一种多前景目标交互式图像分割方法

摘要

本发明提供一种多前景目标交互式图像分割方法，包括步骤：对像素颜色在图像局部窗口内进行线性重构，利用线性投影对颜色重构系数进行多次修正；利用修正后的颜色重构系数对像素类别标签向量在图像局部窗口内进行多次线性重构，估计得到局部重构误差；累加局部重构误差获得全局重构误差；构建多前景目标交互式图像分割模型；对用户标注的同一类像素进行聚类分析，获得聚类中心；以聚类中心为训练样本，采用回归估计得到一组多项式函数；利用多项式函数对未标注像素进行映射，获得初始解；求解分割模型；判定未标注像素的类别归属，输出分割结果。本发明解决现有技术难以同时分割多个前景目标的问题，具有广阔的应用前景。

主权项

一种多前景目标交互式图像分割方法，其特征在于，包括步骤如下：步骤S1：输入图像及用户标注的前景目标和图像背景，对图像的每一个像素，在其图像局部窗口内对其颜色进行线性重构，利用最小二乘估计获得初始的颜色重构系数，通过线性投影方法对初始的颜色重构系数进行修正，得到多组修正后的颜色重构系数；步骤S2：对图像的每一个像素，分别用每一组修正后的颜色重构系数对其类别标签向量在其图像局部窗口内进行线性重构，将多次重构误差进行累加，得到对应于该像素的类别标签向量的局部重构误差；步骤S3：累加所有像素的类别标签向量的局部重构误差，得到类别标签向量的全局重构误差；步骤S4：基于类别标签向量的全局重构误差和用户标注像素的类别标签信息，构建多前景目标交互式图像分割模型；步骤S5：以像素颜色及空间坐标组成像素特征，分别对用户标注的属于同一类的像素进行聚类分析，获得聚类中心；步骤S6：以各聚类中心为训练样本通过回归估计得到一组多项式函数；步骤S7：利用回归估计得到的多项式函数，对未标注像素进行映射，获得该像素的类别标签向量的初始解；步骤S8：以未标注像素的类别标签向量的初始解为基础，采用基于二部图的共轭梯度迭代法求解多前景目标交互式图像分割模型，获得未标注像素的类别标签向量；步骤S9：根据求解获得的未标注像素的类别标签向量，判定其类别归属，输出分割结果。