數(shù)字圖像處理中的圖像分割技術(shù)應(yīng)用研究

在科技飛速發(fā)展的時代，數(shù)字圖像處理技術(shù)被大范圍應(yīng)用于各個領(lǐng)域，其中，圖像分割就是一項極其重要的技術(shù)。該技術(shù)能夠借助數(shù)字處理底層技術(shù)，實現(xiàn)模式識別。本文首先對圖像分割技術(shù)及其分類進(jìn)行了分析，然后分別從圖像分割技術(shù)在汽車車牌自動識別、遙感工程、火災(zāi)的預(yù)防和探測等中的應(yīng)用進(jìn)行了研究。

【關(guān)鍵詞】數(shù)字圖像處理 圖像分割技術(shù) 應(yīng)用研究

在數(shù)字圖像處理中，涉及到的技術(shù)較多，其中的圖像分割技術(shù)引起了人們的高度關(guān)注，圖像分割的方法有千余種。本文接下來對圖像分割技術(shù)方法分類進(jìn)行闡述，并對其實際應(yīng)用進(jìn)行分析。

1 圖像分割技術(shù)及其分類

1.1 圖像分割技術(shù)

人們把自己對圖像中感興趣部分對應(yīng)的特定區(qū)域叫作圖像的背景。為實現(xiàn)更好地辨識該目標(biāo)，需要將目標(biāo)從圖像中分離出去，這是圖像分割技術(shù)研究的問題。所謂圖像分割就是把數(shù)字圖像劃分成為不重疊區(qū)域的過程，這些區(qū)域具有不相互交叉的特點。圖像分割技術(shù)將在實踐中得到大范圍應(yīng)用。

1.2 圖像分割技術(shù)方法分類

對于圖像分割而言，至今沒有一個確定且唯一的標(biāo)準(zhǔn)，分割成功的準(zhǔn)則也沒有作出明確規(guī)定。常見的分割、描述方法包括下面幾種。

1.2.1 灰度閾值法實現(xiàn)圖像分割

灰度閾值法使用的關(guān)鍵是直方圖是否使用合理。該方法的本質(zhì)是使用合理的閥值去辨別物體和背景。換句話說，也就是圖像的灰度值超過一定閥值，那么可確定為物體，否則就是背景。該方法在物體和背景之間的區(qū)域分界比較明顯的情況下比較適用，也就是說在物體和背景的灰度值差異非常明顯的前提之下，這樣才好分割。

1.2.2 區(qū)域法實現(xiàn)圖像分割

區(qū)域法實現(xiàn)圖像分割的原理是選取區(qū)域的方式實現(xiàn)分割，該分割法的約束為子區(qū)域全部像素灰度相同、子區(qū)域不重合且相連接等。

1.2.3 邊界法實現(xiàn)圖像分割

通過計算一幅圖像的梯度大小從而找到邊界的圖像分割方法。求梯度大小最終是為了要找到圖像中灰度變化最大的位置，也就是物體的邊界。

1.2.4 邊緣法實現(xiàn)圖像分割

利用一階導(dǎo)數(shù)的大小檢測邊緣所在并用一階導(dǎo)數(shù)的方向?qū)⑿〉倪吘夁B結(jié)成邊界的方法。

2 圖像分割技術(shù)應(yīng)用

2.1 在汽車車牌自動識別系統(tǒng)中的應(yīng)用

車票自動識別系統(tǒng)的實質(zhì)就是監(jiān)控大門過往車輛的識別系統(tǒng)，它可自動識別哪些車輛是屬于本單位，哪些車輛不屬于本單位，從而判斷是否需要打開鐵門。該系統(tǒng)可提醒工作人員，還可以將新增車輛添加到車輛自動識別系統(tǒng)。該系統(tǒng)具有識別速度迅速、準(zhǔn)確率高、耗費成本較低的特征。

2.2 在遙感工程方面中的應(yīng)用

2.2.1 油庫目標(biāo)的遙感光學(xué)圖像分割

圖像分割技術(shù)在遙感工程方面中的應(yīng)用可大量應(yīng)用于城市規(guī)劃和軍事上。通過分析光學(xué)遙感圖像，可對油罐的特征進(jìn)行識別，這是因為油罐的顏色單一化，而且其形狀一般是橢圓狀。在對油庫檢測定位的時候，可使用對橢圓的基于區(qū)域生長原理聚類的方法，這是因為油罐目標(biāo)相對集中而虛假目標(biāo)相對較離散的分布特征。其基本原理是將橢圓視為像素，將聚集在一起的橢圓通過區(qū)域生長聚成一類。使用該聚類方法之后，可以更準(zhǔn)確地定位油庫區(qū)域，計算速度很快。

2.2.2 機場的遙感圖像分割

機場附屬區(qū)域的圖像分割可通過機場跑道各波段的灰度特征和直線特征來下手。其操作的基本原理是使用跑道的灰度特征首先針對整個圖像二值化，接著做Hough變換。然后針對該變換做統(tǒng)計，從而使機場主干跑道得以呈現(xiàn)。然后，基于此，可繼續(xù)分割得到機場附屬設(shè)施區(qū)域。實踐證明，該算法具有可行性和可實現(xiàn)性。如圖1所示。

2.3 在火災(zāi)的預(yù)防和探測中的應(yīng)用

從人類誕生以來，人類一直在跟火災(zāi)進(jìn)行斗爭。在一些公共場所，火災(zāi)的預(yù)防和治理一直是一個難題。當(dāng)前，很多場所使用的是感煙、感溫、感光探測器來對火災(zāi)進(jìn)行探測，但是該方法的缺陷是如果場所的面積較大的情況下，這些設(shè)備很難發(fā)揮其應(yīng)有的作用。數(shù)字圖像處理中的分割技術(shù)則可以發(fā)揮其效用。通過使用該技術(shù)，可模擬人眼功能實現(xiàn)人眼功能。該技術(shù)可廣泛應(yīng)用于衛(wèi)星遙感、醫(yī)療診斷等領(lǐng)域，經(jīng)過廣泛實踐證明，該方法非常有效。圖像型火災(zāi)探測報警系統(tǒng)通過相關(guān)技術(shù)對火災(zāi)火焰的圖像特性進(jìn)行識別和探測，這樣就可以達(dá)到自動火災(zāi)報警的功能了。

3 結(jié)束語

從20世紀(jì)八十年代到二十一世紀(jì)，圖像分割理論進(jìn)展很緩慢，這是因為該問題的研究比較困難的原因。現(xiàn)在，在數(shù)字多媒體時代，圖像數(shù)字處理成為了一項基本的技術(shù)。其中的圖像分割技術(shù)的新理論和新算法不斷出現(xiàn)，其實踐應(yīng)用的發(fā)展前景是一片光明的。今后，數(shù)字圖像處理中的圖像分割技術(shù)以后的發(fā)展趨勢可能有三個方向：多方法結(jié)合起來使用、加入人工智能技術(shù)應(yīng)用、人機交互。本文對數(shù)字圖像處理中的圖像分割技術(shù)在汽車車牌自動識別系統(tǒng)、遙感工程方面、火災(zāi)的預(yù)防和探測中的應(yīng)用這些方面的研究可以為該技術(shù)的更多應(yīng)用拓展提供一定的思路參考。

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作者簡介

宋美萍（1988-），女，黑龍江省大慶市人。碩士學(xué)位。現(xiàn)為東北石油大學(xué)講師。研究方向為圖像信息處理。

作者單位

東北石油大學(xué) 黑龍江省大慶市 163318