PDF《基于凹点方向线的粘连药品图像分割方法》

b ) 凹点的正确配对.本文针对现有 基于凹点配对的粘连图像分割算法存在的问题进行了深入的 研究, 提出了一种新的基于凹点配对方向线的粘连药品图像分 割方法, 包括彩色图像预分割和凹点配对两大步骤.其大体流 程如图 1所示. 药品图像的预分割 药品图像的预分割采用基于 H S V颜色距离的分割方法, 图像平滑采用中值滤波的方法. 颜色距离主要反映了不同颜色在像素灰度级数值上的差 距, 它是进行彩色图像分割的一种基本依据.而区域生长是一 种事先根据定义的准则将像素或种子区域聚合成更大区域的 一个扩散过程, 被广泛应用于图像分割领域中.本文主要以 A n d r o u t s o s 等人针对 H S V颜色空间进行实验的结果为依据, 结合HSV彩色模型中 H和S的性质, 定义了 H和 S两个空间的 颜色距离: D ( H , S )= ( k 1* ( 1- c o s ( π/ 2* Δ H ) ) )

2 + ( k 2* Δ S * s i n ( Δ S ) ) 2其中: k

1 和k2分别是色调因子和饱和度因子;

Δ H代表两点间 H空间差值的绝对值;

Δ S代表两点间 S空间差值的绝对值;

D ( H , S ) 代表两像素点之间 H 、 S空间的距离.根据上述的定 义, 通过大量的实验得到 k

1 =

6 0 , k

2 =

5 0 .再根据 H S V模型中 V空间与颜色信息无关的特性, 对 V空间颜色距离进行定义: D ( V )= k 3* Δ V 2其中: k

3 为明度因子, 通过实验可以确定 k

3 =

1 0 ;

Δ V代表两点 间 V空间差值的绝对值.区域生长分割算法首先选取一个种 子点, 在种子点的连通区域中, 以颜色距离 D ( H , S ) 小于等于 阈值

1 . 9且D(V)小于等于阈值

0 .

6 5作为生长条件, 将所有满 足条件且连通的像素点合并为一个区域.图 2给出了基于 H S V颜色距离的彩色图像分割结果, 其中( a ) 和( c ) 是原始彩 色图像, ( b ) 和( d ) 是图像分割的结果.分割结果中, 以不同灰 度值表示不同颜色的药品, 灰度值从低到高依次表示棕红色、 绿色、 黄色、 灰色和白色( 见电子版) . * 凹点配对分割粘连药品图像 * 链码方法寻找图像的凹点

1 ) 边界链码 图像经过预分割和平滑处理之后, 得到了 药品区域和背景区域, 采用 8方向模板方法依次寻找边缘, 并 将图像的 U V值保存在数组中, 模板定义如图 3所示, 用中心 像素点 X指向它的 8邻域方向来定义, 取值分别为 1~

8 , 按顺 时针方向递增.用 8连通方法得到连续边界信息, 再对得到的 边缘进行链码运算得到凹点.经过前期的链码方法得到图像 目标的边界信息后, 从边界的任意一点顺时针依次搜寻边界链 码, 通过判断可以得到图像的凹点.

2 ) 根据叉乘结果选取凹点 即凹点的确定, 使用向量叉乘的 方法确定边界上的凹点.两个向量 a 和b叉乘结果定义为 a* b=| a | | b | s i n ( θ ) 其中: θ 为向量 a到向量 b的夹角, 叉乘方向满足右手螺旋准 则.以列扫描找到的第一个边缘点作为起点, 向量 a表示对得 到的链码以距离步长 K的两个点的 U V值, 由起点指向终点的 矢量作为向量 a , 以向量 a的终点作为向量 b的起点, 以同步 长 K得到向量 b .向量关系如图 4所示. 对图像边界进行 K链码运算, 其中步长 K视具体情况而 定, 在本文中选取 K=

4 , 然后将 K链码结果进行叉乘运算得到 四链码结果的集合 S e .若两个向量叉乘运算结果大于阈值 T h , 则此两个向量位于凹点周围, 反之则位于非凹点周围.根 据上述结论, 将结果集合 S e 中满足凹点特性条件的结果进行 标记, 得到一系列位于凹点周围的点的多个集合, 再将每个集 合中绝对值最大的那个点作为该集合的凹点, 依次对其他点集 合进行同样的处理, 最后得到图像中所有的凹点. * * 基于方向线的凹点配对 凹点配对就是将满足某种条件的凹点进行归类.在此把 凹点分为外凹点和内凹点两大类.外凹点就是沿着图像的外 边缘依次寻找得到的凹点, 其中外边缘是指被非药品区域包围 且紧邻非药品区域, 属于药品图像区域的像素点组成的闭合的 曲线.所谓的内凹点就是沿着图像的内边缘依次寻找得到的 凹点, 其中内边缘是指包围非药品区域且紧邻非药品区域, 属 于药品图像区域的像素点组成的闭合曲线.凹点配对遵循两 个........