［6 － 8 ］
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图1
三种图像区别
经均值平移初始分割后， 得到许多小区域， 如图 1 ( b ) ． 要 引导 以 下 区域合并 进 程， 这些 地 区 应 该 使 用 一些描述符来呈现， 并需为合并定义一个规则． 在上面的交互式图像分割中， 用户将标志一些区域作为对象和背景区域． 区域合并的关键问题是如何 确定标记区域和未标记区域之间的相似性， 以便用一 些 逻 辑 命 令 合并 相 似 区域． 目前， 被广泛 用 于 衡 量 不 同区域的相似性是彩色直方图， 可视为区域的离散型 概 率 密 度 函 数 ( PDF ) ． 然而， 彩 色 直 方图 只 是 描述 了 全局颜色分布而忽略了空间或布局的颜色． 要结合空间信息， 采用局部二进制模式( LBP) 直 方图 来 获 取 纹 理信息， 从而来反映该区域的空间纹理结构． 由于纹理 特征 能反 映 新的空间 信息， 在 图像分割 中 使 用 联 合 纹理彩色直方图来进行相似性计算比只使用彩色直方图更加稳健．
P －1
LBP P， y) = R ( x，
s( i n ∑ p =0
－ ic ) 2 p ，
( 1)
y) 一个领域的中心图元的灰值， 当 i c 符合( x ， 同时 i n 符合 P 的灰值， 用一个半径为 R 的图元隔开图元， 该功 s ( x ) : 能 定义如下 s( x) = ， x ≥ 0， {1 0， x ＜ 0． ( 2)
函数( PDF) ) 是一种用来测量在一个自然图像中的不同区域间的 相 似 性的一种具有区域 代 表 性的 广泛 使 用的形式， 能非常稳健地表现物体的外观． 然而， 彩色直方图只能形容整体的颜色分布， 却忽略了纹理特征 的描述． 为了使相似性测量更加稳健和具有识别能力地应用于区域合并的图像分割， 纹理特征已被纳入． ［3 － 5 ］ 在文中， 局部二进制模式 运算符由于其快速的 计 算 和 转 动 不 变性的 纹 理 特征被 采 用 作 为 纹 理 特 然后局部循环窗口的 LBP 直 方图 和 彩 色 直 方图 是 被 用 来 代 表 各 子 区域． 不 同区域的 相 似 性 是 征描述符， 由联合彩色 LBP 直方图估算的． 受上述想 法的 启 发， 我们 提 出 了 一种新的 相 似 度 的定 义 并 重建了 基于最 大相似性的区域合并算法( LERM) ， 以提高图像分割的效率．
using joint colortexture histogram． The region merging algorithm by maximal similarity with color histogram has been applied successfully in color image segmentation，contrastively，in some cases， only using color histogram information is not sufficient and effective for superior segmentation． The proposed method incorporates both color histogram and texture histogram information to measure the similarity of different regions and thus to guide the region merging process． Moreover，in order to capture the texture information，our method adopts the local binary pattern ( LBP) frames so that the major uniform LBP patterns are embedded to measure the similarity of different regions． Experiments show that a great improvement has been made compared with region merging based methods of classic image segmentation． Also，the proposed algorithm is robust and accurate in comparison with other similar methods．
2012 年 2 月
( 自然科学版) 22 第 卷 第1 期
Journal of Hefei University( Natural Sciences) Feb． 2012 Vol． 22 No． 1
一种 新 的基 于区 域 合 并 的图 像 分 割 算 法
胡 春
( 安徽新闻出版职业技术学院 计算机中心， 合肥 230601 ) 摘 要: 提出了一种新的彩色图像分割算法， 以区域合并为基础并使用联合彩色纹理直方图． 利用 彩 色 直 方 图 与
