发明名称 基于显著过渡区域的图像分割方法
摘要 本发明涉及一种基于显著过渡区域的图像分割方法,其特征在于包括如下步骤:步骤S01:读取待分割图像;步骤S02:提取图像的过度区域;步骤S03:筛选出显著过渡区域;步骤S04:确定分割阈值、执行阈值分割、获得二值化分割结果;步骤S05:执行目标区域筛选、获得最终分割结果。本发明在分析现有的图像分割技术缺陷的基础上,提出了一种新的基于显著过渡区域的图像分割算法。新算法基本克服了全局阈值分割的缺陷,较大幅度地提升了分割效果,还具有简单、易实现、实时性好、稳定性好的特点。
申请公布号 CN103729851B 申请公布日期 2016.06.29
申请号 CN201410004334.6 申请日期 2014.01.04
申请人 闽江学院 发明人 李佐勇;刘伟霞
分类号 G06T7/00(2006.01)I 主分类号 G06T7/00(2006.01)I
代理机构 福州元创专利商标代理有限公司 35100 代理人 蔡学俊
主权项 一种基于显著过渡区域的图像分割方法,其特征在于包括如下步骤:步骤S01:读取待分割图像;步骤S02:提取图像的过渡区域;步骤S03:筛选出显著过渡区域;步骤S04:确定分割阈值、执行阈值分割、获得二值化分割结果;步骤S05:执行目标区域筛选、获得最终分割结果,其中,所述步骤S02中的提取图像过渡区域的具体过程如下:步骤S021:选定邻域窗口大小m,根据式(1)计算每个像素点p<sub>i,j</sub>对应的m×m邻域窗口Ω的灰度方差,其中f(x,y)代表窗口Ω内像素点p<sub>x,y</sub>的灰度,<img file="FDA0000922944570000011.GIF" wi="43" he="68" />代表窗口Ω的灰度均值:<img file="FDA0000922944570000012.GIF" wi="1070" he="166" />步骤S022:构建所有像素点对应局部方差的矩阵:<img file="FDA0000922944570000013.GIF" wi="1252" he="255" />式中,n<sub>h</sub>和n<sub>w</sub>分别代表图像的高度和宽度;步骤S023:对矩阵Lv中所有元素进行降序排列,将局部方差值排列靠前的αN个元素对应的像素点视为过渡区域像素点,N代表图像的像素总数,α是一个参数;所有过渡区域像素点组成了图像的过渡区域,其形式化描述为一个二值矩阵TR,其中1和0分别代表过渡区域像素点和其余像素点;其中,所述步骤S03中的筛选出显著过渡区域的具体过程如下:步骤S031:把二值图像TR中像素点映射为图中的节点,计算8连通结构下过渡区域像素点构成的所有连通分量中每个连通分量包含的像素点个数;步骤S032:将拥有最多像素点的过渡区域连通分量视为显著过渡区域,其形式化描述为一个二值矩阵STR,其中1和0分别代表显著过渡区域像素点和其 余像素点;其中,所述步骤S04中确定分割阈值,执行阈值分割的过程分为两个大的步骤,其一是确定候选阈值区间,其二是从候选阈值区间中确定出分割阈值,执行阈值分割;所述确定候选阈值区间的过程如下:步骤S0411:计算过渡区域像素点的灰度均值T<sub>m</sub>;步骤S0412:确定候选阈值区间R为:R=[t<sub>1</sub> t<sub>2</sub>]∩[0 255]              (3) t<sub>1</sub>=T<sub>m</sub>‑0.2×σ            (4) t<sub>2</sub>=T<sub>m</sub>+0.2×σ          (5) 其中,σ代表整幅图像的灰度标准差;所述确定分割阈值、执行阈值分割的过程如下:步骤S0421:从候选阈值区间中任意选定一个灰度t,根据下式求其对应的阈值分割结果B<sub>t</sub>:<img file="2.GIF" wi="370" he="40" />步骤S0422:计算B<sub>t</sub>中目标像素点和背景像素点的个数,如果目标像素个数N<sub>o</sub>大于背景像素个数N<sub>b</sub>,则对B<sub>t</sub>执行如下的翻转操作:<img file="3.GIF" wi="354" he="40" /><img file="4.GIF" wi="370" he="39" />所述翻转操作的目的是保证阈值分割后的二值化分割结果中1和0分别代表真实的目标像素和背景像素;步骤S0423:计算B<sub>t</sub>中目标与显著过渡区域交叠的像素点个数:<img file="FDA0000922944570000024.GIF" wi="1165" he="102" />步骤S0424:根据下列式子确定分割阈值T*:<img file="FDA0000922944570000025.GIF" wi="1077" he="87" />步骤S0425:将T*作为全局阈值,执行阈值分割,获得图像二值化分割结果B<sub>T*</sub>。
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