一種基于光學干涉原理的圖像分割方法

1、第16卷第3期強激光與粒子束Vol.15,No.32004年3月HIGH POWER LASER AND PARTIC LE BE AMS Mar.,2004文章編號:100124322(20040320301204一種基于光學干涉原理的圖像分割方法易亨瑜1,2,葉一東2,呂百達1(1.四川大學激光物理與化學研究所,四川成都610064;2.中國工程物理研究院應用電子學研究所,四川綿陽621900摘要:介紹了基于光學干涉原理的圖像分割理論算法。在計算機上模擬一個均勻相干光源、一個濾波器和一個接收屏。選擇強度2相位的轉換曲線,將輸入圖像的強度信息轉化成偽相位信息,并顯示在濾波器上。利用光源照明濾

2、波器上的相位圖,在接收屏上得到其干涉條紋。再通過選擇閾值對干涉圖進行分割得到二值圖,從而實現輸入圖像的邊緣分割。計算結果表明,該方法得到的圖像輪廓,與S obel 算子效果相當。與實驗結果對比分析可得,改善硬件并實現良好的分割效果的關鍵在于:控制光源的相干長度,或增大液晶的點陣間隔,并利用CC D 相機和計算機相連,對干涉圖進行二值化。關鍵詞:干涉;圖像分割;邊緣檢測;S obel 算子中圖分類號:O436.1文獻標識碼:A目標圖像的分割是目標識別過程中的一個關鍵環(huán)節(jié),其分割質量和速度將直接影響目標識別性能,傳統(tǒng)的邊緣檢測常借助微分手段得到強度的梯度輪廓。由于在輸入圖像中,目標內部的灰度值,一

3、般是連續(xù)變化的;而在其邊界處,灰度變化則存在相對較大的突變,故在數學上可以利用求導的方法來檢測;之后再選擇合適的閾值進行分割,便能得到目標的輪廓。本文介紹了一種基于光學干涉原理的圖像分割算法,它可以轉化成光學硬件來實現其功能。與計算機處理相比,光學處理具有并行、快速等特點。文獻1報道利用液晶來實現圖像邊緣的實時增強,但效果不理想,我們則根據邊緣分割理論并通過模擬計算,闡述和分析了將光學干涉原理用于圖像分割的過程及其對效果的影響因素。1雙光束干涉在楊氏雙縫干涉試驗中,由濾波器上兩狹縫出來的光,在屏上得到明暗相間的條紋圖,如圖1(a 。如果控制實驗參數,使干涉圖樣上只有三條亮條紋,如圖1(b 。再

4、通過閾值分割對干涉圖進行二值化,得到了圖中兩條暗條紋的邊緣輪廓,從而在光學上實現了兩狹縫的圖像分割。 Fig1.1T w o 2beam interference :(a maltiple interference stripes ,(b tw o dark stripes.圖1雙縫干涉:(a 多個干涉條紋,(b 兩個暗條紋基于這個理論,設f (x ,y 與r (x ,y 是二維濾波器上任意相鄰兩點的復振幅函數,其干涉結果h (x ,y 為h (xy =|f (x ,y +r (x ,y |2=|F (x ,y exp i (x ,y +R (x ,y exp i <(x ,y |2=|

5、F (x ,y |2+|R (x ,y |2+2|F (x ,y R (x ,y |cos (x ,y -<(x ,y (1假設該濾波器對光強的調制很微弱,則對于均勻單色光,可令這兩點的實振幅F (x ,y R (x ,y 1,故上式可簡化為h (x ,y =4cos 2(x ,y -<(x ,y 2(2收稿日期:2003205214;修訂日期:2003211211基金項目:中國工程物理研究院應用電子學研究所所長基金資助課題(S J0111004作者簡介:易亨瑜(1969,男,碩士,高級工程師,從事激光技術研究;綿陽91921012信箱。由(2式得知,干涉條紋的明暗位置是由輸入圖像

