[發明專利]基于超像素和改進模糊C均值聚類的自動圖像分割方法

在審

• 申請號: 202210877458.X
• 申請日: 2022-07-25
• 公開（公告）號: CN115131566A
• 公開（公告）日: 2022-09-30
• 發明（設計）人: 何亞茹;賈慧彤;李方方;鄂超;楊溯;楊杰
• 申請（專利權）人: 北京帝測科技股份有限公司
• 主分類號: G06V10/26
• 分類號: G06V10/26;G06V10/762
• 代理公司: 遼寧惟則知識產權代理事務所(普通合伙) 21273
• 代理人: 李巨智

1.一種基于超像素和改進模糊C均值聚類的自動圖像分割方法，其特征在于，包括：

在目標圖像中選取任一鄰域，計算所述鄰域內像素點的局部灰度變化信息以及鄰域內像素點與中心像素點的空間距離信息，統計所述鄰域內像素點對中心像素點的局部灰度變化信息影響權重和空間距離信息影響權重，獲得優化加權圖像；

利用SLIC算法對所述優化加權圖像進行預分割，得到超像素；

對所述超像素進行密度峰值聚類，獲得聚類簇數；

采用優化后的隸屬度改進模糊C均值聚類算法，對所述超像素進行二次分割，得到二次分割后的圖像。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，計算所述鄰域內像素點的局部灰度變化信息，統計所述鄰域內像素點對中心像素點的局部灰度變化信息影響權重，包括：

將所述鄰域內的各像素點的灰度值與該鄰域內所有像素點的平均灰度進行比較，得到局部灰度變化信息；所述局部灰度變化信息為：

其中，為局部灰度變化信息；為所述鄰域內像素點j處的灰度值；是以像素點i為中心的局部窗口；為所述鄰域內所有像素點的平均灰度，且，其中，為局部窗口內的像素點個數；

所述鄰域內像素點對中心像素點的局部灰度變化信息影響權重為：

其中，為鄰域內像素點對中心像素點的局部灰度變化信息影響權重；為局部灰度變化信息。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，計算所述鄰域內像素點與中心像素點的空間距離信息，控制所述鄰域內像素點對中心像素點的空間距離信息影響權重，包括：

利用高斯核函數定義所述鄰域內像素點與中心像素點的空間距離信息；

利用指數函數控制所述鄰域內像素點對中心像素點的空間距離信息影響權重；所述空間距離信息影響權重為：

其中，為鄰域內像素點對中心像素點的空間距離信息影響權重；為鄰域內像素點與中心像素點的空間距離信息。

4.根據權利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述優化加權圖像為：

其中，為優化加權圖像中像素點i的灰度值；是以像素點i為中心的局部窗口；為鄰域內像素點對中心像素點的局部灰度變化信息影響權重；為鄰域內像素點對中心像素點的空間距離信息影響權重；為所述鄰域內的像素點j的灰度值。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用SLIC算法對所述優化加權圖像進行預分割，得到超像素，包括：

按照設定的超像素個數，在優化加權圖像內均勻的分配種子點；

根據，計算相鄰兩個超像素中心的間距，其中，為優化加權圖像的像素點總個數，為預分割的超像素個數；

以所述相鄰兩個超像素中心的間距作為步長，均勻選取優化加權圖像中的若干個像素點，作為初始超像素聚類中心；

在每個種子點周圍的鄰域內為每個像素點分配所屬類標簽，搜索范圍限制為；

根據計算距離測度，其中，為距離測度；為像素點與種子像素點的灰度值差；為像素點i處的灰度值，為像素點b處的灰度值，且；為像素點與種子像素點的空間距離，且，其中和分別為兩個像素點的橫坐標；和分別為兩個像素點的縱坐標；為度量超像素的緊湊性指數，且的值越大，緊湊性就越高；為相鄰兩個超像素中心的間距；取與該像素點具有最小距離測度的種子點作為該像素點的聚類中心；

迭代更新超像素聚類中心，直至收斂或達到預設的超像素聚類的最大迭代次數，超像素分割結束，得到超像素分割圖像。