楊修國(guó)
(陜西工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院 陜西 咸陽(yáng) 712000)
文中研究了基于閾值的直方圖[1]雙峰法(mode法),該方法是一種針對(duì)直方圖為雙峰圖的圖像進(jìn)行分割,通過(guò)深入分析研究,分析該方法的優(yōu)缺點(diǎn)。并對(duì)直方圖雙峰法進(jìn)行改進(jìn),通過(guò)改進(jìn)實(shí)現(xiàn)閾值自動(dòng)選取。
Prewitt等人于六十年代中期提出的直方圖雙峰法(也稱(chēng)mode法)是典型的全局單閾值分割方法[2]。當(dāng)灰度級(jí)直方圖具有較為典型的雙峰特性時(shí),選取兩峰之間的谷底對(duì)應(yīng)的灰度級(jí)作為閾值。如果背景的灰度值在整個(gè)圖像中可以合理地看作為恒定,而且所有物體與背景都具有幾乎相同的對(duì)比度,那么,選擇一個(gè)正確的、固定的全局閾值會(huì)有較好的分割效果。
該方法的基本思想是:假設(shè)圖像中有明顯的目標(biāo)和背景,則其灰度直方圖呈雙峰分布,如圖1所示。
1)首先讀入原始圖像;
2)對(duì)原始圖片進(jìn)行判斷是否是灰度圖,如果是,則輸出直方圖,否則,轉(zhuǎn)化為灰度圖,然后輸出直方圖;
圖1 圖像的灰度直方圖Fig.1 Image histogram
3)根據(jù)輸出直方圖判斷閾值進(jìn)行分割;
4)輸出分割結(jié)果。
直方圖雙峰法的分割流程圖如圖2所示。
從流程圖分析該方法分析,該方法沒(méi)有對(duì)直方圖是否符合雙峰圖進(jìn)行判斷,在使用該方法時(shí)一定要對(duì)圖像的直方圖進(jìn)行研究,如果滿(mǎn)足直方圖為典型雙峰再使用,因此需要一
圖2 直方圖雙峰法的分割流程圖Fig.2 Histogram bimodal split flow chart of the method
定的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)才能靈活的使用直方圖雙峰法分割圖像。
例如:圖3所示。
圖3 原始圖像Fig.3 Original image
針對(duì)雙峰法的應(yīng)用范圍要求目標(biāo)和背景灰度對(duì)比大,通過(guò)下面的直方圖4可以看出呈雙峰分布,比較符合直方圖雙峰法,滿(mǎn)足分割要求。
圖4 直方圖Fig.4 Histogram
從上面的直方圖分析,雙峰比較明顯,因此原始圖像的選擇是正確的,下面進(jìn)行分割,如圖5所示。
圖5 分割結(jié)果圖Fig.5 Split results in Figure
通過(guò)上面圖片3的結(jié)果顯示,上面圖片理想狀態(tài)下,背景與對(duì)象之間的灰度值差異很大,且同一個(gè)對(duì)象具有基本相同的灰度值。體現(xiàn)在圖像的灰度直方圖上,就是直方圖呈明顯的雙峰分布,兩類(lèi)物體灰度級(jí)間無(wú)交疊。在直方圖中處于谷底的區(qū)域選取一個(gè)灰度值作為閾值,根據(jù)灰度與閾值的關(guān)系將像素判定為對(duì)象點(diǎn)或背景點(diǎn)。針對(duì)背景圖像和目標(biāo)圖像對(duì)比鮮明的圖片,很容易通過(guò)其灰度直方圖的分析,以雙峰之間的谷底的灰度值作為分割閾值,找到分割該圖像閾值t,從而將圖像按照閾值t區(qū)分開(kāi)來(lái)。
直方圖雙峰法操作簡(jiǎn)單,使用方便,該方法針對(duì)直方圖為典型的雙峰時(shí)使用起來(lái)效果明顯,根據(jù)直方圖的谷底灰度值作為閾值t,對(duì)圖像進(jìn)行分割。正因?yàn)槿绱?,使用雙峰法分割圖像時(shí)需要有一定的圖像先驗(yàn)知識(shí),判斷要分割的灰度圖的直方圖是否符合直方圖雙峰法,否則存在以下的情況之一的分割效果往往會(huì)失敗。
1)雙峰之間的谷部較寬廣而平坦,例如:對(duì)圖 6進(jìn)行分割。
圖6 原始圖像Fig.6 Original image
圖7的直方圖的谷底比較寬闊,而且比較平坦,表示分割圖片的目標(biāo)邊緣和背景的對(duì)比度比較小,即圖像邊緣與目標(biāo)邊緣灰度值比較接近,因此,無(wú)法根據(jù)谷底判斷出準(zhǔn)確的閾值,該圖像的直方圖正是反映了該圖的目標(biāo)和背景的灰度比較起對(duì)比不明顯,因此很難通過(guò)直方圖雙峰法進(jìn)行分割。
2)直方圖中出現(xiàn)多峰或雙峰差別很大,分割后效果不明顯。如圖8所示。
圖7 灰度直方圖Fig.7 Gray histogram
圖8 原始圖像Fig.8 Original image
圖9直方圖存在多峰,即圖像區(qū)域和目標(biāo)區(qū)域的分布零散,因此谷底存在多個(gè),因此無(wú)法獲得一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的閾值,而直方圖的雙峰法是一種單閾值分割,因此分割失敗。
圖9 灰度直方圖Fig.9 Gray histogram
3)只有單峰的圖像,如圖10所示。
圖10 灰度圖像Fig.10 Grayscale images
圖11直方圖呈現(xiàn)單峰,即背景和目標(biāo)的灰度十分接近,目標(biāo)邊緣的和背景融合在一起,導(dǎo)致峰值唯一。
圖11 灰度直方圖Fig.11 Gray histogram
直方圖為典型的雙峰時(shí)使用起來(lái)效果明顯,根據(jù)直方圖的谷底灰度值作為閾值t,對(duì)圖像進(jìn)行分割[3]。但是在確定閾值t的時(shí)候,由于一些人為因素導(dǎo)致分割過(guò)程中存在比較大的誤差,因此為了降低誤差,采用自動(dòng)選取閾值t,簡(jiǎn)便操作,獲取更準(zhǔn)確的閾值t。
