基于阈值的图像分割技术在简牍中的应用

摘要

图像分割是由图像处理到图像分析的关键步骤，也是一种基本的计算机视觉技术。这是因为图像的分割、目标的分离、特征的提取和参数的测量将原始图像转化为更抽象更紧凑的形式，使得更高层的分析和理解成为可能。
　　 简牍是我国独特的文字载体，具有很高的史料价值。由于它被长年埋于地下，导致文字模糊，受损严重，为文字识别带来困难。因此，对简牍图像进行分割处理，就成了一项不可缺少的工作。
　　 本文先对图像分割技术做了一个概括性的描述，重点介绍了基于阈值的图像分割方法。本文主要采用基于模糊度的阈值分割方法和基于遗传算法的最大类间方差法对简牍图像实现图像分割处理。
　　 1.阈值分割法是图像处理最基本的分割方法，它具有计算量小、实现简单等优点，在图像分析和识别中起着重要作用。图像阈值化就是按照灰度级，将图像空间划分成与现实景物相对应的一些有意义的区域，各个区域内部灰度级是均匀的，而相邻区域灰度级是不同的，其间存在边界。它的划分可以通过从灰度级出发，选取一个或多个阈值来实现。
　　 2.本文从简牍图像的特点出发，选取基于模糊度的阈值分割方法，考虑到此方法中人工选取窗宽的局限性，引入了自适应的模糊阈值分割算法。它可以根据直方图峰值分布自动选取窗宽大小，大大提高简牍图像分割效率；另外，由于考虑到窗宽选取依赖直方图的峰值分布，对于不具备直方图双峰特性的简牍图像分割将会导致失败，本文采用一种直方图变换新方法，用来解决这一难题，使大多数简牍图像达到预期分割效果。
　　 3.本文以Otsu理论为基础，在简牍图像分割中引入遗传算法。重点研究了基于遗传算法的最大类间方差法的图像分割方法。由于Otsu算法不仅考虑图像的灰度信息，还考虑领域空间信息，可以保证分割的精度，而遗传算法可以大大提高阈值寻优的速度。因此，将两种方法相结合分割简牍图像，不但提高寻优速度，而且保证了分割精度，很好的实现简牍图像的分割。