[發(fā)明專利]一種基于貝葉斯和諧度的圖像分割方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201410015208.0
• 申請(qǐng)日: 2014-01-14
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN103761736A
• 公開(kāi)（公告）日: 2014-04-30
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 文順;趙杰煜
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 寧波大學(xué)
• 主分類號(hào): G06T7/00
• 分類號(hào): G06T7/00
• 代理公司: 寧波奧圣專利代理事務(wù)所(普通合伙) 33226
• 代理人: 周玨

1.一種基于貝葉斯和諧度的圖像分割方法，其特征在于包括以下步驟：

①選取一幅待分割的圖像，然后對(duì)圖像進(jìn)行超像素分割，得到N個(gè)超像素塊，其中，N≥200；

②提取圖像中的每個(gè)超像素塊的特征向量，將圖像中的第i個(gè)超像素塊的特征向量記為X_i，其中，1≤i≤N，X_i包含顏色信息和空間坐標(biāo)信息；

③首先根據(jù)圖像中的每個(gè)超像素塊的特征向量，獲取圖像中的所有超像素塊的特征向量的協(xié)方差矩陣；然后構(gòu)建類，初始時(shí)將圖像中的每個(gè)超像素塊的特征向量作為對(duì)應(yīng)類中的元素；接著確定是否進(jìn)行類合并操作，過(guò)程為：1）根據(jù)圖像中的所有超像素塊的特征向量的協(xié)方差矩陣，獲取每個(gè)類的協(xié)方差矩陣；2）根據(jù)每個(gè)類的協(xié)方差矩陣，獲取類相似度矩陣，其中，類相似度矩陣中的元素為兩個(gè)類的相似度；3）從類相似度矩陣中找出值最大的元素，并根據(jù)設(shè)定的合并判定閾值T，確定找出的元素對(duì)應(yīng)的兩個(gè)類是否合并，如果確定找出的元素對(duì)應(yīng)的兩個(gè)類合并，則合并這兩個(gè)類，再繼續(xù)確定是否進(jìn)行類合并操作；如果確定找出的元素對(duì)應(yīng)的兩個(gè)類不合并，則終止類合并操作，再執(zhí)行步驟④；

④假設(shè)類合并操作終止后共得到L個(gè)類，則根據(jù)得到的類結(jié)果將圖像分割成L個(gè)區(qū)域塊，其中，L≥1。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于貝葉斯和諧度的圖像分割方法，其特征在于所述的步驟①中對(duì)圖像進(jìn)行超像素分割采用簡(jiǎn)單線性迭代聚類方法。

3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的一種基于貝葉斯和諧度的圖像分割方法，其特征在于所述的步驟②中圖像中的第i個(gè)超像素塊的特征向量X_i的獲取過(guò)程為：

②-1、獲取第i個(gè)超像素塊的中心像素點(diǎn)在圖像中的坐標(biāo)位置，記為(px_i,py_i)，其中，px_i表示第i個(gè)超像素塊的中心像素點(diǎn)在圖像中的橫坐標(biāo)，py_i表示第i個(gè)超像素塊的中心像素點(diǎn)在圖像中的縱坐標(biāo)，1≤px_i≤W，1≤py_i≤H，W表示圖像的寬，H表示圖像的高；

②-2、從第i個(gè)超像素塊中找出位于第i個(gè)超像素塊的中心像素點(diǎn)的對(duì)角線上，且與第i個(gè)超像素塊的中心像素點(diǎn)的直線距離為Δd的像素點(diǎn)，并獲取從第i個(gè)超像素塊中找出的像素點(diǎn)在圖像中的坐標(biāo)位置，記為(px_i',py_i')，其中，Δd的值取整數(shù)，且0<Δd<10，px_i'表示從第i個(gè)超像素塊中找出的像素點(diǎn)在圖像中的橫坐標(biāo)，py_i'表示從第i個(gè)超像素塊中找出的像素點(diǎn)在圖像中的縱坐標(biāo)，1≤px_i'≤W，1≤py_i'≤H；

②-3、獲取第i個(gè)超像素塊的中心像素點(diǎn)在LAB顏色空間的L通道顏色值、A通道顏色值和B通道顏色值，對(duì)應(yīng)記為l_i、a_i和b_i；

②-4、根據(jù)px_i、py_i、px_i'、py_i'、l_i、a_i和b_i，得到第i個(gè)超像素塊的特征向量，記為X_i，X_i=(px_i,py_i,px_i',py_i',l_i,a_i,b_i)^T，其中，(px_i,py_i,px_i',py_i',l_i,a_i,b_i)^T為(px_i,py_i,px_i',py_i',l_i,a_i,b_i)的轉(zhuǎn)置向量。