彩色圖像分割方法綜述

楊紅亞 趙景秀 徐冠華 劉爽

摘 要：圖像分割是圖像分析中一個(gè)非常重要的預(yù)處理步驟，分割效果將直接影響到后續(xù)任務(wù)的有效性。彩色圖像相較于灰度圖像更接近人類(lèi)的視覺(jué)特性，因此對(duì)彩色圖像的研究更為重要。對(duì)當(dāng)前比較常用的一些彩色圖像分割方法進(jìn)行了綜述，闡述了基于閾值、基于聚類(lèi)、基于區(qū)域以及基于特定理論的幾類(lèi)分割方法各自的優(yōu)缺點(diǎn)和應(yīng)用場(chǎng)景。最后根據(jù)基于過(guò)完備字典的稀疏表示能夠刻畫(huà)圖像細(xì)節(jié)信息、實(shí)現(xiàn)圖像最優(yōu)逼近的特點(diǎn)，提出將其推廣至彩色圖像分割的研究思路。

關(guān)鍵詞：彩色圖像分割；閾值；聚類(lèi)；區(qū)域生長(zhǎng)；稀疏表示

DOIDOI：10.11907/rjdk.172535

中圖分類(lèi)號(hào)：TP301

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1672-7800（2018）004-0001-05

Abstract：Image is an important preprocessing step in image analysis， of whose effect directly affects the effectiveness of subsequent tasks. Color images are more closely related to the human visual characteristics than gray-scale images， so it bears more importance for study. In this paper， some segmentation methods of color image are reviewed， the advantages， disadvantages and application of segmentation methods based on clustering， region and class are analyzed. The paper then introduces the theory of sparse representation based on the over-complete dictionary， which can describe the detail information of the image and realize the optimal approximation of the image. The theory is proposed to be employed into color image segmentation.

Key Words：color image segmentation；threshold；clustering；regional growth；sparse representation

0 引言

圖像分割是指根據(jù)要求將圖像細(xì)分為幾個(gè)區(qū)域的過(guò)程，是圖像處理到圖像分析過(guò)程中的關(guān)鍵技術(shù)之一。圖像分割通過(guò)提供精簡(jiǎn)的相關(guān)圖像信息，從而提高后續(xù)高級(jí)任務(wù)的有效性，在醫(yī)學(xué)、交通、農(nóng)業(yè)等各個(gè)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。因此，產(chǎn)生了眾多分割方法，其中灰度圖像分割方法發(fā)展已經(jīng)趨于成熟。但在很多情況下，單純利用灰度信息無(wú)法提取出符合人們要求的目標(biāo)，這時(shí)則需要借助于彩色信息[2]。彩色圖像分割方法大部分繼承于灰度圖像分割方法，但直接繼承的方法并不適用于彩色圖像分割，因此眾多研究者對(duì)其進(jìn)行了改進(jìn)。目前，彩色圖像分割方法主要分為以下幾大類(lèi)：基于閾值的分割方法、基于聚類(lèi)的分割方法、基于區(qū)域的分割方法以及基于特定理論的分割方法。

1 基于閾值的分割方法

1.1 直方圖閾值法

直方圖閾值法是灰度圖像分割中的一種常用方法，其最重要的步驟是閾值選取，選取閾值是否合適將直接影響圖像的最終分割效果。Prewitt曾提出直方圖雙峰法進(jìn)行閾值選取，即若直方圖呈現(xiàn)出明顯的雙峰狀（見(jiàn)圖1），則選取兩峰之間谷上的灰度值作為分割閾值，將圖像中的各像素與該閾值進(jìn)行比較，從而確定每個(gè)像素的劃分類(lèi)。其中T表示選取的閾值。

該方法僅適用于具有明顯雙峰直方圖的圖像，而對(duì)于具有平坦直方圖或單峰的圖像，則不一定能獲得閾值。迭代最佳閾值算法[3]可以根據(jù)不同圖像選取合適的閾值，其基本思想是先假定一個(gè)閾值，然后在該閾值下對(duì)圖像進(jìn)行分割，根據(jù)分割后的各子圖重新選取閾值，循環(huán)迭代，直到選取的閾值不再發(fā)生改變則停止迭代，該閾值即為最終選取的閾值。實(shí)現(xiàn)過(guò)程如下：

