一种用于纺织和医学图像的分割方法技术

一种用于纺织和医学图像的分割方法。它改善了图像分水岭算法中的过分割现象，是以如下步骤进行的：首先，为得到梯度幅值图像，对原始图像进行边界检测；然后，利用一维梯度向量流偏微分方程对梯度幅值图像进行边界信息扩散和噪音去除；再后，检测梯度图像的局部最小值点，并通过形态学膨胀运算自动合并相近的局部最小值点；最后，用分水岭算法分割处理后的图像。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种图像分割方法，尤其是能改善过分割现象的图像分割方法。
技术介绍
图像分割是计算机视觉领域中的一个关键任务。在各种分割算法中，分水岭是一种较好的算法。它以梯度幅值图像为处理对象，能够自动分割图像中的各个目标物体，在图像处理中被广泛应用。从原理上分析，分水岭是一种基于区域的图像分割方法。目前，分水岭算法的一个公认的严重缺点就是对噪音敏感，易于产生过分割，即分割的区域数目远超过图像中包含的实际对象数。其原因在于每个实际对象区域中经常包含多个局部最小值。而依据分割原理，每个局部最小值就会产生一个分割区域。所以一般的梯度幅值图像因其含有噪音，并不适合用分水岭算法处理。因此在用分水岭进行图像分割前，需要对其做预处理。距离变换是一种常用的预处理算法，它将二值图像构造成一幅具有分水岭结构的梯度幅值图像，然后再进行分割。另外一些滤波算法也可用于预处理灰度图像，减少局部最小值的个数，以改进分割质量。
技术实现思路
为了克服现有分水岭算法对噪音敏感、易于产生过分割的不足，本专利技术提出一种能改善过分割现象的图像分割方法。本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是首先，为得到梯度幅值图像，对原始图像进行边界检测；然后，利用一维梯度向量流偏微分方程对梯度幅值图像进行边界信息扩散和噪音去除；再后，检测梯度图像的局部最小值点，并通过形态学膨胀运算自动合并相近的局部最小值点；最后，用分水岭算法分割处理后的图像。所述的分水岭算法是基于拓扑理论的数学形态学的分割方法，其基本思想是把图像看作是测地学上的拓扑地貌，图像中每一点像素的灰度值表示该点的海拔高度，每一个局部极小值及其影响区域称为集水盆， 而集水盆的边界则形成分水岭。所述分水岭算法的计算过程是分成两个步骤的迭代标注过程，一是排序过程，另一是淹没过程；即，首先对每个像素的灰度级进行从低到高排序，然后在从低到高实现淹没过程中，对每一个局部极小值在h阶高度的影响域采用先进先出的 FIFO结构进行判断及标注。本专利技术的有益效果是，改善了分水岭算法的过分割现象，为后续处理提供较为可靠的技术手段，可广泛用于各种图像预处理中，尤其在例如纺织、生物医学图像等精细图像的分割中。相对于传统预处理方法，提高了后续阶段如目标提取和模式识别等任务的正确率。具体实施例方式第一步，利用一维梯度向量流偏微分方程对梯度幅值图像进行边界信息扩散和噪音去除。具体为，将原始的用于对二维梯度向量进行扩散的梯度向量流GVF修改为对一维的梯度幅值进行扩散的偏微分方程，即ID-GVF u▽2g-f2(g-f) = 0⑴其中，f表示原始图像的梯度幅值图像，μ是权值因子，▽是梯度算子，g是偏微分方程对f的扩散作用结果，它的初始值是f。式(1)所对应的最小化能量泛函为权利要求1.一种提高图像分割性能的方法，其特征是首先，为得到梯度幅值图像，对原始图像进行边界检测；然后，利用一维梯度向量流偏微分方程对梯度幅值图像进行边界信息扩散和噪音去除；再后，检测梯度图像的局部最小值点，并通过形态学膨胀运算自动合并相近的局部最小值点；最后，用分水岭算法分割处理后的图像.2.根据权利要求1所述的提高图像分割性能的方法，其特征是分水岭算法是基于拓扑理论的数学形态学的分割方法，其基本思想是把图像看作是测地学上的拓扑地貌，图像中每一点像素的灰度值表示该点的海拔高度，每一个局部极小值及其影响区域称为集水盆，而集水盆的边界则形成分水岭。3.根据权利要求1所述的提高图像分割性能的方法，其特征是分水岭算法的计算过程是分成两个步骤的迭代标注过程，一是排序过程，另一是淹没过程；即，首先对每个像素的灰度级进行从低到高排序，然后在从低到高实现淹没过程中，对每一个局部极小值在h 阶高度的影响域采用先进先出的结构进行判断及标注。全文摘要。它改善了图像分水岭算法中的过分割现象，是以如下步骤进行的首先，为得到梯度幅值图像，对原始图像进行边界检测；然后，利用一维梯度向量流偏微分方程对梯度幅值图像进行边界信息扩散和噪音去除；再后，检测梯度图像的局部最小值点，并通过形态学膨胀运算自动合并相近的局部最小值点；最后，用分水岭算法分割处理后的图像。文档编号G06T5/00GK102542531SQ20101057849公开日2012年7月4日 申请日期2010年12月8日 优先权日2010年12月8日专利技术者吉庆, 周頔 申请人:江南大学本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：周頔，吉庆，
申请(专利权)人：江南大学，
类型：发明
国别省市：