[發(fā)明專利]利用核傳遞進行圖像分割的方法

無效

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• 申請日: 2011-07-22
• 公開（公告）號: CN102254326A
• 公開（公告）日: 2011-11-23
• 發(fā)明（設計）人: 鄭喆坤;焦李成;劉娟;沈彥波;侯彪;王爽;尚榮華;馬文萍;公茂果
• 申請（專利權）人: 西安電子科技大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00
• 代理公司: 陜西電子工業(yè)專利中心 61205
• 代理人: 張問芬;王品華

技術領域

本發(fā)明屬于圖像處理領域，涉及一種圖像分割方法，具體地說是一種利用核傳遞的圖像分割的方法，可用于目標檢測與跟蹤，醫(yī)學圖像分析、網絡圖像檢索及會議視屏監(jiān)控。

背景技術

數字圖像處理技術是一個跨學科的領域。隨著計算機科學技術的不斷發(fā)展，圖像處理和分析逐漸形成了獨立的科學體系，圖像分割是一種重要的圖像處理技術，可應用于醫(yī)學圖像檢測病灶區(qū)、目標識別與跟蹤、網絡圖像檢索、視頻監(jiān)控等。圖像分割是圖像處理的關鍵步驟，可以說，圖像分割結果的好壞直接影響對圖像的理解。

圖像分割的方法和種類有很多，常見的分割技術：閾值分割技術，微分算子邊緣檢測，區(qū)域增長技術，聚類分割技術。基于預分割再合并的聚類分割技術是近年來國際上分割領域的研究熱點。

基于預分割再合并的圖像分割，首先利用過分割的圖像分割方法，將圖像分成很多區(qū)域，這些由過分割獲得的小區(qū)域稱為超像素，再采用分類方法將這些超像素分類合并獲得最佳的圖像分割結果。該方法本質上將圖像分割問題轉化為區(qū)域合并問題。由于這一分割方法與傳統(tǒng)的聚類分割技術相比可以大大降低在合并時需要處理的數據量，因此近年來引起廣泛關注。Tao和Jin在2007年根據這一思想提出基于均值飄逸和規(guī)范切的彩色圖像分割方法，該方法利用均值漂移過分割圖像，獲得超像素，采用規(guī)范切合并超像素獲得分割結果。Ersahin和Cumming在2010年提出一種新的基于譜圖劃分的偏振合成孔徑雷達圖像分割方法，該方法利用輪廓和空間信息將圖像分割成小區(qū)域得到超像素，采用譜圖劃分合并超像素獲得分割結果。Huang和Sang在2011年初提出利用凝聚聚類方法在L*a*b顏色空間中進行圖像分割，首先利用Mori在2005年提出的獲得超像素的方法獲得超像素，然后采用凝聚策略合并超像素得到分割結果。這些方法盡管提高了計算效率，但依舊存在一些問題：1)不能保持超像素數據點間的一致性；2)采用高斯相似函數計算超像素之間的相似性，必須人為手動設置尺度參數，使得分割結果不穩(wěn)定；3)只考慮局部特性，失去了全局優(yōu)化特性降低了分割精度。

發(fā)明內容

本發(fā)明的目的在于解決上述現有技術的不足，提出一種利用核傳遞進行圖像分割的方法，充分利用已有無標記圖像數據使得分割的結果穩(wěn)定，保持圖像數據一致性，并且不需要人為設置尺度參數，穩(wěn)定了分割結果，考慮圖像的全局特性，提高分割的效率和精度。

實現本發(fā)明目的技術方案是：先利用過分割的圖像分割方法，將圖像分成很多區(qū)域，這些由過分割獲得的小區(qū)域稱為超像素，再采用核傳遞方法將這些超像素合并獲得圖像分割結果。其具體步驟包括如下：

1)輸入一幅圖像，在Luv顏色空間中獲得該圖像的顏色特征F＝{f_L，f_u，f_v}，其中F的每一行表示一個像素點的特征，f_L、f_u、f_v分別表示Luv顏色空間的亮度分量L、色度坐標分量u和色度坐標分量v的特征；

2)采用均值漂移方法將該輸入圖像預分割為超像素集將各超像素所包含的所有像素點特征的平均值分別作為各超像素的顏色特征，得到超像素顏色特征集其中超像素s_i為均值漂移方法預分割輸入圖像所得的第i個區(qū)域，i＝1，2，...，n，n表示超像素集S的大小，sf_i為第i個超像素s_i的顏色特征；

3)利用全局k-means聚類，把超像素顏色特征集SF聚為num_seed類，得到聚類中心集使用歐式距離按照最近鄰原則在超像素顏色特征集SF中尋找與每個聚類中心對應的最近超像素顏色特征，得到種子點集合其中num_seed是人為確定的種子點的個數，c_i表示第i個聚類中心，se_i為對應于第i個聚類中心最近的超像素顏色特征，i＝1，2，...，num_seed；

4)采用自適應譜聚類把種子點集合S_seed聚為N類，獲得種子點標簽集如果每兩個種子點有相同的標簽則屬于must-link約束集合M，如果每兩個種子點有不同的標簽則屬于cannot-link約束集合C，其中N為人為設定的圖像分類數，sl_i表示第i個種子點的標簽，sl_i∈{1，2，...，N}，i＝1，2，...，hum_seed；