基于分水嶺和種子生長的彩色圖像分割

呂建平, 司 維

(西安郵電大學 計算機學院， 陜西 西安 710121)

基于分水嶺和種子生長的彩色圖像分割

呂建平, 司 維

(西安郵電大學 計算機學院， 陜西 西安 710121)

提出一種基于分水嶺和種子區(qū)域生長的彩色圖像改進分割算法。該算法先對彩色圖像進行分割前預(yù)處理，使用分水嶺算法對圖像進行初始分割，然后根據(jù)一定的規(guī)則從分水嶺算法分割形成的區(qū)域中自動選取種子區(qū)域并進行生長，最后合并相似區(qū)域或小區(qū)域。以區(qū)域作為種子生長單位，使用種子區(qū)域一次性生長方法進行生長。實驗結(jié)果表明，該算法分割結(jié)果較好，分割速度較快。

彩色圖像分割；分水嶺；種子區(qū)域生長

圖像分割是把圖像分成多個具有相同特征的區(qū)域，并對感興趣的目標進行提取的技術(shù)和過程[1]。圖像分割是眾多圖像處理和計算機視覺系統(tǒng)的重要組成部分, 是圖像處理與分析中的一個基本問題[2]。有效合理的圖像分割能夠為基于內(nèi)容的圖像檢索、圖像分析等提取出有效的信息，從而使更高層的圖像理解成為可能[3]。

相對于灰度圖像而言，彩色圖像包含了更多的信息，因此人們對彩色圖像處理的關(guān)注越來越多。目前，對于彩色圖像分割算法有基于區(qū)域、基于邊緣、基于特定理論、分形技術(shù)、混合技術(shù)等多種技術(shù)[4]。

基于種子的區(qū)域生長方法是由Adams和Bischof提出的一種圖像分割方法[5]。該方法根據(jù)預(yù)先定義的生長準則，將像素點或者子區(qū)域合并成一個較大區(qū)域，從而實現(xiàn)圖像的分割[6]。種子區(qū)域生長方法由于直接作用于顏色空間, 在分割過程中考慮到圖像色彩分布和空間連通性, 因此成為研究的熱點[3]。文獻[7]提出了一種基于區(qū)域的自動種子區(qū)域生長法的彩色圖像分割方法，利用分水嶺算法產(chǎn)生的區(qū)域作為基本單位進行種子區(qū)域生長，實現(xiàn)對圖像的分割，但是該方法種子區(qū)域生長使用傳統(tǒng)的迭代方式，計算過程復(fù)雜，計算量較大。本文在分水嶺與種子區(qū)域生長相結(jié)合的基礎(chǔ)上采用一種種子區(qū)域一次性生長的方法，以期圖像被有效分割的同時減少計算量，提高圖像分割的速率。

1 算法概述

結(jié)合分水嶺算法和種子區(qū)域生長算法，先將原始彩色圖像的色彩空間由RGB顏色空間轉(zhuǎn)換到HSI顏色空間,使用分水嶺算法對圖像進行初始分割。然后根據(jù)一定的規(guī)則從分水嶺算法分割形成的區(qū)域中自動選取種子區(qū)域，使用種子一次性生長的方法對區(qū)域進行生長。最后根據(jù)一定的規(guī)則合并相似或較小的區(qū)域。

2 算法的具體實現(xiàn)

2.1 顏色空間轉(zhuǎn)換

圖像在被分割前需要由RGB顏色空間轉(zhuǎn)換到HSI顏色空間。RGB顏色空間是一種常用的顏色空間，但它是一種不均勻的顏色空間，像素的顏色距離與人眼的感知差距較大，因此不適合彩色圖像分割[8]。HSI顏色空間使用色調(diào)(Hue)、飽和度(Saturation)和亮度(Intensity)來表示色彩。它可以將圖像的彩色信息用H和S這兩個分量表示出來, 而不受強度分量的影響, 所以HSI空間對于開發(fā)基于彩色描述的圖像處理方法是一個理想的工具[9]。

