CN111598897A - 基于Otsu和改进Bernsen的红外图像分割方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了基于Otsu和改进Bernsen的红外图像分割方法，具体为：首先，对输入原图像进行对比度扩展变换预处理，预处理后的图像满足直方图均衡化；在采用Otsu法计算出分割阈值GT，将图像分割为背景区域和目标区域两部分；之后对目标区域中的g(i,j)在(2w+1)×(2w+1)窗口内进行高斯平滑滤波；再采用改进的Bernsen法预判图像局部窗口内的对比度是否超出阈值范围，得到图像的阈值T(i,j)；最后，利用T(i,j)对图像进行逐点二值化，得到二值化图像b(i,j)；本发明解决了Otsu法在处理光照不均匀、背景复杂的图像时出现过分割的问题；改进了Bernsen法强制二值化导致分割后图像噪声严重、边缘缺失的问题，将两种方法相结合提高了图像分割的效率和准确率。
Description
技术领域
本发明属于图像分割技术领域，涉及一种基于Otsu和改进Bernsen的红外图像分割方法。
背景技术
在电气设备在线监测系统中，红外图像分割效果的好坏直接影响着电气设备故障诊断的准确性，为了尽早发现电气设备存在的异常过热等故障状态，研究红外图像分割算法对于电气设备的故障分析和诊断都具有非常重要的意义。采用图像分割的方法对电气设备红外图像进行处理，能够将电气设备的图像与背景图像进行分离，将其从背景图像中提取出来，进行单独的分析判断。目前已经研究较为成熟并应用较多的分割方法有基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法和基于边缘的分割方法等。其中阈值分割方法是一种诞生比较早的分割方法，因其计算量小、性能稳定、实现简单，而且总能用封闭且联通的边界定义不交叠的区域，成为应用于红外图像分割中最基本和最广泛的分割技术。常见基于阈值分割的方法有Otsu法、固定门限阈值法、Bernsen法、Niblack法和最大熵阈值法等。
根据阈值的选取不同将阈值分割方法分为全局阈值法和局部阈值法。对于目标和背景分离明显、灰度直方图呈明显双峰模式的图像，通常采用全局阈值法，如Otsu法，它具有操作简单和分割效率高等优点，但它难以处理光照不均匀、背景复杂的红外图像。对于灰度直方图呈非双峰型，目标与背景有多处混杂的图像，通常采用局部阈值法，如Bernsen法，其阈值由考察点邻域的灰度确定，能够有效处理光照不均的红外图像。Bernsen法虽然能处理更为复杂的问题，但是容易导致强制二值化产生大量噪声，造成目标区域边缘的缺失或者运算速度受到很大影响。
由于红外图像是通过“测量”物体向外辐射的热量而获得的热像温谱图，与可见光图像相比，具有分辨率差、对比度低、信噪比低等特点，容易导致视觉效果模糊。因此直接应用常用的图像分割算法进行红外图像分割，效果并不理想。
发明内容
本发明的目的是提供基于Otsu和改进Bernsen的红外图像分割方法，解决了现有技术分割图像时出现强制二值化导致边缘缺失、运算速度缓慢的问题。
本发明所采用的技术方案是，基于Otsu和改进Bernsen的红外图像分割方法，具体按照以下步骤实施：
步骤1，对输入图像进行对比度扩展变换预处理，预处理后的图像满足直方图均衡化；
步骤2，采用Otsu法计算出分割阈值GT，将图像分割为背景区域和目标区域两部分；
步骤3，对目标区域中的g(i，j)在(2w+1)×(2w+1)窗口内进行高斯平滑滤波；
步骤4，采用改进的Bernsen法预判图像局部窗口内的对比度是否超出阈值范围，得到图像的阈值T(i，j)；
步骤5，利用T(i，j)对图像进行逐点二值化，得到二值化图像b(i，j)。
本发明的特点还在于
