CN107977972B - 一种图像分割方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种图像分割方法，包括：(1)取待分割的图像，删除背景后进行二值化处理；(2)对二值图像进行腐蚀操作，形成连通区域；(3)对每个连通区域进行膨胀操作，提取边缘曲线；(4)边缘曲线之间的交点连线为分割线，形成初次分割区域；(5)提取每个初次分割区域的边缘曲线，对边缘曲线上的离散点进行重采样，查找出边缘曲线上相邻物品的交界点；通过一定规则将交界点连接，形成二次分割线。本发明先通过腐蚀膨胀将粘连程度较小的物品图像分割开来，使得粘连的物品数量减少，然后寻找粘连物品边缘曲线的交点，通过设定规则继续对图像进行分割，达到完全分割的目的，解决了现有方法无法对粘连物品进行有效分割的问题。
Description
技术领域
本发明涉及一种图像处理方法，尤其涉及一种图像分割方法。
背景技术
图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。图像分割后提取出的目标可以用于图像语义识别，图像搜索等等领域。
目前主要的图像分割方法有阈值分割、区域分割、边缘分割等，研究对象主要集中于形状规则且不易粘连挤压的物品的分割，如机械零部件、新鲜水果、大米等。如中国专利CN101556693公开了一种阈值法标记提取的分水岭SAR图像分割方法，包括如下步骤：(1)对原图像Img进行高斯低通滤波得滤波后图像GImg；(2)对滤波后图像GImg求梯度得梯度图PGImg；(3)对原图像Img用Otsu法提取内部标记LImg；(4)对内部标记进行经典分水岭变换得外部标记WLImg；(5)用内、外标记对梯度图PGImg进行梯度修正。利用强制最小技术修正，以便局部最小区域仅出现在标记位置；(6)对修正后的梯度图进行分水岭变换，所得的图为最终的分割图RImg。该专利将OTSU阈值法和标记分水岭结合，用阈值分割后的图像作为标记分水岭标记的来源，有效的消除了纹理信息的影响。
但是，针对一些不规则且易变形的物体样本，如葡萄干等柔软易变形干果的分割的研究则比较少。此类样本每一个的形状大小均有差别、颜色相同，且相邻两样本之间会出现互相粘连挤压变形，增加分割的难度。
发明内容
本发明提供了一种图像分割方法，该方法可以对图像中的柔软易变形物品进行有效分割，准确计算物品样本的数量，并且受物品挤压变形的干扰小。
一种图像分割方法，包括以下步骤：
(1)取待分割的图像，删除背景后进行二值化处理；
(2)对二值图像进行腐蚀操作，形成多个连通区域；
(3)对每个连通区域进行膨胀操作，提取各连通区域膨胀后的边缘曲线；
(4)相邻边缘曲线之间的交点连线即为分割线，将所述分割线叠加在二值图像上，形成多个初次分割区域；
(5)提取每个初次分割区域的边缘曲线，对边缘曲线上的离散点进行重采样，查找出边缘曲线上相邻物品的交界点；
(6)标出各交界点的法线，如两法线的夹角小于20°，则所在的交界点连线作为分割线；
(7)如法线与其余法线的夹角都大于20°，则所在交界点为未匹配的点；
(8)如未匹配的点数量为1，则该交界点与最近的分割线的中点连线作为分割线；
如未匹配的点数量为2，则该两交界点与它们法线的交点连线，以及交点与其它分割线的中点连线作为分割线；
如未匹配的点数量大于2，则该些交界点与它们的质心连线作为分割线。
本发明通过腐蚀膨胀操作先分割粘连程度较小的物品图像，然后通过重采样查找相邻物品边缘曲线的交界点，利用交接点法线夹角的差异，选择不同的分割方案，进一步对图像进行分割，有效解决了粘连物品不易分割的问题。
优选的，删除背景后进行滤噪，过滤图像噪音，再进行二值化处理。
优选的，所述腐蚀操作和膨胀操作相对称，所述对称经过腐蚀膨胀后图像与原图像相同。
