[發(fā)明專利]一種快速彩色圖像分割方法無效
| 申請?zhí)枺?/td> | 201210241962.7 | 申請日: | 2012-07-13 |
| 公開(公告)號: | CN102800094A | 公開(公告)日: | 2012-11-28 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 高志強(qiáng);趙宇;密保秀;馮紫雋;余長城;丁燚 | 申請(專利權(quán))人: | 南京郵電大學(xué) |
| 主分類號: | G06T7/00 | 分類號: | G06T7/00 |
| 代理公司: | 南京經(jīng)緯專利商標(biāo)代理有限公司 32200 | 代理人: | 葉連生 |
| 地址: | 210046 *** | 國省代碼: | 江蘇;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 快速 彩色 圖像 分割 方法 | ||
1.?一種快速彩色圖像分割方法,包括圖像金字塔構(gòu)造,直方圖分析,聚類分析,去除聚類結(jié)果中過小區(qū)域,聚類結(jié)果與邊緣信息融合,其特征在于所述的快速彩色圖像分割方法包括以下步驟:
11).??讀取通過數(shù)碼照相機(jī)、攝像機(jī)或數(shù)字圖像設(shè)備獲得的源圖像,構(gòu)造高斯與拉普拉斯圖像金字塔,得到一幅低分辨率圖像與邊緣圖像;
12).??將低分辨率圖像的顏色值轉(zhuǎn)到HSV(Hue:色度、Saturation:?飽和度、Value:亮度)顏色空間,利用直方圖分析得到聚類數(shù)目與初始聚類中心,利用聚類算法在HSV顏色空間內(nèi)對低分辨率圖像進(jìn)行聚類分割;
13).??對步驟12)得到的分割結(jié)果進(jìn)行上采樣,投影到原始分辨率,然后進(jìn)行空間濾波,去除過小區(qū)域,得到初始區(qū)域分割結(jié)果;
14).??將步驟11)得到的邊緣圖像與步驟13)得到的區(qū)域分割結(jié)果相結(jié)合,得到最終分割結(jié)果。
2.?根據(jù)權(quán)利要求1所述的快速彩色圖像分割方法,其特征在于所述的構(gòu)造高斯與拉普拉斯圖像金字塔方法包括以下步驟:
21).?原圖像G0與大小為n×n的高斯核Knxn卷積,去除偶數(shù)行和偶數(shù)列,得到低分辨率圖像G1,其中n取大于1的奇數(shù),高斯金字塔構(gòu)造完成;?
22).?對G1行列均插零,然后與高斯核Knxn卷積,G0與卷積得到的圖像相減得到邊緣圖像L0,拉普拉斯金字塔構(gòu)造完成。
3.?根據(jù)權(quán)利要求1所述的快速彩色圖像分割方法,其特征在于所述的直方圖分析得到聚類數(shù)目與初始聚類中心的方法,其具體步驟為:
31).?將圖像轉(zhuǎn)換到HSV空間,利用Hue、Saturation分量構(gòu)造二維直方圖,
32).?查找二維直方圖中的局部峰值,
33).?去除包含像素過少的峰值,融合距離過近的峰值;
34).?峰值數(shù)目作為聚類數(shù)目k;
35).?根據(jù)峰值處的Hue、Saturation分量值映射得到原圖像的初始聚類中心。
4.?根據(jù)權(quán)利要求1所述的快速彩色圖像分割方法,其特征在于所述的聚類分析所采用的方法為k均值聚類算法。
5.?根據(jù)權(quán)利要求1所述的快速彩色圖像分割方法,其特征在于所述的在HSV顏色空間內(nèi)進(jìn)行聚類分割時(shí),所采用的距離計(jì)算公式為:
其中,表示需聚類圖像數(shù)據(jù),表示第t次迭代時(shí)的聚類中心,hx,y,?sx,y,?vx,y為(x,y)處像素的Hue、Saturation、Value值,hi,?vi,?si為第i個聚類中心的Hue、Saturation、Value值,為需聚類數(shù)據(jù)與聚類中心在HSV空間內(nèi)之間距離,為其在H、S分量組成平面內(nèi)的距離。
6.?根據(jù)權(quán)利要求1所述的快速彩色圖像分割方法,其特征在于所述的去除聚類結(jié)果中過小區(qū)域的方法采用空間濾波,濾波器的形式為:
其中,H(z|x,?y)為(x,?y)處像素的局部直方圖,W(x,y)是以坐標(biāo)(x,y)為中心的8×8窗口,、分別為濾波前后位于(x,?y)處的聚類編號。
7.?根據(jù)權(quán)利要求1所述的快速彩色圖像分割方法,其特征在于所述的融合邊緣信息與區(qū)域分割結(jié)果的步驟如下:
71)將區(qū)域分割結(jié)果轉(zhuǎn)化為8比特輪廓圖Cx,y,Cx,y中像素亮度值255表示輪廓點(diǎn),0表示非輪廓點(diǎn);
72)利用算式:
??????????
計(jì)算得到新的分割圖像Ex,y,其中,L0(x,y)為邊緣圖像L0中位于(x,y)處的像素亮度值;
73)對Ex,y做二值化處理,得到最終的分割結(jié)果。
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