黃曉潤 孫梓健 趙海浩

摘 要：彩色圖像提供豐富的數(shù)據(jù)信息，對客觀世界的描述更為形象，因此研究對彩色圖像分割更具有廣闊的遠景。本文通過對彩色圖像分割及處理（或加工、分析）進行系統(tǒng)闡述，詳細講解圖像分割技術方法，可以有效的對圖像進行分割。

關鍵詞：圖像處理；圖像分割；閾值處理；形態(tài)學

彩色圖像提供豐富的圖像信息，對客觀世界的描述更為形象，因此研究對彩色圖像分割更具有廣闊的遠景。所謂圖像分割指的是根據(jù)圖像灰度、顏色、統(tǒng)計特性、外形等特征把圖像劃分成若干區(qū)域，并使這些特征在同一區(qū)域內(nèi)表現(xiàn)出近似性，在不同區(qū)域間表現(xiàn)出較大差異，進而實現(xiàn)對目標的提取。為了讓數(shù)字化圖像處理研究的工作人員對現(xiàn)在的彩色圖像分割技術有一個相對全面的了解，因此，本文主要針對彩色圖像分割技術和方法進行探究。

一、數(shù)字圖像處理技術在圖像處理中應用的作用

數(shù)字圖像處理，即利用數(shù)字硬件或者計算機，對圖像進行去噪、圖像增強、恢復、切割、提取特征等特定的數(shù)學運算，使得圖像的使用性能不斷的提高。數(shù)字圖像處理的主要內(nèi)容具體如下。

（一）幾何變換

圖像幾何變換是指在不改變像素值的情況下，只對圖像像素進行變換。適當?shù)膸缀巫儞Q，可以最大程度地消除由于成像等自身原因所造成的幾何失真所產(chǎn)生的負面影響。幾何變換通常包含圖像平移、鏡像、縮放、旋轉(zhuǎn)、坐標映射、放射變換以及若干個圖像的扭曲矯正和配準等多種方式，幾何處理就是圖像處理中最常用的處理方式，而絕大部分的圖像處理軟件都配備有基礎的圖像縮放功能[1]。對圖像進行扭曲矯正可以將已經(jīng)變形的圖像幾何校正過來，最后得到的圖像比較精準。

（二）增強圖像和復原

圖像增強和復原的作用是為了提高圖像的清晰度，如噪聲去除，提高圖像質(zhì)量等。增強圖像的重要作用就是通過一定方法對原圖像進行處理，選擇性的突出圖像中感興趣的特征或者抑制圖像中不需要的信息，使感興趣目標突顯出來，最常用的方法就是灰度變換法與直方圖變換法等。圖像復原的主要目的就是將干擾圖像的元素清除掉，以便可以將圖像的原本面貌恢復出來，如將圖像中的噪音去掉。

（三）圖像重建

圖像重建通過外部測量的數(shù)據(jù)，經(jīng)數(shù)學模型處理獲得三維物體的信息。圖像重建技術開始是在放射醫(yī)療設備中應用，顯示人體各部分的圖像，即計算機斷層攝影技術，簡稱CT技術，后逐漸在許多領域獲得應用。

（四）圖像編碼

圖像編碼本質(zhì)就是對將要處理的原始圖像按照一定的規(guī)則進行重組，不影響圖像質(zhì)量的前提下，使得可以用盡可能少的符號來表示盡可能多的信息。圖像編碼在數(shù)字圖像處理研究中是一個相對經(jīng)典的研究方向，到現(xiàn)在已經(jīng)有60多年的歷史了，并且已頒布了大量的編碼標準。

（五）圖像形態(tài)學處理

圖像形態(tài)學處理即從圖像中獲取對描述圖像特征有價值的分量，方便后期圖像處理提取感興趣特征，如邊界和連通區(qū)域等。同時像輪廓填充、異常點處理等技術也常應用于圖像的預處理中，成為圖像增強技術的有力補充。

二、數(shù)字化圖像處理技術中所應用到的處理工具

數(shù)字化圖像處理技術中心所應用到的處理工具一般可以由功能函數(shù)實現(xiàn)，具體的函數(shù)類型包括：數(shù)據(jù)（圖像）采集、圖像輸入、圖像輸出顯示、圖像分析和圖像變換函數(shù)、增強以及圖像類型轉(zhuǎn)換、顏色轉(zhuǎn)換函數(shù)和顏色圖操作、幾何操作、直方圖統(tǒng)計、圖像濾波處理函數(shù)等。

