[发明专利]图像的感知分割

权利要求书

1. 一种感知分割系统，包括：

计算机；以及

一个或多个感知分割程序，其存储在所述计算机内并由所述计算机执行，所述感知分割程序：

识别图像中的区域；

对于每个识别的区域，

为所述区域中的像素计算或获取一个或多个像素特征值中的每一个，

使用为所述区域中的像素计算或获取的该一个或多个像素特征值，计算一个或多个区域特征值，以及

使用所述一个或多个区域特征值，确定所述区域的区域类型并将所述区域类型与所述区域相关联；以及

存储所述区域类型与区域的关联，以供在后续图像处理任务中使用。

2. 根据权利要求1所述的感知分割系统，其中，存储在所述计算机内并由所述计算机执行的所述一个或多个感知分割程序通过如下步骤来识别图像中的区域：

识别第一组区域，所述第一组区域中的每个区域具有低于初始边缘度阈值的测量的边缘度，其中，将边缘度测量为对于每个区域计算的平均梯度幅值；以及

迭代地，

提升所述边缘度阈值，

识别下一组区域，所述下一组区域中的每个区域具有低于当前边缘度阈值的测量的边缘度；以及

当对于任何区域对，该对区域的两个区域的相似度的度量大于阈值且该两个区域的邻近度的度量大于邻近度阈值时，将所述下一组区域中的任何区域成对地与先前识别的区域融合，直到图像的所有部分被合并到区域内。

3. 根据权利要求1所述的感知分割系统，

其中，存储在计算机内并由所述计算机执行的所述一个或多个感知分割程序进一步通过以下步骤来识别图像中的区域：

迭代地，

为图像中的每对区域计算两个区域之间的距离，以及

将具有最小的计算的距离的高达最大数量的区域对融合到对应的单个区域内，直到获得期望数量n个区域，n个得到的区域构成初始片段；

其中，所述图像被数字编码为像素的阵列；

其中，每个像素与三个颜色模型分量以及计算为图像中的该像素的局部熵的纹理分量相关联，所述三个颜色模型分量和所述纹理分量构成四维矢量的分量；以及

其中，在两个区域之间的距离是马氏距离、平方马氏距离、或根据在为两个区域中的每个区域计算的平均四维矢量之间的马氏距离计算的值。

4. 根据权利要求1所述的感知分割系统，其中，存储在计算机内且由所述计算机执行的所述一个或多个感知分割程序通过如下步骤来识别图像中的区域：

为图像的每个像素计算局部梯度幅值；以及

选择具有最大的局部梯度幅值的像素作为分离区域的边界像素。

5. 根据权利要求1所述的感知分割系统，其中，存储在计算机内且由所述计算机执行的所述一个或多个感知分割程序通过如下步骤来识别图像中的区域：

对于许多特定对象识别方法中的每种方法，

应用所述对象识别方法来定位图像中特定类型的对象的出现；以及

对通过所述对象识别方法识别的两个或更多对象的重叠的任何区域进行去模糊。

6. 根据权利要求1所述的感知分割系统，其中，与像素相关联的像素特征包括以下的一个或多个：

一个或多个固有的像素特征，包括：

灰度值，以及

根据颜色模型指定像素的颜色的三个值；

一个或多个数值，其指定图像中像素的空间位置；

根据所述像素和位于所述像素的邻域中的附加像素的像素特征值计算的数值；以及

通过将一个或多个固有的像素值与像素特征值的模型或分布进行比较所计算的数值。