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        基于Contourlet變換的圖像智能分割方法研究

        2018-02-05 02:07:30
        計(jì)算機(jī)測量與控制 2018年1期
        關(guān)鍵詞:腦部蜂群灰度

        (廣東科學(xué)技術(shù)職業(yè)學(xué)院 軟件學(xué)院,廣東 珠海 519090)

        0 引言

        隨著電子技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展,圖像采集技術(shù)得到了極大提高,圖像處理技術(shù)的應(yīng)用逐漸成為圖像分析領(lǐng)域研究的熱點(diǎn),已經(jīng)滲透至人們?nèi)粘I畹母鱾€(gè)方面,在視頻會(huì)議、遠(yuǎn)程醫(yī)療、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)自動(dòng)化、以及工業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)測方面有著重要應(yīng)用[1-2]。圖像分割作為圖像分析的最關(guān)鍵步驟,無論是圖像處理還是圖像理解與識(shí)別,其基本工作均建立在圖像分割的基礎(chǔ)上,圖像分割的目的就是將圖像劃分成各具特征的區(qū)域并提取目標(biāo)區(qū)域的細(xì)節(jié)信息的過程[3-4]。在圖像處理過程中只要涉及到目標(biāo)檢測,信息提取、圖像診斷時(shí),首先就需要對(duì)圖像進(jìn)行分割,在圖像處理過程中十分關(guān)鍵[5]。圖像分割技術(shù)發(fā)展至今,研究人員提出了很多分割方法,但仍然存在很多不足,例如分割精度不高、分割后的圖像分辨率低、分割計(jì)算效率低等眾多問題[6]。在這種情況下,尋求一種可擴(kuò)展性強(qiáng)、計(jì)算效率高、抗噪性強(qiáng)的圖像分割方法具有重要的現(xiàn)實(shí)意義[7]。

        目前,可擴(kuò)展性較強(qiáng)的圖像分割方法有:文獻(xiàn)[8]提出一種基于馬爾科夫隨機(jī)場的圖像智能分割方法。該方法先采用分?jǐn)?shù)階微分運(yùn)算對(duì)圖像細(xì)節(jié)信息的敏感性進(jìn)行分析,并將其引入圖像特征提取過程中,以得到全面完整的圖像紋理信息,此外,為智能分割圖像不同的紋理區(qū)域,采用模糊熵準(zhǔn)則對(duì)圖像分割結(jié)果進(jìn)行平滑去噪,降低圖像噪聲干擾。該方法可以有效提高圖像智能分割準(zhǔn)確率,但分割后的圖像視覺效果較差。文獻(xiàn)[9]提出一種基于蟻群優(yōu)化的圖像智能分割方法。該方法先表征圖像的近似度圖,并將其定義為蟻群的棲息環(huán)境,對(duì)其進(jìn)行歸一化分割指導(dǎo),依據(jù)螞蟻的覓食行為將近似的頂點(diǎn)匯聚在一起,以圖像多層的形式完成圖像分割。該方法分割的準(zhǔn)確率較高,但圖像分割速度較慢。文獻(xiàn)[10]提出一種基于形狀共享初始化的圖像智能分割方法。該方法先提取測試圖像的局部形狀,再找出測試樣本圖像庫中與其局部形狀近似的形狀集,依據(jù)測試圖像與樣本圖像中局部形狀的相對(duì)位置以及大小進(jìn)行全局形狀映射,最后依據(jù)圖像全局形狀的覆蓋率進(jìn)行分組,組合成一系列初始形狀,將圖像的初始輪廓作為主動(dòng)輪廓模型的初始迭代函數(shù),對(duì)測試圖像進(jìn)行區(qū)域分割。該方法收斂速度較快,但分割精度較低。

        本文充分利用Contourlet變換在圖像方向信息提取和圖像稀疏性表達(dá)方面的優(yōu)勢(shì),通過采用小波變換替換拉普拉斯變換進(jìn)行圖像多個(gè)方向子帶分解,并依據(jù)圖像最大似然函數(shù)估計(jì)準(zhǔn)則獲得圖像的初始分割,此過程達(dá)到了抑制圖像噪聲,保護(hù)圖像邊緣輪廓的目的。在此基礎(chǔ)上采用自適應(yīng)上下文結(jié)構(gòu)從圖像粗尺度的分割結(jié)果融合至最細(xì)尺度,使得最終獲得的分割結(jié)果清晰度較高。

