模式識(shí)別理論基礎(chǔ)上的圖像分割研究

張俊玲++趙林

摘 要：隨著人工智能技術(shù)以及計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，模式識(shí)別理論在包括圖像分割在內(nèi)的圖像處理領(lǐng)域得到了越來越廣泛的應(yīng)用，對(duì)模式識(shí)別理論基礎(chǔ)上的圖像分割做出研究，不僅能夠有效提高圖像分割技術(shù)的發(fā)展，同時(shí)有利于提升模式識(shí)別理論的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。本文在對(duì)圖像分割做出闡述的基礎(chǔ)上，從圖像分割難點(diǎn)以及模式識(shí)別理論在圖像分割中的應(yīng)用兩個(gè)方面對(duì)模式識(shí)別理論基礎(chǔ)上的圖像分割做出了研究與探討。

關(guān)鍵詞：模式識(shí)別 圖像分割 識(shí)別方法 特征提取

中圖分類號(hào)：TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1674-098X（2014）07（a）-0228-01

1 圖像分割

作為一種圖像技術(shù)，圖像分割得到了人們廣泛的研究與重視，并在實(shí)踐中也得到應(yīng)用。在圖像應(yīng)用中，圖像分割技術(shù)可以在需要進(jìn)行圖像目標(biāo)提取的工作中發(fā)揮重要的作用。如生物醫(yī)學(xué)圖像分析、遙感圖像分析、文檔圖像處理、生產(chǎn)過程控制、在線產(chǎn)品檢驗(yàn)以及工業(yè)自動(dòng)化中都應(yīng)用了圖像分割技術(shù)。應(yīng)用領(lǐng)域的不同也讓圖像分割技術(shù)具有著不同的名稱，如目標(biāo)追蹤技術(shù)、目標(biāo)識(shí)別技術(shù)、閥值化技術(shù)、目標(biāo)輪廓技術(shù)等，這些技術(shù)的核心或者本身等同于圖像分割技術(shù)。圖像分割是將某個(gè)圖像分為具有自身特色的幾個(gè)區(qū)域，并對(duì)感興趣區(qū)域提取的過程與技術(shù)。這里所提出的特色包括像素的紋理、顏色、灰度等，目標(biāo)經(jīng)過預(yù)先定義后可以指向單個(gè)區(qū)域，也可以指向多個(gè)區(qū)域。由于在研究圖像和應(yīng)用圖像的過程中，往往只是對(duì)圖像的某個(gè)部分感興趣，所以為了對(duì)這些部分進(jìn)行分析與辨識(shí)，有必要將他們提取和分離出來，并對(duì)他們進(jìn)行利用，由此可見，圖像分割是對(duì)圖像進(jìn)行處理以及分析的重要步驟。圖像分割的方法多年來一直得到了人們的重視，基于多樣化的分割算法基礎(chǔ)上，將圖像進(jìn)行分割與分類的方法也非常多，比較通用的分類是根據(jù)圖像中相鄰像素在像素值方面表現(xiàn)出的兩個(gè)性質(zhì)：相似性與不連續(xù)性。雖然區(qū)域內(nèi)部中的像素都具有相似性，但是不同區(qū)域邊界上卻具有著不連續(xù)性，因此，分割算法可以以此為依據(jù)分為基于邊界的算法和基于區(qū)域的算法兩種，另外，以分割過程中所使用的處理方法的差異，分割算法可以分為串行算法與并行算法。

2 模式識(shí)別理論基礎(chǔ)上的圖像分割

一般而言，模式識(shí)別需要由設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)兩個(gè)過程來組成，設(shè)計(jì)指的是使用樣本開展分類器設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)指的是使用設(shè)計(jì)完成的分類器來對(duì)待識(shí)別的樣本開展分類決策。隨著模式識(shí)別理論以及技術(shù)的發(fā)展，模式識(shí)別方法也得到了一定程度地創(chuàng)新，當(dāng)前的模式識(shí)別方法主要包括統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別方法；以句法規(guī)則結(jié)構(gòu)化模式為依據(jù)的模式識(shí)別方法以及神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模式識(shí)別方法。