步骤1中，具体为：设输入图像I的大小为M×N，图像在点(i，j)的灰度值为f(i，j)，预处理过程如公式(1)、(2)及(3)所示；
A＝min[f(i，j)] (1)；
B＝max[f(i，j)] (2)；
式中，A为图像的最小灰度值，B为图像最大的灰度值，g(i，j)是对比度扩展变换后的图像灰度，灰度动态范围为[0，255]。
步骤2中，采用一维Otsu法，计算出全局阈值GT对图像进行背景分割，具体计算过程如下：
对于图像I，将前景与背景的分割阈值设为GT，目标区域比例ω0的计算如公式(4)所示：
式(4)中，N0为图像中灰度值小于阈值g(i，j)的像素个数；
背景区域比例ω1的计算如公式(5)所示：
式(5)中，N1为图像中像素灰度值大于阈值g(i，j)的像素个数；
平均灰度值μ的计算如公式(6)所示：
μ＝ω0×μ0+ω1×μ1 (6)；
式(6)中，μ0为目标区域平均灰度值，μ1为背景区域平均灰度值。
类间方差s的计算如公式(7)所示：
s＝ω0(μ0-μ)2+ω1(μ1-μ)2 (7)；
步骤3中，采用高斯平滑滤波对目标区域像素点进行滤波处理，具体过程如下所示：
对目标区域内的像素点(i，j)在(2w+1)×(2w+1)窗口内进行高斯平滑滤波，如公式(8)所示：
式(8)中，
为经过高斯平滑滤波之后的灰度值，σ为平滑尺度，w为窗口宽度的一半，P为以(i，j)为中心大小为(2w+1)×(2w+1)的窗口区域。
步骤4中，采用改进的Bernsen法计算出目标区域的阈值T1(i，j)，如公式(9)所示：
式(9)中，k、l为窗口内的位置参数；
预判目标区域中图像局部窗口内的对比度是否超出阈值范围，根据最终得到图像的阈值T(i，j)判断像素点是否满足目标区域的条件，如公式(10)所示：
式(10)中，Imax为g(i，j)在窗口内的灰度最大值，Imin为g(i，j)在窗口内的灰度最小值，GT为Otsu法得到的图像的全局阈值，S为窗口内灰度对比度阈值，S＝15。
步骤5中，具体为：利用阈值T(i，j)遍历目标区域图像中每个像素点，得到与原目标区域图像维数相同的二值化图像，对
逐点二值化，具体二值化计算如公式(11)所示：
式(11)中，b(i，j)为记录二值化结果的矩阵。
本发明的有益效果是，
(1)本发明方法对图像进行对比度扩展变换预处理，可以加大图像中目标区域和背景区域的区分度，为后期的图像分割减少分割误差；
(2)本发明方法采用Otsu法获得图像全局阈值，其优点在于能有效去除大面积复杂背景的干扰，运算速度快，方便后续进一步处理；
(3)本发明方法采用改进的Bernsen法，能够有效减少原方法产生的噪声点，稳定性更强，得到的二值化结果具有清晰丰富、目标形状饱满完整的特点；
(4)本发明方法将传统的Otsu法和改进的Bernsen法相结合，解决了Otsu法在处理光照不均匀、背景复杂的图像时容易产生过分割的问题和Bernsen法分割图像时出现强制二值化导致图像噪声严重、边缘缺失的问题，提高了图像分割的效率和准确率。
附图说明
图1是本发明基于Otsu和改进Bernsen的红外图像分割方法的流程示意图；
图2是原始灰度图像；
图3是采用Otsu算法进行红外图像分割效果图；
图4是采用Bernsen算法进行红外图像分割效果图；
图5是采用本发明方法进行红外图像分割效果图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明进行详细说明。
本发明基于Otsu和改进Bernsen的红外图像分割方法，如图1所示，具体按照以下步骤实施：
步骤1，对输入图像进行对比度扩展变换预处理，预处理后的图像满足直方图均衡化；
具体为：设输入图像I的大小为M×N，图像I在点(i，j)的灰度值为f(i，j)，其中对原图像进行对比度扩展，灰度范围越广，图像的对比度就越高，对应的图像就越清晰，预处理过程如公式(1)、(2)及(3)所示；
