[發明專利]一種圖像分割方法、存儲介質

在審

• 申請號: 202210586187.2
• 申請日: 2022-05-27
• 公開（公告）號: CN114913188A
• 公開（公告）日: 2022-08-16
• 發明（設計）人: 陳逸陽;葛鵬強;王桂娜;翁桂榮
• 申請（專利權）人: 蘇州大學
• 主分類號: G06T7/11
• 分類號: G06T7/11;G06T5/20;G06T5/00
• 代理公司: 北京權智天下知識產權代理事務所(普通合伙) 11638
• 代理人: 丁侃

本申請公開了一種圖像分割方法、存儲介質，屬于圖像分割這一技術領域，其設計要點在于：本申請通過設計局部預擬合函數去在迭代前擬合出圖像局部區域的平均強度，因此計算速度大幅度提升，計算成本大幅度下降；本申請通過設計一個新的正則化函數去正則化數據驅動項和水平集函數，從而提高系統的魯棒性和抗噪聲干擾性，提高數據驅動項過零點處的靈敏度以及規范化水平集函數的值域。

技術領域

本申請涉及圖像解析這一領域，更具體地說，尤其涉及一種圖像分割方法、存儲介質。

背景技術

主動輪廓模型是圖像分割處理中最常用的方法，其基本思想是使用連續閉合的曲線來表達目標邊界，并定義一個能量泛函使得其自變量包括邊緣曲線，因此分割過程就轉變成求解能量泛函最小值的過程，能量達到最小的位置即目標的輪廓線所在。

主動輪廓模型逐漸形成了不同的分類方式，較常見的是根據曲線演化方式的不同，將主動輪廓模型分為基于邊界、基于區域和混合型活動輪廓模型。按照模型中曲線表達形式的不同，主動輪廓模型可以分為兩大類：參數主動輪廓模型和幾何主動輪廓模型。其中，參數主動輪廓模型是基于Lagrange框架，直接以曲線的參數化形式來表達曲線。該類模型在早期的生物圖像分割領域得到了成功的應用，但其存在分割結果易受初始輪廓設置的影響以及難以處理曲線拓撲結構變化等缺點。此外，其能量泛函只依賴于曲線參數的選擇，與物體的幾何形狀無關，這也限制了其進一步的應用與發展。此外，幾何輪廓模型的曲線演化過程是基于曲線的度量參數而非曲線的表達參數，因此可以較好地處理拓撲結構的變化，并且具有優勢例如對初始位置不敏感，具有穩定的數值解等。而水平集函數的引入，則極大地推動了幾何主動輪廓模型的發展，因此幾何主動輪廓模型一般也可稱為水平集方法。

目前存在的幾何主動輪廓模型都存在共同的缺點例如對計算速度慢、分割精度差、初始輪廓敏感、系統魯棒性差、抗噪聲干擾性差等。

發明內容

本申請的目的在于針對上述現有技術的不足，提出一種圖像分割方法。

本申請的另一目的在于提供一種存儲介質。

一種圖像分割方法，是基于自適應局部預擬合能量函數和杰弗里斯散度的主動輪廓模型圖像分割方法；通過設計局部預擬合函數去在迭代前擬合出圖像局部區域的平均強度，因此計算速度大幅度提升，計算成本大幅度下降；通過設計一個新的正則化函數去正則化數據驅動項和水平集函數，從而提高系統的魯棒性和抗噪聲干擾性，提高數據驅動項過零點處的靈敏度以及規范化水平集函數的值域；最后，輸出水平集函數φ＝φ_L及分割結果。

基于自適應局部預擬合能量函數和杰弗里斯散度的主動輪廓模型圖像分割方法，包括如下步驟：

A.輸入：輸入圖像I；

B.設置以下參數：

最大迭代數N，系數α，系數k，系數w、系數ε(恒值1)；

C.計算預擬合函數：c_s(x)，c_l(x)：

c_l(x)＝mean(I(y)|y∈Ω_l)

c_s(x)＝mean(I(y)|y∈Ω_s)

x表示初始輪廓的中心點；

I(y)表示圖像在點局部區域內點y處的亮度/強度；

y表示初始輪廓所包含的局部區域里面的所有點；

Median表示求中值；

其中，Ω_l、Ω_s表示：