[發明專利]一種基于鄰域主成分分析-拉普拉斯的圖像分割方法

有效

• 申請號: 201510078434.8
• 申請日: 2015-02-13
• 公開（公告）號: CN104637060B
• 公開（公告）日: 2018-11-06
• 發明（設計）人: 盧濤;萬永靜;張彥鐸;李曉林;楊威;余軍;魯統偉;閔鋒;周華兵;朱銳;李迅;魏運運;黃爽;段艷會;張玉敏
• 申請（專利權）人: 武漢工程大學
• 主分類號: G06T7/12
• 分類號: G06T7/12;G06T5/00
• 代理公司: 湖北武漢永嘉專利代理有限公司 42102
• 代理人: 唐萬榮

本發明公開了一種基于鄰域主成分分析?拉普拉斯的圖像分割方法，該方法對原始圖像進行主成分分析，得到每個像素的特征向量，提取圖像的主要成分，有效的抑制了噪聲；然后，用拉普拉斯算子對圖像進行邊緣檢測，從而實現對圖像的分割。與傳統的Sobel算子和LOG算子分割算法相比，該方法通過對圖像像素進行主成分分析，來估計去噪過程中的參數值，而不依賴于經驗值，能有效的降低噪聲對圖像的干擾，簡化了計算復雜度。實驗結果表明，該方法能夠有效的改善圖像的分割效果，在準確性和穩健性上具有較強的優越性。

技術領域

本發明涉及圖像處理技術領域，尤其涉及一種基于鄰域主成分分析-拉普拉斯的圖像分割方法。

背景技術

圖像分割技術已經滲透到生活的方方面面，比如在生物、醫學圖像分析中，需要將細胞、組織器官從圖像中分割出來對其形狀、截面影像等進行測量，以便對病變組織進行定量定性分析、評估和預測。隨著攝像機、照相機、紅外線以及各種傳感器等視覺信息捕捉設備與技術的發展，視覺信息的獲取已成為簡單的問題，但是如何行眾多的視覺信息中獲取感興趣的部分成為重要的研究方向。尤其是在獲取的圖像含有噪聲的情況下，如何獲得更精確的細節信息，成為圖像研究的主要問題。圖像分割是計算機視覺領域的基本問題，尤其是圖像處理、分析和理解中的關鍵問題，圖像分割質量的好壞直接影響到視覺系統的性能、目標檢測和目標識別的準確性。在過去的研究中，研究人員提出了很多的分割方法，但是仍然沒有一種通用的算法，這些算法往往是針對某些特定的圖像提出的。我們將圖像分割分為傳統的分割方法和基于學習的分割方法。針對如何降低圖像的噪聲，提高圖像的分割質量的問題，圖像分割技術先對含噪聲圖像利用主成分分析去噪，在對圖像進行邊緣提取和分割，得到高質量的分割圖像，并得到了廣泛的應用。

傳統的分割方法包括基于微分算子的邊緣檢測分割方法[1][2][3]、基于區域的分割方法[4][5]和基于閾值的分割方法等等。基于微分算子的邊緣檢測分割方法使用一階或是二階微分算子檢測圖像的邊緣點，然后按照一定的策略將點連接起來形成區域輪廓。這種方法能夠準確定位邊緣，運算速度快，但是，檢測的邊緣常常是不連續的，檢測的精確性和抗噪聲干擾性之間存在矛盾。基于區域的分割方法主要是找到合適的種子或是合適的生長準則來形成區域，從而實現圖像分割。這種分割方法能夠較好的形成分割區域，但是計算量較大，容易對圖像造成過度分割。基于閾值的分割方法通過合理的目標函數得到最佳分割閾值，區分圖像的目標和背景，實現圖像的分割。這種方法計算簡單、效率高，并且能夠連通封閉的邊界定義不交疊的區域。但是，閾值的選取決定了圖像分割的質量。傳統的分割方法算法往往是直接對圖像進行分割，不對圖像進行預處理，不能有效的抑制噪聲對圖像的干擾，降低了圖像的分割質量。

發明內容

本發明要解決的技術問題在于針對現有技術中的缺陷，提供一種基于鄰域主成分分析-拉普拉斯的圖像分割方法,本方法解決現有同類基于邊緣提取的分割算法中邊緣提取對噪聲敏感的問題，利用鄰域主成分分析對圖像進行去噪處理，然后利用拉普拉斯算子對圖像進行邊緣提取，從而實現圖像分割，提高圖像的分割質量。

本發明解決其技術問題所采用的技術方案是：一種基于鄰域主成分分析-拉普拉斯的圖像分割方法，包括以下步驟：

S1，在圖像中任取一像素P，以其為中心點，根據預設的圖像的分塊的大小進行圖像塊的選取，然后以像素P為中心，對輸入的原始圖像進行分塊，圖像圖為正方形塊，這樣可以把原始圖像的每個像素點表達成由其鄰域像素組成的圖像分塊；

S2，對像素P，在像素P為中心點的窗口內選取大小相同的相似塊，作為圖像的樣本訓練集；所述窗口為包括多個圖像塊的正方形窗口；

S3，對上述樣本訓練集進行PCA變換，用訓練樣本的主成份表達基表達輸入像素P的鄰域像素塊，調整主成份的貢獻率，可以獲得像素P的去噪后的像素值P’；