人类视觉特性梯度骨架标记算法在分水岭分割中的应用

"宋建军、侯志强和余旺盛在2012年5月的《计算机工程》期刊上发表了一篇论文，标题为‘基于人类视觉特性的梯度骨架标记提取算法’，主要探讨了如何改进分水岭算法的预处理阶段的标记提取问题。他们提出了一种创新的方法，利用梯度骨架并结合人类视觉特性来优化标记提取过程。" 在分水岭算法中，标记提取是至关重要的一步，它直接影响到图像分割的质量。传统的标记提取方法通常需要手动设置阈值，这在处理不同背景亮度的图像时会遇到困难，可能导致过分割或欠分割的问题。宋建军等人的研究旨在解决这一问题，他们提出的算法有以下几个关键点： 1. **梯度骨架构建**：首先，算法通过识别梯度图像中的谷点，即梯度值下降的局部最低点，来构建一个连接整个梯度图像的骨架。骨架是图像的重要特征，它可以有效地表示图像的轮廓和结构。 2. **自动阈值选择**：考虑到人类视觉系统对亮度变化的敏感性，算法在不同的彩色空间中根据背景亮度自动选取阈值。这个阈值的选择依据了人类视觉特性，如韦伯定律，它描述了人类对相对变化的感知比绝对变化更为敏感。 3. **去除鞍点**：然后，算法从骨架中删除那些灰度值超过所选阈值的鞍点（梯度图像中的局部最高点）。这一步骤有助于避免过度分割，使得骨架离散为多个独立的小骨架群。 4. **小骨架作为标记**：每个小骨架被视为独立的标记，用于分水岭算法的后续分割过程。这种方法可以确保每个小骨架代表的是一个单独的区域，从而提高分割的准确性。 实验结果显示，与传统的标记提取方法相比，该算法更有效地解决了参数选择的难题，并能在抑制分水岭算法过分割的基础上实现更好的图像分割效果。这对于计算机视觉、图像处理和模式识别等领域具有实际应用价值，尤其是在需要精确分割复杂图像的场合。 总结起来，这篇论文提出的基于人类视觉特性的梯度骨架标记提取算法，通过利用人类视觉系统的特性以及智能选择阈值策略，提高了分水岭算法的分割性能，尤其在处理复杂背景和多变光照条件下的图像时，表现出了更高的鲁棒性和精度。