[發明專利]分類模型創建方法、圖像分割方法及相關裝置

有效

• 申請號: 201410299813.5
• 申請日: 2014-06-27
• 公開（公告）號: CN104063865B
• 公開（公告）日: 2017-08-01
• 發明（設計）人: 王琳;臧虎;陳志軍
• 申請（專利權）人: 小米科技有限責任公司
• 主分類號: G06T7/11
• 分類號: G06T7/11;G06T7/194
• 代理公司: 北京弘權知識產權代理事務所(普通合伙)11363
• 代理人: 逯長明,許偉群

1.一種分類模型創建方法，用于對圖像進行分割，其特征在于，所述方法包括：

根據前景像素點與預設特征之間的位置關系，對樣本圖像訓練得到前景像素點的位置先驗模型；

根據所述前景像素點的位置先驗模型，從樣本圖像中選取前景樣本像素點和背景樣本像素點；

根據所述前景樣本像素點訓練得到前景像素點的顏色似然模型，以及根據所述背景樣本像素點訓練得到背景像素點的顏色似然模型；

根據所述前景像素點的位置先驗模型、所述前景像素點的顏色似然模型以及所述背景像素點的顏色似然模型，得到圖像的分類模型，所述分類模型用于確定待分割圖像的前景像素點和背景像素點。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據前景像素點與預設特征之間的位置關系，對樣本圖像訓練得到前景像素點的位置先驗模型，采用如下方式：

對全部的樣本圖像根據所述預設特征進行定位；

根據定位結果，對樣本圖像進行歸一化；

計算歸一化后的樣本圖像中的任意像素點是前景像素點的概率，得到前景像素點的位置先驗模型。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，根據所述前景樣本像素點訓練得到前景像素點的顏色似然模型，采用如下方式：

根據顏色間的相似性，將前景樣本像素點進行聚類，得到各個聚類結果的聚類中心像素點；

根據前景樣本像素點的顏色特征向量到各個聚類中心像素點的顏色特征向量之間的距離、各個聚類中心像素點的顏色特征向量之間的距離，以及，聚類中心像素點的權重，獲取所述前景樣本像素點對應的顏色特征向量的概率分布信息，得到所述前景像素點的顏色似然模型。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述背景樣本像素點訓練得到背景像素點的顏色似然模型，采用如下方式：

根據顏色間的相似性，將背景樣本像素點進行聚類，得到各個聚類結果的聚類中心像素點；

根據背景樣本像素點的顏色特征向量到各個聚類中心像素點的顏色特征向量之間的距離、各個聚類中心像素點的顏色特征向量之間的距離，以及，聚類中心像素點的權重，獲取所述背景樣本像素點對應的顏色特征向量的概率分布信息，得到所述背景像素點的顏色似然模型。

5.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述根據前景樣本像素點的顏色特征向量到各個聚類中心像素點的顏色特征向量之間的距離、各個聚類中心像素點的顏色特征向量之間的距離，以及，聚類中心像素點的權重，獲取所述前景樣本像素點對應的顏色特征向量的概率分布信息，得到所述前景像素點的顏色似然模型，采用如下方式：

獲取各個聚類中心像素點的顏色特征向量之間的距離的平均值；

根據前景樣本像素點的顏色特征向量到各個聚類中心像素點的顏色特征向量之間的距離與所述距離的平均值的商，以及所述聚類中心像素點的權重，利用相應的似然函數，計算得到所述前景像素點的顏色似然模型。

6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，根據所述前景像素點的位置先驗模型、所述前景像素點的顏色似然模型以及所述背景像素點的顏色似然模型，得到圖像的分類模型,采用如下方式：

獲取前景像素點的位置先驗模型與前景像素點的顏色似然模型的乘積，得到前景分類模型；

根據前景像素點的位置先驗模型得到背景像素點的位置先驗模型；

獲取背景像素點的位置先驗模型與背景像素點的顏色似然模型的乘積，得到背景分類模型。

7.一種圖像分割方法，其特征在于，包括：

利用權利要求1-6任一項方法得到的分類模型，確定待分割圖像中的全部前景像素點和背景像素點；

將所述待分割圖像中全部的前景像素點所在的區域作為分割結果。