一种基于交互式快速水平集的阴影图像分割算法-南京信息工程大学学报.pdfVIP

文章编号：１６７４７０７０（２００９）０２０１７５０４ 一种基于交互式快速水平集的阴影图像分割算法 １ １ １ 林大辉 　宁正元 　陈秋妹 摘要 ０　引言 因受光源等条件的影响，采集的原 Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ 始图像常常存在着阴影，用传统的水平 集方法分割图像，常把阴影误认为是目 　　图像分割是图像分析识别的基础．近年来，该技术已经开始应用 标．以带阴影的栗属（板栗）果实图像为 ［１８］ 例，提出一种交互式快速水平集方法实 于农业和林业领域．大多数学者 是以颜色特征为依据，采用神经 现图像分割．实验结果表明：该算法能够 网络、模糊聚类以及颜色阈值等算法成功地实现了植物图像分割．若 得到正确的阴影图像的分割结果，具有 图像的目标颜色和目标阴影颜色相近，采用上述方法较难准确地实 更佳的图像分割性能． 关键词 现图像分割．但一般情况下，因受光源等条件的影响，原始图像可能 快速水平集；阴影图像；图像分割； 存在着阴影，且目标图像与其阴影之间界线不明显，差异较小，采用 交互式 传统的边缘检测算子分割效果不佳．使用传统的水平集方法分割时， 中图分类号 Ｒ８５７．３ 如果用零水平集包住目标图像及其阴影，则必然导致零水平集在图 文献标志码 Ａ 像的阴影区域停止，得到了含阴影的目标图像分割区域．为此，本文 以栗属（板栗）果实图像为例，应用交互式快速水平集分割方法实现 图像分割，分割结果可为树种识别及分类技术提供基础． １　快速水平集方法 Ｆａｓｔｌｅｖｅｌｓｅｔｍｅｔｈｏｄ ［９］ 　　水平集 图像分割方法的基本思想是先给定一条封闭的初始轮 廓线，然后初始轮廓线在一系列外力和内力的相互作用下，一步一步 地逼近目标，最后根据一定的约束条件停止在物体的边缘上，完成图 像目标分割．传统的水平集方法是利用迭代法不断地迭代更新水平 集函数，并应用轮廓检测的方法，提取更新后水平集函数的零水平 集，就可得到演化后的活动轮廓线．为了防止轮廓曲线在迭代过程中 ［１０］ 发生位置“漂移”，水平集函数应该保持为符号距离函数 （Ｓｉｇｎｅｄ ＤｉｓｔａｎｃｅＦｕｎｃｔｉｏｎ，ＳＤＦ），但是由于使用数值解法，方程的解并不总是 保持为符号距离函数，因此需要周期性地对水平集函数进行重新初 收稿日期 ２００９０７０５ 始化的处理，以使它保持（或接近）符号距离函数，这是传统水平集方 资助项目 福建省自然科学基金（２００６Ｊ０２９９）； 法的一大缺陷．这里介绍的快速水平集方法，可克服这一缺点，完全 福建省教育厅资助（２００７Ｆ５００９，ＪＡ０７０７７） 作者简介 省略了水平集函数的重新初始化过程，即无需重新初始化，