[发明专利]一种图像分割方法及系统

权利要求书

1.一种图像分割方法，其特征在于，包括：

对给定图像进行预分割，获得多个子区域；

按照至少两种特征分别对所述多个子区域进行合并，获得每种特征对应的子分割结果；

将所述至少两种特征对应的子分割结果表示为超图；

基于所述超图将所述至少两种特征的子分割结果进行聚类集成，获得所述给定图像的分割结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述多个子区域进行合并，包括：

确定每个子区域的链接区域；

计算所述每个子区域的链接区域的合并权值；

将所述每个子区域与其合并权值满足条件的链接区域进行合并。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定每个子区域的链接区域，包括：

提取子区域与其邻接子区域的特征值；

根据提取的特征值，计算所述子区域与其邻接子区域之间的特征相似度；

将特征相似度大于相似度阈值，且区域面积大于所述子区域的邻接子区域作为所述子区域的链接区域。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述计算所述每个子区域的链接区域的合并权值，包括：

根据所述每个子区域与其链接区域间的特征相似度及语义相似度评估函数，按照网页级别算法，确定所述每个子区域的链接区域的合并权值。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述语义相似度评估函数为正态分布函数或折线函数。

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述每个子区域与其合并权值满足条件的链接区域进行合并，包括：

将所述每个子区域与其合并权值最大的链接区域进行合并。

7.根据权利要求1至6中任意一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述超图将所述至少两种特征的子分割结果进行聚类集成，获得所述给定图像的分割结果，包括：

设定最终聚类数目；

基于所述超图将所述至少两种特征的子分割结果按照所述最终聚类数目进行谱聚类集成，获得所述给定图像的分割结果。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述设定最终聚类数目包括：

针对所述至少两种特征对应的子分割结果分别计算特征相似度；

对计算获得的特征相似度进行归一化；

将归一化后特征相似度的最小值所对应的子分割结果的聚类数目作为所述最终聚类数目。

9.一种图像分割系统，其特征在于，包括：

预分割单元，用于对给定图像进行预分割，获得多个子区域；

合并单元，用于按照至少两种特征分别对所述多个子区域进行合并，获得每种特征对应的子分割结果；

转换单元，用于将所述至少两种特征对应的子分割结果表示为超图；

分割单元，用于基于所述超图将所述至少两种特征的子分割结果进行聚类集成，获得所述给定图像的分割结果。

10.根据权利要求9所述的系统，其特征在于，所述合并单元包括：

定位子单元，用于确定每个子区域的链接区域；

计算子单元，用于计算所述每个子区域的链接区域的合并权值；

合并子单元，用于将所述每个子区域与其合并权值满足条件的链接区域进行合并。

11.根据权利要求10所述的系统，其特征在于，所述定位子单元包括：

提取模块，用于提取子区域与其邻接子区域的特征值；

第一计算模块，用于根据提取的特征值，计算所述子区域与其邻接子区域之间的特征相似度；

确定模块，用于将特征相似度大于相似度阈值，且区域面积大于所述子区域的邻接子区域作为所述子区域的链接区域。

12.根据权利要求10所述的系统，其特征在于，

所述计算子单元，具体用于根据所述每个子区域与其链接区域间的特征相似度及语义相似度评估函数，按照网页级别算法，确定所述每个子区域的链接区域的合并权值。

13.根据权利要求10所述的系统，其特征在于，

所述合并子单元，具体用于将所述每个子区域与其合并权值最大的链接区域进行合并。