[發明專利]一種交互式圖像分割方法

有效

• 申請號: 201310587120.1
• 申請日: 2013-11-20
• 公開（公告）號: CN103559719A
• 公開（公告）日: 2014-02-05
• 發明（設計）人: 董樂;謝山山;封寧;徐宗懿
• 申請（專利權）人: 電子科技大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00
• 代理公司: 成都華典專利事務所(普通合伙) 51223
• 代理人: 徐豐;楊保剛

技術領域

本發明涉及數字圖像處理技術領域，具體涉及一種交互式圖像分割方法。

背景技術

圖像分割就是把圖像分成若干個特定的、具有獨特性質的區域并提出感興趣目標的技術和過程。現有的圖像分割方法主要分以下幾類：基于閾值的分割方法、基于區域的分割方法、基于邊緣的分割方法以及基于特定理論的分割方法。

目前，圖像分割是圖像處理、模式識別、計算機視覺領域中的關鍵問題。由于傳統的機器自動分割和人工手動分割難以達到預期的目的，所以交互式圖像分割成為當前的研究主流。圖像分割發展至今，人們已經提出了許多的交互式圖像分割方法，如Magic?Wand，Intelligent?Scissors，Bayes?Matte，Knockout等。自2001年Boykov等人將GrabCut理論用于圖像分割以來，基于GrabCut理論的圖像分割方法成為當今的研究熱點，該理論的新穎之處在于它的全局最優性和結合多種知識的統一性。根據不同的應用，人們在此基礎上提出許多改進方法，如interactive?graph?cuts，active?graph?cuts，Graph?Cuts?Based?Active?Contours(GCBAC)，GrabCut，Dynamic?Graph?Cuts（動態圖割方法）等分割方法。其中GrabCut方法采用高斯混合模型（GMM）表征顏色概率分布，單純地根據區域信息進行圖像分割，對于前景和背景顏色信息相差較大的圖像是一種較好的圖像分割方法，但是對于前/背景顏色信息相似或者前景目標存在陰影的圖像，提取的前景目標不準確，需要后期大量的人工修正。但是，經過人工后期修正的前景目標圖像往往不精確，給前景目標的進一步分析與處理帶來了誤差。針對該問題，王建青等人提出了邊界與區域相結合的目標提取方法，該方法結合GCBAC與GrabCut算法，對傳統的GrabCut算法進行了一定的改進，但同時，該方法由于前后兩次運用GrabCut算法，加大了計算量，還有一個比較明顯的不足是，該方法需要用戶描繪出前景目標的輪廓，這也增加了用戶的工作量。

發明內容

本發明為解決現有技術存在的缺陷，而提供一種交互式圖像分割法，既保留了GrabCut算法用戶交互性少的優點，同時借助Canny算法，充分利用前景目標的邊界信息，改進了GrabCut算法在前/背景顏色相似或前景目標存在陰影情況下的不足。除此之外，由于本發明方法降低了GrabCut算法的迭代次數，在運行效率上也得到了很大的提高。同時不需要用戶描繪出前景目標圖像的大概輪廓，減少了用戶的工作量。

為解決上述技術問題，本發明所采用的技術方案是：

一種交互式圖像分割方法，其特征在于，包括以下步驟：

A用戶輸入圖像，并用矩形框框選包含前景目標圖像的矩形區域；

B通過Canny邊緣檢測算法提取前景目標的外邊界；

C用前景目標區域外邊界初始化三元圖，通過GrabCut算法剔除矩形區域中的背景區域，從而分割出前景目標圖像；

D輸出前景目標圖像。

進一步地，上述的步驟B具體包括以下步驟：

a將矩形區域轉換為灰度圖像，并用Canny算法獲取前景目標圖像的邊界信息；

b填充前景目標圖像的邊界信息，然后通過形態學方法進行腐蝕、膨脹處理從而獲得前景目標圖像邊界信息的灰度掩碼圖像；

c將獲得的灰度掩碼圖像轉換為彩色掩碼圖像并與原矩形區域做換位與運算，從而獲得前景目標圖像的外邊界。

進一步地，上述的步驟C具體包括以下步驟：

a、將步驟B中獲得的前景目標的外邊界作為劃分三元圖的初始邊界線，邊界線以外的區域稱為背景區域（為了便于描述，簡稱為Tb），邊界線以內的區域稱為未知區域（為了便于描述，簡稱為Tu），前景目標圖像稱為Tf，初始時TF設為空；

b將TB中的像素點標號值α設為0，Tu內的像素點的標號值α設為1，根據標號值分別為0和1的集合初始化高斯混合模型（GMM）獲得矩形區域、前景目標和背景顏色信息；

c計算Tu中的前景目標圖像的GMM標號，計算矩形區域內的背景圖像的GMM標號；

d對Tu構造s—t網絡，用最小割算法切割一次，更新集合Tb、Tu、Tf，得到GMM參數；

e、在確定的GMM參數下對框選的前景目標圖像區域構造s—t網絡，用最小割算法進行切割，更新集合背景區域、未知區域和前景目標圖像，獲取前景目標圖像。