jìn)原有的圖像分割方法,并把其他學(xué)科的一些新理論和新方法用于圖像分割,提出了不少新的分割方法,常用的有雙峰法、灰度期望值法、最大類間方差法和迭代閾值法等[2-19].

    遙感圖像分割和遙感圖像分類結(jié)果的優(yōu)劣,直接關(guān)系到能否對(duì)影像上目標(biāo)地物和背景有效地分離.本文中選取經(jīng)過(guò)幾何精校正的2010年3月湖北省襄陽(yáng)市快鳥影像作為數(shù)據(jù)源,進(jìn)行灰度迭代閾值法和最大類間方差法的圖像分割比較研究,試圖提出新的方法改善高分辨率影像的分割效果.提出了新的閾值改進(jìn)策略:選擇調(diào)整初始全局閾值T中的常數(shù),調(diào)整其大小來(lái)進(jìn)行圖像分割,運(yùn)用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的閉運(yùn)算來(lái)對(duì)影像進(jìn)行一定程度的降噪處理,使得圖像在降噪后達(dá)到最優(yōu)分割效果.采用新的閾值策略改進(jìn)灰度迭代閾值法對(duì)圖像分割,且與最大類間方差法的分割結(jié)果比較,從時(shí)間效率及分割結(jié)果上來(lái)說(shuō)明灰度迭代閾值法優(yōu)于最大類間方差法.

    1 基于全局閾值的圖像分割

    閾值分割又分全局閾值分割和局部閾值分割[1],局部閾值法常用的方法有灰度差直方圖法、微分直方圖法.局部閾值分割法雖然能改善分割效果,但需要進(jìn)行局部地區(qū)的灰度分布分析,處理的速度較慢,難以適應(yīng)實(shí)時(shí)性的要求[16].全局閾值分割方法在圖像處理中應(yīng)用較多,在整幅圖像內(nèi)采用固定的閾值分割圖像.根據(jù)不同的全局閾值選取,可分為迭代閾值法、最大類間方差法和最大熵方法等.全局閾值算法簡(jiǎn)單,對(duì)于目標(biāo)和背景明顯分離,直方圖分布呈雙峰的圖像效果良好,對(duì)于噪聲干擾較大的非雙峰直方圖分布的圖像,分割效果較差[16].在全局閾值處理中,最大類間方差法分割效果雖較好,但處理速度較慢,而迭代閾值法分割效果較好,運(yùn)行速度也較快.在圖像預(yù)處理階段結(jié)合數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的膨脹和腐蝕運(yùn)算,對(duì)圖像進(jìn)行閉運(yùn)算[3],即先膨脹后腐蝕,以對(duì)圖像進(jìn)行一定程度的降噪處理,使圖像在分割過(guò)程中能有較好的效果.

    1.1 基于全局閾值的最大類間方差法 最大類間方差法[2]是由日本學(xué)者大津于1979年提出的,簡(jiǎn)稱OTSU法,是一種使類間方差最大的自動(dòng)確定閾值的方法,以目標(biāo)和背景的類間方差最大為閾值選擇原則[2].我們運(yùn)用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)閉運(yùn)算與最大類間方差法相結(jié)合,對(duì)快鳥影像進(jìn)行預(yù)處理及圖像分割,對(duì)比沒有改進(jìn)的原始最大類間方差法的分割結(jié)果.從分割的結(jié)果上看,結(jié)合閉運(yùn)算改進(jìn)后的最大類間方差法好于原始最大類間方差法.

    1.2 基于全局閾值的迭代閾值法 迭代式閾值選擇的方法[1]基本思想是:首先選擇一個(gè)閾值作為初始估計(jì)值,然后按閾值改進(jìn)策略不斷地改進(jìn)這一初始值,直到滿足給定的準(zhǔn)則為止[1].在迭代過(guò)程中,關(guān)鍵之處在于選擇什么樣的閾值改進(jìn)策略,也是本文的創(chuàng)新之處.好的改進(jìn)策略應(yīng)該具備兩個(gè)特征:一是能夠快速收斂,二是在每一個(gè)迭代過(guò)程中,新產(chǎn)生的閾值優(yōu)于上一次的閾值.

