[发明专利]基于灰度搬移和Renyi熵的图像分割方法

权利要求书

1.一种基于灰度搬移和Renyi熵的图像分割方法，其特征在于它包括如下步骤：

步骤1：对飞行器采集的视频流提取出图像f(x,y)，基于该图像f(x,y)中的亮度分量进行灰度直方图统计；

步骤2：对统计出的该灰度直方图进行灰度搬移；

步骤3：对灰度搬移后得到的搬移灰度直方图进行基于Renyi熵的二值图像分割，得到可正确区分障碍区域与背景的二值图像g(x,y)。

2.如权利要求1所述的图像分割方法，其特征在于：

所述灰度直方图反映所述图像f(x,y)中各灰度值i出现的概率，i=0，1，2，...，255。

3.如权利要求1所述的图像分割方法，其特征在于：

所述步骤2包括：

步骤2-1：在所述步骤1中绘制出的所述灰度直方图中，确定灰度值100-200之间出现的概率峰值所对应的灰度值MAX；

步骤2-2：若灰度值MAX=150，则所述灰度直方图平移0灰度值；若100≤MAX<150，则所述灰度直方图向右平移(150-MAX)个灰度值；若150<MAX≤200，则所述灰度直方图向左平移(MAX-150)个灰度值；

步骤2-3：判断此时在大于200且小于等于255范围内的灰度值是否存在大于0的概率：若存在，则将灰度值(200,255]范围内所对应的直方图像以垂直于横坐标中心的纵轴为对称轴，镜像搬移到灰度值[0，55)范围内，若不存在，则不做任何处理。

4.如权利要求1所述的图像分割方法，其特征在于：

对所述搬移灰度直方图进行基于Renyi熵的二值图像分割包括步骤：

步骤3-1：基于Renyi熵确定最佳分割阈值t^*；

步骤3-2：根据确定出的该最佳分割阈值t^*，对所述步骤1中得到的所述图像f(x,y)进行二值化分割，得到所述二值图像g(x,y)。

5.如权利要求4所述的图像分割方法，其特征在于：

所述最佳分割阈值t^*的确定步骤为：

步骤3-1-1：假设分割阈值t将所述图像f(x,y)分割成障碍区域O和背景B两部分，则障碍区域O部分的先验概率P_O(t)和背景B部分的先验概率P_B(t)分别为下式2)、3)：

PO(t)=Σi=0tpi---2)]]>

PB(t)=Σi=t+1255pi---3)]]>

且式2)和式3)满足公式P_O(t)+P_B(t)=1，其中，i为灰度值，i＝0，1，2，...，255，p_i为灰度值i在所述图像f(x，y)中出现的概率，t为正整数，0<t<255；

步骤3-1-2：由此得到对应于所述图像f(x，y)的障碍区域O部分的一维Renyi熵和背景B部分的一维Renyi熵分别如下式4)、5)所示：

HOα(t)=11-αlnΣi=0t[piPO(t)]α---4)]]>

HBα(t)=11-αlnΣi=t+1255[pi1-PO(t)]α---5)]]>

其中，参数α为正实数，0<α<1；

步骤3-1-3：所述图像f(x，y)的总体熵H(t)定义为下式6)：

H(t)=HOα(t)+HBα(t)---6),]]>

故所述最佳分割阈值t^*由下式7)求出：

t*=argmax0<t<255[H(t)]---7).]]>