[發明專利]動態下采樣圖像分割方法

有效

• 申請號: 201910355983.3
• 申請日: 2019-04-29
• 公開（公告）號: CN110084818B
• 公開（公告）日: 2021-04-23
• 發明（設計）人: 程雪岷;程凱常;畢洪生;蔡中華
• 申請（專利權）人: 清華大學深圳研究生院
• 主分類號: G06T7/10
• 分類號: G06T7/10
• 代理公司: 深圳新創友知識產權代理有限公司 44223
• 代理人: 江耀純

本發明提供一種動態下采樣圖像分割方法，是一種強噪聲環境下低對比度圖像的快速和完整分割方法，所述方法基于動態下采樣思想，主要包括以下步驟：定義局部二維熵；對圖像進行動態下采樣獲取最佳下采樣因子；使用最佳下采樣因子對原圖進行下采樣；對最佳下采樣之后的圖像進行二值分割；將分割后的目標區域坐標映射回原圖，實現最終的目標分割。上述方法的核心思想是動態下采樣過程，以原圖大小為基準逐次遞減Δs進行的每一次下采樣結果都會計算其局部二維熵。在這個過程中，局部二維熵峰值點所對應的分割效果既克服了圖像中無關緊要的干擾因素對圖像分割的影響，又保留了圖像的關鍵細節信息，即是我們所尋找的最佳下采樣因子。

技術領域

本發明涉及一種動態下采樣圖像分割方法，是一種強噪聲環境下低對比度圖像的分割方法，尤其是成像不理想條件下原位浮游生物圖像的快速和完整分割。

背景技術

感興趣區域(Regions of Interest,ROIs)是在計算機視覺、圖像處理任務中，基于某種特定的計算規則對圖像像素進行選擇之后，然后用矩形框、橢圓或者其他不規則多邊形標注出來的圖像區域。提取得到的ROIs往往都包含著待分析目標，這種只選取圖像中包含目標區域的方式，可以減少后續步驟中其他無關背景成分對目標的進一步分析所帶來的影響，比如特征提取、目標識別和跟蹤等應用。傳統的ROI提取方法都是直接基于原圖二值分割來實現的，由于涉及到逐像素的操作，這種方式對于大尺寸圖片的處理會非常耗時；除此之外，對于背景和目標之間區分度不明顯的這類圖片，目標的某些部位的像素值跟背景成分的像素值接近，目標的這些位置在二值分割的時候會被判定為背景成分，造成目標斷裂的嚴重問題。

發明內容

本發明的目的是為了解決現有技術中分割過程非常耗時，以及對于強噪聲低對比度圖像還會出現目標區域斷裂的現象，分割效果不理想的問題，提出一種動態下采樣圖像分割方法。

本發明所提出的動態下采樣圖像分割方法可以找到強噪聲環境下低對比度圖像的最佳下采樣因子，圖像在此下采樣程度上能保留最多的細節信息；同時，下采樣之后的圖像尺寸減小很多，能夠提高分割速度。

本發明所提出的分割方法能克服傳統方法在圖像分割時候存在的耗時和目標斷裂的問題，非常適用于非理想成像條件下圖像的分割，比如通過水下光學成像儀采集得到的原位浮游生物圖像。

對于任意給定的一幅圖像，我們定義了一種能夠反映出圖像局部特征的局部二維熵，并且可以根據實際需求中需要考慮的局部空間范圍來調整局部域的大小。

給定任意一幅圖，基于前面定義的局部二維熵，通過動態下采樣過程，得出該圖的最佳下采樣因子，即可得到能最大限度保留圖像細節的最小尺寸的最佳下采樣圖像。

本發明的方法是一種強噪聲環境下低對比度圖像的快速和完整分割方法，所述方法基于動態下采樣思想，主要包括以下步驟：定義局部二維熵；對圖像進行動態下采樣獲取最佳下采樣因子；使用最佳下采樣因子對原圖進行下采樣；對最佳下采樣之后的圖像進行二值分割；將分割后的目標區域坐標映射回原圖，實現最終的目標分割。

在本發明的一些實施例中，最佳下采樣因子的確定是動態下采樣ROI提取方法的核心內容，為了綜合衡量圖像在經過下采樣之后的局部特征和細節的保留能力，本發明定義了一種可以反映圖像局部特征的局部二維熵的描述子，其定義如式(1)所示：