结合分水岭与自动种子区域生长的彩色图像分割算法

第１５卷第１期２０１０年１月

中国图象图形学报

ＪｏｕｍａｌｏｆｌｍａｇｅａｎｄＧｒａｐｈｉｃｓ

Ｖ０１．１５．Ｎｏ．１

Ｊａｎ．２０１０

结合分水岭与自动种子区域生长的

彩色图像分割算法

杨家红刘杰钟坚成何明志

（湖南师范大学电子与信息工程系，长沙４１００８１）

摘要为了对彩色图像进行有效分割，提出了一种将分水岭算法与自动种子区域生长相结合的分割算法。该算法首先利用基于边缘信赖度的各向异性扩散方程对图像进行平滑预处理，以便在去除图像噪声的同时，保持图像的边缘信息，从而有效解决了分水岭算法的过分割现象；然后在此基础上，设计了一种基于色调均值差的自动种子区域选取算法，即根据色调均值和饱和度均值的相似性来对分水岭算法分割形成的区域进行种子区域生长，并利用小图像区域消解算法对区域生长所遗留的小区域进行消解，减少了图像中小区域的数目，从而实现了对彩色图像的有效分割。实验结果表明，该算法简单、快速，且能得到较其他算法更好的分割效果。

关键词分水岭自动种子区域生长小图像区域消解各向异性扩散彩色图像

中图法分类号：ＴＰ３９１．４ｌ文献标志码：Ａ文章编号：ｌ００６—８９６１（２０ｌＯ）Ｏｌ—００６３一０６

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Ｏ引言

图像分割就是将图像中感兴趣的部分划分出来的技术，是模式识别和计算机视觉中的一个关键环节。由于彩色图像提供了丰富的色彩信息，对人的视觉感知极为重要，因此对彩色图像进行分割的研究备受关注。在彩色模型系统中，由于ＨｓＶ（色调、饱和度、数值）彩色模型比红绿蓝（ＲＧＢ）系统更接近于人们的经验和对彩色的感知，因此本文算法采用了该彩色模型。目前有大量可用的彩色图像分割方法，例如把图像分割问题看作是基于颜色和空间

基金项目：湖南省自然科学基金项目（０８ＪＪ３１３）；围家烟草专卖总局科技开发项目（２００６３７１）

收藕日期：２００８一０６—２７；改回日期：２００８?ｌｌ—０６

第一作者简介：杨家红（１９６８一），男。教授。１９９７年获工学博十学位，现为湖南大学控制科学与工程在站博士后。主要研究领域为模式识别与数宁图像处理、网络信息安全、多媒体信息处理技术。Ｅ?ｍａｉｌ：ｊｈｙａｎ９３６６８＠ｖｉｐ．ｓｉｎａ．ｃｏｍ

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