基于均值平移算法的圖像分割技術

在圖像分割領域，灰度閾值分割法是最常見的圖像分割方法，由于難以選取合理的灰度閾值制約了閾值圖像分割的應用。均值平移算法在復雜背景下的分割具有較好的實時性和可靠性。本文基于均值平移算法對圖像分割進行了研究，結果表明均值偏移算法可以較好對圖像進行分割，顏色參數和空間參數對分割效果有較為明顯的作用，且空間域窗寬在圖像分割的平滑效果的影響更為顯著。

【關鍵詞】均值平移 圖像分析 閾值分割 算法設計

隨著科技進步，越來越多的科學領域需要通過計算機實現圖像分析工作，例如在公共交通領域，需要對各類汽車的車牌進行牌號準確識別；在材料科學領域，需要對適時對材料的破壞進行檢測，尤其是材料表面出現的裂紋進行分析；在國防軍事領域，打擊區域內的目標圖像識別尤其重要。而在圖像分析中最基礎的工作之一即是圖像分割，其任務在于將相關區域中的重點區域從原圖像區域中分割出來，以達到信息提取的目的。所以不難發現，圖像分割技術始終是計算機圖像圖形學中的熱點問題之一。

在圖像分割領域，灰度閾值分割法是最常見的圖像分割方法。其思想是根據圖像中各像素的不同灰度，將不同灰度進行分類并設置灰度閾值，確定目標區域的邊界，從而對圖像進行分割。該方法計算簡單，易于計算機編程實現，故常認為是圖像分割的推薦算法。然而由于實際拍攝的圖像往往受到來自外界干擾和設備自身原因等噪聲影響，選取合理的灰度閾值并不容易，灰度閾值分割法下的圖像分割效果很難令人滿意。所以一種無需過多人工干預的自適應圖像分割方法，成為了圖像研究領域的熱點問題。均值平移算法就是這樣一種有效的圖像分割算法，在圖像分割、邊緣提取、運動檢測等眾多應用中廣泛使用，本文擬對該方法進行較為深入的研究。

1 數學原理

2 模型及算法

灰度閾值分割算法是研究比較多的圖像分割算法，其原理是將圖像各像素的不同灰度進行量化，通過設置灰度閾值，將目標區域邊界進行較好的識別，從而對圖像進行分割。基于均值平移的圖像分割算法，可克服灰度閾值分割算法的不足。其算法過程如下：

（1）均值平移圖像分割算法特點是將像素點坐標和對應像素點的灰度或者RGB三分量在數據密度下進行組裝，形成一個5維的向量：[x，y，r，g，b]。空間信息和色彩信息轉化到一個5維特征空間{xi}，i=1，2...中，并用{Ti}，i=1，2...對圖像信息進行記憶；

（2）輸入均值平移圖像分割算法的相關參數：空間域窗寬hs，色彩域窗寬hr；

（3）初始化k=1，從{xi}，i=1，2...中選擇第一個像素點，依次遍歷圖像，令Gk=xi，表示均值平移過程中不斷變化的超球體中心位置；

（4）在以Gk為中心的超球體中利用均值平移算法迭代計算Gk+1，k=k+1；

（5）若||Gk+1-Gk||<ε，則停止迭代，否則Gk+1=Gk，繼續迭代。

經過上述步驟，圖像中相鄰或色彩一致的像素就被歸為一類，從而達到圖像分割的目的，其算法流程圖如圖1所示。

3 實驗及仿真

實驗環境：算法運行環境為Windows 7，64位操作系統；處理器為英特爾E5-2670，2.60GHz；內存64GB；考慮到Matlab軟件具有強大的科學計算能力和豐富圖像處理命令，選擇在Matlab下基于均值平移算法對圖像進行分割實驗。

圖2（a）、（b）、（c）、（d）表示在運用均值平移算法進行分割處理后的結果圖像。對比可知，顏色參數hr和空間參數hs對分割效果有較為明顯的作用。對比圖（c）和圖（d）看出，易發現空間參數hs對圖像分割的平滑效果影響更為顯著。

通過多次實驗不難發現，對于較為簡單的圖像，可以選擇如（8，8） 相對較大的窗寬，在準確分割圖像的同時，時間耗費相對較少；對于較為復雜的圖像，通常需要選取較小的窗寬，以期對圖像進行精細分割的同時節省時間運算成本。

4 小結

均值平移算法是一種有效的統計迭代算法，其數學思想是基于密度函數的梯度估計，在迭代過程中搜索到密度函數的局部極大值。因為顏色參數hr和空間參數hs對分割效果有較為明顯的作用，所以在實際應用中兩參數往往通過實驗確定可使得圖像分割更為精準。該算法不僅可用在對圖像的分割分析中，也將在視頻分割、運動檢測等實際背景中有著越來越廣泛的發展和應用。

參考文獻

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作者簡介

方浩鋮，男，湖北省鄂州市人。研究方向電氣工程及其自動化。

作者單位

武漢輕工大學數學與計算機學院 湖北省武漢市 430048