以臨界值控制區域函式分水嶺演算法為基礎之彩色影像分割

Abstract

彩色影像分割是一項快速發展的數位影像處 理技術，影像分割目的是將影像切割為數個不相重 疊而各具有相同特性的區域或物件，典型的應用有 物件抽取、物件辨識、以物件為基礎的影像壓縮、 以及以內容為基礎的影像擷取等，近來有許多影像 分割的相關技術與演算法被提出，其中分水嶺轉換 (Watershed transformation)能有效地用在灰階與彩 色影像分割，然而傳統的分水嶺轉換可能會產生嚴 重的過度分割，也就是因原影像有許多局部最小點 (Local minima)經轉換後產生許多小區域，本論文 提出一個在梯度影像(Gradient image)裡去除無相 關最小點(Irrelevant minima)的演算法，我們用梯度 臨界值控制分割函式(Gradient-threshold-controlled segmentation function)之分水嶺轉換，全域梯度臨 界值是由區域函式對臨界值的一次導數而得，根據 實驗結果顯示本演算法對具不同特徵的影像，諸如 是否有非均勻亮度、紋理、輪廓、與陰影等，皆可 有效地改進分割精確性。