相較于灰度圖像，彩色圖像直方圖是一個(gè)三維矩陣，確定閾值比較困難。因此，人們習(xí)慣于將圖像從RGB顏色空間轉(zhuǎn)換成其它顏色空間，然后對(duì)各個(gè)分量分別進(jìn)行處理，或直接生成一個(gè)多維直方圖進(jìn)行處理。

1.2 最大類(lèi)間方差法

Ostu提出的最大類(lèi)間方差法是一種自動(dòng)選取閾值的方法，該方法主要用來(lái)對(duì)圖像進(jìn)行二值化，提取感興趣區(qū)域。其基本思想是先對(duì)圖像進(jìn)行劃分，按照其灰度特性分為目標(biāo)和背景兩部分，選取使目標(biāo)類(lèi)和背景類(lèi)之間方差最大的門(mén)限值，即為所求的二值化閾值。

相較于灰度圖像，彩色圖像還必須考慮其顏色信息，所以傳統(tǒng)的單閾值分割方法并不能直接適用于分割彩色圖像。為了解決該問(wèn)題，研究者們將Ostu算法推廣到多閾值彩色圖像分割。先在眾多極大值中尋找有意義的峰值，再將多峰值的直方圖劃分為若干個(gè)單峰值區(qū)域求其局部最佳閾值，以實(shí)現(xiàn)彩色圖像的多閾值分割，并在此基礎(chǔ)上引入形態(tài)學(xué)方法對(duì)結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化。實(shí)驗(yàn)證明了利用該方法對(duì)彩色圖像進(jìn)行分割能夠得到很好的分割效果[4-5]。

2 基于聚類(lèi)的分割方法

2.1 K-均值聚類(lèi)

K-均值聚類(lèi)算法計(jì)算簡(jiǎn)單、效率高，是目前應(yīng)用最廣泛的聚類(lèi)算法之一。研究者們將該算法引入圖像分割領(lǐng)域，并在實(shí)際應(yīng)用中獲得了良好的分割效果，目前其在彩色圖像分割中也是一種常用方法。算法的關(guān)鍵問(wèn)題是需事先確定類(lèi)的數(shù)目，并且根據(jù)選定的類(lèi)以隨機(jī)確定各類(lèi)的初始聚類(lèi)中心。但在具體應(yīng)用中類(lèi)的數(shù)目無(wú)法預(yù)知，若選定的初始聚類(lèi)中心不合理，不僅會(huì)增加計(jì)算復(fù)雜度，還會(huì)得到不合理的結(jié)果?；谠搯?wèn)題，Chen等[6]結(jié)合直方圖閾值理論自動(dòng)獲取類(lèi)別數(shù)和聚類(lèi)中心，得到了令人滿(mǎn)意的結(jié)果。該算法的實(shí)現(xiàn)步驟如下：

該聚類(lèi)算法在彩色圖像分割中應(yīng)用廣泛，Ma等[7]利用該算法將石斑魚(yú)從海水背景的彩色圖像中分割出來(lái)；Shi等[8]則結(jié)合了EM算法將彩色圖像從RGB顏色空間轉(zhuǎn)換到Y(jié)UV顏色空間，最終完成有效分割。

針對(duì)K-均值聚類(lèi)算法類(lèi)別數(shù)目及初始聚類(lèi)中心的選取問(wèn)題，將待分割圖像進(jìn)行預(yù)處理得到灰度直方圖，然后根據(jù)直方圖波峰確定類(lèi)的數(shù)目及初始聚類(lèi)中心的方法可減小計(jì)算量，提高分割效率。

2.2 模糊C均值聚類(lèi)

模糊C均值聚類(lèi)算法是K均值聚類(lèi)算法的推廣，其通過(guò)計(jì)算樣本點(diǎn)對(duì)類(lèi)中心的隸屬度函數(shù)獲

該方法簡(jiǎn)單直觀、易于實(shí)現(xiàn)，但也需事先確定聚類(lèi)數(shù)目，且聚類(lèi)結(jié)果易受初始化中心影響。利用FFCM算法[9]對(duì)彩色圖像進(jìn)行分割，則不需要事先確定聚類(lèi)數(shù)目，從而大大提高了聚類(lèi)速度，實(shí)現(xiàn)了對(duì)彩色圖像的快速分割。

FCM算法證明了其對(duì)圖像分割的有效性[10]，但是缺乏對(duì)噪聲和異常值的魯棒性。因此，研究者近年來(lái)提出許多改進(jìn)的聚類(lèi)算法[11-14]，有效實(shí)現(xiàn)了全局優(yōu)化的聚類(lèi)，提高了彩色圖像的分割精度、分割質(zhì)量和抗干擾能力。

