[發明專利]一種圖像組成復雜度計算方法

在審

• 申請號: 201810081722.2
• 申請日: 2018-01-29
• 公開（公告）號: CN108171760A
• 公開（公告）日: 2018-06-15
• 發明（設計）人: 周兵;張磊;楊欣欣
• 申請（專利權）人: 河南大學
• 主分類號: G06T7/90
• 分類號: G06T7/90;G06T7/187
• 代理公司: 鄭州萬創知識產權代理有限公司 41135
• 代理人: 李伊寧

本發明公開了一種圖像組成復雜度計算方法，包括以下步驟：A：對待處理圖像進行計算，分別計算得出待處理圖像的顏色組成復雜度和形狀組成復雜度；B：分別確定顏色組成復雜度的權重參數和形狀組成復雜度的權重參數；然后通過下述公式計算得出待處理圖像的組成復雜度。本發明通過分別計算得出待處理圖像的顏色組成復雜度和形狀組成復雜度；再分別確定顏色組成復雜度的權重參數和形狀組成復雜度的權重參數，最終計算得出待處理圖像的組成復雜度。本發明從多種圖像特征中提取出最具代表性的兩種可視化特征：顏色特征和形狀特征作為圖像復雜度計算的計算因子，極大地提高了本發明中圖像復雜度計算的效率與準確率，為后續工作提供數據基礎。

技術領域

本發明涉及圖像處理領域，尤其涉及一種圖像組成復雜度計算方法。

背景技術

圖像組成復雜度在圖像處理領域有很多應用。圖像組成復雜度可以用來衡量目標識別算法的性能。圖像組成復雜度還可以用來對圖像進行分類或者用于衡量圖像之間的相似度。在信息安全領域，很多信息隱寫算法也是依據圖像組成復雜度來選擇合適的隱寫區域，以達到最佳效果。

目前在以上研究領域中，如何準確地進行圖像組成復雜度計算，成為一個亟待解決的問題。

發明內容

本發明的目的是提供一種圖像組成復雜度計算方法，能夠利用圖像的顏色和形狀特征計算出圖像組成復雜度，為后續的目標識別算法性能衡量、圖像相似度衡量及信息隱寫區域選擇提供數據基礎。

本發明采用下述技術方案：

一種圖像組成復雜度計算方法，包括以下步驟：

A：對待處理圖像進行計算，分別計算得出待處理圖像的顏色組成復雜度C_C和形狀組成復雜度C_S；

其中，顏色組成復雜度C_C的下角標c為colour的首字母縮寫，形狀組成復雜度C_S的下角標s為shape的首字母縮寫；

B：分別確定顏色組成復雜度C_C的權重參數α和形狀組成復雜度C_S的權重參數β；然后通過下述公式計算得出待處理圖像的組成復雜度C；

C＝αC_c+βC_S。

在計算待處理圖像的顏色組成復雜度C_c時，首先計算得出待處理圖像中不同顏色所對應的顏色連通域，并計算出每一個顏色連通域的像素個數P_a和像素比例PR_a；再依據下述公式計算得出每一種顏色的空間分布復雜度C_d；

其中,P_ak為第k個顏色連通域的像素個數,PR_ak為第k個顏色連通域的像素比例，k為自然數；

隨后計算得出待處理圖像中每一種顏色的像素個數P_C和像素比例PR_C；再以對應顏色的空間分布復雜度C_d作為權重，依據下述公式計算得出待處理圖像的顏色組成復雜度C_C；

其中，C_dk為對應的第k種顏色的空間分布復雜度，P_ck為對應的第k種顏色的像素個數，PR_ck為對應的第k種顏色的像素比例，k為自然數。

所述的待處理圖像的顏色組成復雜度C_C的計算方法，包括以下步驟：

A1-1：定義集合Region，用于保存一個連通域信息；定義列表CRList，用于保存一個顏色所有的連通域；定義列表CList，用于保存所有顏色的信息；然后進入步驟A1-2；