[发明专利]一种基于纹理抑制平滑滤波和分水岭算法的重织物图像分割方法

权利要求书

1.一种基于纹理抑制平滑滤波和分水岭算法的重织物图像分割方法，包括如下步骤：

(1)将重织物图像从RGB颜色模式转换为Lab颜色模式，并对得到的Lab颜色空间图像进行混合中值滤波；

(2)对混合中值滤波后的Lab颜色空间图像进行纹理抑制平滑滤波；

(3)对纹理抑制平滑滤波后的Lab颜色空间图像进行色差梯度计算，得到对应的梯度图像；进而对该梯度图像进行分水岭分割，得到n个区块并对这些区块进行标记，n个区块对应标记值为1～n，区块之间的分水线统一标记为0；

(4)根据色差将分水线上的像素合并归类于各区块；

(5)根据色差对各区块进行合并，得到重织物图像分割后的索引图像。

2.根据权利要求1所述的重织物图像分割方法，其特征在于：所述的步骤(1)中将织物图像从RGB颜色模式转换为Lab颜色模式的过程如下：

首先，根据以下算式将织物图像从RGB颜色模式转换为XYZ颜色模式；

XYZ=0.4124530.3575800.1804230.2126710.7151600.0721690.0193340.1191930.950227R/255G/255B/255]]>

其中：对于织物图像中任一像素，R、G和B分别为该像素在RGB色彩空间中红、绿和蓝三个分量上的亮度值；X、Y和Z分别为该像素在XYZ色彩空间中的三个刺激值；

然后，根据以下算式将织物图像从XYZ颜色模式转换为Lab颜色模式；

a＝500*(f(X/X_n)-f(Y/Y_n))

b＝200*(f(Y/Y_n)-f(Z/Z_n))

其中：X_n、Y_n和Z_n分别为参考色白在XYZ色彩空间中的三个刺激值，L、a和b分别为像素在Lab色彩空间中亮度、洋红色至绿色范围和黄色至蓝色范围三个分量上的颜色值；f(t)为中间函数，t为函数变量，其表达式如下：

3.根据权利要求1所述的重织物图像分割方法，其特征在于：所述的步骤(1)中对Lab颜色空间图像进行混合中值滤波的具体方法为：对于Lab色彩空间中任一分量上的颜色值，首先计算图像中当前像素与其上下左右四个像素在该分量上所有颜色值的中间值H₁；然后，计算当前像素与其左上、右上、左下和右下四个像素在该分量上所有颜色值的中间值H₂；最后，取当前像素在该分量上的颜色值以及H₁和H₂三个值的中间值作为当前像素在该分量上混合中值滤波后的颜色值；依此遍历图像中所有像素及所有分量。