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    基于SRG的快速圖像分割算法研究與實(shí)現(xiàn)

    2014-01-21 00:53:40唐萬成葉邦彥梁立東
    電子設(shè)計(jì)工程 2014年22期
    關(guān)鍵詞:生長點(diǎn)像素點(diǎn)像素

    唐萬成,葉邦彥,梁立東

    (華南理工大學(xué) 機(jī) 械與汽車工程學(xué)院, 廣東 廣 州 5 10640)

    圖像分割是計(jì)算機(jī)視覺重要研究內(nèi)容,計(jì)算機(jī)視覺中的圖像理解包括目標(biāo)檢測、特征提取和目標(biāo)識別等,都依賴于圖像分割的質(zhì)量。在圖像處理與分析中,人們往往只對圖像中的某些區(qū)域感興趣,需要將感興趣的區(qū)域從背景中分離出來,并且將其標(biāo)記,才能進(jìn)行下一步的處理與分析。因此,圖像處理的目標(biāo)是將構(gòu)成圖像的各個像素分配到不同的區(qū)域中[1],從而將人們感興趣的區(qū)域從復(fù)雜的背景中分離出來。圖像分割算法有很多種,廣義上可分為:基于閾值的分割算法、基于邊緣檢測的分割算法、基于區(qū)域分割算法以及基于簇類的分割算法。其中基于區(qū)域的算法最容易實(shí)現(xiàn)自動化。區(qū)域生長法(SRG)是基于區(qū)域分割算法的一種,其原理是通過給定的生長點(diǎn)(區(qū)域)逐步合并其周圍特征一致的像素點(diǎn)(或區(qū)域),形成一個大的區(qū)域。

    SRG分割算法在圖像分割與連通域標(biāo)記中應(yīng)用廣泛,在圖像處理技術(shù)中已有許多研究[2-6],其算法步驟有:1)選擇合適的生長點(diǎn)2)確定生長準(zhǔn)則3)確定生長停止條件。文獻(xiàn)[1]通過SRG算法對彩色圖像進(jìn)行智能分割,取得很好的效果。文獻(xiàn)[7]中提出一種結(jié)合SRG與分水嶺算法得出的一種圖像分割算法,該算法首先用分水嶺算法進(jìn)行初始化分割,然后再利用SRG算法進(jìn)行合并。盡管SRG便于實(shí)現(xiàn)智能圖像分割,但傳統(tǒng)的SRG算法需要給定生長、多次掃描整張圖片,而且大多算法復(fù)雜程度高,執(zhí)行效率低,不利于用在快速圖像序列分析與檢測。

    為了提高分割算法效率,本文模擬自然界中的病毒感染過程,提出一種基于SRG的智能分割算法,并在VC++6平臺上將其實(shí)現(xiàn)。通過實(shí)驗(yàn),證實(shí)該算法不僅能夠只通過一次掃描便可將目標(biāo)與背景分離,算法周期短,同時還能夠?qū)α涟挡痪鶆虻膱D像進(jìn)行目標(biāo)分割、并且能將目標(biāo)逐一標(biāo)記,方便后期區(qū)域的重建與檢測。

    1 基于SRG的快速圖像分割算法

    基于SRG的快速圖像分割算法是模擬了生態(tài)中的病毒感染過程。在生態(tài)中,病毒在傳播時,當(dāng)遇到能夠被感染的個體便寄宿在該個體上,此時該個體成為病毒攜帶體。該病毒攜帶體成為感染源,立即將其周圍沒有被感染過、且體抗力不強(qiáng)的個體逐一感染。被感染的個體成為新的感染源,并按照相同的方式逐步感染完整個區(qū)域的所有能被感染的個體。以此方式感染其他區(qū)域的個體。區(qū)域的標(biāo)記可用該區(qū)域中第一個被感染的個體作為記號。

    這樣的過程與該算法分割目標(biāo)的過程極其相似,為了更好的了解這兩者之間的關(guān)系,作了兩者的對照表,其對應(yīng)關(guān)系如下:

    種群區(qū)域→目標(biāo)區(qū)域

    感染源→生長點(diǎn)

    生態(tài)→圖像

    個體→像素

    因此,參照病毒感染過程,將這種過程用于圖像分割算法中,其步驟如下:

    步驟1:確定區(qū)域生長點(diǎn)

    算法確定生長點(diǎn)時是根據(jù)區(qū)域邊界兩側(cè)像素灰度差大小確定的。每隔m行,n個像素單向遍歷圖片。目標(biāo)區(qū)域與背景往往有較大的像素差,但邊界的相鄰兩個像素的像素值卻很相近,因此為了保證探測初始生長點(diǎn)的準(zhǔn)確度,采用基于跨像素搜索。如圖1所示。

    圖1 生長點(diǎn)探測圖示Fig.1 Seed detecting figure

    圖中:1為向右探測;3為向左探測。1,3,4的特點(diǎn)是探測基點(diǎn)在背景上,情況2是探測不出來的,但可以在另一行的掃描中的情況4探測到。探測準(zhǔn)則為:當(dāng)找到一個像素點(diǎn),滿足表1中的某一種情況時,則確定當(dāng)前區(qū)域的第一感染源。

    表1 感染源判據(jù)表Tab.1 Origin virus criterion

    表中,g(i,j)為標(biāo)記矩陣,g(i,j)=0,表示該像素已被感染過,反之則未被感染。

    參數(shù)λ與圖像背景亮度相關(guān),該參數(shù)的存在是為了處理光線不均勻的圖片。初值為1,根據(jù)已確定為背景的像素點(diǎn)動態(tài)更新迭代:

