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我搜集的关于彩色图像分割的论文,PDF格式

      intRGrayLevel:=intRGrayLevel div (intSize-intCount);

      intThresholdVal:=(intLGrayLevel+intRGrayLevel)div 2;

    end;

迭代所得的阈值分割的图象效果良好。基于迭代的阈值能区分出图像的前景和背景
的主要区域所在，但在图像的细微处（如图1中的浅色线条）还没有很好的区分度。

但令人惊讶的是，对某些特定图象，微小数据的变化却会引起分割效果的巨大改
变，两者的数据只是稍有变化，但分割效果却反差极大，个中原因还有待进一步研究。

3．  大津法（OTSU法）

大津法由大津于1979年提出，对图像Image，记t为前景与背景的分割阈值，前景点
数占图像比例为w0， 平均灰度为u0；背景点数占图像比例为w1，平均灰度为u1。
图像的总平均灰度为：u=w0*u0+w1*u1。从最小灰度值到最大灰度值遍历t，当t使
得值g=w0*(u0-u)2+w1*(u1-u)2 最大时t即为分割的最佳阈值。对大津法可作如下
理解：该式实际上就是类间方差值，阈值t分割出的前景和背景两部分构成了整幅
图像，而前景取值u0，概率为w0，背景取值u1，概率为w1，总均值为u，根据方差
的定义即得该式。因方差是灰度分布均匀性的一种度量,方差值越大,说明构成图像
的两部分差别越大,当部分目标错分为背景或部分背景错分为目标都会导致两部分
差别变小，因此使类间方差最大的分割意味着错分概率最小。

直接应用大津法计算量较大，因此我们在实现时采用了等价的公式g=w0*w1*(u0-
u1)2。部分计算过程如下：



//遍历所有灰度值求Max g。

for intCurrentLevel:=0 to intArrLen do

  begin

    if intSclGrayLevel[intCurrentLevel]=0 then

      continue

    else

      begin

              //计算当阈值为intCurrentLevel时的g

        intCount:=0;

        intSumPels:=0;

        for intLoop:=0 to intCurrentLevel do

          begin

            intCount:=intCount+intSclGrayLevel[intLoop];

            intSumPels:=intSumPels+intSumPelsArr[intLoop];

          end;

        w0:=intCount/intSize;

        u0:=intSumPels/intCount;

        w1:=1-w0;

        if intSize-intCount<>0 then

          u1:=(intTotalPels-intSumPels)/(intSize-intCount)

        else

          u1:=0;



        RlTempO:=w0*w1*(u0-u1)*(u0-u1);

        if RlTempO>RlMaxO then

        begin

          RlMaxO:=RlTempO;

          Result:=intCurrentLevel;

        end;

      end;

我们在测试中发现：大津法选取出来的阈值非常理想，对各种情况的表现都较为良
好。虽然它在很多情况下都不是最佳的分割，但分割质量通常都有一定的保障，可
以说是最稳定的分割。由上可知，大津算法是一种较为通用的分割算法。在它的思
想的启迪下，人们进一步提出了多种类似的评估阈值的算法，具体可参加【5】、
【6】等。

4．  灰度拉伸－一种改进的大津法

大津法得到了广泛的应用，但有人发现，大津法致命的缺陷是当目标物与背景灰度
差不明显时，会出现无法忍受的大块黑色区域，甚至会丢失整幅图像的信息。为了
解决这个问题，有人提出了灰度拉伸的增强大津法。这种方法的原理其实就是在大
津法的基础上通过增加灰度的级数来增强前后景的灰度差，从而解决问题。灰度增
加的方法是用原有的灰度级乘上同一个系数，从而扩大灰度的级数，特别地，当乘
上的系数为1时，这就是大津法的原型，因此，大津法可以看做是这种方法的一个
特例。

在实现中，我们实现了多种灰度拉伸，发现对不同的图像，当遇上不同的拉伸系数
时，分割效果也相差甚远。

5．  Kirsh算子

在【4】中提出了基于Kirsh算子的分割方法，其思想为：对数字图像的每个像素
i，考虑它的八个邻点的灰度值，以其中三个相邻点的加权和减去剩下五个邻点的
加权和得到差值，令三个邻点绕该像素点不断移位，取此八个差值的最大值作为
Kirsh算子。即：设Si为三邻点之和，Ti为五邻点之和，则Kirsh算子定义为K(i)=
max{1,max〔5Si-3Ti〕}如取阈值THk，则当K(i)>THk时，像素i为阶跃边缘点。此
外，【4】的作者认为：假设图像大小为H×W个像素点，其边缘点像素一般不会超过
5×H个。基于这一假设，该文作者提出：（对一幅图像）用Kirsh算法，取某一较低
的初始阈值THk（以保证目标和背景间灰度变化很小的图像边缘也能被取出），对
于每个像素点i计算其Kirsh算子，如果K(i)>THk，则i为边缘点,边缘点数N(初始值
为0)加1,一旦边缘点数超过5×H ，而i还小于整幅图像的像素数，说明阈值取得太
低，致使许多不是边缘点的像素也被取出，因此需提高阈值。如此反复，即可获得
分割图像所需的阈值。

但在实现中，本文作者发现，【4】中的叙述颇有值得探讨之处，如在H×W图像中，
H和W之间的关系是完全对称的，两者之间如何抉择？此外，在求Kirsh算子K(i)=
max{1,max〔5Si-3Ti〕}时也颇有疑虑之处，由其求得的结果分割图像效果并不明
显。基于对称性和归一化的考虑，笔者把Kirsh算子改为：K(i)=max{1,max
abs(5Si-3Ti) div 15 }，并根据在实际运行中的效果，对W和H的选取为：if W>H
then use 5*H else use 5*W。在实际应用中表明，修改后的分割质量显著提高。
但与【4】文中作者声称的效果及其示例相比，仍有相当的距离，特别是它不能解
决前后景对比不强烈时的分割情形。但当前后背景对比十分强烈且集中时，Kirsh
算子法却会有十分突出的表现。参考文献

【1】       崔屹，数字图像处理技术与应用，电子工业出版社，1997

【2】       付忠良，图像阈值选取方法，计算机应用，2000

【3】       吴冰、秦志远，自动确定图像二值化最佳阈值的新方法，绘测学院学
报，2000

【4】       曹莉华，图像边缘提取中的一种动态阈值获取法，小型微型计算机系
统，1997

【5】       付忠良，基于图像差距度量的阈值选取方法，计算机研究与发展，2001

【6】       付忠良，一些新的图像阈值选取方法，计算机应用，2001

【7】       Kenneth.R.Castleman著，朱志刚等译，数字图像处理，电子工业出
版社，1998

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