[发明专利]一种基于光照分类的自适应图像分割方法

权利要求书

1.一种基于光照分类的自适应图像分割方法，其特征在于包括以下步骤：

1）建立不同光照类型颜色特征分量标准库；

       采集背光和顺光条件下的目标图像各一组，分别提取两组图像的颜色特征分量，计算每组所述颜色特征分量平均值标准值，建立背光和顺光的颜色特征分量的标准库；所述颜色特征分量为R、G、B、H、S和V，其中R、G和B分别代表颜色空间红色、绿色和蓝色分量， H、S和V分别表示颜色的色度、饱和度和亮度特征；

2）计算待识别图像的颜色特征分量，通过最小欧氏距离法与所述标准库中的标准值进行比较，判断是顺光或背光，如果顺光，进入步骤3-1),否则进入步骤3-2）；

3-1）选取(S+V)/2作为特征分量消除光斑和阴影的影响；

3-2）采用色差法2R-G-B消除阴影干扰；

4）采用基于二维直方图的最大类间方差法实现图像分割。

2.根据权利要求1所述的一种基于光照分类的自适应图像分割方法，其特征在于：所述步骤4）基于二维直方图的最大类间方差法的实现步骤为：

4-1) 取分割阈值                                                ，二维直方图将被分割成四块，处于对角线上的区域即对应于目标和背景，远离对角线的区域对应于边缘和噪声； 

4-2)目标和背景出现的概率、分别为：

其中：为直方图上任意一点的值，L为二维直方图正方形区域的边长；

4-3)计算目标和背景的灰度均值矢量，分别为：

忽略远离对角线的区域，则图像总的灰度均值为：

 ；

4-4)定义目标和背景间离散测度矩阵：  

矩阵的迹为：

则当所述矩阵的迹取最大值时，得到最佳分割阈值。