图像分割

2024-07-07 08:41| 来源: 网络整理| 查看: 265

所谓图像分割指的是根据灰度、颜色、纹理和形状等特征把图像划分成若干互不交迭的区域，并使这些特征在同一区域内呈现出相似性，而在不同区域间呈现出明显的差异性。

多数的图像分割算法均是基于灰度值的不连续和相似的性质。

1、基于阈值的分割方法

阈值法的基本思想是基于图像的灰度特征来计算一个或多个灰度阈值，并将图像中每个像素的灰度值与阈值相比较，最后将像素根据比较结果分到合适的类别中。因此，该类方法最为关键的一步就是按照某个准则函数来求解最佳灰度阈值。

固定阈值分割: 固定某像素值为分割点。直方图双峰法： Prewitt 等人于六十年代中期提出的直方图双峰法(也称 mode 法) 是典型的全局单阈值分割方法。该方法的基本思想是：假设图像中有明显的目标和背景，则其灰度直方图呈双峰分布，当灰度级直方图具有双峰特性时，选取两峰之间的谷对应的灰度级作为阈值。如果背景的灰度值在整个图像中可以合理地看作为恒定，而且所有物体与背景都具有几乎相同的对比度，那么，选择一个正确的、固定的全局阈值会有较好的效果.算法实现：找到第一个峰值和第二个峰值,再找到第一和第二个峰值之间的谷值，谷值就是那个阀值了。迭代阈值图像分割: 1．统计图像灰度直方图,求出图象的最大灰度值和最小灰度值，分别记为ZMAX和ZMIN，令初始阈值T0=(ZMAX+ZMIN)/2； 2．根据阈值TK将图象分割为前景和背景，计算小于TO所有灰度的均值ZO，和大于TO的所有灰度的均值ZB。 3．求出新阈值TK+1=(ZO+ZB)/2； 4．若TK==TK+1，则所得即为阈值；否则转2，迭代计算。自适应阈值图像分割: 有时候物体和背景的对比度在图像中不是处处一样的，普通阈值分割难以起作用。这时候可以根据图像的局部特征分别采用不同的阈值进行分割。只要我们将图像分为几个区域，分别选择阈值，或动态地根据一定邻域范围选择每点处的阈值，从而进行图像分割。大津法 OTSU （最大类间方差法）：日本学者大津在1979年提出的自适应阈值确定方法。按照图像的灰度特性，将图像分为背景和目标两部分。背景和目标之间的类间方差越大,说明构成图像的2部分的差别越大,当部分目标错分为背景或部分背景错分为目标都会导致2部分差别变小。因此,使类间方差最大的分割意味着错分概率最小。均值法: 把图像分成m*n块子图，求取每一块子图的灰度均值就是所有像素灰度值之和除以像素点的数量，这个均值就是阈值了。这种方法明显不比大津法好，因为均值法和大津法都是从图像整体来考虑阈值的，但是大津法找了一个类间方差最大值来求出最佳阈值的；这两种方法子图越多应该分割效果会好一点，但效率可能会变慢最佳阈值: 阈值选择需要根据具体问题来确定，一般通过实验来确定。如对某类图片，可以分析其直方图等。

特点

阈值分割的优点是计算简单、运算效率较高、速度快。全局阈值对于灰度相差很大的不同目标和背景能进行有效的分割。当图像的灰度差异不明显或不同目标的灰度值范围有重叠时，应采用局部阈值或动态阈值分割法。另一方面，这种方法只考虑像素本身的灰度值，一般不考虑空间特征，因而对噪声很敏感。在实际应用中，阈值法通常与其他方法结合使用。

阈值设定易受噪声和光亮度影响。近年来的方法有：用最大相关性原则选择阈值的方法、基于图像拓扑稳定状态的方法、Yager测度极小化方法、灰度共生矩阵方法、方差法、熵法、峰值和谷值分析法等，其中，自适应阈值法、最大熵法、模糊阈值法、类间阈值法是对传统阈值法改进较成功的几种算法。更多的情况下，阈值的选择会综合运用2种或2种以上的方法，这也是图像分割发展的一个趋势。

2、基于边缘的分割方法

所谓边缘是指图像中两个不同区域的边界线上连续的像素点的集合，是图像局部特征不连续性的反映，体现了灰度、颜色、纹理等图像特性的突变。通常情况下，基于边缘的分割方法指的是基于灰度值的边缘检测，它是建立在边缘灰度值会呈现出阶跃型或屋顶型变化这一观测基础上的方法。

阶跃型边缘两边像素点的灰度值存在着明显的差异，而屋顶型边缘

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