基于四邻域检索的自适应阈值分割方法

钱苏斌

(盐城师范学院信息科学与技术学院,江苏盐城 224002)

0 引 言

在对图像的研究中,研究人员往往只对图像中的某一部分感兴趣,这样的区域称之为目标区域,除此以外的区域则称之为背景区域.为了能够对目标区域进行针对性的研究与应用,常常需要将其从背景中分离出来,这就需要用到图像分割技术,即将图像按照灰度、颜色、纹理等性质分成各具特性的区域,从而提取出所需的目标区域.早期的图像研究中,图像分割技术主要包含边界方法和区域方法[1].然而,随着计算机视觉技术的发展,图像分割技术已由上述两种基本方法衍生出4种主要分割技术:并行边界分割技术、串行边界分割技术、并行区域分割技术、串行区域分割技术[2].其中,并行区域分割技术应用较为广泛[3-4].同时,还出现了一些基于常用基本算法的图像分割技术[5].由于图像分割技术的难点在于图像数据的模糊和噪声的干扰,到目前为止仍然没有一种或者几种完善的图像分割技术可以完全按照研究人员的意愿准确地分割任何一种图像.比如,图像的目标区域由于光照原因会存在若干个高光点,在对图像进行分割后,目标区域依然会存在上述高光点,这一现象势必会影响到图像处理的最终效果.针对上述情况,本文提出一种基于并行区域分割技术的自适应阈值分割方法,并通过四邻域检索技术解决了图像分割中广泛存在的高光点问题,较好……