圖像分割所具有的難點(diǎn)在于分割依據(jù)的確定，即難以根據(jù)具有確定性的判定標(biāo)準(zhǔn)來對(duì)需要分割的圖像各個(gè)部分開展判斷以確定分割對(duì)象的位置，因此，基于知識(shí)的多特征多級(jí)判別的變化域分割概念被提出。在這一概念中，需要對(duì)特征進(jìn)行分析，確定分割對(duì)象之間最明顯的區(qū)分特征來作為分割依據(jù)，隨后可以根據(jù)特征標(biāo)準(zhǔn)來使用經(jīng)典的圖像分割技術(shù)分割特征空間并得到可靠的位置結(jié)構(gòu)。同時(shí)以分割精確度的差異為依據(jù)，開展多特征多級(jí)的分割，即在進(jìn)行特征抽取后以具體需求為依據(jù)再次開展特征抽取或者開展多次的特征抽取，每一個(gè)提取過程中所使用的特征依據(jù)都需要達(dá)到減少分析區(qū)域的效果，并在此基礎(chǔ)上對(duì)分割范圍進(jìn)行進(jìn)一步的確定。具體而言，基于模式識(shí)別理論對(duì)分割問題作出考慮，分割對(duì)象可以根據(jù)圖像本身的結(jié)構(gòu)特性和統(tǒng)計(jì)特性分為分割類與非分割類。每一種事物都具有某些特征來與其他事物進(jìn)行區(qū)分，所以在圖像分割過程中也必然能夠提取出一些和分割背景具有差異的特征來當(dāng)做分割依據(jù)。在對(duì)定位對(duì)象進(jìn)行分割的過程中，可以選擇由這些特征所構(gòu)成的特征空間來開展定位識(shí)別，所以本文認(rèn)為，可以將圖像分割的對(duì)象當(dāng)做模式識(shí)別對(duì)象，把圖像分割過程當(dāng)做模式識(shí)別中識(shí)別特定模式類并以特征模式類特征為依據(jù)來進(jìn)行分割的過程。

基于模式識(shí)別理論的圖像分割主要分為四個(gè)步驟。

一是對(duì)分割對(duì)象本身所具有的所有特性做出分析，為分割需要提供依據(jù)。在圖像分割過程中，選取這些特征的原則為更好、更容易的區(qū)分分割對(duì)象。在此方面又包括以下幾點(diǎn)內(nèi)容：可靠性，屬于同類對(duì)象的特征應(yīng)當(dāng)相似。區(qū)別性，屬于不同類別的識(shí)別對(duì)象所具有的特征值應(yīng)當(dāng)存在差異。獨(dú)立性，在分割過程中所使用的特征應(yīng)當(dāng)不存在緊密關(guān)聯(lián)。雖然十分相似的特征可以進(jìn)行組合，但是不能當(dāng)做相同的特征。對(duì)數(shù)量進(jìn)行控制。特征個(gè)數(shù)的增加會(huì)增大模式識(shí)別系統(tǒng)在進(jìn)行圖像分割過程中的復(fù)雜程度，其中用于結(jié)構(gòu)測(cè)試的樣本數(shù)量會(huì)隨著特征量的增加呈現(xiàn)出指數(shù)關(guān)系的增長(zhǎng)。在模式識(shí)別理論基礎(chǔ)上的圖像分割工作中，一般需要開展大量的實(shí)驗(yàn)、計(jì)算與分析才能夠充分了解分割對(duì)象所具有的特性，同時(shí)需要在具體的圖像分割過程中尋找能夠區(qū)別于復(fù)雜背景且穩(wěn)定、有效的特征來當(dāng)做圖像分割的依據(jù)。

二是通過特征空間轉(zhuǎn)換將圖像轉(zhuǎn)換成為確定特征基礎(chǔ)上的特征空間。在此過程中變換域方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法以及模糊理論等方法都可以作為變換方法。這主要是由于圖像分割過程中的復(fù)雜背景會(huì)產(chǎn)生很多的不確定性因素，并對(duì)特征的確定產(chǎn)生干擾，所以在開展圖像分割之前，有必要采用數(shù)學(xué)方法和一些其他的學(xué)科理論來變換圖像，其目的主要在于讓特征這一作為圖像分割的依據(jù)更加突出。

三是根據(jù)已經(jīng)明確的特征范圍和特征標(biāo)準(zhǔn)，采用合理的分割技術(shù)來分割特征空間，同時(shí)以分割對(duì)象的特征標(biāo)準(zhǔn)度范圍和標(biāo)準(zhǔn)度量值為依據(jù)來匹配圖像中的各個(gè)區(qū)域以確定需要進(jìn)行分割的區(qū)域。另外在分割圖像的過程中，最底層環(huán)節(jié)為圖像處理技術(shù)，分割中的工作都需要建立在圖像處理技術(shù)基礎(chǔ)上。

四是當(dāng)分割精度沒有達(dá)到需求和要求時(shí)，有必要進(jìn)一步開展特征選擇，即對(duì)以上三個(gè)部分進(jìn)行重復(fù)。

綜上所述，模式識(shí)別理論對(duì)于提高圖像分割效果而言發(fā)揮著重要作用。無論是模式識(shí)別理論還是圖像分割作為一種具有先進(jìn)性和現(xiàn)代化特點(diǎn)的技術(shù)都具有著良好的應(yīng)用前景，但是在此過程中，需要認(rèn)識(shí)到二者的發(fā)展以及應(yīng)用價(jià)值的提升都需要二者本身做出不斷的完善。單從模式識(shí)別理論在圖像分割中的應(yīng)用于完善方面來看，首先需要對(duì)單識(shí)別器的性能進(jìn)行進(jìn)一步的提高；其次有必要繼續(xù)強(qiáng)化對(duì)多分類器集成方法的談?wù)撆c研究。這對(duì)于增加模式識(shí)別理論在圖像分割方面的應(yīng)用價(jià)值具有重要意義。

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