基于MATLAB仿真软件实现的图像分割

2013-07-27 09:50王建英乔章庆

电子测试 2013年16期

王建英,乔章庆

1.天津开发区职业技术学院电子信息系,天津,300357）2.天津渤化永利热电有限公司,天津,300000）

图像分割是图像处理的一项关键技术，在图像识别系统中起着重要的作用，至今已经提出了很多种方法，但是每种分析方法都是针对具体问题和具体情况的，没有任何一种方法是适合于所有图像的，也并没有人给出选择图像分割方法的具体的标准，这就给图像分割带来了很大的困难和实际的问题，因为图像分割方法都很多，只要能够有效的将图像处理中需要的感兴趣的区域从图像背景中区分出来，成为一个独立的整理，那么这种方法就是有效的。图像分割方法也有很多种方式，本文将典型的分割方法分为四类：(1)基于阈值分割的分割方法；(2)边缘检测方法；(3)区域法；(4)具有明显特征的特殊图像的分析方法（本文以指纹图像的分割为例进行介绍）。

1 MATLAB简介

MATLAB语言是一种优秀的计算机语言，具有数学运算能力是它的突出优秀之一，许多在C语言中很复杂的问题在MATLAB语言编程中只需要一条专用指令就能完成。它以矩阵作为基本编程单元，提供了各种矩阵的运算与操作，并有较强的绘图功能。MATLAB集科学计算、图像处理、声音处理于一身，是一个高度的集成系统，有良好的用户界面，并有良好的帮助功能。MATLAB不仅流行于控制界，在机械工程、生物工程、语音处理、图像处理、信号分析、计算机技术等各行各业中都有极广泛的应用。

2 典型图像分割方法

2.1 基于阈值的分割方法

在众多的图像分割算法中，阈值分割是应用最广泛，方法最简单的图像分割技术，这种方法的实现过程是先根据图像的灰度直方图得到阈值，根据阈值将图像的灰度进行分级，把同一灰度等级的图像视为同一个物体，这要做的好处是能够实现对数据量的压缩，也就节省了大量的图像信息处理和分析的时间，因此，基于阈值的分割方法是图像识别之前对图像进行预处理最常用的方法之一。它特别适用于灰度差比较大的灰度图像。

不管用何种方法选取阈值，一幅原始图像 f （ x, y ）取单阈值T分割后的图像可定义为：

这样得到的 g （ x, y ）是一幅二值图像。

因为阈值分割方法的特点是计算省时、简单，在很多场合得到了广泛的应用。

这种算法的实现过程如下：

1)将彩色图像转化为灰度图像；

2)计算直方图，根据直方图选取阈值；

3)根据阈值进行图像分割。

阈值分割对于直方图有明显波谷的图像可以取得很好的效果，主要包括全局阈值分割和动态阈值分割两种。

2.2 边缘检测法

图像的边缘对人的视觉具有重要意义，但人们看到一个有边缘的物体时，首先感觉到的便是边缘，灰度或结构信息的突变处成为边缘。图像的边缘有方向性和幅度两个属性，沿边缘方向像素变化缓慢，垂直于边缘方向像素变化剧烈，边缘上的这种变化可用微分算子检测出来，常用已接导数来检测边缘，基于一阶导数的煎测边缘有：Roberts算子，Sober算子， Prewitt算子。

2.3 区域法

如果说前面谈到的两节的算法分别从类似于“点”、“线”的视角看待图像分割问题，下面介绍这类图像分割算法就相当于从“面”的角度来看待图像分割问题了。根据图像分割的定义，其最终是要得到满足一定条件的若干个区域。那么，基于区域的图像分割算法，就是如何直接利用区域这个概念进行算法的研究。区域法包括区域生长法和区域分裂法，在此只介绍区域生长法。

区域生长法主要有以下三步构成：

1)选择合适的种子点;

2)确定生长准则；

3)确定生长停止条件

区域生长法是通过MATLAB工具箱中的函数imreconstruct完成的，由于涉及到形态学的知识本文只利用了这个函数实现了分割图像，没有讨论具体的过程。

2.4 指纹图像的分割

进行指纹图像识别时，首先要处理的是经过指纹采集仪采集到的图像，而这些图像是通常是含有很多噪声的，直接对这些接图像进行处理，从而提取特征点的话会存在很多的问题，直接影响特征点的提取结果。因此有必要对指纹进行去除噪声的预处理过程，而图像分割则是这一过程的主要处理步骤，经过对指纹图像的研究分析，指纹图像最大的特点是具有纹理性和方向性，因此利用方向图对指纹图像进行分割的方向分割。本文利用的是基于均方差值的方向图分割算法。

本算法是一种有效的方法，这种方法的分割效果依赖于所求点方向图的可靠性, 而对图像对比度的高低并不敏感。