改进的矩不变阈值分割图像算法

改进的矩不变阈值分割图像算法 第l6卷第1期 2007年1月 云南民族大学(自然科学版) JournalofYunnanNationalitiesUniversity(NaturalSciencesEdition) VoI_16No.1 Jan.2【x】7 改进的矩不变阈值分割图像算法 林定天蔡光程 (昆明理工大学理学院,云南昆明650093) 摘要介绍图像的矩以及在保持图像的矩不变的条件下对图像进行两级阈值分割 的方法,指出利用该方法分割出来 的图像具有过多的无用背景信息.为此,在矩不变阐值算法的基础上提m了两种改 进算法,一种是根据特征点 检测 工程第三方检测合同工程防雷检测合同植筋拉拔检测方案传感器技术课后答案检测机构通用要求培训 函数进行 迭代;另一种是根据特征点检测函数的均值进行调整,以达到尽量保留图像前景物 体信息,去掉无用背景信息的目的. 关键词图像分割;阈值;矩不变;特征点 【中图分类-~-]TP911.41【文献标识码】A【文章编号】1672—8513{2007)o1—0042 —03 TheImprovedAlgorithmsofThresholdingofImagesbyKeeping theIntensityMomentInbariable LinDingtianCaiGuangcheng (FacultyofScience,KunmingUniversityofScienceandTechnology,Kunming650093,Chi na) Abstract:Thisarticleintroducestheintensitymomentofimagesandonemethodusedforthebi Jevelthreshol— dingofimagesundertheconditionofkeepingthcintensitymomentinvariable.Buttheimages segmentedhave muchuselessbackgroundinformation,SOweputforwardtwoimprovedalgolithmgbasedon thismethod.Oneisto useiterationandtheotheristousemeanadjustingaccordingtotheinspectivefunctionofpoints ofinterest.Thetwo methodscanholdtheusefulforegroundinformationandgetridoftheUSeleSSbackgroundinf ormation. Keywords:imagesegmentation;threshold;invariableintensitymoment;I)(}intsofinterest 图像分割的目的是将图像中的像索分类,把需 要的像素留下来,尽量去掉无用的像素,为后续的图 像处理奠定基础.分割图像的算法有很多,其中以闽 值分割法的应用最为广泛.如何确定阈值是图像阈 值分割法的关键,若所用闽值过高,则分割后的图像 会留下过多的无用信息,若所用阈值过低,则分割后 的图像会丢失过多的有用信息,所以,虽然阈值分割 法较简单,但阈值的选择仍然是个较复杂的问 题 快递公司问题件快递公司问题件货款处理关于圆的周长面积重点题型关于解方程组的题及答案关于南海问题 .常 见的算法是采用白适应阈值与最佳闽值法.本文在 矩不变阈值分割图像算法的基础上,提出了两种利 用特征点检测函数进行改进的算法. I矩与矩不变算法 矩是随机变量的数学特征的 表 关于同志近三年现实表现材料材料类招标技术评分表图表与交易pdf视力表打印pdf用图表说话 pdf 示,矩法的基本 思想是:样本抽白总体,样本的矩在一定程度上反映 了总体的矩.所以,可用样本矩函数的估计作为总体 矩函数的估计.对于二维连续函数./(,Y),由 Papoulis=J:1991年证明的单值件定理可得:如果 ,Y)足分段连续的并且仅在),平面内有限的部 分具有非零值,则存在各阶矩_lJ. 在数字图像中,令r表示在区间f0,L一1]上代 表离散灰度的离散随机变量,并且令P(r)代表对应 J:r的第i个值的归一化直方图分量,即可以把 P(r)看作灰度级r出现的概率估汁值.…幅大小为 M×N二维图像,的第n阶矩定义为: 1MNL一1 m= ??()=?(r)p(rj)(1)…'1Y1【0 (n=0,I,2,3……,特别地当n=0时,"0=1) 把一幅灰度数字图像分为两个灰度,一个灰度 对应图像的背景,另外一个灰度对应图像的目标,称 为灰度图像的二级闽值化.矩不变阈值分割法就是 把矩法用于图像的分割,其基本思想是:使二级阈值 }收稿日期:2006—07—07. 基金项目:国家自然科学基金资助项日(10561004);昆明理工火学理学重点学科建 设基金资助项目 作者简介:林定天(1980一),男,硕士研究生,主要从事数字图像处理的学习与研究+ 通讯作者:蔡光程(1965,),男,教授,主要从事图像处理,模式识别和物体跟踪方面 的研究. 42 第1期林定天等:改进的矩不变阈值分割图像算法 分割前后,图像的矩仍然保持不变.假设对图像进行 二级阈值化后,图像的灰度只有两个灰度等级,分别 设为G.