RGB轉(zhuǎn)換到HSI的轉(zhuǎn)換公式為[10]

,

(1)

其中R、G、B分別表示RGB顏色空間中紅、綠、藍三個分量。H、I、S分別表示HIS顏色空間中色調(diào)、亮度、飽和度三個分量。

2.2 分水嶺算法初始分割

分水嶺算法是數(shù)學形態(tài)學在圖像分割中的一種應(yīng)用。使用分水嶺算法分割圖像可以得到單像素寬、定位精確、連續(xù)封閉的分割邊緣[11]。改進算法先使用分水嶺算法對原始圖像(圖1)進行初始處理，將其分割成多個顏色特征相近的區(qū)域，分水嶺分割效果圖如圖2所示。

圖1 原始圖像

圖2 分水嶺分割效果圖

2.3 種子區(qū)域自動選取

對于基于種子區(qū)域生長的圖像分割方法，種子點的選取十分重要。將分水嶺分割后生成的區(qū)域當作基本單位，根據(jù)以下兩個規(guī)則進行種子區(qū)域選取。

規(guī)則1 種子區(qū)域與其鄰域必須有很高的相似性。

為了衡量一個區(qū)域與其鄰域的相似度，定義一個相似度函數(shù)來進行計算。假設(shè)，一幅圖像經(jīng)過分水嶺分割后產(chǎn)生了N個區(qū)域，每個區(qū)域用Ri(i=1,2,…,N)表示，那么一個區(qū)域與其鄰域的相似度可表示為[7]

為了對各個區(qū)域的相似度進行比較，從而選取合適的區(qū)域作為種子，采用最大類間方差法自動的獲取相似度閾值。該方法不僅使類間方差最大，同時閾值自動獲取的速度較快。

規(guī)則2 種子區(qū)域與其鄰接區(qū)域的色調(diào)均值差最大不能超過一個閾值。

相鄰區(qū)域的色調(diào)均值差計算公式為[7]

(3)

其中hi是區(qū)域Ri色調(diào)均值，ht是區(qū)域Ri每個鄰接區(qū)域的色調(diào)均值，k是鄰域個數(shù)。

一個區(qū)域的色調(diào)均值差最大值[7]

(4)

閾值T根據(jù)實驗經(jīng)驗取0.2。

定義規(guī)則2的原因在于保證選出的種子區(qū)域的位置不處在期望的兩個區(qū)域的邊界處[12]。

2.4 種子區(qū)域生長

傳統(tǒng)的種子迭代生長方法，每次生長都需要重新計算種子區(qū)域的像素個數(shù)和顏色均值，還要標記種子區(qū)域的新鄰域[7]。為了減少計算，提高種子生長速率，使用種子區(qū)域一次性生長的方法。圖3為算法流程。

圖3 種子區(qū)域生長算法流程

該算法具體流程如下。

(1)根據(jù)種子選取規(guī)則自動進行種子區(qū)域選取。

(2)標記所有被選出來的種子區(qū)域。

(3)取出種子區(qū)域進行生長。取出一個未生長種子區(qū)域i，標記其為已生長。遍歷區(qū)域i的所有鄰域，將所有的未生長鄰域全部生長到區(qū)域i中。若i的鄰域中有種子區(qū)域，則將其保存到數(shù)組S中。遍歷區(qū)域i的所有鄰域的鄰域，若存在種子區(qū)域，則將其也生長到區(qū)域i中，并且將其加入到S中。依次從S中取出區(qū)域p，遍歷p的所有鄰域，將未生長的鄰域生長到區(qū)域i中。若p的鄰域中有未生長的種子區(qū)域，則保存它到S數(shù)組中。遍歷區(qū)域p的所有鄰域的鄰域，若存在種子區(qū)域，則將其也生長到區(qū)域i中，并且將其加入到S中。重復(fù)以上步驟進行生長，直到數(shù)組S中所有種子區(qū)域都完成生長。