A＝min[f(i，j)] (1)；
B＝max[f(i，j)] (2)；
式中，A为图像的最小灰度值，B为图像最大的灰度值，g(i，j)是对比度扩展变换后的图像灰度，灰度动态范围为[0，255]；
步骤2，采用Otsu法计算出分割阈值GT，将图像分割为背景区域和目标区域两部分；
采用一维Otsu法，计算出全局阈值GT对图像进行背景分割，能够快速高效地分割背景，保留目标区域，具体计算过程如下：
对于图像I，将前景与背景的分割阈值设为GT，目标区域比例ω0的计算如公式(4)所示：
式(4)中，N0为图像中灰度值小于阈值g(i，j)的像素个数；
背景区域比例ω1的计算如公式(5)所示：
式(5)中，N1为图像中像素灰度值大于阈值g(i，j)的像素个数；
平均灰度值μ的计算如公式(6)所示：
μ＝ω0×μ0+ω1×μ1 (6)；
式(6)中，μ0为目标区域平均灰度值，μ1为背景区域平均灰度值。
类间方差s的计算如公式(7)所示：
s＝ω0(μ0-μ)2+ω1(μ1-μ)2 (7)；
步骤3，对目标区域中的g(i，j)在(2w+1)×(2w+1)窗口内进行高斯平滑滤波；
采用高斯平滑滤波首先对目标区域像素点进行滤波处理，避免分割图像后产生大量噪声点，具体过程如下所示：
对目标区域内的像素点(i，j)在(2w+1)×(2w+1)窗口内进行高斯平滑滤波，如公式(8)所示：
式(8)中，
为经过高斯平滑滤波之后的灰度值，σ为平滑尺度，w为窗口宽度的一半，P为以(i，j)为中心大小为(2w+1)×(2w+1)的窗口区域；
步骤4，采用改进的Bernsen法预判图像局部窗口内的对比度是否超出阈值范围，得到图像的阈值T(i，j)；
在对像素点进行滤波处理后得到改进的Bernsen法，采用改进的Bernsen法计算出目标区域的阈值T1(i，j)，如公式(9)所示：
式(9)中，k、l为窗口内的位置参数；
预判目标区域中图像局部窗口内的对比度是否超出阈值范围，根据最终得到图像的阈值T(i，j)判断像素点是否满足目标区域的条件，如公式(10)所示：
式(10)中，Imax为g(i，j)在窗口内的灰度最大值，Imin为g(i，j)在窗口内的灰度最小值，GT为Otsu法得到的图像的全局阈值，S为窗口内灰度对比度阈值，通常取15；
步骤5，利用T(i，j)对图像进行逐点二值化，得到二值化图像b(i，j)；
利用阈值T(i，j)遍历目标区域图像中每个像素点，得到与原目标区域图像维数相同的二值化图像，对
逐点二值化，能够过滤会被强制二值化的像素点，保证最终得到的目标图像边缘清晰，具体二值化计算如公式(11)所示：
式(11)中，b(i，j)为记录二值化结果的矩阵。
本发明的方法中，对Bernsen法进行改进，添加了高斯平滑滤波，能够有效避免传统Bernsen法分割图像后产生大量噪声点的问题，并且能够处理光照不均图像。利用改进的Bernsen法得到滤波后的阈值T(i，j)，然后对像素点进行过滤和二值化处理，充分利用图像的局部和全局信息，在保证较好的二值化效果的同时，能够突出图形细节，避免强制二值化处理。
图2是原始灰度图像；图3是采用Otsu算法进行红外图像分割效果图；由图可知，该方法能基本能分割出故障区域，但是容易产生过分割的现象；图4是采用Bernsen算法进行红外图像分割效果图；采用该方法分割后的图像边缘完整，但是容易产生大量噪声，导致分割后的图像视觉效果差；图5是采用本发明方法进行红外图像分割效果图，该方法能够快速有效分割故障区域，并且目标区域边缘清晰完整，能够很好地实现对光照不均的红外图像的分割。采用各方法实验结果对比，如表1所示，由表1可知，本方法的实验结果与参考值相差1.1％，在以上几种方法中误差最小，表明该方法计算的准确度能够满足相关要求。