    其中b(i)為前(s-i)個背景像素點(diǎn)的灰度值。

    步驟2:區(qū)域由感染源感染

    當(dāng)找到感染源(ivirus,jvirus)后,算法開始檢測感染源的八鄰

    域的像素點(diǎn),當(dāng)檢測到某一鄰域像素,若滿足準(zhǔn)則:

    則將該八領(lǐng)域的像素點(diǎn)(ivirus+k,jvirus+l)感染,即令g(ivirus+k,jvirus+l)=0。

    步驟3:將第二步的被感染像素點(diǎn)作為下一輪的感染源,每個感染源均對其八鄰域中滿足條件(2)的像素點(diǎn)感染,所感染的個體又作為下一輪感染的感染源,繼續(xù)感染,直到某一輪的被感染的像素?cái)?shù)為0。

    步驟4:檢測是否遍歷完整個圖像,若沒有,則繼續(xù)尋找下一個區(qū)域的第一個被感染的像素點(diǎn)步、第三步操作,直到遍歷完整個圖像,完成圖像的分割與目標(biāo)的標(biāo)記。

    2 算法實(shí)現(xiàn)

    為了實(shí)現(xiàn)算法,筆者在VC++6平臺上編程實(shí)現(xiàn),首先需要定義兩種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu):

    struct OBJECT//表示個體

    {

    int i;//表示對象的縱坐標(biāo)

    int j;//表示對象的橫坐標(biāo)

    unsigned char vPixel;//表示對象的像素值

    };

    Struct AREAINFO//表示區(qū)域

    {

    OBJECT m_VirusObj;//區(qū)域感染源

    int m_AreaSize;//區(qū)域大小

    int m_AreaNO;//記錄區(qū)域的編號};

    在算法開始前首先定義數(shù)組:

    OBJECT m_VirusObj[a];//本輪感染源個體

    OBJECT m_InfectedObj[a];//本輪被感染個體

    AREAINFO m_AreaInfo[b];//記錄區(qū)域的信息

    同時定義3個變量:

    int m_VirusObjNumber=0;

    int m_InfectedObjNumber=0;

    int m_AreaNumber=0;

    其中,a,b的取值可根據(jù)實(shí)際情況來取,確保每一輪參與感染與被感染的對象數(shù)目小于a以及圖像中的連通區(qū)域數(shù)目小于b。每一輪感染前,m_InfectedObjNumber清零,且在感染過程中,每感染成功一個個體時該變量加1。

    圖2為算法具體流程圖。

    圖2 程序流程圖Fig.2 Program flow chart

    按照流程圖的感染過程部分代碼如下:

    int CInfectingAlg::algCalculating(…)//感染算法主函數(shù)

    {

    //定義變量,初始化各個參數(shù)

    ……

    for(int i=5;i

    {

    for(int j=5;j

    {

    if(pCurFrameData[i*widthstep+j]==0)//當(dāng)前個體已被感染,則繼續(xù)檢測下一個個體

    { j+=vDitch;

    continue;

    }

    if(pCurFrameData[i*widthstep+j-vDitch]!=0)//檢測當(dāng)前點(diǎn)的左vDitch個個體是否已被感染

    { if (pOriFrameData [i*widthstep+j]-

    pOriFrameData[i*widthstep+j-vDitch]>=bVirusFeather)

    //根據(jù)感染源判據(jù)判斷區(qū)域感染源并感染

    { nSeedx=j;

    nSeedy=i;

    OnInfectedProcess(…);//感染過程

    }

    ……

    }

    ……

    j=j+j_Jump;

    }i=i+i_Jump;

    }

    return m_InfectedAreaNumber;

    }

    3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

    在奔騰4處理器,主頻為1.86 GHz的處理器上執(zhí)行算法,分別采用本文所述分割算法與傳統(tǒng)閾值分割法處理大小為如圖3所示640×480的光線不均勻圖片。兩種算法的分割結(jié)果比較如圖4所示。

    圖3 原圖像Fig.3 Origin image

    圖4 算法結(jié)果Fig.4 Algorithm processing result

    圖中(a)為本文算法分割的結(jié)果,(b)為傳統(tǒng)閾值分割算法分割的結(jié)果。由實(shí)驗(yàn)結(jié)果比較可以看出,兩種目標(biāo)分割算法所用的時間均不超過1ms,但本文所述分割算法分割出的目標(biāo)輪廓清晰,噪聲少,并且保持原有目標(biāo)形狀;而傳統(tǒng)閾值分割算法由于圖片亮暗不均,無法選取一個全局最優(yōu)閾值,從而導(dǎo)致部分目標(biāo)輪廓無法被分割出來,造成信息丟失,影響后續(xù)處理和應(yīng)用。因此,對于亮暗不均勻的藥片圖片處理,本文算法較傳統(tǒng)閾值分割算法更優(yōu),同時除了具有目標(biāo)分割功能之外,本文算法同時還可以標(biāo)記每一個目標(biāo),如表2所示。

    表2為標(biāo)記的圖像區(qū)域信息,記錄了各個目標(biāo)區(qū)域的區(qū)域大小和生長點(diǎn)坐標(biāo)。

    4 結(jié)論

    通過模擬生態(tài)中的病毒感染過程,提出一種基于SRG的快速圖像分割算法。從算法復(fù)雜度來看,該算法摒棄過多的數(shù)學(xué)計(jì)算,而以比較代替;從算法效率來看,該算法執(zhí)行周期短,效率高,適用于序列圖片中的實(shí)時處理;從智能程度來看,該算法能根據(jù)光照變化做出一定的反應(yīng)補(bǔ)償,能夠?qū)α涟挡痪膱D片進(jìn)行目標(biāo)分割及標(biāo)記,對實(shí)時圖像處理分析具有較大的意義。

    表2 區(qū)域信息記錄表Tab.2 Area Information table

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