MATLAB圖像處理技術所適用的圖像處理可以包括以下幾中類型：二值、引色、灰度、真彩色。然而某些工具函數(shù)還對圖像的類型有所限制，想要實現(xiàn)以上四種圖像處理效果可以通過工具箱的轉(zhuǎn)換函數(shù)轉(zhuǎn)換實現(xiàn)，可以使用MATLAB進行圖像處理的文件格式有很多種，如BMP、DIB、JPG、JPEG、PNG等。

圖像顯示和讀寫的操作過程有以下幾種：通過imread（）命令加載圖像，通過imwrite（）命令輸出或保存圖像，通過imshow（）等命令將圖像輸出顯示在屏幕上，可通過imresize（）命令對圖像進行插值縮放，可使用medfilt2（）對圖像進行中值濾波，通過imhist（）命令生成圖像的直方統(tǒng)計圖。通過這些手段，對圖像進行處理，可以有效提高圖像的視覺效果，或者用適用于計算機計算分析的方式以及更加適合人眼觀察的方式對圖像進行處理[3]。

三、灰度圖像分割算法

（一）灰度閾值的分割

這一類灰度圖像的分割算法通常是利用所設置的閾值，依照圖像的背景和目標在灰度像素方面存在的差異將圖像進行分割的手段。完整的圖像可以按照灰度進行劃分，如先將圖像的灰度閾值假設為T，將這一圖像中的全部像素的灰度值和T進行比較，其主要目的就是分清楚像素點究竟是背景還是目標，這一操作的前提就是T一定要在圖像灰度等級的范圍之內(nèi)。通過灰度對比所得出的結(jié)果，可以大致分為兩類：①如果T比圖像像素的灰度值小，那么這部分像素點就是目標；②如果T比圖像像素的灰度值大，那么這部分像素點就是背景?？茖W選取閾值就是灰度閾值分割算法的核心，其中傳統(tǒng)的閾值選取都是通過人的視覺的敏銳性，對圖像的直方圖進行觀察和分析進而選擇合理的閾值?，F(xiàn)在灰度閾值分割法在絕大部分圖像處理中的應用，不用人工干涉就可以自動獲取圖像分割閾值的合理選擇。[4]。

（二）迭代閾值分割

迭代閾值分割是基于逼近的思想：首先根據(jù)圖像目標像素的分布值，從中選取適當?shù)拈撝底鳛槌跏贾怠Ｈ缓笥嬎阍谠撻撝迪碌膱D像前景與背景的中心值，當前景和背景中心值的平均值和預設的閾值相同時，則迭代停止，從而確定最佳的閾值。

（三）最小誤差閾值選擇

該方法假設在圖像中的目標像素點和背景像素點或者是這兩者之間的灰度值均呈正態(tài)分布，所標注的閾值偏差相同的情況下，通過最小誤差閾值法的遞推公式，選取最科學合理的閾值，才盡可能的降低閾值誤差，對圖像進行有效的分割。

（四）谷底最小閾值分割

谷底最小閾值分割適用于圖像灰度值分布呈現(xiàn)明顯雙峰的情況下，尋找雙峰的谷底最小值作為閾值。但該方法不一定能夠獲得合適的閾值，對于圖像直方分布呈單峰或平坦直方分布時，該方法不適用。

實現(xiàn)該方法是一個迭代的過程，每次處理前對圖像直方圖數(shù)據(jù)進行判斷，看是否呈雙峰分布，如果不是，則對直方圖數(shù)據(jù)以半徑為1的平滑處理，如果迭代到一定數(shù)量（如大于1000）仍無法平滑為雙峰，則失敗。如果迭代成功，則以雙峰的谷底最小值作為閾值對圖像進行處理。

結(jié)束語

綜上所述，本文主要介紹了數(shù)字化圖像處理研究中所應用到的主要技術方法和應用，同時介紹了使用MATLAB時所用到的部分函數(shù)，研究了圖像處理中所用到的幾種圖像分割技術。通過對圖像處理與圖像分割技術的研究，可通過該方法或理論基礎提取到用戶所需要的目標特征。

參考文獻

[1]董強，張月雷.數(shù)字化圖像處理中的圖像分割研究[J].信息與電腦，2016（17）：53-54.

[2]蒲桃園.數(shù)字化圖像處理中的圖像分割技術[J].工程技術：全文版，2016（12）：00288-00289.

[3]蘭連意，李波.數(shù)字化圖像處理中的圖像分割研究[J].電腦迷，2013（9）：50-50.

[4]宋美萍.數(shù)字圖像處理中的圖像分割技術應用研究[J].電子技術與軟件工程，2017（1）：75-75.

作者簡介

黃曉潤，男，本科，助理工程師，遼寧科技學院自動化專業(yè)。

（作者單位：東北大學軋制技術及連軋自動化國家重點實驗室）