优选的，所述膨胀操作和腐蚀操作的结构元素半径为50-100像素的圆盘，圆盘半径越大，腐蚀的像素越多，更多粘连的物品可以分开，但也会导致分割不准确。
优选的，如连通区域的样本数量大于4，则再对该连通区域进行腐蚀和膨胀操作，样本数量过大会导致图像边缘分界点过多，不利于后续分割规则的设计。
优选的，步骤(5)中，采用sobel算子提取初次分割区域的边缘线。
所述重采样是以通过初分割区域质心的水平直线为边界将边缘曲线分为向下两段，将每段边缘曲线置于极坐标中，并以质心为原点，所述重采样考察离散点的极轴、极角和角速度。
通过重采样符合条件的点，所述符合条件是指该点为相粘连物品边缘曲线的交叉点，如果当前点的极轴比左右相邻两点的极轴小，且差值大于阈值，则认为符合条件；如当前的极角同时大于或小于左右两侧相邻点的极角，且差值大于阈值，则认为符合条件；如当前点的角速度大于阈值，则认为符合条件。
优选的，所述角速度阈值为1723，数值过大会得出过多的分割点，数值过小又会丢失应有的分割点，1723正好可以识别出合适的分割点。
优选的，步骤(5)中，所述重采用的间隔为20-80像素，间隔越小查找的分界点越精确，但是计算量也越大，20-80像素是综合考虑计算量和精度得出的。
所述图像为平铺粘连的葡萄干粒图像。
本发明先通过腐蚀膨胀将粘连程度较小的物品图像分割开来，使得每个初分割区域粘连的物品数量减少，然后寻找每个初分割区域粘连物品边缘曲线的交点，通过设定规则继续对图像进行分割，达到完全分割的目的，解决现有方法无法对粘连物品进行有效分割的问题。另外，本发明根据粘连程度的不同，可调节角速度、极角、极轴的阈值，以达到最佳的分割效果。
附图说明
图1为玫瑰紫品种葡萄干的RGB图像。
图2为除去背景和腐蚀膨胀操作后各个单独连通区域的边缘曲线。
图3为第一次分割后图像编号图。
图4为图3中编号为13的单独连通区域的内部分割结果图。
图5为图3中编号为11的单独连通区域的内部分割结果图。
图6为图3中编号为14的单独连通区域的内部分割结果图。
图7为物品数量大于1的连通区域的内部分割结果图。
图8为最终的分割结果图。
具体实施方式
以玫瑰紫品种葡萄干为例，包括以下步骤：
(1)如图1所示为样品的RGB图像，采用差分法删除图像背景，然后利用采用均值滤波或中值滤波对图像降噪处理，最后进行二值化处理得到二值图。
(2)对二值图进行腐蚀操作，将单独的连通区域逐一提取出来并进行膨胀操作，腐蚀和膨胀采用的结构元素为半径70的圆盘。对图像提取边缘，如图2所示，各个连通区域边缘的交点的连线就是第一次分割的结果。将分割线叠加在二值图上，并对各个连通区域编号，如图3所示。
(3)对分割后物品数量仍大于4的连通区域，如编号为18的区域，再做一次腐蚀和膨胀操作，将其分割成若干个物品数量不超过4的连通区域，使得所有的单独连通区域物品数量均不超过4。
(4)将每个物品数量大于1且小于4的单独连通区域单独提取出来，采用水平和垂直Sobel算子提取边缘曲线，然后分别对每一个单独连通区域的边缘曲线进行步骤(5)至(10)的操作；
(5)以通过质心的水平直线为界将边缘曲线分为上下两段；
(6)将边缘曲线段至于以质心为原点的极坐标上，对曲线段上的离散点进行重采样，计算曲线段上各点的极轴、极角、角速度，重采样的间隔为50；
(7)分别寻找极轴、极角或角速度符合条件的点，并对符合条件的点画法线；极轴符合要求是指：将当前点分别与左侧相邻点和右侧相邻点比较，若当前点的极轴均小于相邻点，且差值大于阈值3，则当前点为符合条件的点；极角符合要求是指：将当前点分别与左侧相邻点和右侧相邻点比较，若当前点的极角均小于相邻点或当前点的极角均大于相邻点，且差值大于阈值0.0034，则当前点为符合条件的点；角速度符合要求是指：角速度大于阈值1723的点为符合条件的点；
