一种基于滤波的分段点乘图像分割算法
电子设计工程
Electronic Design Engineering
第24卷Vol.24第23期No.232016年12月Dec.2016
收稿日期：2016-04-02
稿件编号：201604020
基金项目：国家自然科学基金项目（61379026）；陕西省教育厅项目（2013JK1124）作者简介：李竹林（1972—），女，陕西佳县人，博士，副教授。研究方向：数字图像处理。
图像分割是图像识别、跟踪、压缩、分析、理解以及立体匹配等处理的基础，是将图像表示为物理上有意义的连通区域的集合[1-2]。从第1个分割算法提出的1962年到2011年的半个世纪中，有关图像分割方法研究及的综述性的文献已达
7.7万多篇[3-4]，但尚没有一种适合所有图像的通用算法，同时
当给定一个实际应用后选择合适的分割算法仍是一个很麻烦的问题，且没有标准的方法[5-7]，所以图像分割算法一直是研究的热点和难点[8]。在实际的分割过程中，是将图像中有意义的特征部分提取出来，例如图像中的边缘、区域等。其中边缘特征是图像最基本的特征，经典的边缘检测方法有[9-10]：基于灰度直方图检测法、基于梯度检测法、Laplacian 检测法及
Canny 检测法。基于边缘的图像分割适用于不同区域之间的
边缘灰度值变化较大的情况，但难点是当图像的目标与背景对比度不大，灰度区域交叉又较多时，边缘检测的精度很难保证，不利于基于边缘检测的图像分割，而且边缘检测中的抗噪性与检测精度之间的矛盾也因此而变得更为尖锐
[11-12]
。
文中针对上述问题，提出了一种基于分段点乘运算的灰度图像分割算法，使得图像中暗的部分更暗、亮的部分更亮，提高了目标和背景的对比度，进而改善图像的分割效果。
1噪声去除
图像噪声是在图像拍摄和传输的过程中由于信号被干
扰而引起的，是很难避免的。在一幅灰度图像中，将图像信号按照二维亮度f （x ，y ）分布，则噪声可认为是对亮度的干扰，用n （x ，y ）来表示。噪声是随机的，估计它的概率密度分布函数是有一定的难度或根本进行。因此，往往用均值、方差、等相关函数来描述噪声统计特征。一般，用噪声平方的均值E
[n 2（x ，y ）]来描述噪声的总功率，用噪声的方差E {（n （x ，y ）-E [n
（x ，y ）]）2}描述噪声的交流功率，用噪声均值的平方{E [n （x ，
y ）]}2描述噪声的直流功率[13]。
常见的噪声有：高斯噪声、椒盐噪声、均匀分布噪声、指数分布噪声等，其中高斯噪声与椒盐噪声在实际图像中比较常见[13]。
1.1高斯噪声
高斯噪声又被称作是正态噪声，其概率密度函数为式
（1），式中，z 是图像灰度值，μ是z 的期望值，σ是z 的标准差。
P （z ）=
12π姨σ
e -（z-μ）2
/2σ2
（1）
一种基于滤波的分段点乘图像分割算法
李竹林，王静
（延安大学计算机学院，陕西延安716000）
摘要：图像分割的对图像识别、分析与理解具有重要的作用。文中针对含有噪声的图像，提出了一种分段点乘的图像分割算法。具体方法是首先根据灰度直方图确定图像的多灰度区域，然后实施分段点乘运算，使得图像中暗的部分更暗、亮的部分更亮，提高了目标和背景的对比度，突显了目标。最后用Canny 算子进行边缘线分割，得到了较好的分割效果。该方法思路清晰，容易实现，具有较强的实用价值。关键词：点乘运算；滤波；图像分割；Canny 算子中图分类号：TN713
文献标识码：A
文章编号：1674－6236（2016）23-0001-03
An algorithm of piecewise point multiplication for image segmentation
based on filtering
LI Zhu 鄄lin ，WANG Jing
（Institute of Computer Science ，Yan ’an University ，Yan ’an 716000，China ）
Abstract:Image segmentation is important to image recognition ，analysis and understanding.For noisy image ，the paper presents a subsection point multiplication method for gray image.Firstly ，the multi gray regions of the image are determined according to the gray level histogram.Then the piecewise point multiplications are implemented ，the piecewise point multiplication make the dark gray value becoming darker and the bright gray value becoming brighter ，improve the contrast between the target and the background ，and highlight the target.At last ，the Canny operator is used to segment the edge line and a good result is obtained.The method is clear and easy to implement ，and has a strong practical value.Key words:point multiplication ；filtering ；image segmentation ；canny operator
－1－
万方数据