[發明專利]基于前景背景估計和分級區域關聯的圖像協同分割方法

在審

• 申請號: 201811157431.3
• 申請日: 2018-09-30
• 公開（公告）號: CN109389605A
• 公開（公告）日: 2019-02-26
• 發明（設計）人: 姚拓中;安鵬;何加銘
• 申請（專利權）人: 寧波工程學院
• 主分類號: G06T7/11
• 分類號: G06T7/11
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.基于前景背景估計和分級區域關聯的圖像協同分割方法，其特征在于，所述方法包括步驟：

S1、對圖像集I＝{I₁,I₂,...,I_N}中的每幅圖像均進行超像素分割操作，獲取所有圖像在不同尺度的超像素集合，其中圖像I_k的超像素集合為R_k，超像素ν_r(k)包含R_k中的每個超像素：ν_r(k)＝R_k,N為正整數，k∈N；

S2、對于圖像集I，預估計每幅圖像中的每個超像素類別標簽X_i和像素類別標簽X_j，其中且節點ν_r(k)和ν_p(k)分別表示圖像I_k的超像素和像素；

S3、估計所有圖像的前景高斯混合模型和背景高斯混合模型，其中圖像I_k的前景高斯混合模型和背景高斯混合模型

S4、利用紋理分類器模型F_k訓練每幅圖像對應的外觀模型，其中圖像I_k的紋理分類器模型F_k；

S5、根據每幅圖像的前景高斯混合模型、背景高斯混合模型、紋理分類器模型，以及圖像集的圖像之間超像素標注的一致性進行約束，估計圖像的像素/超像素的標注X^*；

S6、根據上一步中獲取的像素/超像素的標注X^*更新估計所有圖像的超像素類別標簽和像素類別標簽；

S7、判斷更新是否完成，若是，結束更新；否則，返回執行步驟S3。

2.根據權利要求1所述的基于前景背景估計和分級區域關聯的圖像協同分割方法，其特征在于，在步驟S5中，根據最小化能量函數獲取像素/超像素的標注X^*，所述最小化能量函數為：

E(X)＝λ₁E^p+λ₂E^r+λ₃E^m

其中，E^p代表了像素和超像素屬于前景的概率，其權重為λ₁，E^r代表了像素和超像素屬于背景的概率，其權重為λ₂，二元項E^m為對圖像集I的圖像之間的超像素標注的一致性進行約束，其權重為λ₃。

3.根據權利要求2所述的基于前景背景估計和分級區域關聯的圖像協同分割方法，其特征在于，能量函數中代表像素節點的一元項定義為顏色似然分布P(C|H)的對數，則E^p的計算公式為：

此外，能量函數中代表像素節點的一元項定義為基于紋理描述符的概率估計對數，則E^r的計算公式為：

其中，表示分類器F_k輸出的超像素i的前景標注估計，而F_k通過線性支持向量機訓練紋理描述符T_i得到，則表示F_k輸出的背景標注估計。

4.根據權利要求3所述的基于前景背景估計和分級區域關聯的圖像協同分割方法，其特征在于，二元項E^m的計算公式為：

5.根據權利要求1所述的基于前景背景估計和分級區域關聯的圖像協同分割方法，其特征在于，在步驟S3中，利用傳統的顏色和紋理特征來建立前景和背景分布。

6.根據權利要求5所述的基于前景背景估計和分級區域關聯的圖像協同分割方法，其特征在于，在步驟S4中采用彩色SIFT作為紋理描述符來訓練超像素的外觀模型。

7.根據權利要求1所述的基于前景背景估計和分級區域關聯的圖像協同分割方法，其特征在于，判斷更新是否完成的過程包括步驟：提供一變化系數，計算所有圖像中更新后的像素/超像素的標注與更新前的像素/超像素的標注發生變化的百分比，于變化百分比小于變化系數時，判定更新完成，否則判定更新完未完成。