        1 基于人工蜂群的圖像智能分割方法

        在進(jìn)行圖像智能分割過程中,首先對(duì)采集的圖像進(jìn)行灰度形態(tài)學(xué)中的閉操作預(yù)處理,將圖像閾值定義為人工蜂群算法中的蜜蜂,采用二維Otsu法設(shè)計(jì)人工蜂群算法的適應(yīng)度值,依據(jù)人工蜂群不同工種蜜蜂的分工協(xié)作和信息共享逐步逼近最優(yōu)分割閾值,具體過程如下所述:

        圖像智能分割過程中,假設(shè)f(x,y)代表采集的圖像,b(x,y)代表圖像結(jié)構(gòu)元素,其本身為一幅子圖像,用結(jié)構(gòu)元素b對(duì)輸入圖像f進(jìn)行灰度膨脹:

        (f⊕b)(s,t)=

        max{f(s-x,t-y)+b(x,y)|(s-x),}

        (1)

        其中:Df和Db分別代表f和b的定義域,x和y分別代表圖像空間中的兩個(gè)點(diǎn),(s,t)代表圖像最優(yōu)分割閾值。(s-x)和(t-y)必須在f的定義域內(nèi),x和y需在b的定義域內(nèi),對(duì)圖像進(jìn)行灰度膨脹的結(jié)果是,比圖像背景亮的區(qū)域得到擴(kuò)張,比圖像背景暗的區(qū)域受到收縮,選用結(jié)構(gòu)元素b對(duì)待分割的圖像進(jìn)行灰度腐蝕處理,即:

        f°b=(fΘb)⊕b

        (2)

        利用下式表示用結(jié)構(gòu)元素b對(duì)待分割圖像f進(jìn)行開操作運(yùn)算,可得:

        f·b=(fΘb)⊕b

        (3)

        通過對(duì)待分割的圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)處理,進(jìn)一步抑制了圖像噪聲,在此基礎(chǔ)上將人工蜂群算法應(yīng)用于圖像智能分割過程中,各個(gè)蜜源位置對(duì)應(yīng)一個(gè)分割閾值,蜂群內(nèi)部蜜源的花蜜量等同于適應(yīng)度函數(shù)值,首先,采蜜蜜蜂依據(jù)記憶在鄰近區(qū)域內(nèi)進(jìn)行搜索產(chǎn)生一個(gè)新的位置,當(dāng)新的采蜜位置優(yōu)于蜂群搜索記憶中的最優(yōu)位置時(shí),用新位置取代記憶最優(yōu)位置,蜂群內(nèi)部的觀察峰依據(jù)所獲得的信息按照與花蜜量相關(guān)的概率選取一個(gè)蜜源位置,并在該蜜源位置鄰近區(qū)域進(jìn)行搜索,具體步驟如下:

        1)蜂群X={xij|i=1,2,…,N}的初始化,N代表人工蜂群的規(guī)模大小,xi={xij|i=1,2}代表第i只蜜蜂所表征的圖像分割閾值。

        2)計(jì)算蜂群內(nèi)部各個(gè)采蜜蜂的適應(yīng)度函數(shù)值,將當(dāng)前蜂群中的最大花蜜量及其蜜源位置發(fā)布在公告板內(nèi)。

        3)種群內(nèi)部采蜜峰依據(jù)記憶的信息在其鄰域內(nèi)進(jìn)行搜索,產(chǎn)生新的位置vi={vij|j=1,2}:

        vij=xi+(xi-xkj)×φ

        (4)

        式中,xkj代表第k只蜜蜂所表征的圖像分割閾值,φ代表取值區(qū)間[-1,1]內(nèi)的隨機(jī)數(shù),計(jì)算采蜜蜂新位置vi的適應(yīng)度函數(shù)值,依據(jù)貪婪準(zhǔn)則,假設(shè)vi優(yōu)于xi,則更新fi;依據(jù)xi的適應(yīng)度函數(shù)值fi,計(jì)算概率Pi:

        (5)

        (6)

