摘  要: 首先介紹了圖像分割的概念,接著介紹了目前應(yīng)用廣泛的幾種圖像分割方法,并比較了它們的優(yōu)缺點(diǎn),。
關(guān)鍵詞: 計(jì)算機(jī)視覺(jué);機(jī)械測(cè)量;圖像分割

　在機(jī)械行業(yè),針對(duì)產(chǎn)品的測(cè)量方式有接觸式測(cè)量和非接觸式測(cè)量?jī)煞N。接觸式測(cè)量[1-2]有手工測(cè)量和接觸式測(cè)量機(jī)等方式,。由于被測(cè)物體場(chǎng)地,、環(huán)境等因素,接觸式測(cè)量方法具有測(cè)量設(shè)備運(yùn)輸困難、測(cè)量精度不高等缺點(diǎn),。非接觸式測(cè)量[1-2]有光學(xué)測(cè)量,、電磁測(cè)量等方式。采用非接觸式測(cè)量方法測(cè)量產(chǎn)品速度快,但是坐標(biāo)定位困難,精度不高,。
　近年來(lái),隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展,采用計(jì)算機(jī)視覺(jué)進(jìn)行機(jī)械產(chǎn)品測(cè)量[3]成為一種簡(jiǎn)單高效的方法,。它具有如下優(yōu)點(diǎn):(1)不受被測(cè)物體形狀的限制;(2)采集的工具簡(jiǎn)單;(3)對(duì)采集所需要的光源沒(méi)有限制。
基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)[4]的機(jī)械測(cè)量也可以稱(chēng)為基于圖像的測(cè)量,。在一幅圖像中,通常只對(duì)其中的被測(cè)對(duì)象感興趣,這些對(duì)象往往占據(jù)圖像的一定區(qū)域,并且在某些特征上與周?chē)膶?duì)象有差別,。這些特征可能非常明顯,也可能很細(xì)微,以致人眼察覺(jué)不出來(lái)。
　圖像分割[5]是指將一幅圖像分解為若干互不交疊,、有意義且具有相同性質(zhì)的區(qū)域,。針對(duì)不同的任務(wù)所采用的圖像分割技術(shù)不同,但是一般的圖像分割應(yīng)具有以下特征:(1)分割出來(lái)的各個(gè)區(qū)域之內(nèi),對(duì)象具有相似性,且區(qū)域內(nèi)部是聯(lián)通的;(2)相鄰區(qū)域?qū)Ψ指钏罁?jù)的性質(zhì)有明顯的差異;(3)區(qū)域的邊界是明確的。
目前廣泛應(yīng)用的分割方法[6-7]包括區(qū)域生長(zhǎng)和分裂合并法,、閾值法,、邊緣檢測(cè)法,、基于聚類(lèi)的分割法以及其他各種結(jié)合實(shí)際對(duì)象的分割方法等。

2 圖像分割算法介紹
　閾值法首先根據(jù)某個(gè)準(zhǔn)則求出最優(yōu)閾值,然后依據(jù)閾值將圖像劃分為不同的區(qū)域,。閾值法有單閾值分割和多閾值分割兩種方法,。單閾值分割根據(jù)閾值將圖像映射到0和255兩個(gè)灰度級(jí)上;多閾值分割將圖像映射到多個(gè)不同的灰度級(jí)。閾值方法具有容易實(shí)現(xiàn)的優(yōu)點(diǎn),但是閾值的確定一直是研究的難點(diǎn),。
　區(qū)域生長(zhǎng)首先給出種子值,然后根據(jù)相似性將具有相似性質(zhì)的像素組合起來(lái),不斷地增加種子區(qū)域的大小;分裂合并法首先將區(qū)域劃分為n個(gè)互不相交的區(qū)域,然后根據(jù)某種準(zhǔn)則進(jìn)行合并,。區(qū)域生長(zhǎng)和分裂合并法在消除噪音方面有一定的優(yōu)勢(shì),但是種子的選取及相似性準(zhǔn)則設(shè)置的好壞直接影響到算法的效率和執(zhí)行的效果。
閾值法,、區(qū)域生長(zhǎng)和分裂合并法在參數(shù)設(shè)置方面的人工干預(yù)因素太多,因此在應(yīng)用方面有一定的局限性,。
邊緣檢測(cè)法根據(jù)采用的算子不同,得到邊緣的精度也不同。對(duì)于對(duì)象和背景信息的邊緣,有些算子提取得很多,有些提取得很少,無(wú)法根據(jù)實(shí)際的情況自動(dòng)選擇最好的算子,。
　基于聚類(lèi)的方法根據(jù)圖像像素之間的相似性準(zhǔn)則對(duì)圖像進(jìn)行分類(lèi),使得相似的盡可能劃分為一類(lèi),不相似的盡可能不被分為一類(lèi),。這種方法執(zhí)行的效率主要取決于相似性的表示方法和相似性度量的標(biāo)準(zhǔn)兩個(gè)因素。這種方法實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單,但相似性度量的標(biāo)準(zhǔn)需要人工干預(yù),。
3 圖像分割方法的實(shí)驗(yàn)分析
 　本文采用Matlab 7.0作為實(shí)驗(yàn)工具,比較了閾值法,、區(qū)域生長(zhǎng)法和邊緣提取法的分割效果,其中邊緣提取法分別采用了3種不同的算子,實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖1所示。

　從圖1可以看出,圖1(b)采用一階差分作為算子,提取的結(jié)果準(zhǔn)確,但是不能從圖像中完全提取出所有的邊緣;圖1(c)采用二階差分作為算子,提取的邊緣信息太多,不利于后期計(jì)算;圖1(d)采用二值閾值法,提取的區(qū)域過(guò)于單一,對(duì)象及背景信息都包括在內(nèi),。
　從實(shí)驗(yàn)可知,各種圖像分割算法都有其自身的特點(diǎn),但也存在一定的不足:抗噪能力和提取精度無(wú)法同時(shí)滿(mǎn)足,。因此,如何根據(jù)實(shí)際情況平衡二者的關(guān)系成為應(yīng)用過(guò)程中的一個(gè)難點(diǎn)。
　本文對(duì)各種區(qū)域分割算法進(jìn)行了總結(jié),。閾值法、區(qū)域生長(zhǎng)和分裂合并法的人工干預(yù)因素較多,不利于實(shí)際的應(yīng)用;其余方法均不是一種通用的圖像分割方法,。因此,設(shè)計(jì)一種通用,、參數(shù)少且能實(shí)現(xiàn)圖像自動(dòng)分割的算法成為今后研究的一個(gè)熱點(diǎn)。
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