3 基于區(qū)域的分割方法

3.1 區(qū)域生長(zhǎng)與區(qū)域合并

區(qū)域生長(zhǎng)是根據(jù)生長(zhǎng)準(zhǔn)則將與種子像素具有類(lèi)似特征的像素合并起來(lái)組成區(qū)域的過(guò)程。主要包括3個(gè)步驟：①選取種子像素；②規(guī)定生長(zhǎng)準(zhǔn)則；③確定生長(zhǎng)停止準(zhǔn)則。

初始種子選取的合適與否會(huì)直接影響分割效果，選取方法有多種，需根據(jù)具體情況具體分析，可以人工選取，也可以選取聚類(lèi)中的某個(gè)聚類(lèi)中心，還可以利用蟻群算法[15]進(jìn)行自動(dòng)選取。生長(zhǎng)準(zhǔn)則可以根據(jù)顏色信息、紋理信息或空間信息等進(jìn)行設(shè)定，按照規(guī)定的生長(zhǎng)準(zhǔn)則將種子像素周?chē)c種子有相同或相似特征的像素歸并到種子像素所在區(qū)域中，然后將新像素作為種子像素重復(fù)操作，直到符合生長(zhǎng)停止準(zhǔn)則，一個(gè)區(qū)域則生長(zhǎng)而成。

但在分割時(shí)只若使用區(qū)域生長(zhǎng)通常會(huì)產(chǎn)生過(guò)分割問(wèn)題，區(qū)域合并則能夠很好地解決該問(wèn)題。因此，一般將區(qū)域生長(zhǎng)與區(qū)域合并結(jié)合使用[16]。在小區(qū)域內(nèi)使用區(qū)域合并可以消除噪聲點(diǎn)干擾，在大區(qū)域內(nèi)使用區(qū)域合并則可使分割結(jié)果更切合人類(lèi)的視覺(jué)特征[17]。區(qū)域合并也需要一個(gè)準(zhǔn)則，一般利用相似度確定合并準(zhǔn)則，相似度可以是圖像的顏色、紋理特征、區(qū)域大小或形狀等。Zhang[18]將區(qū)域顏色融入到區(qū)域合并中，提出了分級(jí)合并方法，并設(shè)計(jì)了自適應(yīng)權(quán)重因子方法，在彩色圖像分割中取得了良好的分割效果。

3.2 分水嶺分割方法

分水嶺算法借鑒了形態(tài)學(xué)，基本原理是將圖像看作一個(gè)拓?fù)涞貓D，根據(jù)像素灰度值將地圖劃分為許多區(qū)域，每個(gè)區(qū)域都稱(chēng)為一個(gè)積水盆地，積水盆地的邊界則形成分水嶺。該方法通常是在梯度圖像上進(jìn)行分割的，但得到的結(jié)果一般都存在過(guò)分割現(xiàn)象，因此常需要借助于標(biāo)記圖像以獲得更好的分割效果[19-20]?；诮良夹g(shù)的分水嶺檢測(cè)算法為之后改進(jìn)的分水嶺算法奠定了很好的基礎(chǔ)[21-22]。該算法包括兩部分：排序和泛洪，步驟描述如下：①將圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像，得到與原圖像像素RGB值對(duì)應(yīng)的灰度值；②計(jì)算各像素點(diǎn)梯度并按由小到大順序排序，相同梯度為同層級(jí)；③先對(duì)第一層（h=0）像素進(jìn)行處理，將已標(biāo)識(shí)的像素點(diǎn)加入到一個(gè)FIFO隊(duì)列中；④當(dāng)隊(duì)列非空時(shí)，取出首個(gè)元素，若其鄰域像素梯度相等，則將該像素標(biāo)識(shí)改為鄰域像素標(biāo)識(shí)，循環(huán)操作，直至隊(duì)列為空；⑤重復(fù)掃描，若還有未被標(biāo)識(shí)的像素，則將h的值加1后賦給該像素，再?gòu)脑撓袼亻_(kāi)始繼續(xù)執(zhí)行步驟④，直至所有像素均被標(biāo)識(shí)；⑥令h=h+1，返回步驟③重復(fù)操作，直到全部像素處理完畢。流程如圖2所示。