表1各方法实验结果对比
综上所述，采用本发明的方法去分割图像，图像分割的准确率较高，实现了对图像中目标区域的准确提取。
Claims (6)
1.基于Otsu和改进Bernsen的红外图像分割方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：
步骤1，对输入图像进行对比度扩展变换预处理，预处理后的图像满足直方图均衡化；
步骤2，采用Otsu法计算出分割阈值GT，将图像分割为背景区域和目标区域两部分；
步骤3，对目标区域中的g(i,j)在(2w+1)×(2w+1)窗口内进行高斯平滑滤波；
步骤4，采用改进的Bernsen法预判图像局部窗口内的对比度是否超出阈值范围，得到图像的阈值T(i,j)；
步骤5，利用T(i,j)对图像进行逐点二值化，得到二值化图像b(i,j)。
2.根据权利要求1所述的基于Otsu和改进Bernsen的红外图像分割方法，其特征在于，所述步骤1中，具体为：设输入图像I的大小为M×N，图像在点(i,j)的灰度值为f(i,j)，预处理过程如公式(1)、(2)及(3)所示；
A＝min[f(i,j)] (1)；
B＝max[f(i,j)] (2)；
式中，A为图像的最小灰度值，B为图像最大的灰度值，g(i,j)是对比度扩展变换后的图像灰度，灰度动态范围为[0,255]。
3.根据权利要求1所述的基于Otsu和改进Bernsen的红外图像分割方法，其特征在于，所述步骤2中，具体计算过程如下：
对于图像I，将前景与背景的分割阈值设为GT，目标区域比例ω0的计算如公式(4)所示：
式(4)中，N0为图像中灰度值小于阈值g(i,j)的像素个数；
背景区域比例ω1的计算如公式(5)所示：
式(5)中，N1为图像中像素灰度值大于阈值g(i,j)的像素个数；
平均灰度值μ的计算如公式(6)所示：
μ＝ω0×μ0+ω1×μ1 (6)；
式(6)中，μ0为目标区域平均灰度值，μ1为背景区域平均灰度值；
类间方差s的计算如公式(7)所示：
s＝ω0(μ0-μ)2+ω1(μ1-μ)2 (7)。
4.根据权利要求1所述的基于Otsu和改进Bernsen的红外图像分割方法，其特征在于，所述步骤3中，采用高斯平滑滤波对目标区域像素点进行滤波处理，具体过程如下所示：
对目标区域内的像素点(i,j)在(2w+1)×(2w+1)窗口内进行高斯平滑滤波，如公式(8)所示：
式(8)中，
为经过高斯平滑滤波之后的灰度值，σ为平滑尺度，w为窗口宽度的一半，P为以(i,j)为中心大小为(2w+1)×(2w+1)的窗口区域。
5.根据权利要求1所述的基于Otsu和改进Bernsen的红外图像分割方法，其特征在于，所述步骤4中，采用改进的Bernsen法计算出目标区域的阈值T1(i,j)，如公式(9)所示：
式(9)中，k、l为窗口内的位置参数；
预判目标区域中图像局部窗口内的对比度是否超出阈值范围，根据最终得到图像的阈值T(i,j)判断像素点是否满足目标区域的条件，如公式(10)所示：
式(10)中，Imax为g(i,j)在窗口内的灰度最大值，Imin为g(i,j)在窗口内的灰度最小值，GT为Otsu法得到的图像的全局阈值，S为窗口内灰度对比度阈值，S＝15。
6.根据权利要求1所述的基于Otsu和改进Bernsen的红外图像分割方法，其特征在于，所述步骤5中，具体为：利用阈值T(i,j)遍历目标区域图像中每个像素点，得到与原目标区域图像维数相同的二值化图像，对
逐点二值化，具体二值化计算如公式(11)所示：
式(11)中，b(i,j)为记录二值化结果的矩阵。
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