[發(fā)明專利]基于樸素貝葉斯的彩色圖像二值化方法和系統(tǒng)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201810869443.2
• 申請日: 2018-08-02
• 公開（公告）號: CN109086774B
• 公開（公告）日: 2021-09-03
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 李治江;叢林
• 申請（專利權(quán)）人: 武漢大學(xué)
• 主分類號: G06K9/38
• 分類號: G06K9/38;G06K9/62
• 代理公司: 武漢科皓知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 42222
• 代理人: 王琪

1.一種基于樸素貝葉斯的彩色圖像二值化方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1，從原始圖片中提取正負(fù)樣本，包括：正樣本的提取：在一少部分原始圖片中，人工挑選出感興趣顏色所在區(qū)域，然后把區(qū)域內(nèi)所有像素點(diǎn)的BGR顏色值記錄下來，用做訓(xùn)練用的初始正樣本數(shù)據(jù)；負(fù)樣本的提取：在原始圖片中，以隨機(jī)取點(diǎn)的方式，記錄下取到的像素點(diǎn)的BGR值，用做訓(xùn)練用的初始負(fù)樣本；

步驟2，將負(fù)樣本中包含的正樣本數(shù)據(jù)剔除；

步驟3，基于樸素貝葉斯理論和經(jīng)過步驟2處理后的正負(fù)樣本數(shù)據(jù)，訓(xùn)練獲得所挑選顏色區(qū)域的二值化模型；

步驟3的具體實(shí)現(xiàn)方式如下，

首先，定義如下公式：

其中，P(x_i|y_m)表示在類別為y_m的樣本中，其第i個特征值為x_i的樣本所占的比例；D_m,i表示訓(xùn)練樣本中屬于y_m類別且第i個特征值為x_i的樣本的數(shù)量；D_m表示訓(xùn)練樣本中，屬于y_m類別的樣本的數(shù)量，n為類別總數(shù)，取值n為2；α為先驗(yàn)平滑因子；

然后，利用上述公式和訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的正負(fù)樣本，分別求出P(b|y_白)、P(g|y_白)、P(r|y_白)、P(y_白)、P(b|y_黑)、P(g|y_黑)、P(r|y_黑)和P(y_黑)數(shù)據(jù)，保存到模型中；

其中P(b|y_白)表示在訓(xùn)練數(shù)據(jù)正樣本中，B值為b的像素點(diǎn)的比例；P(g|y_白)表示在訓(xùn)練數(shù)據(jù)正樣本中，G值為g的像素點(diǎn)的比例；P(r|y_白)表示在訓(xùn)練數(shù)據(jù)正樣本中，R值為r的像素點(diǎn)的比例，P(y_白)表示在所有訓(xùn)練數(shù)據(jù)中，正樣本所占比例；P(b|y_黑)表示在訓(xùn)練數(shù)據(jù)負(fù)樣本中，B值為b的像素點(diǎn)的比例；P(g|y_黑)表示在訓(xùn)練數(shù)據(jù)負(fù)樣本中，G值為g的像素點(diǎn)的比例；P(r|y_黑)表示在訓(xùn)練數(shù)據(jù)負(fù)樣本中，R值為r的像素點(diǎn)的比例；P(y_黑)表示在所有訓(xùn)練數(shù)據(jù)中，負(fù)樣本所占比例；其中，b、g、r的取值范圍均為[0,255]；

步驟4，將原始圖片輸入已訓(xùn)練的二值化模型中，獲取一張與原始圖片相同尺寸的二值圖像，其中，與所挑選區(qū)域顏色一致的區(qū)域?yàn)榘咨渌鼌^(qū)域?yàn)楹谏?/p>

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種基于樸素貝葉斯的彩色圖像二值化方法，其特征在于：步驟1中初始負(fù)樣本的數(shù)量應(yīng)多于初始正樣本的數(shù)量。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種基于樸素貝葉斯的彩色圖像二值化方法，其特征在于：步驟4中獲得二值圖像的具體實(shí)現(xiàn)方式如下，

生成單通道圖片：根據(jù)要進(jìn)行二值化處理的彩色圖片的尺寸，生成一張相同尺寸的新的單通道圖片；

設(shè)計(jì)如下公式：

遍歷像素點(diǎn)并計(jì)算參數(shù)P：遍歷要進(jìn)行二值化處理的圖片中的所有像素點(diǎn)，根據(jù)當(dāng)前像素點(diǎn)的BGR值：b、g、r，在訓(xùn)練好的二值化模型中找出相應(yīng)的P(b|y_白)、P(g|y_白)、P(r|y_白)、P(y_白)、P(b|y_黑)、P(g|y_黑)、P(r|y_黑)和P(y_黑)數(shù)據(jù)，然后計(jì)算參數(shù)P；

利用P值進(jìn)行分類：若P≥1，則在單通道圖片中相應(yīng)位置生成白色；若P1，則在單通道圖片中相應(yīng)位置生成黑色；

保存二值化圖像：所有像素點(diǎn)處理一遍后，得到二值化后的圖片。

4.根據(jù)權(quán)利要求1-3中任一項(xiàng)權(quán)利要求所述一種基于樸素貝葉斯的彩色圖像二值化方法，其特征在于：還包括步驟5，更新訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)并重訓(xùn)練二值化模型，若獲得的二值圖像中白色區(qū)域太多，則增加負(fù)樣本的數(shù)量，對二值化模型進(jìn)行重新訓(xùn)練；反之，若黑色區(qū)域過多，則減少負(fù)樣本的數(shù)量對二值化模型進(jìn)行重新訓(xùn)練。