[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

技術領域

本公開涉及圖像處理技術領域，特別是涉及一種圖像分割方法及相關裝置。

背景技術

圖像分割是圖像分析的關鍵步驟，利用創建的分類模型對圖像中的像素點進行劃分，得到若干個特定的、具有獨特性質的區域，并從若干個區域中提取出目標的過程。

相關技術中的圖像分割方法中的分類模型，不知道圖像中的哪些像素點是前景像素點(即，目標像素點)，哪些像素點是背景像素點(即，非目標像素點)。因此，需要用戶指定圖像中的前景像素點和背景像素點。然后，再根據前景像素點和背景像素點的顏色特征向量，分別對前景和背景進行顏色建模，最后采用顏色模型對圖像進行分割，最終得到前景分割結果。此種分類模型必須由用戶先選取圖像中的前景和背景的樣本像素點，依賴于用戶的操作，不是完全自動對圖像進行分割。而且，此種分割方法的分類模型只考慮到了圖像像素的顏色特征，完全沒有考慮其它信息，分割時參考的信息單一，導致分割精度較低。

發明內容

為克服相關技術中存在的問題，本公開提供一種分類模型創建方法、圖像分割方法及相關裝置。

為了解決上述技術問題，本公開實施例公開了如下技術方案：

根據本公開實施例的第一方面，提供一種分類模型創建方法，用于對圖像進行分割，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。

結合第一方面，在第一方面的第一種可能的實現方式中，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。

結合第一方面，在第一方面的第二種可能的實現方式中，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。

結合第一方面，在第一方面的第三種可能的實現方式中，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。

結合第一方面的第二種可能的實現方式，在第一方面的第四種可能的實現方式中，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，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。

結合第一方面，在第一方面的第五種可能的實現方式中，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；