(8)比较各条法线间的夹角，若两条法线间的夹角小于20度，则该两点的连线就是分割线，两两的法线夹角大于20度的点，则是尚未匹配的点；
(9)若尚未匹配的点数量为1，
若尚未匹配分割线的点的数量为2，如编号为13的连通区域，则就认为该两法线的交点是分割点，该交点与两凹点的连线是分割线，该交点与步骤(8)得到的分割线的中点的连线是分割线。编号为13的连通区域的分割结果如图4所示。
(10)若尚未匹配分割线的点的数量大于2，如编号为11的连通区域，则尚未匹配分割线的点与这些点的质心的交点就是分割线。编号为11的连通区域的分割结果如图5所示。编号为14的连通区域，3个分割点均未能匹配，则3个分割点与这些点的质心的交点就是分割线，如图6所示。
如图7所示，为物品数量大于1的连通区域的内部分割结果。
如图8所示，为最终的分割结果图。
Claims (8)
1.一种图像分割方法，包括以下步骤：
(1)取待分割的图像，删除背景后进行二值化处理；
(2)对二值图像进行腐蚀操作，形成多个连通区域；
(3)对每个连通区域进行膨胀操作，提取各连通区域膨胀后的边缘曲线；
(4)相邻边缘曲线之间的交点连线即为分割线，将所述分割线叠加在二值图像上，形成多个初次分割区域；
(5)提取每个初次分割区域的边缘曲线，对边缘曲线上的离散点进行重采样，查找出边缘曲线上相邻物品的交界点；
(6)标出各交界点的法线，如果两法线的夹角小于20°，则所在的交界点连线作为分割线；
(7)如果法线与其余法线的夹角都大于20°，则所在的交界点为未匹配的点；
(8)如果未匹配的点数量为1，则该交界点与最近的分割线的中点连线作为分割线；
如果未匹配的点数量为2，则该两交界点与它们法线的交点连线，以及交点与其它分割线的中点连线作为分割线；
如果未匹配的点数量大于2，则该些交界点与它们的质心连线作为分割线，
步骤(5)中，所述重采样考察离散点的极轴、极角和角速度；步骤(5)中，所述重采样的间隔为20-80像素。
2.如权利要求1所述的图像分割方法，其特征在于，删除背景后进行滤噪，再进行二值化处理。
3.如权利要求1所述的图像分割方法，其特征在于，所述腐蚀操作和膨胀操作相对称。
4.如权利要求1所述的图像分割方法，其特征在于，所述膨胀操作和腐蚀操作的结构元素半径为50-100像素的圆盘。
5.如权利要求1所述的图像分割方法，其特征在于，如果连通区域的待分割物品数量大于4，则再对该连通区域进行腐蚀和膨胀操作。
6.如权利要求1所述的图像分割方法，其特征在于，步骤(5)中，采用sobel算子提取初次分割区域的边缘曲线。
7.如权利要求1所述的图像分割方法，其特征在于，所述角速度的阈值为1723。
8.如权利要求1所述的图像分割方法，其特征在于，所述图像为平铺粘连的葡萄干图像。
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Citations (2)
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Non-Patent Citations (2)
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| Graph-based image segmentation using directional nearest neighbor graph;LIU Zhao等;《SCIENCE CHINA》;20131101;第1-10页 |
| 粘连玉米籽粒图像的自动分割方法;荀一等;《农业机械学报》;20100425;第41卷(第4期);第163-167页 |
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