摘 要：圖像分割是圖像處理中的重要問題，通常的圖像分割法包括閾值法、邊緣檢測法、區(qū)域跟蹤法等。其中，閾值法是圖像分割的一種重要方法，在圖像處理與識別中廣泛應(yīng)用?？紤]到交叉熵閾值法的計(jì)算時(shí)間量較大的問題，提出一種基于χ2-散度的圖像閾值化分割新準(zhǔn)則。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，這里提出的圖像分割準(zhǔn)則是可行的，且計(jì)算所需時(shí)間相對交叉熵閾值法要小很多，非常適合于對實(shí)時(shí)性要求較高的應(yīng)用場合。

關(guān)鍵詞：圖像分割；閾值法；交叉熵；χ2-散度

中圖分類號：TP391文獻(xiàn)標(biāo)識碼：B文章編號：1004373X(2008)2014803

Image Thresholding Method Based on χ2-Divergence

ZHAO Yong1，2

(1.Xidian University Xi′an，710071，China；2.Xi′an Institute of Post and Telecommunications，Xi′an，710121，China)

Abstract：Image segmentation is an important problem of image processing.In generally，the methods of image segmentation include threshold value，brim detection，areal tracing and so on.In these methods，thresholding is an important method of image segmentation and is used in the image processing f_or many applications. Considering mutual entropy-based image thresholding method with a great deal of computation time. The new thresholding criterion based on χ2-divergence is proposed in this paper. Experimental results show χ2-divergence-based image thresholding method is feasible，and its computation time is much less than that of thresholding based on mutual entropy.It is very suitable f_or the real-time image processing.

Keywords：image segmentation;thresholding method;mutual entropy;χ2-divergence

圖像分割是圖像處理和前期視覺中的基本技術(shù)，是大多數(shù)圖像分析及視覺系統(tǒng)的重要組成部分，也是成功進(jìn)行圖像分析、理解與描述的關(guān)鍵步驟，歷來受到國內(nèi)外有關(guān)學(xué)者的高度重視。

從20世紀(jì)60年代以來，國際上學(xué)者們提出了眾多的圖像分割方法^［1-3］。其中選取灰度直方圖閾值的重要方法是“模型匹配”法，即認(rèn)為灰度直方圖構(gòu)成的概率模型和圖像的“理想模型”的匹配應(yīng)是最佳的?；谶@種觀點(diǎn)，Lee^［4］將交叉熵（即相對熵）引入圖像分割中引起了很多學(xué)者的關(guān)注^［5，6］。印度學(xué)者Pal^［7］在肯定LiLee法有效的前提下，認(rèn)為該方法存在概念上的錯(cuò)誤，不能稱為最小交叉熵閾值法。文獻(xiàn)［8］從理論上證明了LiLee法是符合最小交叉熵概念的，從而為最小交叉熵方法的廣泛應(yīng)用奠定了堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。但是，交叉熵閾值法因其存在對數(shù)運(yùn)算，導(dǎo)致其計(jì)算量較大的不足，不便許多實(shí)時(shí)場合的廣泛應(yīng)用。本文首先采用χ2-散度來度量兩個(gè)概率分布的差異程度^［9］，其次研究了它與交叉熵之間的緊密關(guān)系，最后提出了基于χ2-散度的圖像閾值化分割準(zhǔn)則。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于χ2-散度的圖像閾值化分割準(zhǔn)則是可行的，且計(jì)算所需時(shí)間量比交叉熵閾值法要少。因此，在實(shí)時(shí)性要求較高的場合有廣闊的天地。

1 χ2-散度及其性質(zhì)

為了度量2個(gè)離散概率分布P=(p1，p2，…，pn)（pi>0且∑ni=1pi=1）和Q=(q1，q2，…，qn)（qi>0且∑ni=1qi=1）的差異程度，在經(jīng)典信息論中引入交叉熵的定義。即:

K(P||Q)=∑ni=1piln(piqi)(1)

它具有如下典型性質(zhì)：

(1) 若任意概率分布P和Q，有K(P||Q)≥0；

(2) 若概率分布P和Q完全相同，則：

K(P||Q)=0

考慮到交叉熵式(1)中含有對數(shù)運(yùn)算，其計(jì)算時(shí)間量比較大，不便實(shí)時(shí)性要求較高場合的使用。為此，本文采用χ2-散度^［9］來度量2個(gè)概率分布的差異性程度。即:

χ2(P||Q)=∑ni=1(pi－qi)2qi=∑ni=1p2iqi－1(2)

它也具有交叉熵相同性質(zhì)，這里省略其敘述。

上述χ2-散度沒有對數(shù)、指數(shù)運(yùn)算，其計(jì)算量相對交叉熵要小，在實(shí)際應(yīng)用中會(huì)比交叉熵更加方便。另外，它與交叉熵K(P||Q)之間滿足如下的不等式關(guān)系。

0≤K(P||Q)≤χ2(P||Q)(3)

有關(guān)不等式(3)的具體證明過程如下：

證明：根據(jù)不等式ln(x)≤(x－1)(x>0)，得:

K(P||Q)=∑ni=1pilnpiqi

=－∑ni=1piln(qi/pi)≥∑ni=1pi(1－qi/pi)=0

即K(P||Q)≥0成立。

同理，運(yùn)用不等式ln(x)≤(x－1)(x>0)，得:

