[發明專利]基于類間相對均勻性的圖像自適應閾值化方法及裝置

在審

• 申請號: 201611117568.7
• 申請日: 2016-12-07
• 公開（公告）號: CN106780534A
• 公開（公告）日: 2017-05-31
• 發明（設計）人: 張弘
• 申請（專利權）人: 西安郵電大學
• 主分類號: G06T7/136
• 分類號: G06T7/136
• 代理公司: 深圳市道臻知識產權代理有限公司44360
• 代理人: 陳琳,陳小耕

技術領域

本發明涉及圖像處理，尤其涉及到灰度圖像的處理。

背景技術

在圖像預處理中，閾值化分割算法以其簡單、高效、便于理解等特性得到了廣泛研究與應用。基于類間分離性原理的Otsu閾值法在閾值化算法中占有重要地位，以其執行簡單、效果良好成為大量應用和推廣的閾值化方法，在此方法基礎上的改進和推廣應用方法不計其數。

基于圖像直方圖分布信息的修正方法，改進了Otsu方法在閾值選擇上的偏差問題，提高了對圖像的自適應性。基于“灰度-均值”的二維Otsu方法，在抗噪聲方面效果顯著。為提高二維Otsu法的計算效率，直方圖點分、斜分及按一定角度劃分的改進方法獲得了良好的效果。將圖像中值信息考慮進來的三維Otsu閾值方法，及其快速三維遞推算法，在抗高斯和椒鹽噪聲能力方面表現突出。

盡管基于Otsu閾值法的眾多應用和改進方法層出不窮，但是在實際應用過程中，發現了該方法的局限性。主要方面在于在考慮目標和背景類內內聚性、類間離散性的綜合因素上存在的不足，尤其是對于前景和背景均勻性差異大的圖像，獲得的閾值會發生很大偏差，難以得到期望的結果。因此為了提高該類方法的圖像適用性，對其修正與改進的研究具有重要意義。

發明內容

本發明要解決的技術問題在于，針對現有技術的上述缺陷，提出一種基于類間相對均勻性的圖像自適應閾值化方法，能夠提高適用性。

本發明解決其技術問題所采用的技術方案是：提供一種基于類間相對均勻性的圖像自適應閾值化方法，該方法包括以下步驟：讀入灰度圖像；計算灰度分布的概率、均值及方差；計算待分割的兩類灰度分布的相對均勻性信息，這兩類灰度分別為目標灰度和背景灰度；基于兩類的相對概率分布及相對均勻性信息，建立類間相對均勻性的閾值化準則函數。

本發明解決其技術問題所采用的技術方案還是：提供一種基于類間相對均勻性的圖像自適應閾值化裝置，其包括：讀取單元，用于讀入灰度圖像；第一計算單元，用于計算灰度分布的概率、均值及方差；第二計算單元，用于計算待分割的兩類灰度分布的相對均勻性信息，這兩類灰度分別為目標灰度和背景灰度；第一處理單元，用于基于兩類的相對概率分布及相對均勻性信息，建立類間相對均勻性的閾值化準則函數。

本發明的有益效果在于，通過充分考慮目標和背景均勻性的相對性信息，對閾值準則函數進行改造，使得分割獲得的目標更加完整，邊緣更加清晰，從而能夠提高適用性。

附圖說明

下面將結合附圖及實施例對本發明作進一步說明，附圖中：

圖1為本發明方法的流程示意圖。

圖2為本發明方法中加權系數β在[0,1]間變化時的五種情形的閾值結果示意圖。

圖3a、3b、3c、3d和3e針對彩色圖像，其中，圖3a為原圖，圖3b為一維直方圖，圖3c為本發明方法加權系數優化前的結果，圖3d為現有一維Otsu閾值法的結果，圖3e為現有二維Otsu閾值法的結果。

圖4a、4b、4c、4d、4e和4f針對地表圖像，其中，圖4a為原圖，圖4b為一維直方圖，圖4c為J_o1(t)結果，圖4d為J_o2(t)結果，圖4e為本發明方法加權系數優化前的結果，圖4f為現有一維Otsu閾值法的結果。

圖5a、5b和5c針對米粒圖像，其中，圖5a為本發明方法加權系數優化前的結果，圖5b為本發明方法加權系數優化后的結果，圖5c為現有一維Otsu閾值法的結果。

圖6a、6b和6c針對小點圖像，其中，圖6a為本發明方法加權系數優化前的結果，圖6b為本發明方法加權系數優化后的結果，圖6c為現有一維Otsu閾值法的結果。

圖7a、7b和7c針對彩色圖像，其中，圖7a為本發明方法加權系數優化前的結果，圖7b為本發明方法加權系數優化后的結果，圖7c為現有一維Otsu閾值法的結果。

具體實施方式

現結合附圖，對本發明的較佳實施例作詳細說明。

本發明提出一種基于類間相對均勻性的圖像自適應閾值化方法。首先，基于集中于目標的Otsu閾值法思想，引入圖像的直方圖信息，獲得結合圖像分布信息的閾值化準則函數；鑒于現有的Otsu閾值法對目標(背景)均勻性分布的相對性情況考慮的不足，本發明對其進行改造，提出基于類間相對均勻性的Otsu閾值法，也即本發明方法優化前的情形。其次，為了能夠對不同分布類型的圖像有更好的自適應性，本發明引入權系數進行調節，得到新的準則函數，也即本發明方法優化后的情形。