        式中,abs(fi)代表花蜜量最大的位置,n代表蜜蜂總數(shù)。

        5)依據(jù)從蜂群那里得到的信息,觀測峰依據(jù)概率Pi選取一個(gè)蜜源位置,在該位置鄰近區(qū)域進(jìn)行搜索,從而產(chǎn)生一個(gè)新的位置,并計(jì)算該位置下適應(yīng)度函數(shù)值,對(duì)比采蜜峰搜索的新的位置和種群內(nèi)部記憶中位置的花蜜量。

        6)判定蜂群搜索過程中是否有應(yīng)放棄的位置,假設(shè)有,則用偵查峰隨機(jī)選取的一個(gè)新位置來取代它:

        xij=min+(max-min)×φ

        (7)

        其中:min和max代表圖像智能分割問題域的上、下界,定義分割閾值的取值區(qū)間在[0,255]之內(nèi)。

        7)重復(fù)步驟(3)~(6),直到達(dá)到最大迭代次數(shù),輸出最優(yōu)蜂群蜜源位置,即圖像最優(yōu)分割閾值(s,t)。

        采用人工蜂群算法進(jìn)行圖像分割過程中,相對(duì)于對(duì)比度高的圖像能夠起到對(duì)噪聲的抑制作用,且分割速度較快,但對(duì)于實(shí)際對(duì)比度低的圖像,采用上述方法難以避免地會(huì)帶來噪聲增強(qiáng)過度以及細(xì)節(jié)特征增強(qiáng)不足的現(xiàn)象。

        2 基于Contourlet變換的圖像智能分割方法

        2.1 基于小波變換的圖像增強(qiáng)

        在進(jìn)行圖像智能分割過程中,采用方向?yàn)V波器組實(shí)現(xiàn)圖像各個(gè)方向紋理分離,采用小波變換替換拉普拉斯變換進(jìn)行圖像多個(gè)方向子帶分解,具體過程如下所述:

        (8)

        式中,0≤k<2l-1,2l-1≤k<2l包含了圖像中接近于垂直方向、水平方向的紋理信息,l代表圖像分解級(jí)數(shù),將圖像頻域分解為2l個(gè)子帶。

        (9)

        設(shè)定,圖像灰色區(qū)域?qū)儆诙S小波空間Wj,HL、Wj,LH、Wj,HH,j代表空間尺度,Ψj,HL(n)、Ψj,LH(n)、Ψj,HH(n)代表其相應(yīng)的基函數(shù),則可利用下式描述圖像尺度空間Vj與小波空間Wj之間的關(guān)系:

        (10)

        (11)

        (12)

        (13)

        (14)

        (15)

        式中,M代表圖像原始數(shù)據(jù)總量,J代表圖像處理過程中小波轉(zhuǎn)換層數(shù),Ld代表圖像第d層小波子帶進(jìn)行方向?yàn)V波的級(jí)數(shù)。

        2.2 基于自適應(yīng)上下文尺度間融合的圖像智能分割

        在進(jìn)行圖像智能分割過程中,以3.1節(jié)通過Contourlet變換獲得的圖像各個(gè)尺度上的初始分割為基礎(chǔ),計(jì)算圖像多尺度似然函數(shù),并依據(jù)圖像最大似然函數(shù)估計(jì)準(zhǔn)則獲得圖像的初始分割,在此基礎(chǔ)上采用自適應(yīng)上下文結(jié)構(gòu)從圖像粗尺度的分割結(jié)果融合至最細(xì)尺度,獲得最終的圖像智能分割結(jié)果。具體過程如下所述:

        (16)

        (17)

        (18)

        (19)

        其中:p(ci|di,vi)代表圖像塊di從屬于類別ci的概率,依據(jù)最大后驗(yàn)概率融合圖像上下文信息,獲得圖像各個(gè)像素點(diǎn)的類別標(biāo)簽由下式確定:

        (20)

        從圖像的某一穩(wěn)健尺度進(jìn)行分析,通過選取圖像數(shù)據(jù)塊大小8×8,逐一向圖像細(xì)尺度融合,結(jié)合基于上下文的尺度間融合方法依次獲得圖像分辨率為4×4的數(shù)據(jù)塊、像素級(jí)的圖像精細(xì)分割結(jié)果。

