基于纹理的活动轮廓三维图像分割研究

2012-09-18吴琳娜

上海航天 2012年1期

吴琳娜

(上海宇航系统工程研究所,上海 201108)

0 引言

图像分割是将图像划分为有意义区域的处理技术,它可显著减少随后的图像识别、分析等阶段的数据处理量。因分割中出现的误差会传播到更高层次处理阶段,故其精准度至关重要。图像分割技术在医学诊断及运动分析、结构分析、卫星遥感图像分析等领域有极为广泛的应用。工程中常对图像分割算法有一定的速度要求,并希望减少人工干预,因此图像分割算法的效率和自动化程度同样不可忽略。

目前,常用的三维图像分割算法各有优缺点。如分类器算法是一种监督性算法,具有迭代特点,计算量较小,可用于多通道图像,但需要大量人工干预,算法自动化难度较大;三维边缘检测方法对不同区域对比度强烈的数据分割效果很好,但即使检测出边缘,却很难检测出边缘与感兴趣区域边界的关系;区域增长算法是一种根据预先定义的连接标准从三维图像数据中提取连续区域的技术,算法的实现非常简单,但需要人工交互的选取种子点,对噪声和局部体效应敏感,分割出的区域在空间上离散[1]。针对在噪声较高、待分割的区域的边界和背景区域的对比度非常低条件下分割图像,以快速准确提取感兴趣区域(ROI)的边界、形状和体积等信息,本文对不同分割算法的组合进行了研究。