Study on A New Image Segmentation Method Based on Region Merging
HU Chun
( Computer Center，Anhui Vocational College of Press and Publishing，Hefei 230601 ，China) Abstract: This paper proposes a novel color image segmentation method based on region merging by
{
( 4)
i 是 LBP 运算符产生的不同标记的数． R1 ， …， R M 区域 ( 如 图 1 ( b ) 所示 ) ， 那些原始图像通过均值平移的初始分割被 分 成 M 个不重 叠 R0 ， 从 每个子区域中提取的 LBP 直方图也将被串接进一个单独的、 空间增强的特征直方图， 定义如下: H i， j =
最大相似性的区域合并算法已成功地应用在彩色图像 分 割， 在 某些 情况下， 只使 用 彩 色 直 方 图 信息 并 不 能 充 分 且有效地达到优越的分割． 所提出的方法将彩色直方图 和 纹 理 直 方 图 的信息用 于 测 量 不 同 地 区 的 相似 性， 从而 引导区域合并的进程． 此外， 为了获取纹理信息， 采用 局 部二 进 制 模 式 ( LBP) ， 以 便嵌 入 主要 的 统一 LBP 模 式 来 测量不同地区的相似性． ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ验结果表明， 与基于经典图像 分 割 方 法 的 区 域 合并 相 比， 该算 法 取 得了 很 大的进 步． 此外， 与其他类似的方法相比， 该算法更加健全和精确． 关键词: 图像分割; 局部二进制模式; 区域合并; 相似性 中图分类号: TP391． 41 文献标识码: A 文章编号: 1673 － 162X( 2012 ) 01 － 0031 － 05
P， R P －1
， 如
2 LBP u y) = P， R ( x，
P， R
) ≤ 2， I( z) ∈ { 1 ， 2， …， ( P － 1) P + 2} ，
( 3)
其中 U( LBP P， R ) = | s ( i P － 1 － i c ) － s ( i0 － i c ) | +
| ∑ p =1
形成一个 LBP 运算符， 使用圆形领域并进行 线 性 插 入图 元 值， 允许 在 领 域 内 选 择使 用任 意 半 径 R 和 R = 1 ) 运算符的插图如图 2． 任意数量的图元， 可构成一个大型结构模型， 一个基础的 LBP8， 1 ( P = 8，
第1 期
胡
春: 一种新的基于区域合并的图像分割算法
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图2
一个基础的 LBP8， 1 运算符的例子
［3 － 4 ］
当 一个图像在平面上旋转， 中心图元 i c 的领域 i n 也会以同一方向旋转， 这种旋转会造成 LBP P， R 的 值不 同， 为了消除旋转的影响， 采用了旋转不变 LBP 纹理模型 ( x， y) ) ， 若 U( LBP {(I(PLBP － 1) P + 3， 其他，
L －1
T － Hist( H i， H i， 1， 2) = C － Hist( H i， H i， 1， 2) =
3
3． 1
嵌入式 LBP 的相似性测量
局部二进制模式
［3 ］
最初的 LBP 运算符， 是由奥亚拉等人首次推 出． 通 过 用中 心 值来 作 为 每 个 图 元 ， 领域的临界值并进一步用二进制数来表示这个临界值， 最后用来标记一个图像的图元． 形式上， 给定一个 y ) 上， LBP 的结果可以用十进制形式表示为 像素在 ( x ，
收稿日期: 2011 － 11 － 28 作者简介: 胡 春( 1975 —) ， 男， 安徽合肥人， 安徽新闻出版职业技术学院计算机中心助理工程师．
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合肥学院学报( 自然科学版)
第 22 卷
［2 ］ 机制( MSRM) ． 在区域合并算法中的关键问题是如何确定未标志的和标志的区域间的相似性， 以确 保 最 ． ， ( 相似的区域可以被首先利用一些逻辑控制合并 目前 彩 色 直 方图 可以 视 为 目 标 区域的 离 散型 概 率 密 度
s( i p － i c ) － s( i p －1 － i c ) | ．
“u2 ” “统一” 上标 表示旋转不变 模式有一个最大为 2 的 U 值， 如果 U( x ) 小于 2 ， 当前的图元将被标识 一个索引函数 I( z) ， 否则， 它将被分配一个值( P － 1 ) P + 3 ． 3． 2 局部二进制模式直方图 用 LBP 运算符标记一个图像后， 这个标记图像的直方图可以定义为 1， u = v， 2 H i = ∑ F ( LBP u y) ， i) ，i = 1 ， …， P( P － 1 ) + 3 ， F( u， v) = P， R ( x， x， y 0， 其他，