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2007年9月 西安邮电学院学报 Sep．2007 第12卷第5期 V01．12No+5 基于最小相关准则的新阈值法 刘意先1，昊成茂2，刘建华1 (1．西安邮电学院信．包与控制系，陕西西安710121；2．西安邮电学院电子与信息工程糸，陕西西安710121) 摘要：辫值法是图像务割畿一毋重要方法，在图像处理与识剐申广泛应用。针对基于最大相关准皿4的求和运算与 取小运算两种闻值化分割准则对有些图像无效的问题，本文提出了基于相关量的取大运算再最小化分割新准则。 实验站果表明，奉文的方法是可行的。 关键罚：圈像分割；阁值法：相关准则；取走运算 中圈分类号：TP391．41 文献标识码：A 文章编号：1007—3264(2007)05—0062—03 文方法对有些图像来说比求和型和取小型最大相关 引言 准则更有效，特别是对合图象中目标和背景相差比 较悬殊且背景所占比例很小的情况，本文方法就表 图像分割是图像处理和前期视觉中的基本技 现出良好的分割性能。 术，是大多数图像分析及视觉系统的重要组成部分， 也是成功进行图像分析、理解与描述的关键步骤，历 1基于相关量的阈值法及其改进 来受到国内外有关学者的高度重视。 从上个世纪60年代以来，国际上学者们提出了 众多的图像分割阈值化方法…1，其中基于信息熵进 字灰度图像，图像灰度变化范围为0到L一1。图像 行阈值选取是最受欢迎的方式之一。1985年Ka． 中任意位置(z，，)处的像素灰度值记为，(z，Y)。 pur[2】等人提出了最大熵阈值法，引起广大学者们的 重视。考虑到对数运算的计算量过大的问题，台湾 表示图像灰度值分布情况，也即获得灰度图像直方 学者Y叽【副等人提出了相关量概念并用于图像分 图构成的概率模型。 割。无论是文[2]的最大熵阈值法，还是文[3]的最 h(O 大相关准则阈值法，其分割准则都是基于目标和背 景信息量(这里指熵或相关量)相加之和达到最大化 …．L一1 来获得图像分割最佳阈值。文[4]针对目标和背景 幽 区域相关量相加最大化分割准则的不足，提出目标 和背景区域香农熵取小运算再最大化的分割准则。 11。z=0 由于图像来源的千差万别，导致其直方图分布也多 ；0，z≠0。 种多样，使得求和型和取小型相关准则对有些图像 假设图像分割闰值选择为￡(0￡L一1)，将 仍有可能无效。为此本文给出基于目标和背景相关 原图像分割成目标和背景两部分，其中目标的灰度 量取大运算再最小化分割准则。实验结果表明，本 级范围为O={0，1，…，￡}，背景的灰度级范围为B 收稿日期：2007—03—14 基金项目：国家自然科学基金项目；陕西省教育厅项目(06JKl94) 作者简介：刘意先(1981一)，男，四川成都人，西安邮电学院信息与控制系助理工程师。 吴成茂(1968一)，男，四川仪陇人，西安邮电学院电子与信息工程系高级工程师。 刘建华(1963一)，男，河北易县人．西安邮电学院信息与控制系高级工程师。 万方数据 第5期 刘意先等：基于最小相关准则的新阐值法 ·63· ={t+1，t十2，…，L一1}。令 上 纠 ㈣‘L一1 Po(t)=∑h(i)，PI(￡)=∑h(i