基于局部四元数矩特征的图像分割方法

摘要

本发明公开了一基于局部四元数矩特征的图像分割方法，使用四元数指数矩计算彩色图像像素的矩值来刻画像素的特征，计算二维Arimoto熵初分割，并令其来选取训练样本，结合TWSVM支持向量机理论，对样本进行训练，得出训练模型，从而对像素进行分类，最终得到分割结果。由于利用局部四元数指数矩提取特征，能够保持图像各个分量间彼此的联系性和相关性，很好的刻画了图像像素的特征，而TWSVM的分类器使用非平行平面，通过为两类数据分别构造单独的超平面，并尽可能使每个超平面距离本类样本近，距它类样本远，进而获得更好的分类模型,速度及效果明显优于传统分类器。

主权项

一种基于局部四元数矩特征的图像分割方法，其特征在于按如下步骤进行：步骤1：对彩色图像构造每个像素点的局部窗口，利用四元数指数矩分解求局部窗口的矩值，构造像素的特征；步骤2：利用二维Arimoto熵初分割，选取训练样本，创建训练集；步骤3：利用TWSVM模型训练，像素分类，使用训练后的TWSVM模型预测剩余像素的类标签，形成测试集，合并训练集和测试集的类标签向量，作为最后的图像分割结果。