各研究者也對(duì)該方法進(jìn)行了改進(jìn)，Yu等[23]改進(jìn)了頻域低通濾波，并優(yōu)化了極小值標(biāo)定技術(shù)參數(shù)的選取方法，提高了分割的自適應(yīng)性及魯棒性；Hong[24]提出的HWO方法在直方圖上使用分水嶺算法，在融合階段計(jì)算混合高斯分布的重疊率，不僅避免了過(guò)分割問(wèn)題，還具有較強(qiáng)的抗噪能力。

保守的分水嶺算法能構(gòu)建圖像的整體劃分，可用于醫(yī)學(xué)圖像分析，但其對(duì)錯(cuò)誤邊緣具有敏感性，易造成過(guò)度分割。Christ[25]提出一種整合聚類(lèi)算法和標(biāo)記控制分水嶺分割算法進(jìn)行醫(yī)學(xué)圖像分割的方法，研究表明，由該方法得到的分割圖像比由保守分水嶺算法得到的分割圖像數(shù)量更少。

4 基于特定理論的分割方法

4.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人腦中神經(jīng)元處理數(shù)據(jù)的系統(tǒng)，具有自學(xué)習(xí)能力，且能夠并行處理數(shù)據(jù)，有著良好的自適應(yīng)性。該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由一個(gè)輸入層、一個(gè)輸出層和多個(gè)隱含層組成，上層神經(jīng)元的輸出作為下層神經(jīng)元的輸入。結(jié)構(gòu)如圖3所示。

每個(gè)輸入xi都對(duì)應(yīng)一個(gè)權(quán)重wi，f是經(jīng)過(guò)權(quán)重的輸入在處理單元Y處被量化后，相加計(jì)算出的關(guān)于權(quán)重和的函數(shù)，通常稱(chēng)為傳遞函數(shù)。

將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于圖像分割的基本思想是先對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，通過(guò)其學(xué)習(xí)能力獲得內(nèi)部節(jié)點(diǎn)之間的連接關(guān)系，然后將訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于待分割圖像。常用反向傳播[26]（BP）算法達(dá)到訓(xùn)練目的，該算法利用梯度下降法原理，通過(guò)層層回退、重復(fù)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)重和閾值，以達(dá)到預(yù)期誤差要求。

目前，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已較好地應(yīng)用于彩色圖像分割方面。如利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對(duì)玉米病害圖像進(jìn)行分割，能夠較為完好地保留病害區(qū)域顏色紋理信息[27]；利用粗糙集理論分析處理圖像中的隱含規(guī)律，可減少中間的隱含層層數(shù)，大大提高了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)處理能力，使分割速度更快，分割效果更優(yōu)[28]。

4.2 遺傳算法

遺傳算法是一種獲取最優(yōu)解的搜索算法，該算法受到進(jìn)化論的啟發(fā)，借鑒了生物進(jìn)化過(guò)程（適者生存，優(yōu)勝劣汰）。其主要優(yōu)點(diǎn)是簡(jiǎn)單、魯棒性強(qiáng)、自適應(yīng)能力好，對(duì)于越復(fù)雜、目標(biāo)越不明確的問(wèn)題，其優(yōu)勢(shì)越明顯。這些特征已被人們廣泛應(yīng)用于信號(hào)處理、組合優(yōu)化、人工智能等領(lǐng)域。遺傳算法的3個(gè)基本操作為：選擇、交叉、變異。運(yùn)算流程如圖4所示。

彩色圖像多閾值分割不需要先驗(yàn)知識(shí)，計(jì)算簡(jiǎn)單，對(duì)于顏色有明顯對(duì)比的圖像分割效果較好，但是計(jì)算量較大。遺傳算法采用并行搜索技術(shù)從全局中尋找最優(yōu)解，在多閾值分割中引入遺傳算法可大大減少運(yùn)行時(shí)間?；谶z傳算法的二維熵多閾值自適應(yīng)圖像分割方法[29]利用變異的可變碼長(zhǎng)操作，將染色體碼長(zhǎng)融合到適應(yīng)度函數(shù)中，能夠自動(dòng)確定圖像的分割類(lèi)別數(shù)及最佳多閾值，最終實(shí)現(xiàn)彩色圖像的多閾值分割。在HSV顏色空間中利用遺傳算法尋找最優(yōu)閾值[30]，魯棒性較好，對(duì)顏色具有較強(qiáng)的區(qū)分能力。將遺傳算法和最大熵法相結(jié)合[31]進(jìn)行彩色圖像分割也可獲得令人滿(mǎn)意的分割效果。

