王建英,喬章慶

1.天津開發(fā)區(qū)職業(yè)技術學院電子信息系,天津,300357）2.天津渤化永利熱電有限公司,天津,300000）

圖像分割是圖像處理的一項關鍵技術，在圖像識別系統(tǒng)中起著重要的作用，至今已經提出了很多種方法，但是每種分析方法都是針對具體問題和具體情況的，沒有任何一種方法是適合于所有圖像的，也并沒有人給出選擇圖像分割方法的具體的標準，這就給圖像分割帶來了很大的困難和實際的問題，因為圖像分割方法都很多，只要能夠有效的將圖像處理中需要的感興趣的區(qū)域從圖像背景中區(qū)分出來，成為一個獨立的整理，那么這種方法就是有效的。圖像分割方法也有很多種方式，本文將典型的分割方法分為四類：(1)基于閾值分割的分割方法；(2)邊緣檢測方法；(3)區(qū)域法；(4)具有明顯特征的特殊圖像的分析方法（本文以指紋圖像的分割為例進行介紹）。

1 MATLAB簡介

MATLAB語言是一種優(yōu)秀的計算機語言，具有數學運算能力是它的突出優(yōu)秀之一，許多在C語言中很復雜的問題在MATLAB語言編程中只需要一條專用指令就能完成。它以矩陣作為基本編程單元，提供了各種矩陣的運算與操作，并有較強的繪圖功能。MATLAB集科學計算、圖像處理、聲音處理于一身，是一個高度的集成系統(tǒng)，有良好的用戶界面，并有良好的幫助功能。MATLAB不僅流行于控制界，在機械工程、生物工程、語音處理、圖像處理、信號分析、計算機技術等各行各業(yè)中都有極廣泛的應用。

2 典型圖像分割方法

2.1 基于閾值的分割方法

在眾多的圖像分割算法中，閾值分割是應用最廣泛，方法最簡單的圖像分割技術，這種方法的實現過程是先根據圖像的灰度直方圖得到閾值，根據閾值將圖像的灰度進行分級，把同一灰度等級的圖像視為同一個物體，這要做的好處是能夠實現對數據量的壓縮，也就節(jié)省了大量的圖像信息處理和分析的時間，因此，基于閾值的分割方法是圖像識別之前對圖像進行預處理最常用的方法之一。它特別適用于灰度差比較大的灰度圖像。

不管用何種方法選取閾值，一幅原始圖像 f （ x, y ）取單閾值T分割后的圖像可定義為：

這樣得到的 g （ x, y ） 是一幅二值圖像。

因為閾值分割方法的特點是計算省時、簡單，在很多場合得到了廣泛的應用。

這種算法的實現過程如下：

1)將彩色圖像轉化為灰度圖像；

2)計算直方圖，根據直方圖選取閾值；

3)根據閾值進行圖像分割。

閾值分割對于直方圖有明顯波谷的圖像可以取得很好的效果，主要包括全局閾值分割和動態(tài)閾值分割兩種。

2.2 邊緣檢測法

圖像的邊緣對人的視覺具有重要意義，但人們看到一個有邊緣的物體時，首先感覺到的便是邊緣，灰度或結構信息的突變處成為邊緣。圖像的邊緣有方向性和幅度兩個屬性，沿邊緣方向像素變化緩慢，垂直于邊緣方向像素變化劇烈，邊緣上的這種變化可用微分算子檢測出來，常用已接導數來檢測邊緣，基于一階導數的煎測邊緣有：Roberts算子，Sober算子， Prewitt算子。

2.3 區(qū)域法

如果說前面談到的兩節(jié)的算法分別從類似于“點”、“線”的視角看待圖像分割問題，下面介紹這類圖像分割算法就相當于從“面”的角度來看待圖像分割問題了。根據圖像分割的定義，其最終是要得到滿足一定條件的若干個區(qū)域。那么，基于區(qū)域的圖像分割算法，就是如何直接利用區(qū)域這個概念進行算法的研究。區(qū)域法包括區(qū)域生長法和區(qū)域分裂法，在此只介紹區(qū)域生長法。

區(qū)域生長法主要有以下三步構成：

1)選擇合適的種子點;

2)確定生長準則；

3)確定生長停止條件

區(qū)域生長法是通過MATLAB工具箱中的函數imreconstruct完成的，由于涉及到形態(tài)學的知識本文只利用了這個函數實現了分割圖像，沒有討論具體的過程。

2.4 指紋圖像的分割

進行指紋圖像識別時，首先要處理的是經過指紋采集儀采集到的圖像，而這些圖像是通常是含有很多噪聲的，直接對這些接圖像進行處理，從而提取特征點的話會存在很多的問題，直接影響特征點的提取結果。因此有必要對指紋進行去除噪聲的預處理過程，而圖像分割則是這一過程的主要處理步驟，經過對指紋圖像的研究分析，指紋圖像最大的特點是具有紋理性和方向性，因此利用方向圖對指紋圖像進行分割的方向分割。本文利用的是基于均方差值的方向圖分割算法。

本算法是一種有效的方法， 這種方法的分割效果依賴于所求點方向圖的可靠性, 而對圖像對比度的高低并不敏感。

3 實例圖像測試

3.1 閾值分割結果

圖1 閾值分割結果

3.2 邊緣檢測法

圖2 邊緣檢測分割結果

3.3 區(qū)域法

圖3 區(qū)域法分割結果

3.4 指紋圖像分割

（a）基于方差的圖像分割結果

圖4 指紋圖像分割結果

4 仿真結果分析

文中給出了幾種典型的圖像分割方法，并用MATLAB6.5仿真軟件在Intel p4 3.0GHz的PC機，Window XP操作系統(tǒng)環(huán)境下對每一種方法選擇了實例圖像進行測試。由于MATLAB軟件編程界面簡單，調試簡單，使得實驗過程快速、簡捷，節(jié)省了大量的程序編寫時間。

根據圖（4）的指紋圖像分割結果，我們可以看到，直接用閾值分割算法得到的指紋圖像分割結果中，丟失了原來指紋圖像的很多信息，而采用基于方差的圖像分割算法則得到了很好的分割圖像，我們得出的結論是，在圖像分割之前應該根據原有圖像的特點，對圖像進行分析，采用不同的圖像分割算法，得到了理想的圖像分割結果。

[1]魏巍.信息工程工具箱技術手冊[MATLAB工具箱技術手冊系列].北京〉國防工業(yè)出版社.2004.

[2]羅軍輝. MATLAB7.0在圖像處理中的應用[MATLAB實例精品系列叢書].北京.機械工業(yè)出版社.2005.

[3]唐世鋼.非完整指紋圖像的處理.哈爾濱科學技術大學學報〉1994.18卷1期.