[发明专利]一种确定图像边界的方法及装置

权利要求书

1.一种确定图像边界的方法，其特征在于，所述方法包括：

通过拍摄设备对目标对象进行拍摄，得到一幅图像；

获取所述图像的宽度、高度、所述图像包括的每个像素点的灰度值以及所述图像的灰度区间，所述灰度区间的下限为所述图像包括的最小灰度值以及上限为所述图像包括的最大灰度值；

根据所述图像的宽度、高度、所述每个像素点的灰度值以及所述灰度区间，获取所述图像的灰度直方图和所述图像在所述灰度区间上的概率分布密度函数；

根据所述灰度区间和所述概率分布密度函数，确定分割阈值的个数；

根据所述每个像素点的灰度值、所述灰度区间和所述确定的个数，计算每个分割阈值的数值；

根据所述每个分割阈值的数值，确定位于前景图像的边界上的像素点，以实现确定所述图像中的前景图像的图像边界。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述图像的宽度、高度、所述每个像素点的灰度值以及所述灰度区间，获取所述图像的灰度直方图和所述图像在所述灰度区间上的概率分布密度函数，包括：

根据所述图像包括的每个像素点的灰度值，统计所述图像的灰度区间中包括的每个灰度值对应的像素点的个数；

根据所述每个灰度值对应的像素点的个数，获取所述图像的灰度直方图；

根据所述图像的宽度、高度和所述灰度直方图，计算所述图像在所述灰度区间上的概率分布密度函数。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述灰度区间和所述概率分布密度函数，确定分割阈值的个数，包括：

根据所述图像的灰度区间和所述概率分布密度函数，计算所述概率分布密度函数的均值函数；

确定所述均值函数与所述概率分布密度函数之间的交点；

计算所述概率分布密度函数在每个交点处的导数；

根据所述每个交点对应的导数，确定所述概率分布密度函数包括的波峰，以及计算每个波峰对应的区域面积和区域距离；

根据所述每个波峰的区域面积和区域距离，确定分割阈值的个数。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述每个分割阈值的数值，确定位于前景图像的边界上的像素点，包括：

根据所述每个分割阈值的数值将所述图像转化为二值图；

根据所述二值图，生成所述二值图对应的二值矩阵；

根据所述二值矩阵，确定位于前景图像的边界上的像素点。

5.一种确定图像边界的装置，其特征在于，所述装置包括：

拍摄模块，用于通过拍摄设备对目标对象进行拍摄，得到一幅图像；

第一获取模块，用于获取所述图像的宽度、高度、所述图像包括的每个像素点的灰度值以及所述图像的灰度区间，所述灰度区间的下限为所述图像包括的最小灰度值以及上限为所述图像包括的最大灰度值；

第二获取模块，用于根据所述图像的宽度、高度、所述每个像素点的灰度值以及所述灰度区间，获取所述图像的灰度直方图和所述图像在所述灰度区间上的概率分布密度函数；

第一确定模块，用于根据所述灰度区间和所述概率分布密度函数，确定分割阈值的个数；

计算模块，用于根据所述每个像素点的灰度值、所述灰度区间和所述确定的个数，计算每个分割阈值的数值；

第二确定模块，用于根据所述每个分割阈值的数值，确定位于前景图像的边界上的像素点，以实现确定所述图像中的前景图像的图像边界。

6.如权利要求5所述的装置，其特征在于，所述第二获取模块包括：

统计单元，用于根据所述图像包括的每个像素点的灰度值，统计所述图像的灰度区间中包括的每个灰度值对应的像素点的个数；

获取单元，用于根据所述每个灰度值对应的像素点的个数，获取所述图像的灰度直方图；

第一计算单元，用于根据所述图像的宽度、高度和所述灰度直方图，计算所述图像在所述灰度区间上的概率分布密度函数。