(4)重復(fù)步驟(3)，直到所有的種子區(qū)域都進行了生長。

2.5 區(qū)域合并

由于在種子選取時，有些相似區(qū)域的周圍沒有區(qū)域被選為種子，造成種子區(qū)域生長后仍有過分割現(xiàn)象，所以，圖像還需要區(qū)域合并處理。

區(qū)域合并規(guī)則：當相鄰區(qū)域的色調(diào)均值差和飽和度均值差都小于一定的閾值時，合并這兩個區(qū)域。

區(qū)域合并具體步驟如下。

(1)計算任意兩個相鄰區(qū)域的色調(diào)均值差和飽和度均值差，若小于一定閾值，則合并它們。

(2)循環(huán)上述步驟，直到任何兩個相鄰區(qū)域之間的色調(diào)均值差和飽和度均值差不再小于設(shè)定的閾值。

經(jīng)過多次實驗對比，此處均值差閾值取0.04,飽和度均值差閾值取0.06比較合適。

由于以上圖像分割步驟中閾值的設(shè)定不是最優(yōu)的，所以圖像中總會有一些小區(qū)域存在。為了減少這些小區(qū)域的數(shù)量，可以再設(shè)定一個閾值，將區(qū)域尺度小于該閾值的區(qū)域合并到與它的色調(diào)均值差異最小的鄰居區(qū)域中去。此閾值可以根據(jù)圖像的尺寸大小而定。

3 實驗結(jié)果

在計算機配置為Pentium(R) Dual-Core CPU 2.10GHz，1.00GB內(nèi)存的微機上，使用Matlab7.0編程實現(xiàn)改進算法，對一組圖像進行實驗測試,并與一種基于區(qū)域的自動種子區(qū)域生長法的彩色圖像分割方法[7]的分割結(jié)果進行對比。圖4、圖5分別是對大小(像素)為205×154的彩色圖像和大小(像素)為161×241的彩色圖像進行分割的結(jié)果對比圖，使用改進算法對圖4、圖5中原始彩色圖像進行分割所用時間分別為0.984s和 1.108s。

從圖4、圖5可以看出，與原算法相比較，在保證圖像分割效果的情況下，改進算法有效地提高了分割速率，這說明改進算法分割效果較好。

圖4 算法結(jié)果比較之一

圖5 算法結(jié)果比較之二

4 總 結(jié)

本文提出的分水嶺算法和種子區(qū)域生長算法相結(jié)合的彩色圖像改進分割算法，以區(qū)域為單位，使用一次性生長方法進行種子區(qū)域生長。與傳統(tǒng)的種子區(qū)域迭代生長方法相比，算法在對圖像進行有效分割的同時，降低了種子區(qū)域生長的計算復(fù)雜度，提高了圖像分割的效率。

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[責任編輯:祝劍]

Color image segmentation algorithm based onwatershed segmentation and seed growing segmentation

LYU Jianping, SI Wei

(School of Computer Science and Technology, Xi’an University of Posts and Telecommunications, Xi’an 710121, China)

A color image segmentation algorithm based on watershed segmentation and seed region growing segmentation is proposed in this paper. Firstly, the color image is preprocessed before segmenting. Secondly, watershed segmentation is used to initialize the image. Thirdly, region seeds are selected automatically to grow according to two rules from all regions produced by watershed segmentation. Finally, similar or small regions are merged by region-merging method. In this new algorithm, regions are considered as growth units with a disposable seed region growing method. The experimental results show that the algorithm can quickly produce good segmentation results.

color image segmentation, watershed segmentation, seed region growing

2013-12-13

呂建平(1957-)，男，教授，從事數(shù)字圖像處理研究。E-mail:lujping1@126.com 司維(1987-)，男，碩士研究生，研究方向為數(shù)字圖像處理。E-mail:siwei1923@aliyun.com

10.13682/j.issn.2095-6533.2014.02.009

TP391

A

2095-6533(2014)02-0052-04