K(P||Q)=∑ni=1pilnpiqi≤∑ni=1pipiqi－1

=∑ni=1p2iqi－1=χ2(P||Q)

即K(P||Q)≤χ2(P||Q)成立。

綜上所述，不等式0≤K(P||Q)≤χ2(P||Q)成立。

證畢。

2 基于χ2-散度的閾值法

設(shè)F=［f(x，y)］M×N表示大小為M×N的數(shù)字圖像，圖像灰度變化范圍為0~L-1。圖像中位置(x，y)處的像素灰度值記為f(x，y)。其圖像的一維直方圖h(i)(i=0，1，…，L－1)表示圖像像素的灰度值分布情況。

h(i)=1M×N∑Mx=1∑Ny=1δ(f(x，y)－i)，i=0，1，…，L－1

其中h(i)滿足∑L－1l=0h(l)=1，函數(shù)δ(x)=1，x=00，x≠0。

在假設(shè)圖像分割閾值t時(shí)，將原圖像分割成目標(biāo)和背景2部分。其中目標(biāo)為O={0，1，2，…，t}，背景為B={t+1，t+2，…，L－1}。這里首先引入文獻(xiàn)［8］中定義的兩個(gè)離散概率分布F和G，以便推導(dǎo)基于χ2-散度的圖像閾值化分割準(zhǔn)則。

離散概率分布F為：

fi=x(i)·h(i)∑L－1l=0x(l)·h(l)，i=0，1，…，L－1(4)

其中x(i)是圖像灰度級i的函數(shù)（x(i)>0）。

離散概率分布G為：

gi=h(i)∑tl=0h(l)·∑tl=0［x(l)h(l)］∑L－1l=0［x(l)h(l)］，0≤i≤t

h(i)∑L－1l=t+1h(l)·∑L－1l=t+1［x(l)h(l)］∑L－1l=0［x(l)h(l)］，t+1≤i≤L－1(5)

其中t是圖像分割選取的閾值參數(shù)（0

因∑L－1l=0h(l)=1，從而∑L－1l=0gi=∑tl=0gi+∑L－1l=t+1gi=1，這說明G是嚴(yán)格的離散概率分布。

將兩個(gè)離散概率分布F和G代入交叉熵公式(1)，并且考慮函數(shù)x(i)=i時(shí)，就可以得到文獻(xiàn)［4］的圖像分割準(zhǔn)則。即:

t*=argmin0

其中μ0(t)=∑ti=0h(i)·i∑ti=0h(i)，μ1(t)=∑L－1i=t+1h(i)·i∑L－1i=t+1h(i)。若將兩個(gè)離散概率分布F和G代入χ2-散度公式(2)，并且考慮當(dāng)函數(shù)x(i)=i時(shí)，就可以得到下面新的圖像閾值化分割準(zhǔn)則。即:

t*=argmin0

3 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析

本文采用典型圖片測試了基于χ2-散度的閾值化分割準(zhǔn)則的可行性，并與交叉熵閾值法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)比較。由于篇幅有限，本文僅給出6個(gè)實(shí)驗(yàn)結(jié)果。

從圖1來看，lena圖片采用兩種方法的分割效果基本相當(dāng)。其中交叉熵法所需時(shí)間為0.772 0 s，χ2-散度法所需時(shí)間為0.010 0s。

從圖2來看，攝影師圖片采用兩種方法的分割效果相差不大。其中交叉熵法所需時(shí)間為0.762 0 s，χ2-散度法所需時(shí)間為0.020 0 s。

圖1 lena圖片及兩種閾值法的分割結(jié)果

圖2 攝影師圖片及兩種閾值法的分割結(jié)果

從圖3來看，輪胎圖片采用兩種方法的分割效果基本相當(dāng)。其中交叉熵法所需時(shí)間為0.881 0 s，χ2-散度法所需時(shí)間為0.020 0 s。從圖4來看，小男孩圖片采用χ2-散度法得到的分割效果好于交叉熵法。其中交叉熵法所需時(shí)間為0.811 0 s，χ2-散度法所需時(shí)間為0.010 0 s。

圖3 輪胎圖片及兩種閾值法的分割結(jié)果

圖4 小男孩圖片及兩種閾值法的分割結(jié)果

從圖5來看，懷表圖片采用兩種方法的分割效果均相同。其中交叉熵法所需時(shí)間為0.731 0 s，χ2-散度法所需時(shí)間為0.020 0 s。從圖6來看，杯子圖片采用χ2-散度法獲得的分割效果好于交叉熵法。其中交叉熵法所需時(shí)間為0.871 0 s，χ2-散度法為0.011 0 s。

4 結(jié) 語

本文提出基于χ2-散度的閾值化分割準(zhǔn)則。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文方法是可行的，且對有些圖片較交叉熵法能獲得更好的分割效果。另外，χ2-散度閾值法的所需時(shí)間相對交叉熵法有明顯的減少，它非常適合實(shí)時(shí)性要求較高的場合。

圖5 懷表圖片及兩種閾值法的分割結(jié)果

圖6 杯子圖片及兩種閾值法的分割結(jié)果

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作者簡介 趙 勇 男，1979年出生，工程師，在讀碩士研究生。從事自動(dòng)化系統(tǒng)與信息處理的教學(xué)和科研工作。

注：本文中所涉及到的圖表、注解、公式等內(nèi)容請以PDF格式閱讀原文