6、相位決定的。2圖像分割對于一幅已存在的圖片,通過強度2相位的轉換,將圖像的強度信息轉換成其偽相位信息,并顯示在濾波器上;用均勻相干光源照明該濾波器,在接收屏上產生干涉條紋。然后對干涉圖進行二值化,從而得到原圖像的邊緣。我們對上述過程進行仿真計算,模擬這種基于光學干涉原理的圖像分割過程,其中利用公式(2對濾波器進行逐點計算,模擬均勻光束通過濾波器后的光學干涉結果。根據圖像處理理論,該圖像分割算法有三個關鍵點。1.圖像強度到位相的轉換。在理論上,強度2相位的轉換曲線可以選擇線性函數、冪函數、指數函數、對數函數等。在實際運用中,可用濾波器實現圖像的強度2相位的轉換,以減少中間環(huán)節(jié),加快圖像分割速度。

7、為了便于硬件實現,我們采用公式(3將圖像強度I (x ,y 中0255灰度級線性地轉換為02的相位W (x ,y ,有W (x ,y =4q I (x ,y -I in I (x ,y +I max (3式中:I in ,I max 分別為輸入圖像中的最小值和最大值;q 為調節(jié)參數。2.干涉源的選取。簡便起見,假設只有相鄰兩點才存在干涉現象,這在硬件上,可通過控制實驗參數來實現。對于相鄰兩點的干涉,從圖像處理理論上,在濾波器上選取干涉源應遵循以下原則:在水平方向取相鄰兩點,以獲得水平朝向的邊緣;在垂直方向取相鄰兩點,以獲得垂直朝向的邊緣;在水平和垂直兩個方向取相鄰點,以獲得兩個朝向的邊緣。3.

8、閾值分割。閾值選擇有很多方法,一般是以圖像直方圖為基礎進行圖像灰度分割。圖像的直方圖為p (r =lim N n r N (4式中:N 為圖像內像元總數;n r 為灰度級為r 的像元數。把圖像的灰度分成不同的等級,然后用設置灰度門限的方法去確定物的邊界。該灰度門限可以通過貝葉斯判據、最小錯誤分割法2等來確定。為了比較分割效果,我們選擇傳統(tǒng)的微分算子對相同的輸入圖像進行處理。對于一個連續(xù)的圖像函數f Fig.2S obel operator tem plate圖2S obel 算子模板(x ,y ,它在位置(x ,y 的梯度可以表示為f (x ,y =5f /5x 5f /5y(5傳統(tǒng)的邊緣檢測

9、常借助空域微分算子進行,通過將其模板與圖像卷積完成。用于圖像分割的算子很多,效果較好的是S obel 算子3,其模板如圖2所示。運算時將模板在圖像上移動并在每個中心計算對應中心像素的梯度值。3邊緣分割效果比較Fig.3Original image (a and its histogram (b 圖3原始圖片(a 及其直方圖(b 在圖形開發(fā)環(huán)境OpenG L 中生成一幅光照的飛機模型圖,將其大小轉化為64×64像素陣列,灰度化后如圖3(a 所示,通過(4式得到其直方圖,如圖3(b 所示。由圖3可知,原圖為目標疊加暗背景組成,選擇一個較小的閾值進行二值化,即可得到圖像的輪廓。取閾值為49

10、.2163,得到S obel 算子的邊緣分割圖,如圖4(a 所示。在圖3(a 所示的原始圖像中,包含各種朝向的邊緣。利用圖2中水平或垂直模板,可以分別得到不同方向的梯度邊緣圖,如圖4(b 和圖4(c 所示。圖4(d (f 還給出了相應的光學干涉邊緣檢測結果。由圖4的比較可知,在簡單背景下目標的各個方向的分割效果、光學干涉分割法的效果與S obel 算子的基本一致。下面討論場景中目標的分割效果。為模擬真實場景,將飛機模型圖進行裁減,取出飛機部分,插入到一幅203強激光與粒子束第16卷 Fig.4C ontrast between tw o kinds of edge detction measu

