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1、非均匀背景图像的改进分水岭分割方法与实现摘要：提出了一种非均匀背景图像的改进分水岭分割算法，在均衡了图像背景后对图像进行小波域增强与去噪，加之使用梯度加掩模的分水岭分割算法，有效的解决了不均匀背景图像的分割问题。通过matlab的GUI界面功能实现分割算法，满足人机交互式发展的需要。关键词：图像分割；小波变换；分水岭1.引言随着数字图像中识别、检测技术的发展，作为这些技术基础的图像分割算法的研究已经成为一种重要的图像分析技术，其主要是通过图像灰度相似性的合并来划分出不同的区域，实现对象提取的方法。主要有基于边缘、基于区域分裂合并、基于模型等图像分割算法。边缘法对噪声相当敏感，区域分裂合并法包含
2、大量特征信息，对合并及终止准则要求较高，模型法要求有合理的数学模型作为基础。分水岭图像分割法【3】是以上三种方法的有效组合法，精度最高，比较成熟的运用在初始分割中，但由于图像的噪声及局部梯度的影响，直接使用分水岭算法会产生过分割现象。在视频监控或者其他一些自然条件下采集的图像，背景亮度大都不均匀，图像局部的亮度要比其他部分亮很多【4】，为达到某些特定的要求，方便图像边缘检测、分割、识别等后续图像处理的要求。为了解决此问题，提出了一种不均匀背景图像的改进分水岭分割方法，在均衡了图像背景后对图像进行小波域增强与去噪，加之使用梯度加掩模的分水岭分割算法，有效的解决了不均匀背景图像的分割问题。2.算法
3、及实现该算法主要分为如图1所示的三步：背景均衡矫正、小波域自适应门限阈值增强去噪、 梯度加掩模的分水岭分割。由于背景均衡矫正后的整个图像的亮度都会相对的降低，所以会有第二步图像增强及去噪的过程，最后进行图像的分割。图1非均匀背景图像的改进分水岭分割算法流程图2.1背景均衡矫正算法如图1的第一个虚框所示，首先图像划分区域取88（1616，3232）的块的进行最小值计算并粗估计背景亮度函数，再用插值法进行全图像大小的背景亮度函数粗估计；通过原图像与背景估计亮度图像的做差法来均衡图像的非均匀亮度，此时整个图像的亮度降低，随后对灰度级进行调整，进行图像初步增强，使图像灰度尽可能多的占据全部灰度级范围。
4、2.2 小波域自适应门限阈值增强去噪算法小波变换可表示为(1)其中波函数为波函数，而小波逆变换可表示为(2)小波变换【7】具有多分辨率分析的特点，由于每幅图像的像素幅度大小不同，而小波变换又将图像分解成一个最低频子带和三个方向高频子带，图像的相对平缓的部分都在最低频子带，能量大都聚集在此，这就意味着最低频子带决定着图像的主要显示结果，而各个高频子带包含图像的相对少的细节分量及噪声。因此，将图像小波变换后的子带高低频分开进行处理以达到图像增强的目的。如图1实线所示，通过计算最低频子带的均值作为自适应门限阈值T，大于该门限阈值T的最低频子带系数进行A1倍的放大，对于小于等于T的最低频子带系数进行A
5、2倍的缩小，对于高频子带小波系数进行A3倍的缩小，其中（0图2 “rice.png”非均匀背景图像改进分水岭分割实现结果图3非均匀背景图像改进分水岭分割GUI界面实现如图2所示，经过背景均匀灰度调整后的图像比原始图像的亮度均匀，在小波子带中可以清晰的看出图像的能量集中性，增强后的图像边缘更加清晰，在经距离函数及内外部约束后得出的分割图像更加清晰。运用matlab的GUI功能对分割算法进行了界面设计，将后台抽象的程序运行过程以直观的形式展现，如图3所示，清晰的对比出传统的分水岭分割算法及未均衡背景直接使用梯度加掩模的改进分水岭分割算法以及本文算法的对比结果。传统分割算法过分割现象严重，改进的分水
6、岭分割虽然分割子块明显减少，但由于不均匀背景及噪声的影响仍有需改进之处，而本文均衡背景的图像分割算法能充分实现图像分割的结果。4.结论本文提出了一种不均匀背景图像的梯度加掩模的图像分割算法，通过估值插值做差以及灰度调整的方法均衡了图像背景亮度，随后在小波域运用自适应门限阈值方法对图像进行增强与去噪，最后使用梯度加掩模的分水岭分割算法。实验结果表明该算法的可行性及准确性，有效的解决了不均匀背景图像的分割问题，满足人眼视觉的特性。5.参考文献【1】Ma W Y，Manjunath B SEdgeflow：a technique fot boundary detection and image segmentationIEEE TransImage Processing，2000，9（8）：1375-1388【2】薄丽萍，张永梅一种新的图像分割算法电脑开发与应用，2010，23（6）：8-11【3】杨高波，张兆扬基于小波域分水岭变换的视频对象提取算法湖南大学学报(自然科学版)2005, 32(5): 108-113【4】王晓丹，吴崇明基于MATAB的系统分析与设计-图像处理，西安：西安电子科技大学出版社，2000【5】于西明基于小波变换的图像增强研究安徽：安徽大学，2010【6】王海峰，吴冬燕等一种小波变换的小波系数均衡图像增强算法电视技术，2011，35（19）：27-30