一种新的基于高斯偏移差分过滤器与方向图的图像分割算法

万 燕，裴春晖，姚 砺

（东华大学 计算机科学与技术学院，上海 201620）

一种新的基于高斯偏移差分过滤器与方向图的图像分割算法

万 燕，裴春晖，姚 砺

（东华大学 计算机科学与技术学院，上海 201620）

为了使图像分割算法通用性更强，利用高斯偏移差分过滤器模拟人类视觉机制模型寻找图像中有纹理区域，使用方向图算法界定目标边缘，最终得到图像分割结果.该算法能有效地克服图像背景上的噪声以及前景目标轮廓不明显的缺陷，成功分割提取出图像的前景目标.试验证明，该算法鲁棒性强，具有一定通用性且无需先验知识.

图像分割；方向图；高斯偏移差分过滤器；Otsu算法

图像分割是将一幅完整的图像分割成数个具有相同特性（如纹理、形状、轮廓等）但又不重叠的区域并提取感兴趣目标的技术和过程，它是图像理解到图像分析的关键步骤，是一种基础的计算机视觉技术.近年来，在数字图像处理技术方面，人们根据图像与目标的不同特性，提出了各种图像分割算法.目前主流的图像分割算法［1］有：阈值法、区域生长法、边缘检测法、人工神经网络法、可变模型法、基于模糊集理论的方法等.阈值法虽然简单有效，但是其局限性表现在对于噪声的敏感性很强.区域生长法利用区域的相似性进而区分不同的区域，其缺陷是必须人工设置种子个数，且噪声敏感性很强.边缘检测法利用多种梯度算子，对于灰度变化不复杂、细节不丰富的图像……