第 20 卷 第 3 期 南 京 邮 电 学 院 学 报 ( 自 然 科 学 版) Vol. 20 No. 3
2000 年 9 月 Journal of Nanjing University of Posts and Telecommunications ( Natural Science) Sep. 2000
文章编号: 100021972( 2000) 032 00512 04
区域生长型分水岭算法及其在图像序列分割中的应用
卢 官 明
( 南京邮电学院 信息工程系, 江苏 南京 210003)
摘 要: 针对物体基视频编码中的图像分割, 提出了一种 区域生长的分水 岭算法, 它 直接对要 分割的图
像而不是其形态梯度信号进行分割, 克服了传统形 态分割 方法使用形态梯度信 号而导致 轮廓信息
丢失的缺点。此外, 在具体实现算法时, 采用了一种 基于分级队列结构进行 图像扫描的巧 妙方法,
大大提高了算法的效率。模拟结果表明, 该算法能有效地分割运动物体, 能较精确地 定位运动 物体
的边缘。
关键词: 图像分割; 数学形态学; 视频编码; 分水岭
中图分类号:TN91918 文献标识码: A
1 引 言
图像分割的目的是将图像划分成若干/ 有一定
意义0 的区域, 把/ 感兴趣的目标物0从十分复杂的景
像中提取出来, 以便作进一步的分析和处理。因此,
分割是图像分析、图像理解以及视频编码中前期处
理的一个重要步骤。这里, 所谓/ 有一定意义0是一
种很笼统的说法, 其含义一般取决于具体的 应用。
就主观愿望来说, 希望分割出的区域对应于景物的
各个物体, 但这是十分困难的。
由于图像信号的复杂多样性, 图像分割是个复
杂的问题, 最大困难在于其本身是个病态问题。这
指的是: 对于一个确定的景物, 使用不同的一致性准
则就会得到不同的分割结果。分割可以在空间域、
时间域或同时在空间域和时间域中进行。在空间域
进行分割的一般方法包括区域分裂2合并法、区域生
长法和 形态分割法。其中形态分 割法特别引人注
目。因为形态变换工具非常适合于描述图像的基本
几何特征或基本结构, 为图像分割开辟了新的途径。
在传统的形态分割方法中
[ 1]
, 首先进行特征提
取( 通常称为标记提取) , 标记感兴趣的物体, 然后再
对待分割图像的形态梯度信号使用分水岭算法, 分
割出已被/ 标记0的感兴趣物体。但是, 这种方法不
适合于视频编码中的图像分割。因为使用形态梯度
收稿日期: 1999210215
信号会导致轮廓信息的丢失。本文针对物体基视频
编码应用中的图像分割, 提出了一种区域生长型的
分水岭算法, 它直接对要分割的图像而不是其形态
梯度信号进行分割。
2 分水岭算法
分水岭是地 形学中的经典描述 方法之 一。例
如, 美国的落矶山脉分水岭( the Great Divide) , 它把
美国划分为两个区域。打个形象的比方, 如果一滴
水落到这个分水岭的一边, 则这滴水往下流到大西
洋; 如果一滴水落到这个分水岭的另一边, 则这滴水
往下流到太平洋。落矶山脉分水岭是分水线( water2
shed line) 的一个典型例子, 它分割出的两个区域, 我
们分别称之为大西洋流域和太平洋流域。而大西洋
和太平洋则是两个流域所对应的底谷。在图像形态
学中引入分水岭概念时, 常将灰度图像看成是假想
的地形表面, 每个像素的灰度值表示该点的海拔高
度。这种表示是相当有用的。首先, 它使人们更好
地领会某些变换的作用。例如, 形态开运 算起/ 削
峰0作用, 形态闭运算起/ 填谷0 作用。其次, 由于有
了这种表示, 可以很好地定义灰度图像的底谷、流域
及分水岭等概念, 图 1 示例说明了这些概念。
计算分水岭的算法有很多, 其中有代表性的一
种算法是基于浸没模拟( immersion simulation)
[2]
。我
们将图像看成是地形表面, 想象在图像的每个区域