基于MATLAB的數字圖像分割技術的研究

劉明君，姚　丹，黃家明，邢　帥，劉梅梅，董一璇

(忻州師范學院電子系，山西忻州 034000)

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基于MATLAB的數字圖像分割技術的研究

劉明君，姚丹，黃家明，邢帥，劉梅梅，董一璇

(忻州師范學院電子系，山西忻州 034000)

[摘要]在圖像處理過程中，圖像分割技術起著關鍵性作用，越來越受到人們的關注。運用圖像分割技術時，面對不同圖像要選擇最適合的算法。本文主要針對閾值分割和梯度分割算法進行研究，其中梯度分割算法分為Roberts算子、Canny算子、Sobel算子。通過分析不同方法的仿真結果，能夠得出針對不同圖像分割的具體需求，以此選擇合適的方法，達到圖像分割的目的。

[關鍵詞]圖像處理；閾值分割；梯度分割

隨著圖像處理技術的發展，圖像分割技術作為圖像處理中不可或缺的一步，也取得了不錯的進展。圖像分割技術算法有很多，其中有些圖像分割技術算法雖然應用范圍較廣，但不完全適用于所有領域；還有些算法只能適用于一些特殊的圖像。在圖像處理過程中，分割效果的準確性將直接影響進一步對圖像進行分析與處理。

1圖像分割算法

圖像分割技術對于圖像處理是非常重要的，發展到今天沒有一種通用的算法，也沒用統一的標準。近些年來，研究者們考慮用各種不同的思路去改進、完善算法，并對經典方法和一些新出現的方法進行概述。在圖像分割技術中，大致分為邊緣檢測方法、閥值分割法、結合特定理論工具的分割方法以及區域提取方法。本文主要研究閾值分割和梯度分割算法，梯度分割算法又包括Roberts算子、Canny算子、Sobel算子，分別通過Matlab軟件進行仿真，并給出結論。

2閥值分割

閾值分割技術是基于區域的分割技術，該算法是通過給定的不同閾值，將圖像中的像素點分為若干區域。假設原始圖像為f(x，y)，在圖像f(x，y)中提取特征值t，然后將其分割為兩個部分，其公式為：

其中，t0=0，t1=1就能得到分割后的圖像。

在一般情況下，閾值分割算法可以分為人工選擇法和自動選擇法。人工選擇法是通過與直方圖的結合人工操作選擇閾值。程序中先通過函數graythresh()，即用Otsu方法計算出全局圖像閾值，再通過函數im2bw()基于一定閾值將圖像轉換成二值圖像。原圖像及閾值分割后的圖像如圖1所示。

圖1　閾值分割

3梯度分割

梯度分割其實就是對圖像進行邊緣檢測。邊緣是圖像特征的重要判斷依據，它能描繪出目標圖像的形狀及輪廓。梯度分割技術對圖像識別和計算機分析有十分重要的研究價值。

3.1Roberts算子

羅伯茨算子(Roberts)是利用局部差分算子識別圖像邊緣的算法，通過對角線方向相鄰象素的差值近似梯度幅值尋找邊緣。Robert交叉算子為：

G(i，j)=|f(i,j)-f(i+1，j+1)|+|f(i+1，j)-f(i，j+1)|.

(1)

用卷積模板表示方法，(1)式變成：

G(i，j)=|Gx|+|Gy|.

(2)

其中，Gx和Gy由下面的模板計算：

100-1

0-110

先通過函數rgb2gray()對圖像進行灰度變換，再通過函數edge(‘roberts’) 即用Roberts算子識別灰度圖像的輪廓，利用該算法實現對圖像的邊緣檢測仿真結果如圖2所示。

3.2Canny算子

John F.Canny研究出一個多級邊緣檢測算法，即Canny邊緣檢測算子。Canny邊緣檢測算子步驟大致分為4個部分：對圖像進行高斯濾波消噪處理；利用有限差分算子計算梯度的向；抑制梯度的非極大幅度值；用雙閾值算法檢測邊緣。

3.2.1信噪比準則

為了提取的邊緣質量越高，可以提高信噪比。信噪比SNR的定義為：

(3)

其中，h(x)是濾波器脈沖響應，G(x)是邊緣函數。

3.2.2定位精確度準則

邊緣定位精度L定義如下：

(4)

其中，L值越大表示定位精確度越高。

3.2.3單邊緣響應準則

為了使單邊緣存在唯一的響應，檢測算子的零交叉點平均距離D(f′)必須滿足：

(5)

在程序設計時，先通過函數rgb2gray()對圖像進行灰度變換，再通過函數edge( ,‘canny’) 即用Canny算子識別灰度圖像的輪廓，如圖3所示。

圖3　Canny算子仿真結果

3.3Sobel算子

Sobel算子是一個離散的一階差分算子，一般情況下，利用該算法計算圖像亮度函數的一階梯度的近似值。利用Sobel算子對圖像任意一像素點進行計算，可以產生該點對應的法矢量或梯度矢量。

Sobel算子也是梯度幅值的一種：

(6)

其中，偏導數sx和sy用以下公式計算可得：

sx=(a0+ca1+a2)-(a6+ca5+a4).

(7)

sy=(a2+ca3+a4)-(a0+ca7+a6).

(8)

其中，常系數c=2。

在程序中，先通過函數rgb2gray()進行灰度變換，再通過函數edge( ,‘sobel’) 即用Sobel算子識別灰度圖像的輪廓，從而實現對圖像的邊緣檢測，仿真結果如圖4所示。

圖4　Sobel算子仿真結果

4結論

本文研究了梯度分割法以及閥值分割法，在梯度分割法中主要涉及3種算子，即Roberts算子、Canny算子以及Sobel算子。這3種算法分別適用于不同的范圍，其中，Sobel算子在處理陡峭的低噪聲的圖像過程中邊緣定位比較準確，同時對噪聲較多的圖像以及灰度漸變處理的效果比較好；Roberts算子對同一類型的圖形處理時，雖然效果較好，但是邊緣定位不佳；Canny算子在處理這類圖像時，不容易受到噪聲的干擾，能夠檢測到真正的弱邊緣。通過仿真實驗結果可知，要針對不同的圖像分割的具體需求，來選擇合適的方法，達到圖像分割的目的。

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Based on Matlab of Digital Image Segmentation Technology Research

LIU Ming-jun，YAO Dan，HUANG Jia-ming，XING Shuai，LIU Mei-mei，DONG Yi-xuan

(Electronics Department, Xinzhou Teachers University, Xinzhou Shanxi 034000, China)

Abstract:In the process of image processing, image segmentation is critical technology and can get more and more attention. In the face of different images, we can select the most suitable algorithm. This article mainly aimed at the threshold segmentation and gradient segmentation algorithm for research. In the gradient segmentation algorithm, it can be divided into Roberts operator, Canny operator and Sobel operator. By analyzing the simulation results of different methods, facing the specific needs of different image segmentation to select the appropriate method, we can achieve the goal of image segmentation.

Key words:image processing; threshold segmentation; gradient segmentation

[作者簡介]劉明君(1981- )，男，講師，碩士研究生，從事圖像處理、信號檢測及人工智能研究。

[基金項目]忻州師范學院大學生創新項目立項資助“數字圖像處理軟件平臺的設計”(2015)。

[收稿日期]2015-11-24

[中圖分類號]TP751.1

[文獻標識碼]A

[文章編號]2095-7602(2016)02-0046-03