[发明专利]一种基于灰度空间相关的最大类间方差图像分割算法

权利要求书

1.一种基于灰度空间相关的最大类间方差图像分割算法，其特征在于：首先在Matlab中输入一幅待分割的图像，再使用各像素的灰度值与其邻域内相似像素的数目来构建灰度空间相关GLSC直方图；然后用GLSC直方图计算该图像的最大类间方差，得到图像的最大类间方差函数，其中应用积分图的思想降低计算复杂度；再用穷举法计算当最大类间方差函数取最大值时的解；最后根据所得的解，将图像的像素重新分配，重建图像即得到分割结果。

2.根据权利要求1所述的基于灰度空间相关的最大类间方差图像分割算法，其特征在于：所述构建该图像的灰度空间相关GLSC直方图的具体步骤如下：

Step1.1、在Matlab中输入一幅待分割的图像，再计算待分割图像像素点的灰度值；再计算位于某一像素点其相邻以N×N为窗口的相似像素的个数g(x,y)；

其中，图像的窗口大小为Q×R，即F＝{f(x,y)|x∈{1,2,...,Q},y∈{1,2,...,R}}；其位于(x,y)处的灰度值为f(x,y)，g(x,y)为处在(x,y)处的像素相邻N×N相似像素的个数，其中N取奇数，ζ表示归类为相似像素的幅度值；

Step1.2、运用图像灰度值f(x,y)和Step1.1所得的g(x,y)来创建GLSC直方图，其计算公式为：p(k,m)=prob(f(x,y)=kandg(x,y)=m)=f(k,m)S×R;]]>

其中，k∈{0,1,...,255}，m∈{1,2,...,N×N}，f(k,m)表示统计整幅图像中，以像素灰度值k为中心的N×N邻域内，与其像素值相似数目为m的像素个数，S×R表示整幅图像的像素总数。