[发明专利]基于改进图表示的重复物体有效分割方法

权利要求书

1.一种基于改进图表示的重复物体有效分割方法，其特征在于：对于输入图像I，为输入的图像I中的每一个像素p∈I指定一个标签f_p∈{0，1}，得到前景像素集合F＝{p：f_p＝0}，背景像素集合B＝{p：f_p＝1}，为了求得标签集合{f_p}，构造了一个新的能量函数，该能量函数是在传统的马尔科夫随机场(MRF，Markov Random Field)模型的能量函数

E(f)=Σp∈PDp(fp)+Σp<q∈NVp,q(fp,fq)---(1)]]>

的基础上增加了重复物体像素间的平滑惩罚项得到的，其形式如下：

E(f)=Σp∈PDp(fp)+Σp<q∈NVp,q(fp,fq)+Σ<i,j>∈HUi,j(fi,fj)---(2)]]>

其中，p＜q表示图中相邻像素之间的单向组合，这里的“相邻”是四邻域相邻或者八邻域相邻；D_p(f_p)表示将像素p的标签设为f_p时带来的数据项惩罚，即按照先验知识，该像素为前景，系统将其判为背景带来的惩罚，或者按照先验知识，该像素为背景，系统将其判为前景带来的惩罚；V_p，q(f_p，f_q)表示两相邻像素<p，q>分别被判为前、背景时带来的平滑项惩罚，U_i，j为重复区域像素之间的平滑惩罚项，H为相似像素点对集合，各结点的标签集合{f_p}通过最小化上述能量函数得到；

首先，用户通过白色和黑色比划分别确定种子前景区域F和种子背景区域B，用作分割时的先验信息，根据用户提供的先验信息，确定式2中的数据惩罚项D_p如下：

Dp(fp=0)=dpFdpF+dpB]]>

Dp(fp=1)=dpBdpF+dpB]]>

其中和分别表示像素p在颜色RGB空间中距离种子区域F和B的最小距离，在计算和之前，先对种子区域前景和背景进行k均值聚类，得到前景聚类中心集合和背景聚类中心集合则

dpF=min||C(p)-KnF||]]>

dpB=min||C(p)-KmB||]]>

其中C(p)表示像素p在RGB颜色空间中的坐标；

基于4邻域的平滑惩罚项V_p，q定义如下：

V_p，q＝λ·exp(-β·||C(p)-C(q)||²)，<p，q>∈E

其中λ常量用来平衡数据惩罚项和平滑惩罚项之间的权重，β常量用来控制在分割过程中对梯度变化的容忍程度；

根据像素点对在RGB颜色空间中的距离，确定相似点对集合H：如果像素i和像素j在RGB颜色空间中的距离小于一个给定的阈值ε，则<i，j>∈H，与此对应的式2中的第三项定义为：

U_i，j＝μ·exp(-β·||C(p)-C(q)||²)，<i，j>∈H

其中μ为常量；

根据上述对数据惩罚项D_p、基于空间位置关系的平滑惩罚项V_p，q和基于RGB颜色相似性的平滑惩罚项U_i，j的定义，通过最大流优化算法对式2进行快速求解，从而实现对多个重复物体的同时分割。