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国际期刊的创新在计算机和通信工程的研究

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图像分割使用形态学操作自动区域生长

Ritu沙玛,Rajesh沙玛
CTIEMT、Jalandhar PTU、旁遮普、印度
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文摘

图像分割是一个广阔的领域的一个子集的计算机视觉处理图像的空间内容的分析。它是用来分离地区的形象,为了识别对象。本文的主要贡献是基于算法和逐步被处决。首先嘈杂的图像过滤的帮助下各种过滤器。其次过滤图像重建的帮助下形态学操作。随后,区域增长技术应用于重建图像和分割图像实施。此外分割图像分为子部分。最后,结果分析三个基地,首先在分段上嘈杂的形象,其次在分割图像过滤,最后子部分的噪声和过滤分割图像PSNR等四个参数(峰值信号噪声比),MSE(均方误差),平均差和最大的区别。

关键字
图像分割、高斯噪声、引导滤波、形态学操作自动区域生长

介绍
近年来,自动图像分割已成为一个突出的意图在图像分析和计算机视觉。图像分割可以被定义为的分类图像中的所有图片元素或像素到不同的集群,表现出类似的功能[1]。图像分割是至关重要的组件在很多信号处理技术及其应用。它渴望聚集像素到著名的图像区域,即。,regions equivalent to individual surfaces, items or accepted parts of objects. The outcome of image segmentation is a set of segments that cover the intact image, or a set of contours extract from the image. Digital images are prone to a multiplicity of types of noise. Noise is the consequence of errors in the image acquisition process that result in pixel values that do not imitate the accurate intensities of the authentic scene. In this paper we shall remove noise with help of guided filter. We used morphological operations to create masks along with automatic region growing technique segment the filtered image. So in this method the users don’t necessitate to opt for the seed point manually consequently there is no need of human infringement.

二世。实用的方法
我们的方法的流程如图1所示。输入噪声图像作为一个输入图像,然后过滤的过滤器。梯度的大小是计算在应用形态学操作。图像分割是使用区域生长方法。最终结果分析分为3部分。第一个代表图形和表格表示非过滤分割图像的四个参数,PSNR(峰值信号噪声比),MSE(均方误差),平均差和最大的区别。第二部分代表过滤分割图像的图形和表格表示对四个参数PSNR(峰值信号噪声比),MSE(均方误差),平均差和上面提到的最大区别。第三部分结果描绘了我们的表格形式表示的值分割图像的子部分通过执行四个参数,PSNR(峰值信号噪声比),MSE(均方误差),平均差和最大的区别。

答:图像预处理
在第一个步骤中,我们将一个图像,添加噪声图像。噪声是影响图像质量的因素,主要是在图像采集和传输的过程中形成的。噪音从不同来源出现在一个图像。图像采集程序可以将光学图像转换成一个不断的电信号,然后采样,是主要的过程通过数字图像中出现的噪声。我们将添加高斯噪声。

b .高斯噪声
高斯噪声是数字噪声正态分布的概率密度函数。在补充,噪音可以获得的价值系统。高斯噪声是适当地定义为高斯噪声的振幅分布。噪音是建模为防腐剂高斯白噪声,无论后续所有背离原来的图像像素值的高斯曲线。促进,为每个图像像素强度值作用力(1≤≤m, 1 j≤≤n m x n图像),相当于gij嘈杂的图像是由像素,胃肠道,j = fi, j +倪,j,每个噪声值n是来自一个零均值高斯分布。[4]

c .噪声去除的引导过滤器
在第二个步骤中,高斯噪声应删除。这种类型的噪声应当被引导过滤。引导滤波器是一个明确的图像过滤,结果从一个局部线性模型;它产生的滤波输出通过考虑满足指导图像图像本身的关键或另一个不同的形象。它有一个快速和non-approximate线性时间算法,其计算复杂度是自主过滤内核的大小。它的输出是图像附近的一个线性变换的指导。过滤器有edge-preserving像双边滤波器平滑功能,但不接受从梯度挫折工件。此外,指导滤波器具有O (N)时间(N)数量的像素修正算法对灰度和彩色图像。引导过滤器执行条件的优势和效率的应用程序,如噪音减少,细节平滑/浓缩,HDR细节平滑/浓缩,HDR压缩,图像垫/羽毛和消除阴霾

d .形态学操作
形态学操作技术的研究和处理几何结构,基于假设,晶格假说,拓扑,和任意函数。循环主要应用于数字图像,但它也可以订婚的图表,表面网格,固体,许多进步空间结构。它探讨图像小形式或模板称为结构化元素。结构化元素位于图像中所有潜在的位置,而后续的像素。一些操作测试元素是否“适合”区域内,而其他测试是否“点击率”或相交。[7]形态学操作包括:-

吗?扩张
它是图像中所有点的集合,无论“触摸”前面的结构元素。考虑输入图像中的每个像素,如果结构元素接触最前沿的图像;写一个“1”在构建元素的起始点。

吗?侵蚀
侵蚀是图像中所有点的集合,构建元素的“适应”。认为关键在图像中的每个像素前沿,如果结构元素符合;写一个“1”的初步构建元素的点。模式匹配是侵蚀的毫不费力的设备

吗?开放
打开包含一个侵蚀了扩张和用来消灭所有像素的地区太分钟包括结构化元素。这里的结构化元素常常被称为一个查询,因为这是质疑形象寻找小物体扭伤的形象。

吗?关闭
关闭由扩张后的侵蚀,可以用来填补漏洞和小缺口。
e .自动区域生长方法
自动种子区域生长算法是最简单的一个提出分割方法。它执行分割图像的检查相邻的像素点集,公认为种子点,和结论是否可以分类像素集群的种子点[8]。算法过程如下。
步骤1。我们从一个数量的种子点开始聚集成n集群,称为C1, C2…Cn。和初始种子点的位置设置为p1, p2…p3。
步骤2。计算初始种子点的像素值的差异π和周边点,如果差小于阈值(标准)定义,邻近点可以分为Ci, i = 1, 2,…, n。
步骤3。重新计算置信区间的边界,这些边界点作为新的种子点π(s)。此外,Ci的平均像素值必须相应地重新计算。
第四。重复步骤2和3,直到所有像素在图像都被分配给一个合适的集群。

三世。实现
实现已经完成在两个部分:-
没有删除的)分割噪声即未经图像。
b)分割与过滤去除噪声即形象。

a .分割没有去除噪声即未经图像

b .分割没有去除噪声即过滤图像

四、结果
这部分代表对图示四个参数psnr(峰值信号噪声比),MSE(均方误差),平均差和最大非过滤,过滤后的分割图像之间的差异。

一个。PSNR(峰值信号噪声比)

b . MSE(均方误差)

c .最大的区别

d .平均差

诉的结论
这是区域生长分割方法分割噪声和过滤图像。健壮,我们提出了一种新的快速全自动的算法。该算法不需要先验信息或培训过程。我们成功地找到种子点和分割结果非常准确。通过分析四种不同的参数,我们做了非过滤,过滤后的图像之间的比较。这种方法比其他方法更好的结果。

数据乍一看
图1 图2 图3 图4
图1 图2 图3 图4
图1 图2 图3
图5 图6 图7

引用
















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