基于MATLAB仿真軟件實(shí)現(xiàn)的圖像分割

王建英,喬章慶

1.天津開發(fā)區(qū)職業(yè)技術(shù)學(xué)院電子信息系,天津,300357）2.天津渤化永利熱電有限公司,天津,300000）

圖像分割是圖像處理的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)，在圖像識(shí)別系統(tǒng)中起著重要的作用，至今已經(jīng)提出了很多種方法，但是每種分析方法都是針對(duì)具體問題和具體情況的，沒有任何一種方法是適合于所有圖像的，也并沒有人給出選擇圖像分割方法的具體的標(biāo)準(zhǔn)，這就給圖像分割帶來了很大的困難和實(shí)際的問題，因?yàn)閳D像分割方法都很多，只要能夠有效的將圖像處理中需要的感興趣的區(qū)域從圖像背景中區(qū)分出來，成為一個(gè)獨(dú)立的整理，那么這種方法就是有效的。圖像分割方法也有很多種方式，本文將典型的分割方法分為四類：(1)基于閾值分割的分割方法；(2)邊緣檢測(cè)方法；(3)區(qū)域法；(4)具有明顯特征的特殊圖像的分析方法（本文以指紋圖像的分割為例進(jìn)行介紹）。

1 MATLAB簡(jiǎn)介

MATLAB語言是一種優(yōu)秀的計(jì)算機(jī)語言，具有數(shù)學(xué)運(yùn)算能力是它的突出優(yōu)秀之一，許多在C語言中很復(fù)雜的問題在MATLAB語言編程中只需要一條專用指令就能完成。它以矩陣作為基本編程單元，提供了各種矩陣的運(yùn)算與操作，并有較強(qiáng)的繪圖功能。MATLAB集科學(xué)計(jì)算、圖像處理、聲音處理于一身，是一個(gè)高度的集成系統(tǒng)，有良好的用戶界面，并有良好的幫助功能。MATLAB不僅流行于控制界，在機(jī)械工程、生物工程、語音處理、圖像處理、信號(hào)分析、計(jì)算機(jī)技術(shù)等各行各業(yè)中都有極廣泛的應(yīng)用。

2 典型圖像分割方法

2.1 基于閾值的分割方法

在眾多的圖像分割算法中，閾值分割是應(yīng)用最廣泛，方法最簡(jiǎn)單的圖像分割技術(shù)，這種方法的實(shí)現(xiàn)過程是先根據(jù)圖像的灰度直方圖得到閾值，根據(jù)閾值將圖像的灰度進(jìn)行分級(jí)，把同一灰度等級(jí)的圖像視為同一個(gè)物體，這要做的好處是能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)量的壓縮，也就節(jié)省了大量的圖像信息處理和分析的時(shí)間，因此，基于閾值的分割方法是圖像識(shí)別之前對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理最常用的方法之一。它特別適用于灰度差比較大的灰度圖像。

不管用何種方法選取閾值，一幅原始圖像 f （ x, y ）取單閾值T分割后的圖像可定義為：

這樣得到的 g （ x, y ） 是一幅二值圖像。

因?yàn)殚撝捣指罘椒ǖ奶攸c(diǎn)是計(jì)算省時(shí)、簡(jiǎn)單，在很多場(chǎng)合得到了廣泛的應(yīng)用。

這種算法的實(shí)現(xiàn)過程如下：

1)將彩色圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像；

2)計(jì)算直方圖，根據(jù)直方圖選取閾值；

3)根據(jù)閾值進(jìn)行圖像分割。

閾值分割對(duì)于直方圖有明顯波谷的圖像可以取得很好的效果，主要包括全局閾值分割和動(dòng)態(tài)閾值分割兩種。

2.2 邊緣檢測(cè)法

圖像的邊緣對(duì)人的視覺具有重要意義，但人們看到一個(gè)有邊緣的物體時(shí)，首先感覺到的便是邊緣，灰度或結(jié)構(gòu)信息的突變處成為邊緣。圖像的邊緣有方向性和幅度兩個(gè)屬性，沿邊緣方向像素變化緩慢，垂直于邊緣方向像素變化劇烈，邊緣上的這種變化可用微分算子檢測(cè)出來，常用已接導(dǎo)數(shù)來檢測(cè)邊緣，基于一階導(dǎo)數(shù)的煎測(cè)邊緣有：Roberts算子，Sober算子， Prewitt算子。

