淺談圖像分割技術(shù)

1、    淺談圖像分割技術(shù)    劉訓(xùn)星 馬春花摘要：本文先介紹了什么是圖像分割，接著介紹了圖形分割方法，并闡述了在此過(guò)程可能遇到困難，以及分割完成后如何評(píng)價(jià)分割圖像所得的塊是否理想。關(guān)鍵字：圖像分割;紋理分割;分割評(píng)價(jià)一、引言圖形分割已經(jīng)在線產(chǎn)品檢測(cè)、文件圖像處理、工業(yè)自動(dòng)化農(nóng)業(yè)、體育和軍事等方面得到廣發(fā)的應(yīng)用。隨著通訊技術(shù)快速發(fā)展和智能化時(shí)代到，對(duì)圖像進(jìn)行分割變得也越來(lái)越復(fù)雜，但是人們對(duì)分割后結(jié)果要求卻變得更高。所以研究圖像分割，從而更加有價(jià)值結(jié)果具有較高價(jià)值。二、圖像分割技術(shù)的分析（一）圖像分割技術(shù)的概念圖像分割就是采用某種方法分割圖像，使得分割的圖

2、像所得塊之間沒(méi)有重疊現(xiàn)象出現(xiàn)。要想成功分割一副圖像，要確保分割所得塊不會(huì)出現(xiàn)重疊顯得非常重要，這就要求在分割圖像前，要能夠找到各塊之間差距較大的特征，由此可見(jiàn)圖像分割首要解決問(wèn)題就是從被分割圖像區(qū)域的劃分和特征屬性的獲取。（二）圖像分割方法1.模糊聚類(lèi)點(diǎn)擊并拖拽以移動(dòng)圖1聚類(lèi)過(guò)程示意圖模糊聚類(lèi)過(guò)程如圖1所示：（1）特征選擇：從已有的特征中對(duì)初始對(duì)象變換取得找到區(qū)分度最高的特征準(zhǔn)備聚類(lèi)。（2）選擇相似性度量：受到標(biāo)度和特征復(fù)雜性和多樣性影響，找到所需的相似度顯得十分重要?？傊?，特定的應(yīng)用決定相似性度量的選擇，相似度選擇是否恰當(dāng)決定了最終的結(jié)果是否理想。（3）聚類(lèi)算法：依據(jù)實(shí)際情況，選擇恰當(dāng)聚類(lèi)算

3、法，有效合適的算法往往具有容易理解、聚類(lèi)思想和操縱方便的特點(diǎn)。（4）結(jié)果驗(yàn)證：通過(guò)類(lèi)內(nèi)部的耦合、多次驗(yàn)證聚類(lèi)結(jié)果的一致性和類(lèi)間的分離等方式驗(yàn)證聚類(lèi)結(jié)果的是否理想。2.fcm算法fcm是最普遍、成功一類(lèi)模糊聚類(lèi)算法。近些年來(lái)，fcm在目標(biāo)識(shí)別、圖像處理得到廣泛的運(yùn)用。點(diǎn)擊并拖拽以移動(dòng)1在公式1中，各參數(shù)含義如下表所示。3.kwflicm算法kwflicm算法使用模糊因子，從而獲得高質(zhì)量精確度的對(duì)中心點(diǎn)影響程度。衰減權(quán)重因子起到提高對(duì)中心像素精確度，有助于提高運(yùn)行效果。（三）圖像分割的困難首先圖像分割沒(méi)有正確或理想的分割方式，其次組成部件收到透視畸變、光照條件、遮擋和觀察方位情況。此外可能存在物體

4、與背景無(wú)法正常區(qū)分的情況存在。（四）分割評(píng)價(jià)點(diǎn)擊并拖拽以移動(dòng)如圖2所示，從以下幾個(gè)方面進(jìn)行評(píng)價(jià)衡量。1.分割目標(biāo)邊界韋封閉的，有助于能夠獲得連續(xù)的輪廓。2.保留主要的特征，以免造成過(guò)度分割，放棄無(wú)關(guān)細(xì)節(jié)。3.分割短時(shí)間完成，有助于減少運(yùn)算量。4.運(yùn)用非閾值化分割，這么做的原因?qū)τ诓煌哪繕?biāo)，閾值的選擇本身很難把握。在實(shí)際的目標(biāo)圖像分割時(shí)，還需要考慮：分割方法的選擇、分割重點(diǎn)的考慮（區(qū)域的相似性、不同區(qū)域的差異性）、圖像復(fù)雜性、光照不均勻和外界噪音等。在實(shí)際操作中情況，把我重點(diǎn)考慮目標(biāo)，不能脫離約束條件，才可能獲得理想分割效果。三、結(jié)束語(yǔ)目前圖像分割存在多種方法，各有優(yōu)勢(shì)，同時(shí)也在相應(yīng)弊端，文中介紹圖像分割概念、分割方法、存在困難和評(píng)價(jià)方法?？傊?，圖像分割朝著精確、智能等方向發(fā)展。隨著科技不斷進(jìn)步，有理由相信能夠獲得更加理想結(jié)果。參考文獻(xiàn)1井慧娟，張花馗.淺談圖像分割技術(shù)j.湖南冶金職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報(bào)，2008，8（3）：114-116.2王超.基于模糊算法的圖像分割問(wèn)題研究d.山東大學(xué)，20173買(mǎi)月梅.基于模糊算法的圖像分割研究d.蘭州交通大學(xué)，2014基金項(xiàng)目：2019年度宣城職業(yè)技術(shù)學(xué)院校級(jí)科研振興計(jì)劃項(xiàng)目，編號(hào)：zxts201910，負(fù)責(zé)人：劉訓(xùn)星作業(yè)簡(jiǎn)介：劉訓(xùn)星（1981-），男，安徽宣城人