        3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

        為了驗(yàn)證本文提出的基于Contourlet變換的圖像智能分割方法的有效性,選取多種類型灰度不均的醫(yī)學(xué)圖像作為實(shí)驗(yàn)樣本,并與文獻(xiàn)[8]方法和文獻(xiàn)[10]方法進(jìn)行了比較,實(shí)驗(yàn)采用Matlab2016a對(duì)本文方法進(jìn)行了驗(yàn)證,實(shí)驗(yàn)計(jì)算機(jī)配置為Windows7操作系統(tǒng)下CPU為Intel 2.2 GHz,內(nèi)存為4 G。

        對(duì)于以下實(shí)驗(yàn)選取相同實(shí)驗(yàn)參數(shù),設(shè)定時(shí)間步長為Δt=0.2,當(dāng)實(shí)驗(yàn)測試圖像灰度分布均勻時(shí),控制參數(shù)α′=1和β′=1,當(dāng)測試圖像灰度不均勻時(shí),參數(shù)設(shè)定為α=0.1和β′=1,由于要分割出目標(biāo)區(qū)域,長度參數(shù)需要設(shè)定較小的值,將該值設(shè)定為μ=0.01×2552。

        3.1 參數(shù)設(shè)定及評(píng)價(jià)方法

        為了定量分析和評(píng)價(jià)本文方法和文獻(xiàn)[8]方法以及文獻(xiàn)[10]方法的分割質(zhì)量,選用Jaccard相似度系數(shù)來衡量3種不同分割方法的精度。Jaccard相似度系數(shù)定義如下:

        JS(A,B)=|A∩B|/|A∪B|

        (21)

        式中,A代表標(biāo)準(zhǔn)的圖像分割結(jié)果,B代表待評(píng)價(jià)的圖像分割結(jié)果,Jaccard相似度系數(shù)越高說明圖像分割方法的性能越好。

        清晰度指標(biāo)可以準(zhǔn)確描述圖像分割后的細(xì)節(jié)反差和紋理變化特征,利用下式進(jìn)行定義:

        (22)

        式中,ΔIx和ΔIy分別x和y方向上的差分,圖像的平均梯度越大,說明分割后的圖像清晰度越好。

        3.2 圖像分割結(jié)果

        實(shí)驗(yàn)選取兩組灰度不均的圖像為例驗(yàn)證本文提出的基于Contourlet的圖像智能分割方法的有效性。選取一幅醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行分割,本文方法分割灰度不均勻的醫(yī)學(xué)圖像的效果分割結(jié)果用圖1進(jìn)行表示,圖2為Montreal神經(jīng)研究所提供的醫(yī)學(xué)腦部圖像。

        圖1 本文方法灰度不均醫(yī)學(xué)圖像分割結(jié)果

        圖2 腦圖像中心提供的白質(zhì)、灰質(zhì)、腦脊液標(biāo)準(zhǔn)分割

        圖1中,(a)代表待加權(quán)灰度醫(yī)學(xué)圖像,(b)、(c)、(d)分別代表本文方法分割的腦部圖像白質(zhì)區(qū)域、灰質(zhì)區(qū)域、腦脊液區(qū)域。將本文方法進(jìn)行圖像智能分割的結(jié)果與標(biāo)準(zhǔn)分割結(jié)果進(jìn)行對(duì)比可知,本文方法能夠?qū)︶t(yī)學(xué)腦部圖像進(jìn)行準(zhǔn)確分割,與標(biāo)準(zhǔn)分割結(jié)果輪廓?jiǎng)澐只疽恢?,并且從圖中可以看出本文方法分割后的圖像梯度較大,分割后的圖像清晰度較好,證明了本文方法在腦部圖像整體分割上的應(yīng)用是有效的。

        表1給出了本文方法和文獻(xiàn)[8]方法以及文獻(xiàn)[10]方法進(jìn)行圖像智能分割的分割精度(%)、迭代次數(shù)(次)以及運(yùn)行時(shí)間(s)。

