[發明專利]一種基于分水嶺變換的無監督彩色圖像分割方法

有效

• 申請號: 201410625139.5
• 申請日: 2014-11-07
• 公開（公告）號: CN104361612B
• 公開（公告）日: 2017-03-22
• 發明（設計）人: 雷濤;加小紅;羅維薇;王履程
• 申請（專利權）人: 蘭州交通大學
• 主分類號: G06T7/155
• 分類號: G06T7/155;G06T7/90
• 代理公司: 西北工業大學專利中心61204
• 代理人: 顧潮琪

技術領域

本發明屬于圖像處理技術領域，涉及到形態學分水嶺理論和彩色圖像分割，該發明可應用于彩色圖像的快速分割，為后續的目標分類和識別奠定基礎。

背景技術

圖像分割是計算機視覺的關鍵步驟，在圖像分析和模式識別中有著重要應用。目前，學者們已經提出了諸多圖像分割方法，在這些方法中，基于數學形態學的分水嶺變換是一種有效的分割工具。基于分水嶺方法的圖像分割結果具有封閉的分割區域，然而，由于單一的分水嶺變換往往對非規則細節和噪聲非常敏感，易導致過分割現象。針對該問題，近年來學者們已經做了大量的研究工作，提出了許多改進的分水嶺分割方法。目前，基于分水嶺變換的圖像分割方法大致可以分為兩類：一類是基于先驗知識表達的監督分水嶺分割方法；另一類是基于區域的無監督分水嶺分割方法。

在第一類分水嶺分割方法中，先驗知識主要是待分割物體的大小、形狀、顏色等特征。Levner首先構建了拓撲函數，并分類驅動目標和背景區域，將驅動種子用于分水嶺變換，以實現圖像分割。然而，該方法硬性地將拓撲表面分成兩部分，對于較復雜或帶噪聲圖像，往往無法正確區分圖像的前景和背景，得到錯誤的標記種子，從而導致錯誤的分割結果。為了改善圖像分割結果，Richard提出一種局部約束的分水嶺變換，該方法通過修改底層分水嶺變換所依賴的路徑來定義邊界的約束條件，保留了許多可取的分水嶺變換性質，如明確的停止條件和高效的實現，同時能夠在噪聲或邊界不完整情況下，提供更穩定的分割。

針對第二類無監督分水嶺分割方法，學者們利用數學形態學在分析圖像和信號的測地結構等非線性方法中的優勢，通過利用形態學重建運算修正梯度圖像，以解決過分割問題。文獻“一種參數化的形態學分水嶺圖像分割方法，鐵道學報，2013，Vol35(1)，p66-70”公開了一種參數化的形態學分水嶺圖像分割方法，該方法針對一些改進的分水嶺分割方法在平滑圖像時導致分割后的區域輪廓發生位置偏移的問題，利用黏性形態學流溢模型，建立梯度等級與結構元素之間的函數關系，利用大小不同的結構元素對梯度圖像進行參數化修正，最后在修正的梯度圖像基礎上，采用標準分水嶺實現圖像分割。該方法的優點在于建立了結構元素和梯度圖像之間的函數關系，使得基于形態學分水嶺的圖像分割方法參數化。然而，該方法沒有實現圖像的無監督分割，其中參數的確定是個問題；其次，該方法僅適用于灰度圖像分割，難以應用到彩色圖像分割中。

發明內容

為了克服現有技術的不足，本發明提供一種基于分水嶺變換的無監督彩色圖像分割方法，利用矢量梯度計算方法計算彩色圖像的梯度，利用形態學重建運算有效減少導致過分割的局部極小值點，并利用自適應結構元素使分割達到穩定，從而使新的分割方法不需設定任何參數就可以得到穩定的分割結果，本發明具有方法簡單、易于實現等優點，且具有廣泛的應用前景。

本發明解決其技術問題所采用的技術方案是：首先利用矢量梯度計算方法得到彩色圖像的梯度，然后利用形態學自適應梯度重建優化梯度圖像，最后利用分割區域穩定性得到最終的分割結果。具體實現步驟如下：

(1)輸入彩色圖像f，定義起始變量i＝1，i表示圓盤型結構元素B_i的半徑，l＝2表示將梯度圖像初始劃分為2個等級；

(2)利用矢量梯度方法計算彩色圖像f的梯度圖像g；

(3)對梯度圖像g進行開重建運算，得到第一次修正后的梯度圖像g_rec(1)；

(4)對梯度圖像g_rec(1)進行標準分水嶺變換，統計分割后的區域數目為Num(1)；

(5)自適應梯度重建，得到修正后的梯度圖像g_m，包括以下步驟：

(a)i加1，圓盤型結構元素B_i為尺寸(2i+1)×(2i+1)的圓形結構，對g_rec(i-1)進行開重建，得到修正后的梯度圖像g_rec(i)；