及G,一切小于与等于阈值,的像素的比例 为P.,一切大于阈值,的像素的比例为P,则分割后 图像的第凡阶矩为?J: "= ?()J=0 (2) (凡:0,1,2,3……,特另0地当凡=0时,"=1) 应用矩不变算法的思想,应保持分割前后的图 像的前三阶矩不变,如果是矩不变多阈值分割,则其 基本思想仍然是相同的,只是所求的未知量变多,所 列的方程增多而已.即为: 因此可解得: 一 m. P0===兰=(4) ?n一4n1 其中,.:孚:孚,J,}2一"01Hg2一J"1 = ?(一n.) 求出P.后,选择合适的闽值,使之满足: P.=?p(r),在实际操作过程中,往往找不到该 准确的,值,只能寻找与P.最接近的t值. 2特征点及其调整 特征点被定义为图像中亮度变化剧烈的点或者 图像边缘曲线上具有曲率极大值的点,有较强的稳 定性._-一般情况下,前景物体特征点包含了较多的特 征信息,对人类视觉的冲击力较大,特征点往往具有 旋转不变性,可以作为很多算法的依据,所以一幅经 过处理后的图像应尽量保留前景物体及其特征点的 信息,以便作后续处理,而背景信息则往往可以丢 弃.应用上述的矩不变算法分割图像,发现分割后的 图像含有过多无用的背景信息.为了保留图像前景 物体及其特征点,去掉无用的背景信息,在这里引入 特征点检测函数的均值,提出了两种改进算法. 特征点主要有Harris特征点,Susan特征 点J,Zheng特征点等,基于算法速度的考虑, 这里所用的特征点算法就选取由Kitchen和 Rosenefeld提出的通过计算像素的微分几何特征进 行的特征点检测算法,该算法简单,运算速度快, 但对噪声较为敏感,其图像特征点检测函数定义为: m=垃(5) 其中,=Ol=+1 ,y)一,y) '=aal y = ,(,y+1)一,(,,) ::+I,y)+—I,y)一21() = _,(x+l,y)+,(+1)_7,(圳 ,=a2/ 2:,(,y+1)+,(,y一1)一2t(,) 对=F特征点检测函数C(,y),这里须注意的是当, 以及,均为零时,c(,y)的值也为零,否则会导致 分母为零.在这里,定义特征点阈值: 互Ic()J(6) 3改进的算法 假设分割后把图像前景物体的灰度缸设为0, 即为黑色,背景信息的灰度值设为255,即为白色, 以图1作为实验图像采用种方法来对矩不变算法 进行改进,具体方法如下. 3.1特征点迭代算法 根据特征点检测函数的值对图像进行迭代运 算.主要依据是根据矩不变所分割出来的图像含有 过多的背景离散点(见图2),这些离散点的 lC(,Y)l一般比较大,主要是因为这些离散点近似 于特征点,该算法的迭代次数过多时会导致边缘变 模糊,所以当图像的边缘变模糊时应该考虑停止迭 代,算法设计如下. 1)根据矩不变算法得出图像,; 2)对图像,,算出其特征点检测函数C(,y), 在利用式(6)算出,; 3)如果lC(,Y)J>,,则令点(,y)的灰度值 为255,即把该点视为背景信息.完成该步得出新的 图像,,再令J『=,; 4)重复应用步骤?到步骤?,直至满足所需或 者两次图像变化相差不大为止; 算法实验结果见图3. 3.2特征点调整算法 对矩不变算法所得的阈值,进行调整,令最终 的阈值T=,一Ot.这里的,为对原图像应用特征点 43 3 / 1'3mmm === 1,:? ? CCG = +++ + PPPP 云南民族大学(自然科学版)第16卷 检测函数后根据式子,【c(,y)【所 得,其中的0为调整系数,可根据实际情况进行调 整.t只是较盲目地凑合比例,而乃是根据原图像 的特征点而得出的有意义的阈值,所以借助于t的 恰当调整,把t与t结合起来必然可以在一定程度 上减少仅靠阈值t而带来的盲目性达到改进的目 的,根据多次实验的结果,0的取值约为,该 算法实验结果见图4. 图1原图 图3特征点迭代算法(3次迭代结果) 4实验结果 从实验的结果看,矩不变算法具有一定的盲目 性,因为该算法只是根据概率的值来凑合比例.而本 文所提出的两种算法是在矩不变的基础上根据特征 点进行凋整,可以在一,定程度上减少矩不变算法所 带来的盲目性,达到尽量保留前景信息且去掉无用 背景信启,的目的. 图2矩不变阈值法 图4特征点调整算法 , 参考文献: [1]SAttO0PK?ASurveyofrhresholdingTechniques[J].ComputerVision,GraphicsandInk ageProcessi.1988. 41:233—260. f23吴一全,朱兆达.图像处理中闽值选取方法30年(1962一1992)的进展(一)[J]. 数据采集与处理,1993,9(3):193 201. [3]吴—全,朱兆达.I茎l像处理中阈值选取方法3o年(1962—1992)的进展(二)[J]. 数据采集与处理,1993,9(4):268—28l_ [4]阮秋琦.数字图像处理学[M].北京:电子工业出版社,2001. [5]王新成.高级图像处理技术[M].北京:中国科学技术出版社.2000. [6]RAFAELCG,RICHARDEw.DigitalImageProcessir,gSecondEdltion[M], 北京:电子工业出版.2002. [7]崔屹.数字图像处理技术与应用[M].北京:电子工业版社,1997. (责任编辑万志琼)