[發明專利]一種動物目標圖像的提取方法及系統

有效

• 申請號: 201711268122.9
• 申請日: 2017-12-05
• 公開（公告）號: CN108038864B
• 公開（公告）日: 2020-06-05
• 發明（設計）人: 孫龍清;李玥;鄒遠炳;劉巖;羅冰;李億楊
• 申請（專利權）人: 中國農業大學
• 主分類號: G06T7/194
• 分類號: G06T7/194;G06T7/11;G06T7/136
• 代理公司: 北京路浩知識產權代理有限公司 11002
• 代理人: 王瑩;吳歡燕

1.一種動物目標圖像提取方法，其特征在于，包括：

設計基于圖像的亮度等級信息和鄰域梯度信息的模糊集理論隸屬函數；

根據設計的所述模糊集理論隸屬函數，計算動物圖像中每一個像素點屬于設定模糊集的隸屬度，根據所述隸屬度的大小，將動物圖像劃分為第一類區域和第二類區域；

確定動物圖像中陰影區域的亮度等級閾值，根據所述陰影區域的亮度等級閾值，從所述第一類區域中區分出第一陰影區域，得到第一類區域中除去第一陰影區域的第一類子區域，以及從所述第二類區域中區分出第二陰影區域，得到第二類區域中除去第二陰影區域的第二類子區域；

確定所述第一類子區域和所述第二類子區域分別為前景區域或者背景區域，并區分出前景區域中的第三陰影區域，剔除動物圖像中的第一陰影區域、第二陰影區域、第三陰影區域和背景區域，得到動物目標圖像；

其中，所述設計基于圖像的亮度等級信息和鄰域梯度信息的模糊集理論隸屬函數具體包括：

分別設計基于圖像的亮度等級信息的模糊集理論隸屬函數和基于圖像的鄰域梯度信息的模糊集理論隸屬函數，并進行融合處理，得到基于圖像的亮度等級信息和鄰域梯度信息的模糊集理論隸屬函數；

所述設計基于圖像的亮度等級信息的模糊集理論隸屬函數具體包括：

將動物圖像看做一連續函數f(x，y)，像素點I(i,j)的四鄰域像素點I₄(i,j)可以表示為：

I₄(i,j)＝{I(i,j-1),I(i,j+1),I(i-1,j),I(i+1,j)}；

基于圖像的亮度等級信息，像素點I(i,j)屬于設定模糊集的隸屬函數μ_A,I(i,j)定義如下：

其中，f_i,j為像素點I(i,j)的亮度等級值，為I₄(i,j)的亮度等級均值，f_max和f_min分別為動物圖像所有像素點中的亮度等級最大值和亮度等級最小值；

所述設計基于鄰域梯度信息的模糊集理論隸屬函數具體包括：

基于圖像的鄰域梯度信息，像素點I(i,j)處的梯度矢量為：

式中，G_i表示像素點I(i,j)在i方向上的梯度，G_j表示像素點I(i,j)在j方向上的梯度，像素點I(i,j)的梯度幅值為：

像素點I(i,j)的梯度方向為：

基于圖像的鄰域梯度信息，像素點I(i,j)屬于設定模糊集的隸屬函數μ_A,G(i,j)定義如下：

μ_A,G(i,j)＝e^{-(g(i,j)+Φ(i,j))}；

式中，g(i,j)為像素點I(i,j)的梯度幅值，Φ(i,j)為像素點I(i,j)的梯度方向；

采用如下方式對基于亮度等級信息的模糊集理論隸屬函數和基于鄰域梯度信息的模糊集理論隸屬函數進行融合：

式中，μ_A(i,j)為像素點I(i,j)屬于設定模糊集的隸屬函數，μ_A,I(i,j)為像素點I(i,j)基于圖像的亮度等級信息屬于設定模糊集的隸屬函數，μ_A,G(i,j)為像素點I(i,j)基于圖像的鄰域梯度信息屬于設定模糊集的隸屬函數；

所述確定動物圖像中陰影區域的亮度等級閾值具體包括：

根據動物圖像中每一個像素點的亮度等級值，統計每一個亮度等級值對應的像素點個數，生成亮度等級值與像素點個數的亮度直方圖曲線；

將所述亮度直方圖曲線中第一個峰值所對應的亮度等級值作為陰影區域的亮度等級閾值；

所述根據所述陰影區域的亮度等級閾值，從所述第一類區域中區分出第一陰影區域，得到第一類區域去除第一陰影區域的第一類子區域，以及從所述第二類區域中區分出第二陰影區域，得到第二類區域去除第二陰影區域的第二類子區域具體包括：

將所述第一類區域中的每一個像素點的亮度等級值與所述陰影區域的亮度等級閾值進行比較，亮度等級值小于所述陰影區域的亮度等級閾值的所有像素點組成第一類區域中的第一陰影區域，第一類區域中除掉第一陰影區域的其它區域為第一類子區域；

以及，

將所述第二類區域中的每一個像素點的亮度等級值與所述陰影區域的亮度等級閾值進行比較，亮度等級值小于所述陰影區域的亮度等級閾值的所有像素點組成第二類區域中的第二陰影區域，第二類區域中除掉第二陰影區域的其它區域為第二類子區域。

2.一種非暫態計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述非暫態計算機可讀存儲介質存儲計算機指令，所述計算機指令使所述計算機執行如權利要求1所述的方法。