        表1 不同方法圖像分割精度、迭代次數(shù)以及運(yùn)行時(shí)間

        分析表1可知,文獻(xiàn)[8]方法、文獻(xiàn)[9]方法和文獻(xiàn)[10]方法在每次迭代過程中進(jìn)行了卷積運(yùn)算,因此運(yùn)行時(shí)間更長,而本文方法僅需在迭代之前進(jìn)行卷積運(yùn)算,相比文獻(xiàn)提及方法具有更高的分割計(jì)算效率,從圖像分割結(jié)果來看,本文方法相比文獻(xiàn)提及方法對(duì)灰度不均的醫(yī)學(xué)圖像具有更好的分割結(jié)果和更快的計(jì)算效率。

        采用相同的收斂條件,對(duì)腦部圖像加入椒鹽噪聲測試,對(duì)比4種不同方法分割帶噪聲醫(yī)學(xué)圖像的能力,如表2所示。

        分析表2可知,采用相同的收斂條件,在添加相同的椒鹽噪聲強(qiáng)度0.05 dB下,文獻(xiàn)[8]方法的醫(yī)學(xué)腦部圖像分割相對(duì)錯(cuò)誤率為6.58%,文獻(xiàn)[9]方法的醫(yī)學(xué)腦部圖像分割相對(duì)錯(cuò)誤率為6.91%,文獻(xiàn)[10]方法的醫(yī)學(xué)腦部圖像分割相對(duì)錯(cuò)誤率為7.52%,而本文方法分割相對(duì)錯(cuò)誤率遠(yuǎn)低于文獻(xiàn)[8]方法、文獻(xiàn)[9]方法和文獻(xiàn)[10]方法,說明本文所提方法對(duì)于醫(yī)學(xué)腦部圖像中普遍存在的噪聲具有較好的抗噪性能。

        表2 不同方法對(duì)帶噪聲的醫(yī)學(xué)圖像分割結(jié)果的影響

        4 結(jié)論

        近年來,圖像分割方法已經(jīng)成為圖像處理研究領(lǐng)域的的一個(gè)研究重點(diǎn)。由于Contourlet變換方法的優(yōu)點(diǎn)是對(duì)圖像高頻細(xì)節(jié)可進(jìn)行任意方向的分解,提出一種基于Contourlet變換的圖像智能分割方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提方法能夠有效區(qū)分醫(yī)學(xué)腦部圖像不同的紋理區(qū)域,在腦部圖像邊緣細(xì)節(jié)以及方向信息的保持上相比其他分割方法具有優(yōu)勢(shì),充分證明了所提方法的有效性。

        [1]王 艷.圖像分割的自適應(yīng)快速水平集演化模型[J].計(jì)算機(jī)仿真,2016,33(2):269-272.

        [2]張新明,涂 強(qiáng),尹欣欣.混合遷移的高效BBO算法及其在圖像分割中的應(yīng)用[J].計(jì)算機(jī)科學(xué)與探索,2016,10(10):1459-1468.

        [3]王靈矯,鐘益群,郭 華,等.基于高階條件隨機(jī)場模型的改進(jìn)型圖像分割算法[J].計(jì)算機(jī)工程,2016,42(6):241-246.

        [4]吳 實(shí),熊淑華,李 杰,等.基于簡單線性迭代聚類算法和動(dòng)態(tài)區(qū)域合并的巖屑圖像分割[J].科學(xué)技術(shù)與工程,2016,16(35):238-243.

        [5]李竹林,王 靜.一種基于濾波的分段點(diǎn)乘圖像分割算法[J].電子設(shè)計(jì)工程,2016,24(23):1-3.

        [6]龍群芳,張 東.一種基于KNN紋理分類的超聲圖像自動(dòng)分割方法[J].科技通報(bào),2016,32(7):138-142.

        [7]張永梅,巴德凱,邢 闊.基于模糊閾值的自適應(yīng)圖像分割方法[J].計(jì)算機(jī)測量與控制,2016,24(4):126-128.

        [8]曹家梓,宋愛國.基于馬爾科夫隨機(jī)場的紋理圖像分割方法研究[J].儀器儀表學(xué)報(bào),2015,36(4):776-786.

        [9]葛 亮,楊竣鐸.基于蟻群優(yōu)化多層圖劃分的彩色圖像分割方法[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究,2015,32(4):1265-1268.

        [10]梅夢(mèng)杰,徐 軍.基于形狀共享初始化主動(dòng)輪廓模型的圖像分割方法[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究,2015,32(6):1902-1905.

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