一种对图像初始分割边界进行优化的自动分割方法

摘要

本发明涉及图像处理技术，特别涉及一种基于近邻函数准则的初始分割边界的自动优化方法包括步骤：检测初始的分割边界点并用阿拉伯数字按初始分割区域标记；对每一个边界点，计算某邻域内的近邻函数值；根据近邻函数值计算当前边界点的隶属函数值；根据隶属函数值进行边界点的再分类，获得优化的分割边界；重复实施上面步骤，确保整幅图像的分割边界都达到优化的效果。本发明方法模拟人眼在处理图像时的某些功能，能自动地对不准确的分割边界进行优化，并有效地克服了图像噪声、局部容积效应、强度重叠和强度不均匀性的影响，对现有的分割算法是一个很好的补充。在医学图像分割，遥感图像分割，目标识别等领域有着重要的应用价值。

主权项

1.一种对图像初始分割边界进行优化的自动分割方法，其特征在于，基于近邻函数准则对图像的粗糙边界进行自动再分类，包括以下步骤：步骤1：检测初始分割结果中的边界点，并按初始分割结果进行标记，第一个区域的所有边界点标记为阿拉伯数字“1”，第二个区域的边界点标记为“2”，以此类推；步骤2：计算每一个被标记的边界点的某邻域内所有点之间的近邻函数值；步骤3：根据近邻函数值计算当前边界点的隶属函数值，也即是当前边界点隶属于某个区域的可能性度量；步骤4：根据隶属函数值进行边界点的再分类，获得优化的分割边界；步骤5：步骤1～步骤4重复实施，确保整幅图像的分割边界都达到优化的效果。