下面是一種直方圖雙峰法改進(jìn)方法:
1)求出圖像中的最小和最大灰度值和的閾值初值。
2)根據(jù)閾值Tk將圖像分割成目標(biāo)和背景兩部分,求出兩部分的平均灰度值和。其中 Z(i,j)是圖像上(i,j)點(diǎn)的灰度值,N(i,j)是(i,j)點(diǎn)的權(quán)重系數(shù),N(i,j)?。╥,j)點(diǎn)灰度的概率。
3)求出新的閾值。
4)若結(jié)束,否則k+1→k轉(zhuǎn)第2步。
5)第4步結(jié)束后Tk即為最佳閾值[4]。
為了驗(yàn)證算法的效果,選用一幅圖像進(jìn)行實(shí)驗(yàn),如圖12、13所示。
圖12 原始圖片F(xiàn)ig.12 Original image
圖13 分割結(jié)果Fig.13 Segmentation result
通過(guò)實(shí)驗(yàn)分析該方法能自動(dòng)實(shí)現(xiàn)閾值分割,與直方圖雙峰法比較,該方法不需要求出原始圖像的直方圖,因此在時(shí)間上大大提高分割運(yùn)行效率[5]。但是,該方法存在的不足之處就是在分割后圖像的灰度增加,因此會(huì)增加圖像的損失[6],針對(duì)這一特點(diǎn),可以對(duì)該方法的的使用范圍加以描述,該方法比較適合關(guān)于灰度圖為字畫(huà)的圖片,處理效果比較明顯,通過(guò)圖 14、15分析。
圖14 原始圖片F(xiàn)ig.14 Original image
圖15 分割結(jié)果Fig.15 Segmentation result
通過(guò)圖14、圖15的分割結(jié)果顯示,相對(duì)與直方圖雙峰法,該方法更適合關(guān)于圖像中目標(biāo)的灰度值比較大的圖片處理,特別針對(duì)目標(biāo)為文字的圖片的處理和分析。
文中詳細(xì)研究了圖像閾值分割的方法之一[7],即直方圖雙峰法,對(duì)該方法進(jìn)行詳細(xì)的描述,給出分割流程,并通過(guò)matlab軟件進(jìn)行模擬實(shí)驗(yàn),通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)直方圖雙峰法進(jìn)行詳細(xì)研究和分析總結(jié)如下:
1)該方法適應(yīng)灰度圖像具有典型雙峰直方圖特征的圖像,圖像的目標(biāo)和背景的對(duì)比度比較大,根據(jù)直方圖來(lái)判斷閾值,一旦雙峰的峰值差距較大或谷底太寬,都可能導(dǎo)致分割失敗。
2)針對(duì)直方圖一旦存在以下3種情況之一,分割結(jié)果都將失敗:
①直方圖的兩峰之間,即谷底比較平坦;
②直方圖存在多峰或各峰差別比較大;
③直方圖為單峰。
以上3種情況都由于研究者沒(méi)有足夠的圖像經(jīng)驗(yàn)知識(shí),從而使該方法的使用遇到困難,難以尋找最佳閾值而導(dǎo)致分割后的圖像與原圖像的差別不明顯,并未達(dá)到實(shí)際的分割效果。因此,該方法使用時(shí)局限性很大,僅適于圖像背景和圖像目標(biāo)的灰度差別明顯的圖像處理,而且不便于閾值的自動(dòng)選擇,無(wú)法自動(dòng)的選擇閾值。
最后,通過(guò)分析直方圖雙峰法的優(yōu)缺點(diǎn),提出對(duì)直方圖雙峰法的改進(jìn),在分割時(shí)間上效率提高。但是該方法的缺點(diǎn)是會(huì)對(duì)一定灰度的區(qū)域產(chǎn)生很大的損失,因此該方法比較適合目標(biāo)和背景灰度值相差比較大的圖像分割。
[1]Canny J.A computational approach for edge detection[J].IEEE Trans.Pattern Anal.Machine Intell.,2005,8(6).679-698.
[2]Qian R J,and Huang T S.Optimal edge detection in two dimensional images[J].IEEE Trans.Image Processing,1996,5(7)1215-1220.
[3]Salloo P K.A survey of thresholding techniques[J].Computer,Graphics and Image Prosssing,1993(41):233-260.
[4]Carson C,Belonqie S,Greenspan H,et al.Blobworld:image segmentation using expectation-maximization and its application to image querying.IEEE Trans.Pattern Anal.Machine Intell,2002(24):1026-1038.
[5]Zadeh L A.Outline of a new approach to the analysis of complex systems and decision processes[J].IEEE Trans.Syst,Man and Cybernetics,1973,3(1):28-44.
[6]Fu K S,Mui J K.A survey in image segmentation[J].Pattern Recognition,2006(13):3-6
[7]Murthy C A,Pal S K.Histogram thresholding by minimizing grya-level fuzziness[J].Information Sciences,2002(60):107-135.