[發明專利]一種對圖像進行超像素分割的方法及系統

有效

• 申請號: 201811254798.7
• 申請日: 2018-10-26
• 公開（公告）號: CN109472794B
• 公開（公告）日: 2021-03-09
• 發明（設計）人: 劉暢;趙瀟;高明晉;周一青;石晶林
• 申請（專利權）人: 北京中科晶上超媒體信息技術有限公司
• 主分類號: G06T7/11
• 分類號: G06T7/11;G06T7/90
• 代理公司: 北京泛華偉業知識產權代理有限公司 11280
• 代理人: 王勇

本發明提供一種對圖像進行超像素分割的方法，所述圖像包含一個或者多個圖像塊，所述方法包括：1)針對每個圖像塊確定其所包含色彩信息的豐富程度；2)根據圖像塊所包含色彩信息的豐富程度，確定為所述圖像塊設置的用于SLIC算法中針對色彩距離的系數α、以及針對空間距離的系數β。這樣的方式使得在實施SLIC算法時，可以自適應地根據圖像特征調整色彩以及像素點位置對分割結果的影響。通過測試比，采用本發明的方法可以以增加非常少的運行時間為代價，獲得更好的邊緣召回率以及欠分割錯誤率，即采用本發明的方法可以更好地防止邊緣丟失、且獲得更好的邊緣貼合度。

技術領域

本發明涉及圖像處理，尤其涉及針對圖像進行區域劃分。

背景技術

隨著科技的發展，越來越多的應用需要由計算機代替人眼完成針對視頻幀中的目標區域進行識別、跟蹤、以及長期分析的操作。區別于圖像背景區域，目標區域是人肉眼所關注的熱點，如何讓計算機確定該目標區域是這一技術的關鍵。

超像素分割，是實現諸如目標區域分割等操作的預處理，已被廣泛地應用于圖像分割、姿勢估計、目標識別等計算機視覺應用中。其最早于2003年由Ren.X等人在ICCV中發表的文章“Learning a Classification Model for Segmentation”中提出，指的是將具有相似紋理、顏色、亮度等特征的相鄰像素所構成的具有一定視覺意義的不規則像素塊作為一個超像素，由此對圖像中具有相似性的相鄰像素進行分組，用少量的超像素代替大量的像素來實現圖像的表達。

線性迭代聚類(Simple Linear Iterative Clustering，SLIC)是于2010年由R.Achanta等人在TPAMI中發表的文章“SLIC Superpixels Compared to State-of-the-Art Superpixel Methods”中提出的一種用于實施超像素分割操作的算法，該算法將彩色圖像中表達色彩的R、G、B值以及表達空間坐標信息的X、Y值作為5維特征向量，對5維特征向量構造距離度量標準，以對圖像像素進行局部聚類。通過這一算法可以實現緊湊、且近似均勻的超像素分割，在運算速度、物體輪廓保持、超像素形狀等方面有較高的性能，可以達到大多數應用所期望的分割效果。然而，傳統的SLIC算法僅考慮了像素點之間的顏色特征和距離位置信息，并不能實現根據不同圖像的特點自適應地調整計算策略，導致在一些顏色較為復雜的圖像中，目標區域的分割不能達到理想效果，出現溢出或者分割不完整的情況，影響后續目標分割提取等的準確性。

發明內容

因此，本發明的目的在于克服上述現有技術的缺陷，提供一種對圖像進行超像素分割的方法，所述圖像包含一個或者多個圖像塊，所述方法包括：

1)針對每個圖像塊確定其所包含色彩信息的豐富程度；

2)根據圖像塊所包含色彩信息的豐富程度，確定為所述圖像塊設置的用于SLIC算法中針對色彩距離的系數α、以及針對空間距離的系數β。

優選地，根據所述方法，步驟1)中圖像塊所包含色彩信息的豐富程度通過計算所述圖像塊所包含色彩的信息熵而確定。

優選地，根據所述方法，其中步驟1)包括：

1-1)將圖像塊中的像素點的色彩值轉換為灰度值；

1-2)針對同一個圖像塊，統計其中不同灰度值的出現次數；

1-3)根據統計結果，計算每個圖像塊所包含灰度信息的信息熵。

優選地，根據所述方法，其中步驟1-3)包括：基于下式計算圖像塊所包含灰度信息的信息熵：

其中，COM_k為圖像塊k的信息熵，gray_i為統計獲得的灰度值i的頻率，sq為圖像塊k中像素點的總數。