結合顏色空間變換與GrabCut的超聲相控陣圖像分割

王凱 曹曉杰

摘 要：為實現工業故障診斷的自動化，應先解決超聲相控陣無損檢測圖像的目標分割問題。為此提出一種結合顏色空間變換與GrabCut算法的超聲相控陣圖像分割方法。該方法改進了傳統的 GrabCut 算法，通過自適應直方圖均衡化對超聲相控陣圖像進行增強，然后結合顏色空間變換和 GrabCut 算法對目標進行交互式圖像分割得到圖像目標分割結果。實驗表明，與傳統 GrabCut 算法相比，本文所提方法能夠更加精確分割出圖像中目標，并能克服背景噪聲，保留目標圖像細節。

關鍵詞：超聲相控陣;HSV顏色空間;GrabCut算法;圖像分割

文章編號：2095-2163（2019）04-0170-04 中圖分類號：TP391.4 文獻標志碼：A

0 引 言

超聲相控陣是無損檢測領域的一個重要分支。與其它檢測方法相比，超聲相控陣具有檢測速度快、適用性好、穿透性強、操作安全等優點，是目前獲得廣泛應用的無損檢測方法之一[1-2]。超聲相控陣圖像分割對于后續處理有著非常重要的影響，常用的圖像分割方法如下：基于閾值的分割，例如Otsu方法[3]、基于邊緣的分割，如Canny算子分割[4]、基于區域的分割，例如Watershed Algorithm[5]和基于水平集的分割，如CV模型[6]。但是由于超聲相控陣圖像中含有散斑噪聲，故上述方法都不適用于超聲相控陣NDT圖像的圖像分割。本文以超聲相控陣無損檢測原始圖像為研究對象，提出一種結合顏色空間變換與GrabCut的超聲相控陣圖像分割方法。研究中，將運用自適應直方圖均衡化實現超聲相控陣圖像的增強，然后結合顏色空間變換和 GrabCut 算法對目標進行交互式圖像分割，以避免復雜環境背景帶來的影響，解決傳統 GrabCut 算法對局部噪聲敏感而導致提取邊緣效果不好的不足，從而為后續工業故障診斷的自動化提供技術基礎[7]。本文對此擬展開研究論述如下。

1 顏色空間轉換

1.1 RGB顏色空間

在圖像處理技術中，經常見到的就是RGB顏色空間，也稱為三基色模式，由紅綠藍三個分量組成。當一個顏色通道用8位數據來描述時，3個分量的范圍均為[0，255]，當3個分量均為0時，對應黑色;都為最大值時，對應白色，其它顏色則由3個分量按照不同的權重相加獲得[8]。如圖1所示，RGB色彩空間可以用一個直角坐標系中的立方體來表示，立方體內的一個點代表一種顏色，坐標值表示了這種顏色在3種顏色上的分量。

1.2 HSV顏色空間

HSV空間的創建是基于顏色的直觀特性，即H（色調）、S（飽和度）和V（明度）。這種描述方式，相對于RGB色彩空間更接近人眼對物體顏色的感知[9]。HSV顏色空間可以使用六角椎體來表示，如圖2所示。六角棱錐中間的軸線表示明度V，從椎尖到椎底依次從黑到白;用角度表示色調H，0為紅色準線，2π/3表示綠色，4π/3表示藍色;用點到中軸線的距離表示飽和度S，從近到遠依次變得不飽和。

超聲相控陣圖像是基于RGB格式的，RGB顏色空間更注重圖像采集或顯示設備對顏色的記錄或顯示，但卻并不是一個直觀的顏色空間，各個分量之間冗余信息多，對目標物體的顏色描述相對復雜，不利于顏色的識別。用HSV顏色空間表示的彩色圖像，其中的色調H和飽和度S更加符合人眼感知物體顏色的特性，其各個分量的獨立性強，有利于圖像處理。這樣比較有利于算法的設計與實現。 因此本文針對原GrabCut算法缺陷，采用HSV顏色空間描述彩色圖像。

2 GrabCut算法

2004年， Rother等人[10]基于迭代的GraphCut算法提出了GrabCut算法。GrabCut算法通過交互的方式得出前景與背景。在框選出區域后，將選框以外的部分視為背景區域，而將選框以內的區域視為可能的前景區域。再通過計算前景高斯混合模型（GMM）和背景GMM，對每一個像素的RGB值代入單個的高斯模型進行計算，選取值最大的那個模型作為該像素點的歸屬，并且還將建立一個圖，對該圖求解最小割，如此循環直至收斂，這樣一來即可判斷得出選框內的前景區域與背景區域[11]。

3 超聲相控陣圖像分割

3.1 超聲相控陣圖像采集

本文實驗環境為Python3.6，選用CPU 為Intel（R） Core（TM） i7-8750H處理器，主頻為2.20 GHz，8 GRAM， Windows 10操作系統，本文實驗所使用的超聲相控陣圖像是由Phasor XS超聲相控陣儀器生成的，尺寸為300*230像素。

3.2 超聲相控陣圖像分割方法

本節綜合不同顏色空間的特征與GrabCut函數分割方法， 提出了融合顏色空間變換與GrabCut函數相結合的圖像分割方法，方法步驟可闡釋如下。

（1）對于采集的超聲相控陣圖像，采用自適應直方圖均衡化對圖像進行增強處理，增加亮度與對比度，以便后續操作。

（2）針對GrabCut算法的缺陷，將RGB圖像進行顏色空間轉換，在HSV顏色空間進行操作。

（3）用戶通過繪制矩形框來選擇超聲相控陣圖像的ROI區域，矩形外部像素標記為背景，內部像素標記為前景目標。

（4）將獲取到的圖像信息用于GrabCut算法初始化，并在GrabCut初始化建模中引入顏色判定，進行參數迭代和判定，從而得到分割圖像。

3.3 實驗結果及分析

分割算法效果對比如圖3所示。其中，圖3（a）為超聲相控陣原始圖像，圖3（b）是采用傳統GrabCut算法分割得到目標的結果，圖3（c）是將超聲圖像自適應直方圖均衡化進行圖像增強，并且采用顏色空間轉換，再進行GrabCut分割，綜上處理后得到的目標分割結果。從圖3中看出，本文算法對圖像含有大量的噪聲、且灰度不均勻性等因素具有較強的抗干擾能力，可以完整地分割出大部分目標的圖像，而且能夠保留圖像細節，分割效果堪稱理想。

本文分別采用GrabCut算法和基于顏色空間改進的GrabCut算法對超聲相控陣圖像進行分割。為了評價算法的分割效果，本文選取了精確度（Precision）和召回率（Recall）來衡量圖像分割效果的優劣。精確度和召回率值越大，分割質量越好，反之分割質量就越差。分割算法的對比結果見表1。

由表1可以看出，使用改進后的GrabCut算法在所有指標上均高于其它對比算法，具有較高的精確度和召回率。

4 結束語

GrabCut算法是一種較為成熟、在計算機視覺等領域應用較為廣泛的圖像分割算法。本文基于HSV顏色空間的GrabCut算法實現彩色圖像的分割。該方法符合人類視覺感知特點，在超聲相控陣圖像分割應用中獲得了良好的分割效果。通過實驗的分割結果剖析和分割性能的比較，充分驗證了本文算法的有效性和優越性。但對于圖像分割效率等卻仍有待后續深入的研究及改進。

參考文獻

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