[發明專利]基于復雜網絡理論的圖像分割方法

在審

• 申請號: 202010083808.6
• 申請日: 2020-02-10
• 公開（公告）號: CN111242960A
• 公開（公告）日: 2020-06-05
• 發明（設計）人: 韓越興;宋磊磊;王冰
• 申請（專利權）人: 上海大學
• 主分類號: G06T7/11
• 分類號: G06T7/11;G06K9/46;G06K9/62;G06T5/00;G06T7/13;G06T7/136
• 代理公司: 上海上大專利事務所(普通合伙) 31205
• 代理人: 顧勇華

1.一種基于復雜網絡理論的圖像分割方法，其特征在于，步驟如下：

a. 對圖像進行去噪聲處理，然后基于圖像中像素值的分布，利用聚類和網格化方法，在圖像上生成網絡節點集；

b. 定義網絡節點之間的相似性，生成網絡邊集，生成圖像的網絡拓撲結構；

c. 利用模塊度函數，優化網絡拓撲結構，得到最優社區結構劃分結果；

d. 基于生成的圖像的網絡拓撲結構以及最優社區結構劃分結果，進行區域輪廓的提取，獲得各個圖像分割區域，完成區域分割任務。

2.根據權利要求1所述基于復雜網絡理論的圖像分割方法，其特征在于：在所述步驟a中，通過降噪方法，對輸入的數字圖像進行降噪；

然后根據圖像中像素值的分布，采用聚類算法，對圖像進行像素級別上的聚類，對不同像素級目標進行初步分割；

然后對圖像進行網格化，從而將圖像用多個大小為d*d的方格進行劃分，d為網格的方格行數或列數，計算每個方格內不同類別的像素點數，每個方格用像素點數多的類型標記成此方格的類型，并記錄此方格為一個節點，方格中心點坐標表示節點的位置，把所有節點記錄在一個節點集V = {v₁, v₂, · · · , v_n}中，每個節點都有一個坐標值，即v_i(x_i,y_i)；通過此步驟，獲得圖像上的網絡節點集。

3.根據權利要求2所述基于復雜網絡理論的圖像分割方法，其特征在于：在所述步驟b中，構建的生成圖像的網絡拓撲結構的步驟如下：

復雜網絡用節點及節點之間的邊進行表示的，即G = (V, E)，其中V = {v₁, v₂, · · · , v_n}為節點集，E = {e₁, e₂, · · · , e_m}為邊集；

定義集合V以及E，得到網絡拓撲結構，通過所述步驟a方法，獲得節點集V；

兩個節點v_i (x_i,y_i)和v_j (x_j,y_j)相似性是通過節點之間歸一化后的歐式距離來度量的，其中歐式距離D_i,j如下所示：

, (1)

歸一化后的歐式距離同樣用D_i,j 表示，公式如下：

, (2)

其中M_D表示任意兩個節點之間距離中的最大值；

引入半徑閾值r ∈[0, 1]，用來判斷兩節點之間是否應該存在連邊，如下列公式所示：

(3)

為了顯示網絡中節點連接的緊密程度，引入連接密度來度量節點之間的連接的緊密程度:

(4)

其中，是節點度，表示與節點相連邊的個數；是節點強度，表示與節點相連邊上的權值之和；把連接密度歸一化到區間[0,1]中，公式如下：

(5)

利用連接密度，從網絡拓撲中篩選出連接緊密的節點，即連接密度大的節點；

因此，一個連接密度閾值t被定義，若兩個節點的連接密度同時大于閾值時，則保留原本連接，否則斷開；從而利用本步驟以上方法，構建圖像的網絡拓撲結構。