4.3 基于顏色模型的方法

相較于灰度圖像，彩色圖像中含有的信息更加豐富，顏色空間的表達(dá)方式也比較多樣，所以灰度圖像分割方法并不適用于彩色圖像分割，要先確定合適的顏色空間才能對(duì)圖像作進(jìn)一步分割。常用的顏色空間模型有RGB、HSI、HSV、LAB、YIQ、LUV等，但目前還沒(méi)有一種顏色空間可以代替其它顏色空間，如何選擇合適的顏色空間是當(dāng)前研究的一個(gè)熱點(diǎn)問(wèn)題。

Liu等[32]利用6種顏色空間進(jìn)行彩色圖像分割：在6個(gè)顏色空間上選取最佳顏色分量，并根據(jù)其直方圖峰值確定聚類(lèi)數(shù)目及初始聚類(lèi)中心，再利用空間模糊C均值算法進(jìn)行聚類(lèi)，將分割結(jié)果進(jìn)行融合及區(qū)域合并，即可得到最終的分割結(jié)果。該方法簡(jiǎn)單有效，其分割效果優(yōu)于一些經(jīng)典的分割算法；Yang[33]將閾值分割應(yīng)用于RGB顏色空間中，分割結(jié)果優(yōu)于傳統(tǒng)的閾值分割，但該算法只適用于目標(biāo)顏色為黑色的情況，局限性較強(qiáng)；Wang[34]基于RGB顏色空間中的顏色相似度提出一種新的彩色圖像分割算法，通過(guò)創(chuàng)建顏色等級(jí)映射并利用其信息對(duì)像素進(jìn)行分類(lèi)，分割結(jié)果顯示該算法魯棒性強(qiáng)、計(jì)算復(fù)雜度低，但精確度不夠；Pang等[35]在HSI顏色空間上用Ostu法進(jìn)行閾值分割，同時(shí)在LAB顏色空間上進(jìn)行K均值聚類(lèi)，然后將得到的兩個(gè)結(jié)果進(jìn)行區(qū)域合并，并用濾波消除噪聲，從而精準(zhǔn)地將圖像從背景中提取出來(lái)。

Ye等[36]提出一種基于顏色和空間信息的彩色圖像分割方法，將待分割圖像在LUV顏色空間上進(jìn)行顏色量化后，找出各像素之間的空間聯(lián)系，進(jìn)而確定初始分割區(qū)域，并進(jìn)行區(qū)域合并，直到滿(mǎn)足停止區(qū)域合并準(zhǔn)則。同時(shí)，引入形態(tài)學(xué)對(duì)分割后的邊緣進(jìn)行平滑處理，最終得到符合人類(lèi)視覺(jué)感知的分割結(jié)果。

5 圖像稀疏表示理論研究

最常用的字典學(xué)習(xí)算法是K-SVD算法，該算法主要用來(lái)對(duì)字典進(jìn)行更新，并且是逐列更新的。其基本思想是先初始化一個(gè)字典，進(jìn)行稀疏編碼后根據(jù)獲得的稀疏系數(shù)矩陣對(duì)字典迭代更新，從而找到最優(yōu)字典。

6 總結(jié)展望

本文針對(duì)目前主要的一些彩色圖像分割方法進(jìn)行了綜述，包括多閾值分割方法、模糊聚類(lèi)方法、區(qū)域生長(zhǎng)方法、分水嶺方法、基于特定理論的方法等。由于應(yīng)用場(chǎng)合不同，所需分割的圖像要求也有所不同，所以分割算法多種多樣，但至今不存在一個(gè)通用的算法。雖然大多數(shù)灰度圖像分割算法可以經(jīng)過(guò)改進(jìn)應(yīng)用于彩色圖像分割，但其無(wú)法將彩色信息作為一個(gè)整體考慮，所以下一步的研究方向是找出一種能夠通用且魯棒性較好的分割方法。本文最后介紹了圖像的稀疏表示理論，根據(jù)其能刻畫(huà)圖像結(jié)構(gòu)細(xì)節(jié)信息的特點(diǎn)以及在圖像處理方面取得的成果，可能為圖像分割研究工作指出新的方向。

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（責(zé)任編輯：黃 ?。?/p>