[发明专利]多图像联合分割方法和装置

说明书

技术领域

本发明涉及图像分割技术，特别涉及对于多张具有相同物体的图像进行联合分割的技术。

背景技术

传统的图像分割方法是对每张图像独立进行分割。为了增强分割准确度，传统方法会采集一些训练样本进行学习，用学习出来的模型对测试图像进行分割。上述方法的缺点在于需要为这些训练样本精确地标注出前背景图像，而这需要投入高昂的人力劳动，因此难以有效推广到实际问题中。

联合分割问题是另一类图像分割方法，该方法同时对多张图像进行分割。对于若干张包含同一类物体的图像，联合分割的目标是根据图像间的相似性，同时找到每张图像中的前景部分。

然而，由于没有精确的训练样本可供参考，且不同图像间的前景物体可能会呈现一定的视觉差异，导致联合分割的难度很大。现有的联合分割方法往往只适合同时分割两张或少量的几张图像，而对于十张以上的图像则难以进行有效处理。本专利提出一种有效的快速算法，同时考虑了图像内距离，图像间距离和前背景平衡度，可以快速地分割大量的包含同一物体的图像。本专利所提出的联合分割技术，可以用于图像分类，图像检索以及物体跟踪等多种实际问题，具有广泛的通用性。

发明内容

本专利提出一种高效的联合分割方法，其中同时考虑了图像内距离，图像间距离和前背景平衡度，可以快速地对大量包含同一物体的图像进行图像分割。本专利所提出的联合分割技术，可以用于图像分类，图像检索以及物体跟踪等多种实际问题，具有广泛的通用性。

在下文中给出关于本发明的简要概述，以便提供关于本发明的某些方面的基本理解。应当理解，这个概述并不是关于本发明的穷举性概述。它并不是意图确定本发明的关键或重要部分，也不是意图限定本发明的范围。其目的仅仅是以简化的形式给出某些概念，以此作为稍后论述的更详细描述的前序。

根据本发明的一个方面，公开了一种对多张图像实现联合分割的方法，用于对多张包含同一类物体的图像进行分割，所述方法包括：将每张图像分割为多个子区域，提取每一张图像的各张子区域的特征；基于上述提取的特征，根据各张图像的图像内距离、图像间距离以及前背景平衡度来计算各张图像中的各张子区域是否属于前景区域，其中，所述图像内距离表示各张图像中相邻子区域之间的相似度，所述图像间距离表示各张图像之间前景区域的相似度，所述前背景平衡度表示各张图像中属于前景区域的子区域和属于背景区域的子区域之间的比例熵；根据上述计算结果，对各张图像进行分割，得到各张图像中的前景区域。

根据本发明的另一个方面，公开了一种对多张图像实现联合分割的装置，用于对多张包含同一类物体的图像进行分割，所述装置包括：子区域划分单元，用于将每张图像划分为多个子区域；特征提取单元，用于提取每一张图像的各张子区域的特征；前景区域确定单元，用于基于上述提取的特征，根据各张图像的图像内距离、图像间距离以及前背景平衡度来计算各张图像中的各个子区域是否属于前景区域，其中，所述图像内距离表示各张图像中相邻子区域之间的相似度，所述图像间距离表示各张图像之间前景区域的相似度，所述前背景平衡度表示各张图像中属于前景区域的子区域和属于背景区域的子区域之间的比例熵；图像分割单元，用于根据上述计算结果，在各张图像中分割出前景区域以及背景区域。

附图说明

参照下面结合附图对本发明实施例的说明，会更加容易地理解本发明的以上和其它目的、特点和优点。

图1示出了根据本发明的对多张图像实现联合分割的方法示意性流程图；

图2示出了根据本发明的对多张图像实现联合分割的装置的示意性结构图；

图3示出了前景区域确定单元203的示意性结构图；

图4示出了N张具有同一类物体的图像在分割前与分割后的示意图；

图5示出了可用于实施根据本公开的实施例的计算机的示意性结构图。

具体实施方式

图1示出了根据本发明的多图像联合分割方法的示意性流程图。

首先，在步骤S101中，将要进行分割的多张包含同一类物体的图片分别划分为多个子区域。

在步骤S102中，提取每一张图像中的各个子区域的特征，提取每一张图像的各张子区域的特征，其中，所述特征包括子区域的图像特征以及相邻子区域的相邻边长，并且所述图像特征可以包括颜色特征、纹理特征或灰度特征等。