11、rement圖4S obel 算子(a (c 與光學干涉分割法(d (f 的效果對比層狀云圖中任意兩處位置,制作輸入圖像,如圖5(a 所示。利用S obel 算子進行邊緣分割得到圖5(b ;利用光學干涉邊緣檢測法進行圖像分割,得到圖5(c 。對比可以看到,在對場景中的目標進行邊緣分割時,圖5(c 基本上沒有背景噪聲,說明光學干涉分割法略優(yōu)于S obel 算子。對圖5(a 所示的輸入圖像進行邊緣模糊處理,模擬背景強度較大、目標照明過強或過弱時的現象;并加入較大的高斯白噪聲,為了模擬環(huán)境對采集器件的影響而引入的噪聲,處理后得到了圖6(a 。利用S obel 算子進行邊緣檢測,得到圖6(b ;利用光

12、學干涉邊緣檢測法進行圖像分割,得到圖6(c 。通過圖5和圖6的比較,可以發(fā)現,在復雜背景中弱小目標的兩種分割方法,效果大致相同 。Fig.5Input image and its edge detection圖5 輸入場景及其邊緣分割比較Fig.6Input image and its edge detection圖6輸入場景及其邊緣分割比較4結論本文利用光學干涉原理,通過計算機的模擬計算,在理論上初步實現了輸入圖像的邊緣分割,其分割效果與S obel 算子大致相同。該方法可以利用光學硬件系統(tǒng),對運動目標圖像進行實時分割1。具體而言,可用一塊液晶來代替濾波器,并實現圖像的強度2相位的轉換功能,

13、此時液晶應處于純相位調制模式4,以滿足公式(2的近似條件;均勻光束照明液晶形成干涉圖樣;以CC D 相機作為接收屏,并與計算機相連實現干涉圖的采集和二值化功能。303第3期易亨瑜等:一種基于光學干涉原理的圖像分割方法403強激光與粒子束第16卷與文獻1的實驗對比,圖4(d在分割效果上有了較大的提高。從圖像處理理論上,本文的算法增加了對干涉圖的二值化,這說明在實驗中,CC D相機應與計算機相連,以實現干涉圖的接收和二值化功能;從兩者分割理論上,本文在干涉源的選取上進行了一定程度的近似,即只討論了相鄰點間的干涉現象,這表明在實驗中應選擇合適的實驗參數(例如光源、液晶間距或光學系統(tǒng)結構等,去控制光源

14、的相干長度。為了提高硬件系統(tǒng)的分割質量,需要做實驗進一步加以驗證,并采用一些實驗技巧來處理激光散斑噪聲、選擇液晶轉換線性區(qū)等問題。另外選擇不同的強度2相位轉換曲線,將有利于不同類型邊緣的分割。參考文獻:1安波,陳懷新,陳禎培.利用液晶電視實現光學圖像的實時邊緣提取J.激光技術,2002,26(1:4446.(An B,Chen H X,Chen Z P.Real2timeedge enhancement of optical image with liquid crystal T V.Laser Technology,2002,26(1:44462何斌,馬天予,王運堅,等.Visual C+數

15、字圖像處理M.北京:人民郵電出版社,2001.(He B,M a T Y,W ang YJ,et al.Visual C+digitizedimage process.Beijing:Peoples P ost&T elecommunications Press,20013章毓晉.圖象分割M.北京:科學出版社,2001.(Zhang YJ.Image segmentation.Beijing:Science Press,20014Pezzaniti J L,Chipman R A.Phase2only m odulation of a twisted nematic liquid2cr

16、ystal T V by use of the eigenpolarization statesJ.Opt Let,1993,18(18:15671569.Measurement of image segmentation based on optical interferenceYI Heng2yu1,2,YE Y i2dong2,LBai2da1(1.Institute o f Laser Physics and Chemistry,Sichuan Univer sity,Chengdu610064,China;Abstract:A kind of measurement of image

17、 segmentation based on the principle of optical interference is presented and realized by simula2 tion in computer.A uniform coherent light s ource,a filter and a receiving screen are designed in computer.The pseud phase distribution,which is translated from intensity distribution of the image by a

18、conversion rule,is shown on this given filter.The interference pattern is produced when the filter is illuminated with the light s ource,and sampled on a receiving screen.Choosing a proper threshold segments the interference pattern and the edge of the input image can be obtained.Numerical simulation shows the effect of this segmentation method is equivalent to that of S obel operator.C ontrast between simulated results and experimental results is analyzed.It indicates tw o ways to improve the segmentation effect of the hardware system,one is to