基于MATLAB的数字图像分割技术的研究

刘明君，姚　丹，黄家明，邢　帅，刘梅梅，董一璇

(忻州师范学院电子系，山西忻州 034000)



基于MATLAB的数字图像分割技术的研究

刘明君，姚丹，黄家明，邢帅，刘梅梅，董一璇

(忻州师范学院电子系，山西忻州 034000)

[摘要]在图像处理过程中，图像分割技术起着关键性作用，越来越受到人们的关注。运用图像分割技术时，面对不同图像要选择最适合的算法。本文主要针对阈值分割和梯度分割算法进行研究，其中梯度分割算法分为Roberts算子、Canny算子、Sobel算子。通过分析不同方法的仿真结果，能够得出针对不同图像分割的具体需求，以此选择合适的方法，达到图像分割的目的。

[关键词]图像处理；阈值分割；梯度分割

随着图像处理技术的发展，图像分割技术作为图像处理中不可或缺的一步，也取得了不错的进展。图像分割技术算法有很多，其中有些图像分割技术算法虽然应用范围较广，但不完全适用于所有领域；还有些算法只能适用于一些特殊的图像。在图像处理过程中，分割效果的准确性将直接影响进一步对图像进行分析与处理。

1图像分割算法

图像分割技术对于图像处理是非常重要的，发展到今天没有一种通用的算法，也没用统一的标准。近些年来，研究者们考虑用各种不同的思路去改进、完善算法，并对经典方法和一些新出现的方法进行概述。在图像分割技术中，大致分为边缘检测方法、阀值分割法、结合特定理论工具的分割方法以及区域提取方法。本文主要研究阈值分割和梯度分割算法，梯度分割算法又包括Roberts算子、Canny算子、Sobel算子，分别通过Matlab软件进行仿真，并给出结论。

2阀值分割

阈值分割技术是基于区域的分割技术，该算法是通过给定的不同阈值，将图像中的像素点分为若干区域。假设原始图像为f(x，y)，在图像f(x，y)中提取特征值t，然后将其分割为两个部分，其公式为：

其中，t0=0，t1=1就能得到分割后的图像。

在一般情况下，阈值分割算法可以分为人工选择法和自动选择法。人工选择法是通过与直方图的结合人工操作选择阈值。程序中先通过函数graythresh()，即用Otsu方法计算出全局图像阈值，再通过函数im2bw()基于一定阈值将图像转换成二值图像。原图像及阈值分割后的图像如图1所示。

图1　阈值分割

3梯度分割

梯度分割其实就是对图像进行边缘检测。边缘是图像特征的重要判断依据，它能描绘出目标图像的形状及轮廓。梯度分割技术对图像识别和计算机分析有十分重要的研究价值。

3.1Roberts算子

罗伯茨算子(Roberts)是利用局部差分算子识别图像边缘的算法，通过对角线方向相邻象素的差值近似梯度幅值寻找边缘。Robert交叉算子为：

G(i，j)=|f(i,j)-f(i+1，j+1)|+|f(i+1，j)-f(i，j+1)|.

(1)

用卷积模板表示方法，(1)式变成：

G(i，j)=|Gx|+|Gy|.

(2)

其中，Gx和Gy由下面的模板计算：

100-1

0-110

先通过函数rgb2gray()对图像进行灰度变换，再通过函数edge(‘roberts’) 即用Roberts算子识别灰度图像的轮廓，利用该算法实现对图像的边缘检测仿真结果如图2所示。

3.2Canny算子

John F.Canny研究出一个多级边缘检测算法，即Canny边缘检测算子。Canny边缘检测算子步骤大致分为4个部分：对图像进行高斯滤波消噪处理；利用有限差分算子计算梯度的向；抑制梯度的非极大幅度值；用双阈值算法检测边缘。

3.2.1信噪比准则

为了提取的边缘质量越高，可以提高信噪比。信噪比SNR的定义为：

(3)

其中，h(x)是滤波器脉冲响应，G(x)是边缘函数。

3.2.2定位精确度准则

边缘定位精度L定义如下：

(4)

其中，L值越大表示定位精确度越高。

3.2.3单边缘响应准则

为了使单边缘存在唯一的响应，检测算子的零交叉点平均距离D(f′)必须满足：

(5)

在程序设计时，先通过函数rgb2gray()对图像进行灰度变换，再通过函数edge( ,‘canny’) 即用Canny算子识别灰度图像的轮廓，如图3所示。

图3　Canny算子仿真结果

3.3Sobel算子

Sobel算子是一个离散的一阶差分算子，一般情况下，利用该算法计算图像亮度函数的一阶梯度的近似值。利用Sobel算子对图像任意一像素点进行计算，可以产生该点对应的法矢量或梯度矢量。

Sobel算子也是梯度幅值的一种：

(6)

其中，偏导数sx和sy用以下公式计算可得：

sx=(a0+ca1+a2)-(a6+ca5+a4).

(7)

sy=(a2+ca3+a4)-(a0+ca7+a6).

(8)

其中，常系数c=2。

在程序中，先通过函数rgb2gray()进行灰度变换，再通过函数edge( ,‘sobel’) 即用Sobel算子识别灰度图像的轮廓，从而实现对图像的边缘检测，仿真结果如图4所示。

图4　Sobel算子仿真结果

4结论

本文研究了梯度分割法以及阀值分割法，在梯度分割法中主要涉及3种算子，即Roberts算子、Canny算子以及Sobel算子。这3种算法分别适用于不同的范围，其中，Sobel算子在处理陡峭的低噪声的图像过程中边缘定位比较准确，同时对噪声较多的图像以及灰度渐变处理的效果比较好；Roberts算子对同一类型的图形处理时，虽然效果较好，但是边缘定位不佳；Canny算子在处理这类图像时，不容易受到噪声的干扰，能够检测到真正的弱边缘。通过仿真实验结果可知，要针对不同的图像分割的具体需求，来选择合适的方法，达到图像分割的目的。

[参考文献]

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[3]王帆,刘慧.基于MatlabGUI的数字图像处理实验平台设计[J].中国科技信息,2011:124-125.

[4]施晓红,周佳.精通 GUI 图形界面编程[M].北京:北京大学出版社,2003:104-137.

[5]钱智明.图像分割方法研究[D].大连:大连理工大学,2011.

Based on Matlab of Digital Image Segmentation Technology Research

LIU Ming-jun，YAO Dan，HUANG Jia-ming，XING Shuai，LIU Mei-mei，DONG Yi-xuan

(Electronics Department, Xinzhou Teachers University, Xinzhou Shanxi 034000, China)

Abstract:In the process of image processing, image segmentation is critical technology and can get more and more attention. In the face of different images, we can select the most suitable algorithm. This article mainly aimed at the threshold segmentation and gradient segmentation algorithm for research. In the gradient segmentation algorithm, it can be divided into Roberts operator, Canny operator and Sobel operator. By analyzing the simulation results of different methods, facing the specific needs of different image segmentation to select the appropriate method, we can achieve the goal of image segmentation.

Key words:image processing; threshold segmentation; gradient segmentation

[作者简介]刘明君(1981- )，男，讲师，硕士研究生，从事图像处理、信号检测及人工智能研究。

[基金项目]忻州师范学院大学生创新项目立项资助“数字图像处理软件平台的设计”(2015)。

[收稿日期]2015-11-24

[中图分类号]TP751.1

[文献标识码]A

[文章编号]2095-7602(2016)02-0046-03