[发明专利]一种多目标前景分割方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种交互式的多目标前景分割方法，涉及计算机图像处理领域。

背景技术

前景分割(Foreground Segmentation)是计算机图像处理和视觉特效制作中的基本操作。前景分割是指从一幅图像中分割出任意形状的前景对象。前景分割的任务是指定图像中的哪些部分是前景(即用户想要提取的部分)，哪些部分是背景。虽然人的视觉系统可以很容易地指定前景和背景，但计算机在没有人工帮助下是很难具备这种理解能力的。一旦图像的前景部分从背景中分离出来，就容易与其他背景图像合成而获得新的图像。

人们对从图像中分割前景的问题进行了广泛的研究，在前景分割技术方面，主要有基于像素(Pixel-based)的方法、基于边界(Edge-based)的方法和基于区域(Region-based)的方法。基于像素的方法要求用户在单个像素级来指定前景或者背景，因此工作量非常庞大。基于边界的方法允许用户围绕前景对象的边界绘制曲线，然后对该曲线进行分段优化，但是用户必须谨慎的绘制曲线，仍然需要大量的用户交互。基于区域的方法允许用户指定一些松散的提示信息，并使用优化算法来提取实际的前景对象边界，因此具有简单快速的特点。

随着计算机技术日新月异的发展，人们在计算机图像处理领域的需求也不断增多，经常需要从一幅图像中提取出多个目标前景，而不单单一个目标，例如，在同一图像场景中的多个人物目标对象，我们试图将它们同时分割提取出来，然后放在另外一个场景中，从而合成一幅新的图像；又如在半自动2D转3D技术中，需要对目标物体赋以深度信息，如果在一个场景下有多个这样的目标物体需要深度赋值，则需要将这些目标前景全都分割出来。

发明人对现有的交互式目标分割技术研究发现，这些技术每次只能分割出一个目标前景，如果想要对多个目标前景进行后处理操作，只能逐个进行分割提取。这样需要大量的用户交互，因此工作量繁重且效率比较低下；而且当需要保持各分割后的多个目标前景相对位移不变时，原有技术只能是把每个目标前景单独提取后再人为地合成到一起，因此它们之间相对位移的精度往往达不到要求。

本发明中涉及到的成熟处理方法如下：

把目标分割的问题转化为Graph cuts(图分割)问题。

图像被看成一个图，G＝(V，E)，V是所有的节点，E是连接相邻节点的边。图像分割可以当作一个二元标记问题，每一个i∈V，有唯一的一个与之对应。所有的x_i集合X可以通过最小化Gibbs能量E(X)获得：

E(X)=Σi∈VE1(xi)+λΣ(i,j)∈EE2(xi,xj)]]>

同样的，根据用户画的曲线，我们有前景节点集F和背景节点B，未知节点集U。首先用K-Mean方法将F，B的节点聚类，计算每一个类的平均颜色，代表所有前景类的平均颜色集合，背景类是计算每一个节点i到每一个前景类的最小距离和相应的背景距离定义公式：