[發(fā)明專利]基于顯著性與Grabcut的水下海參圖像分割方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201911096133.2
• 申請日: 2019-11-11
• 公開（公告）號: CN110853070A
• 公開（公告）日: 2020-02-28
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 趙猛;胡易;鄒立;許傳諾;程學(xué)珍;劉小峰
• 申請（專利權(quán)）人: 山東科技大學(xué)
• 主分類號: G06T7/136
• 分類號: G06T7/136;G06T5/00
• 代理公司: 天津知遠君正專利代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 12236
• 代理人: 何君

發(fā)明公開了一種基于顯著性與Grabcut的水下海參圖像分割方法，涉及到數(shù)字圖像分析和處理技術(shù)領(lǐng)域。其特征在于，包括步驟如下：利用Retinex算法對采集到的圖像去霧，增加圖像對比度；利用SLIC算法生成超像素圖，提高目標(biāo)分割的精度；利用流形排序顯著性算法對超像素圖做目標(biāo)檢測，通過多尺度的流形排序得到目標(biāo)的多尺度顯著性圖，加權(quán)融合得到目標(biāo)的最終顯著性圖像；利用GrabCut算法與顯著性圖像結(jié)合實現(xiàn)對海參目標(biāo)的免交互式分割，得到最終的海參分割圖像。通過上述方法解決了GrabCut算法依賴人工參與的問題，減少了分割算法時間，提高了GrabCut分割的效率，實現(xiàn)GrabCut水下海參分割的自動化。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及圖像處理領(lǐng)域中的圖像分割方法，具體涉及一種基于顯著性與Grabcut的水下海參圖像分割方法。

背景技術(shù)

海參生長在海底，水下渾濁且地形復(fù)雜，主要靠人工捕撈。人員需攜帶特殊裝備潛到海底作業(yè)，效率低，長期對身體有害。為提高海參捕撈效率，實現(xiàn)自動化捕撈，首先需實現(xiàn)自然水域下海參圖像分割。

近年來，國內(nèi)外科研人員對水下圖像分割方法進行了深入的研究。Chen等通過雙閾值Otsu法進行邊緣特征提取，然后采用霍夫變換法分割出目標(biāo)邊緣。Lee等提出基于點和區(qū)域特征的水下目標(biāo)檢測方法，用于水下機器人的自動導(dǎo)航。Kumar等使用CLAHE增強算法和閾值分割進行了水下圖像分割。自然水域下環(huán)境復(fù)雜，海參多棲息于巖礁、亂石或沙泥底之中，同時還有其他的水草和纖維袋等干擾物體，利用上述傳統(tǒng)的分割算法對海參圖像分割效果差且需要人工交互。

目前主流的深度學(xué)習(xí)分割方法有，Girshick等人提出了R-CNN方法，用于圖像目標(biāo)檢測和語義分割；Liu等人提出了MPA算法，采用滑動窗口對圖像進行卷積，將多尺度特征圖映射到相同尺度進行分割任務(wù)；還有艾利克斯網(wǎng)絡(luò)(AlexNet)、谷歌網(wǎng)絡(luò)(GoogleNet)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(mask regions-based convolution neural network，Mask RCNN)。由于深度學(xué)習(xí)分割算法對圖像的標(biāo)注要求極高，需要大量的數(shù)據(jù)樣本，產(chǎn)生高昂的費用成本，模型正確性驗證復(fù)雜。同時由于模型復(fù)雜度的增加，網(wǎng)絡(luò)在進行目標(biāo)檢測時會耗費大量的時間，上述方法不適用于水下目標(biāo)的檢測分割。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的是提供一種基于顯著性與Grabcut的水下海參圖像分割方法，利用改進的流形排序顯著性檢測與Grabcut算法相結(jié)合，解決了GrabCut算法依賴人工參與的問題，減少了分割算法時間，提高了水下目標(biāo)檢測的準(zhǔn)確性，增加了水下海參分割的效率。

本發(fā)明采用以下的技術(shù)方案：

一種基于顯著性與Grabcut的水下海參圖像分割方法，包括以下步驟：

步驟一：獲取圖像，利用Retinex算法對采集到的圖像去霧，增加圖像對比度；

步驟二：利用SLIC算法生成超像素圖，提高目標(biāo)分割的精度；

步驟三：利用流形排序顯著性算法對超像素圖做目標(biāo)檢測；

步驟四：利用GrabCut算法與顯著性圖像結(jié)合實現(xiàn)對海參目標(biāo)的免交互式分割。

進一步，所述步驟一具體為：

用源圖像S表示人眼看到的圖像，環(huán)境入射光照分量用函數(shù)L表示，物體的反射分量用R表示，三者關(guān)系如公式(1)所示；通過源圖像S來計算圖像本身含有的反射分量R；利用高斯模糊濾波器F與S卷積運算求得環(huán)境入射光照分量L，利用對數(shù)運算得到R，公式(1)-(4)如下：

S(x，y)＝L(x，y)×R(x，y) (1)

L＝F*S (3)

log(R)＝log(S)-log(L) (4)。