    選擇調(diào)整初始全局閾值T0中的常數(shù),調(diào)整其大小來(lái)進(jìn)行圖像分割,來(lái)確定一個(gè)最大程度上滿足分割要求的全局閾值T1,再根據(jù)其全局閾值T1的常數(shù)與前一次閾值T0的常數(shù)求和取其中值后,求得新的全局閾值T2,進(jìn)行圖像分割.如果不能達(dá)到理想分割效果,則繼續(xù)之前調(diào)整T2的常數(shù)大小,如果T2的常數(shù)增大能得到較好的分割結(jié)果,則與T1的常數(shù)求和取其中值,確定全局閾值的常數(shù)進(jìn)行分割,反之則與T0的常數(shù)求其中值,確定全局閾值的常數(shù)進(jìn)行分割.直至求的最優(yōu)全局閾值Tn,達(dá)到理想的圖像分割效果.

    圖1是我們結(jié)合閉運(yùn)算后的改進(jìn)迭代閾值分割程序設(shè)計(jì)流程圖.

    圖1 迭代閾值分割程序設(shè)計(jì)流程圖

    2 圖像分割程序?qū)崿F(xiàn)及結(jié)果對(duì)比

    2.1 圖像分割程序設(shè)計(jì) 對(duì)于以上算法使用Matlab2010a實(shí)現(xiàn),代碼在Command window窗口下編寫即可,其中imclose是對(duì)灰度圖像進(jìn)行閉合運(yùn)算以實(shí)現(xiàn)降噪處理,T為圖像灰度中值作為初始閾值,while循環(huán)是計(jì)算新的閾值,r則進(jìn)行黑白圖像轉(zhuǎn)換,進(jìn)行圖像分割.本文中的程序設(shè)計(jì)擬解決圖像分割中時(shí)間效率低、分割精度低的問(wèn)題.具體代碼可分為以下3個(gè)部分.

    2.2 圖像分割結(jié)果對(duì)比 以上代碼首先運(yùn)行(1)和(2),然后運(yùn)行(1)和(3).分別得到圖像分割結(jié)果(圖2)和閾值及時(shí)間處理結(jié)果(表1).通過(guò)以下6個(gè)特征區(qū)域的分析對(duì)比,來(lái)說(shuō)明兩種方法的優(yōu)劣.

    圖2 圖像分割

    表1 圖像分割結(jié)果對(duì)比

    續(xù)表1

    3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

    針對(duì)快鳥影像的圖像分割,本文中分別使用灰度迭代閾值分割和最大類間方差分割法,對(duì)一幅2010年3月湖北省襄陽(yáng)市的快鳥影像進(jìn)行分割研究.采用圖像處理的時(shí)間和算法所得閾值作為評(píng)價(jià)指標(biāo).

    表2 兩種分割方法對(duì)比結(jié)果

    表1表明,原始圖像上較亮且呈現(xiàn)淺綠的區(qū)域是油菜種植地,暗綠色是小麥種植地,咖啡色則是空地.通過(guò)人工目視解譯,從裁剪出的1至6號(hào)影像,可以看出灰度迭代閾值分割的分割效果好于最大類間方差法,灰度迭代閾值分割法錯(cuò)分和多分情況較少,而最大類間方差法錯(cuò)分和多分效果明顯,分割效果不能達(dá)到預(yù)期的效果.表2表明,從處理時(shí)間上看,灰度迭代閾值法也明顯快于最大類間方差法,原因是迭代閾值分割的處理時(shí)間主要取決于迭代次數(shù)的多少,而最大類間方差法是對(duì)圖像進(jìn)行較多次的遍歷.

    4 結(jié)論

    本文中提出新的閾值改進(jìn)策略,是對(duì)初始全局閾值T0的常數(shù)進(jìn)行調(diào)整,對(duì)程序算法進(jìn)行優(yōu)化.通過(guò)調(diào)整閾值對(duì)圖像分割試驗(yàn),直至求得最優(yōu)全局閾值Tn,達(dá)到理想的圖像分割效果.我們選取2010年3月襄陽(yáng)市的快鳥影像,用灰度迭代閾值分割法得到的分割結(jié)果及處理時(shí)間都優(yōu)于最大類間方差法,實(shí)現(xiàn)了對(duì)快鳥影像的高效分割.本文中的研究是針對(duì)特定的高分遙感影像數(shù)據(jù)源的圖像分割,未能實(shí)現(xiàn)針對(duì)其他數(shù)據(jù)源的圖像分割,具有一定的局限性,在今后的研究中,將重點(diǎn)解決這一不足.

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