2.3 區(qū)域法

如果說前面談到的兩節(jié)的算法分別從類似于“點(diǎn)”、“線”的視角看待圖像分割問題，下面介紹這類圖像分割算法就相當(dāng)于從“面”的角度來看待圖像分割問題了。根據(jù)圖像分割的定義，其最終是要得到滿足一定條件的若干個(gè)區(qū)域。那么，基于區(qū)域的圖像分割算法，就是如何直接利用區(qū)域這個(gè)概念進(jìn)行算法的研究。區(qū)域法包括區(qū)域生長(zhǎng)法和區(qū)域分裂法，在此只介紹區(qū)域生長(zhǎng)法。

區(qū)域生長(zhǎng)法主要有以下三步構(gòu)成：

1)選擇合適的種子點(diǎn);

2)確定生長(zhǎng)準(zhǔn)則；

3)確定生長(zhǎng)停止條件

區(qū)域生長(zhǎng)法是通過MATLAB工具箱中的函數(shù)imreconstruct完成的，由于涉及到形態(tài)學(xué)的知識(shí)本文只利用了這個(gè)函數(shù)實(shí)現(xiàn)了分割圖像，沒有討論具體的過程。

2.4 指紋圖像的分割

進(jìn)行指紋圖像識(shí)別時(shí)，首先要處理的是經(jīng)過指紋采集儀采集到的圖像，而這些圖像是通常是含有很多噪聲的，直接對(duì)這些接圖像進(jìn)行處理，從而提取特征點(diǎn)的話會(huì)存在很多的問題，直接影響特征點(diǎn)的提取結(jié)果。因此有必要對(duì)指紋進(jìn)行去除噪聲的預(yù)處理過程，而圖像分割則是這一過程的主要處理步驟，經(jīng)過對(duì)指紋圖像的研究分析，指紋圖像最大的特點(diǎn)是具有紋理性和方向性，因此利用方向圖對(duì)指紋圖像進(jìn)行分割的方向分割。本文利用的是基于均方差值的方向圖分割算法。

本算法是一種有效的方法， 這種方法的分割效果依賴于所求點(diǎn)方向圖的可靠性, 而對(duì)圖像對(duì)比度的高低并不敏感。

3 實(shí)例圖像測(cè)試

3.1 閾值分割結(jié)果

圖1 閾值分割結(jié)果

3.2 邊緣檢測(cè)法

圖2 邊緣檢測(cè)分割結(jié)果

3.3 區(qū)域法

圖3 區(qū)域法分割結(jié)果

3.4 指紋圖像分割

（a）基于方差的圖像分割結(jié)果

圖4 指紋圖像分割結(jié)果

4 仿真結(jié)果分析

文中給出了幾種典型的圖像分割方法，并用MATLAB6.5仿真軟件在Intel p4 3.0GHz的PC機(jī)，Window XP操作系統(tǒng)環(huán)境下對(duì)每一種方法選擇了實(shí)例圖像進(jìn)行測(cè)試。由于MATLAB軟件編程界面簡(jiǎn)單，調(diào)試簡(jiǎn)單，使得實(shí)驗(yàn)過程快速、簡(jiǎn)捷，節(jié)省了大量的程序編寫時(shí)間。

根據(jù)圖（4）的指紋圖像分割結(jié)果，我們可以看到，直接用閾值分割算法得到的指紋圖像分割結(jié)果中，丟失了原來指紋圖像的很多信息，而采用基于方差的圖像分割算法則得到了很好的分割圖像，我們得出的結(jié)論是，在圖像分割之前應(yīng)該根據(jù)原有圖像的特點(diǎn)，對(duì)圖像進(jìn)行分析，采用不同的圖像分割算法，得到了理想的圖像分割結(jié)果。

[1]魏巍.信息工程工具箱技術(shù)手冊(cè)[MATLAB工具箱技術(shù)手冊(cè)系列].北京〉國(guó)防工業(yè)出版社.2004.

[2]羅軍輝. MATLAB7.0在圖像處理中的應(yīng)用[MATLAB實(shí)例精品系列叢書].北京.機(jī)械工業(yè)出版社.2005.

[3]唐世鋼.非完整指紋圖像的處理.哈爾濱科學(xué)技術(shù)大學(xué)學(xué)報(bào)〉1994.18卷1期.