[發(fā)明專利]一種基于顯著性先驗的圖像自動分割方法

有效

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• 申請日: 2021-05-24
• 公開（公告）號: CN113160251B
• 公開（公告）日: 2023-06-09
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 梁昊光;趙海英;侯小剛
• 申請（專利權(quán)）人: 北京郵電大學(xué);北京第二外國語學(xué)院
• 主分類號: G06T7/11
• 分類號: G06T7/11;G06T7/136;G06T7/194;G06T7/90;G06V10/74;G06V10/80
• 代理公司: 北京世譽鑫誠專利代理有限公司 11368
• 代理人: 任欣生

本發(fā)明涉及一種基于顯著性先驗的圖像自動分割方法，包括以下步驟：通過背景先驗顯著性方法計算圖像在不同超像素尺度下的顯著圖；采用中心?原理公式對顯著圖進行增強；將增強后的顯著圖進行圖像融合，獲取融合顯著圖；提取原圖像的RGB顏色特征、LAB顏色特征和OTC紋理特征；根據(jù)顏色特征和紋理特征對圖像像素進行相似性度量；根據(jù)像素相似性對融合顯著圖進行處理，將符合相似性規(guī)則的像素標記為前景種子點，將不符合相似性規(guī)則的像素標記為背景種子點；通過圖割原理完成對圖像的自動分割。本發(fā)明方法能夠自動獲取種子點，同時克服光照對分割的影響，解決了現(xiàn)有圖像分割方法需要人工參與且易受光照影響的問題。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于圖像處理和計算機視覺領(lǐng)域，特別涉及一種基于顯著性先驗的圖像自動分割方法。

背景技術(shù)

圖像分割是根據(jù)像素的相似性將圖像劃分為多個子區(qū)域，并從中提取感興趣區(qū)域的技術(shù)，是計算機視覺任務(wù)的重要一環(huán)，在農(nóng)業(yè)、醫(yī)學(xué)、交通等領(lǐng)域廣泛應(yīng)用。現(xiàn)有的圖像分割方法獲取種子點先驗信息的方式需要人工參與，造成分割效率低下。另外，受圖像采集設(shè)備和采集條件的影響，圖像表面會存在光照不均勻的情況，對此類圖像直接進行分割會導(dǎo)致較大的誤差，難以得到令人滿意的效果。

現(xiàn)有的圖像分割方法根據(jù)是否需要人工參與可以分為交互分割和自動分割。交互分割方法是指首先由人工在圖像中標記前景和背景種子點，以此作為先驗信息，之后通過度量圖像中其它像素與種子點的相似性來對像素進行劃分，最后將像素劃分為前景和背景兩類。此類分割方法能夠明確地將感興趣區(qū)域提取出來，但往往過度依賴顏色特征，在前景色和背景色對比度低時容易導(dǎo)致錯誤分割。自動分割方法是指不借助人工標記，自動獲取圖像分割的先驗信息進行分割的技術(shù)，閾值分割是經(jīng)典代表算法。閾值分割通常設(shè)定一個或幾個閾值，根據(jù)閾值對圖像的像素進行分類，像素灰度高于閾值的歸為前景，低于閾值的部分歸為背景。該方法只利用了圖像的灰度信息，不考慮像素在空間上的鄰近性，因此該類算法對噪聲敏感，會破壞邊界，導(dǎo)致分割結(jié)果不能保持空間上的連續(xù)性。顯著性檢測技術(shù)的出現(xiàn)推動了圖像自動分割的研究與發(fā)展。顯著性檢測技術(shù)是可以基于圖像自身的特點計算像素的顯著值，顯著值的大小表征像素的顯著性，顯著值越高，表示像素在圖像中越容易引起人眼注意。通過顯著性檢測技術(shù)計算得到圖像的顯著圖，然后采用閾值分割技術(shù)可實現(xiàn)圖像的自動分割。

上述方法中，交互分割方法需要人工參與，分割過程繁瑣，對人員有較高的專業(yè)要求，而且分割準確性過度依賴顏色特征；基于閾值分割的自動分割方法思想簡單，但閾值的設(shè)定難以保證分割結(jié)果的完整性。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于，解決傳統(tǒng)紋樣語義重構(gòu)過程中遇到的上述問題，本文提出的一種基于顯著性先驗的圖像自動分割方法，從結(jié)構(gòu)、信噪比、邊緣一致性等方面出發(fā)，完成對重構(gòu)的圖像的質(zhì)量評價，幫助用戶快速甄別高質(zhì)量的重構(gòu)圖像。

本發(fā)明提供的一種基于顯著性先驗的圖像自動分割方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1對待分割圖像進行超像素分割，獲得不同尺度超像素分割的超像素塊；

步驟2、根據(jù)不同尺度超像素劃分結(jié)果，根據(jù)背景-先驗顯著性算法計算顯著圖；

步驟3、采用中心-原理公式對不同尺度下的顯著圖進行增強，然后將不同尺度超像素劃分下的顯著圖進行融合獲得融合顯著圖，最后對融合顯著圖進行閾值分割，獲得粗略顯著圖；

步驟4、提取待分割圖像中前景區(qū)域的像素點的顏色特征和紋理特征，所述前景區(qū)域是指步驟3中閾值分割后像素值大于閾值的區(qū)域，即粗略顯著圖中的前景區(qū)域；

步驟5、根據(jù)下式計算待分割圖像中前景區(qū)域的像素點之間的特征相似度：