图像的区域分割与研究

王惠

摘 要 本文首先对图像分割的主要研究方法进行了分析，并重点介绍了区域生长的图像分割方法，对图像分割的预处理技术到图像区域生长的分割技术进行了分析，并将整个实现分割的算法进行了设计和阐述。

【关键词】图像分割 区域增长法 基本算法

在进行图像处理的过程中，由于所进行处理的图像存在着各种不同的差异，清晰度不高、分辨率低、图像比例小等多种主观因素，识别图像存在着困难。因此要进行图像处理需要增强处理，以便让图像实现一个满足识别要求的图像，这有可能需要对图像进行一定程度调整，以便能够进行更好的分析。

1 噪声处理

图像的平滑处理是为了减轻在处理图像过程中，图像噪声出现的频率。不同的图像存在着图像噪声也有着不同。在进行图像分割之前进行噪声的处理是一个非常重要的内容。从实际的噪声分类而言，噪声可以大体分为以下三大方面：

1.1 光电子噪声

由于电流的产生是由电子或者空穴粒子的集合，定向运动而形成的一种影响到图片质量的噪声。主要有光电粒子的运动是随机而且形成散粒噪声、导体中的只有电子进行无规则热运动而形成的热噪声等。

1.2 机械运动噪声

在图像拍摄或者制作过程中，由于各种接头之间的抖动而引起了电流之间的变化所产生的噪声。

1.3 内部电路噪声

由于电源引入而引入了交流噪声、偏转引起的内部电流的干扰噪声等。

2 平滑图像处理技术

2.1 中值滤波技术

中值滤波是一种非线性的平滑技术，它是将每个像素点的灰度值设置为改点某个领域的窗口内的所有像素点的灰度值的中值。进行中值滤波过滤噪声的同事，它可以对整个图像信号处理的边缘进行保护，让其不因为滤波而被模糊。

中值滤波的算法如下：将图像信号进行一维处理，首先定义一个长度为奇数的长窗口，在处理之后，将窗口中的信号样本灰度值用窗口中各个像素灰度值的中值来进行替代。即，图像的一维信号为：f1，f2，…，fn，一维的情况下，中值滤波器是一个含有奇数个像素的窗口，在处理之后，将窗口正中的像素灰度值用窗口内各像素灰度值的中值来代替。然后根据此进行中值滤波，即将整个序列抽出n个数，fi-v，…fi，…fi+v，将其中心值v=（m-1）/2，最后将n个点的数值按照数值的大小进行重新排序，将中心序号作为中间的滤波进行输出。具体公式如下：

如果进行二维的序列中值滤波，则进行滤波的窗口也必须是二维的，公式如下

在使用窗口的过程中，窗口的尺寸可以逐步进行增大，通过逐步递增的方式，可以获得效果最满意的滤波值。

2.2 灰度修正技术

在进行图像成像处理过程中，由于很多不可控的因素，例如：图像的光照强度、设备的感光像素、设备软硬件光学系统的稳定性等都会造成整个图像的颜色、亮度的分布不均匀，甚至有可能导致了图像在部分区域感光性能暗，而部分感光性能过亮的情况。因此进行灰度修正可以对图像中的部分像素进行修正，让整个图像均匀成像。

2.2.1 灰度变换技术

灰度变换可以让图像动态的范围扩大，例如增加图像的对比度。这是让整个图像增强的重要手段。常用的灰度变换的方法有：线性变换、对数变换、幂次变换等。

2.2.2 直方图修正技术

使用直方图进行修正主要是通过改变图像的灰度直方图的形状来达到整个图像增强的目的。常用的方法是：直方图均衡和直方图匹配等。

3 基于区域生长法图像分割技术

区域生长（region growing）是指将成组的像素或区域发展成更大区域的过程。主要的是从种子点（选定的数组）的集合开始，并通过这些点的边缘区域逐渐通过找到与该种子相近、屬性相符、灰度级别相近、纹理的颜色相同等像素并将其合并到该区域当中。

3.1 区域生长法技术分析

区域生长的原理实际上就是一个迭代的过程。在图像中每个种子（数组）的边缘都是迭代生长的过程。在处理的每个像素点之后，他们因此形成了各个不同的区域，这些区域通过终止条件可以形成整个图像的区域。在进行区域生长过程中主要处理的问题有：

（1）起始化种子（数组）的确定。在区域生长的过程中，不同的区域点需要，合适属性的选定。

（2）图像属性的生长属性应当具有连贯性和可扩展性。

（3）各个相似点之间应当具有最小的差分，以便其能够产生不同的区域。如果差分相式度阀值小或者相近，则可以判断像素属于同一个生长区域。

（4）区域面积。在最小面积的阀值中与像素的区域大小均有关系，因此设置区域面积时，应当由使用者自行定义。

3.2 图像生长法分析

在图像中应用区域生长需要面临着几个比较复杂的问题：图像的种子（数组）、选择的问题、生长条件的问题与停止生长条件的问题。

解决上述问题的关键在于使用具有针对性的方法：

（1）采用迭代的方法，获得种子（数组）。例如：选取图像当中亮度最大的像素作为种子或者种子数组。通过设置生长准则进行不断的扩展。

（2）生长准备的选取，根据图像数据的种类进行分析。

为了能够保证生长准则的能力，应当对图像的尺寸、需要获得图像的大小、图像的形状等具有全局要求的内容设置准则条件。

区域生长的停止条件，应当对种子（数组）的边缘设定停止条件。在没满足生长准则的情况下，对种子（数组）的边缘设定停止条件。

4 结语

本文首先对常用的图像分割技术进行了分析，并针对其中区域生长法的经典方法进行了深入的分析和探讨。区域生长法是根据事先定义的选择的区域将其像素或者子区域聚合成为一个更大、更具有代表性的区域的过程，最开始是从一组二维数组开始，将与该数组类似的相邻像素逐渐附加到生长区域当中，并不断的扩大数组的大小，最终得到的具有相同性质的一类数组。区域生长的算法关键环节在于起初数组的选择和对整个生长准则的规定。因此在整个程序的设计上，应当通过记录每次数组的扩展而生成新的数组边缘。并保证在下一次的生长过程中，新的数组边缘可以继续的生长。当符合数组生长的条件不在满足，就终止新数组的边缘继续生长。

参考文献

[1]阮秋琦.数字图像处理基础（21世纪高等学校电子信息工程规划教材）[D].清华大学出版社，2009.

[2]陈方昕.基于区域生长法的图像分割技术[J].科技信息，2008.

[3]黄长专.图像分割方法研究[J].计算机技术与发展，2009.

作者单位

九州职业技术学院 江苏省徐州市 221000