[發明專利]一種基于空間Dirichlet混合模型的彩色圖像分割方法

有效

• 申請號: 201611242922.9
• 申請日: 2016-12-29
• 公開（公告）號: CN106709921B
• 公開（公告）日: 2020-06-09
• 發明（設計）人: 范文濤;胡燦;杜吉祥;翟傳敏;柳欣;劉海建
• 申請（專利權）人: 華僑大學
• 主分類號: G06T7/11
• 分類號: G06T7/11
• 代理公司: 廈門市首創君合專利事務所有限公司 35204
• 代理人: 張松亭;楊鍇

1.一種基于空間Dirichlet混合模型的彩色圖像分割方法，其特征在于，步驟如下：

1)建立有限Dirichlet混合模型，對輸入的彩色圖像進行數據預處理，得到符合有限Dirichlet混合模型求解的圖像數據；

步驟1)中，對輸入的原彩色圖像進行預處理操作，得到N*M*3的數據矩陣，然后將相同像素點的3個維度數據轉換成概率分布數據，得到3行N*M列的矩陣，作為有限Dirichlet混合模型的輸入向量；

2)利用有限Dirichlet混合模型對圖像數據進行建模；

步驟2)中，利用融合了空間鄰域關系的Dirichlet混合模型對向量數據進行建模，并設置空間鄰域參數q、u、v、a、b；融合了空間鄰域關系的Dirichlet混合模型如下：

其中，ξ_ij表示第i個像素屬于第j類的概率；

為對應的參數，其定義如下：

其中，為輸入向量；0≤X_il≤1，X_il為原始像素點經歸一化之后的值；

采用Dirichlet分布作為混合系數的先驗概率，對于每一個向量都有一個隱藏變量Z_ij∈{0，1}；當屬于第j個分布時候，Z_ij＝1，否則Z_ij＝0，其基于ξ_i的后驗分布定義為：

ξ_i服從Dirichlet的先驗分布，定義如下：

其中，定義如下：

空間關系模型定義如下：

其中，Ω_i表示第i個像素的鄰域，如下：

Z_ij、聯合概率分布如下：

3)利用變分貝葉斯推斷方法求解模型參數，并得到新的標簽向量；

4)將標簽向量作為輸出向量，并轉換成灰度矩陣進行圖像分割。

2.根據權利要求1所述的基于空間Dirichlet混合模型的彩色圖像分割方法，其特征在于，對所述的輸入向量中的三個數據通道R、G、B進行數據轉換，轉換公式如下：

3.根據權利要求2所述的基于空間Dirichlet混合模型的彩色圖像分割方法，其特征在于，采用K-means方法對輸入向量初始化，并設置聚類數K_m。

4.根據權利要求1所述的基于空間Dirichlet混合模型的彩色圖像分割方法，其特征在于，步驟3)中，采用變分推斷-variational inference對Z_ij、進行估計，采用平均場方法進行參數估計的轉換，如下所示：

其中，

Z_ij＝r_ij，

最終得到期望值后驗概率矩陣：

5.根據權利要求4所述的基于空間Dirichlet混合模型的彩色圖像分割方法，其特征在于，同時表示標簽向量。

6.根據權利要求5所述的基于空間Dirichlet混合模型的彩色圖像分割方法，其特征在于，循環迭代以下步驟，直到收斂或者達到預設值：

a)利用當前模型的預設值，計算如下公式：

Z_ij＝r_ij，

b)利用如下公式更新q(Z)、

7.根據權利要求6所述的基于空間Dirichlet混合模型的彩色圖像分割方法，其特征在于，將得到標簽向量轉換成與原彩色圖像對應的N*M的2D圖像形式，從而得到最終的分割結果。