基于改进广义模糊增强图像分割方法探究

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1、基于改进广义模糊增强图像分割方法探究摘要：本文提出了一种基于改进广义模糊增强的图像分割方法。该算法就Pal模糊增强算法的不足进行分析,提出一种改进的广义模糊增强算法且将其应用于图像分割中，并就模糊参数选择缺乏理论依据的问题提出一个解决方案。在与各类传统分割方法的分割效果进行比较后，实验结果证明该方法的算法复杂度低，分割速度快且分割质量高。关键词：图像分割；广义模糊增强；模糊参数；二值化中图分类号：TP273在图像处理领域，图像分割技术占有重要地位，它是计算机视觉和图像理解的最基本问题。其分割结果关键性地决定了图像处理系统高层模块的性能，如对图像的分析、理解,识

2、别等。所谓分割［1］就是按照一定的准则把图像分割成若干互不交叠的区域，被分割的区域应满足同质性和唯一性。分割算法的任务就是将图像划分为不同特性的区域，用所分割区域表示图像感兴趣的部分，为实现图像描述方法的转换和图像后续处理提供重要的依据。在图像的实际成像过程中，由于各种因素的影响，如光照、反射、视角、噪声等，使得图像中各种景物之间存在着不确定性和不精确性（及模糊性）的问题，而不确定性又往往是由其模糊行引起的，这些都会造成图像质量下降的问题，为后续的图像分割工作带来相当大的干扰性。模糊集合理论[2]以其模糊逻辑推理方式，为不确定因素所造成的系统复杂性和决策过程的

3、分析提供了有效手段，利用模糊集合理论处理因多灰度所造成的不确定性问题比用普通集合的思维更加合理。Pal[3][4]等人正是基于此认识，率先将模糊集合理论应用到图像增强处理上，目前在其基础上已经有了不少改进算法[5][6]o为了在分割过程之中避免各种因素对图像质量的影响，提高分割质量，减短分割时间，本文提出一种基于改进广义模糊增强的图像分割方法，并将其应用于多幅图像的分割中，实验表明，图像经过本文算法中的广义模糊增强后，不仅各区域之间层次更加清楚，而且各区域的对比度、边沿强度等也有显著提高，从而便于将图像中的目标和背景很好地分割开来。1Pal模糊增强算法及其缺陷

4、依照模糊集理论，一个灰度级为L的MXN的二维灰度图像，可以表示成一个模糊矩阵:矩阵中每个元素Pij/xij表示图像中元素（i,j）的灰度xij相对于最大亮度L-1的亮度程度，由P={Pij}构成的平面称为图像模糊特征平面，文献[3]中Pij采用下式求解:其中xmax为图像的最大灰度值，Fc和Fd为模糊特征参数，一般取Fc=2,称Pij=O.5时的灰度值为渡越点Xc。设定Fc和Xc,即可计算出Fd：令T(xij=O)二a,则结合式(2)(3)可得：取Fc=2时显然有a>0o模糊增强的基本思想是对通过对Pij进行非线性变换，以渡越点为界增大或减小Pij的值，得到新

5、的模糊特征平面P'={P'ij},其中n为迭代次数，一般迭代1〜3次即可得到很好的增强效果。最后再对P'ij进行逆变换，即可获得原灰度图像X={xij}的模糊增强图像X'={x'ij}：由上述分析可知a>0,经过式(5)变换后，会出现P'ij,(12)先预设b=0,对多幅遥感图像进行实验，经数值计算发现增强图的区域对比度和边缘能量随k取值的变化而变化总体变化趋势如下：(1)就“对比度”而言：对于多幅实验图，各自的峰点对应的D值在(xmax+xmin)/2—0的范围内不尽相同，但在D=(xmax+xmin)/k0后各处增强所得的对比度的变化开始平稳且都比较大；(

6、2)就“边缘能量”而言：发现多幅实验图的峰点对应位置均为D=(xmax+xmin)/k0处；(3)就“目视效果(区域对比度)”而言：取D二(xmax+xmin)/k0得到的模糊增强图有较好的区域对比度，表现为各区域内像素的灰度差异比较小(可以细微到2〜3个灰度值)。就以上分析，可将模糊参数D取值公式中的k取为kO,且可根据关系图中对比度值在D二(xmax+xmin)/kO后的附近范围之内有增长的趋势，将b取为-bO,其中b0e[5,10]o因为实验图像经模糊增强后区域内的灰度差异都可以细微到2〜3个灰度值，所以本文可直接使用区域分割法中的灰度相似性“聚合法”对

7、增强图像进行分割，且其中的灰度差异阈值可根据上述的分析设为2,这样可以解决该分割法中灰度差异阈值很难确定这一“瓶颈”问题，保证了算法的通用性。3实验结果及分析在使用本文方法进行具体的二值化操作之前需要先进行D值的选择，图3和图4两幅图像的对比度和边缘能量随k值变化而变化的情况如图6所示，就图6进行分析可将k值取为3,b取为-5。将得到最优D值应用于本文的改进广义模糊增强算法中，对图像进行广义模糊增强，本文方法釆取的迭代次数n为2,图5是图3的模糊增强图，可见得到的模糊增强图像具有很好的灰度层次和区域对比度等。下面通过对图像进行分割实验，比较本文提出的方法与Ot

8、su法以及FCM2D法的分割效果，对图