[发明专利]基于模糊阈值的自适应图像分割方法

权利要求书

1.一种基于模糊阈值的自适应图像分割方法，包括：

步骤1，对直方图进行预处理，获取具有双峰特性的图像直方图；所述预处理包括：对单峰直方图进行反变换，以及直方图平滑处理；

对单峰直方图进行反变换，得到新的直方图，波谷、波峰进行相互转换，最终表现出双峰特性；对图像进行直方图平滑处理，以去除毛刺现象，以使处理之后的直方图更加清晰，减少误分割的概率；

步骤2，对预处理后的图像直方图进行梯度检测，确定波谷的位置；

初步确定图像中满足公式1的潜在阈值：

公式1中n(i)为图像像素灰度值为i的个数，i为正整数；

将所有满足公式1的灰度值i组成一个集合{K_n}，若集合中满足K_n+1与K_n的差值大于任意设定的正整数η，则K_n+1为初始的阈值点，否则删除该阈值点，进而完成直方图的波谷检测，为下一步的直方图峰值的检测做准备；

步骤3，根据波谷位置，确定波峰位置，具体包括：

对预处理后的新直方图进行均衡处理；

采用对均衡处理后的直方图求微分和直线扫描相结合的方法确定波峰位置，包括：对图像直方图的横轴进行由下至上的逐点扫描，若在直方图与直线交点处满足交点左右的5个值都小于等于交点时该点即为波峰；

基于波峰峰值必然在直方图上升段和下降段所在区间之中，图像有n个阈值点应该对应于n+1个峰值，采用对直方图求微分和直线扫描相结合的方法来计算峰值的初步位置；

基于直方图波峰的一阶微分在坐标系中必过零点，在峰值检测前对图像进行直方图均衡处理；基于峰值定位不准确的现象，采取与直线扫描结合的方法，通过两种方法的结合以准确地确定波峰位置；

步骤4，根据波峰的峰值，确定两临近波峰间的距离，并根据不同波峰间的距离计算不同图像的隶属函数窗宽大小，具体包括：

选定隶属函数；

利用公式2，根据波峰峰值确定临近波峰的距离D_j；

D_j＝F_(j+1)-F_(j) (2)，F_(j)为波峰峰值；

在[0.3,0.8]内选取参数λ；

根据不同峰值间距计算窗宽c，如公式3所示；

c＝λD_j (3)

考虑到图像受噪声影响，直方图有一些狭长的峰，使窗口初值太大，影响模糊率曲线，对图像进行滤波，去除噪声的影响；

步骤5，确定分割阈值，具体包括：

分段计算直方图呈多峰分布的图像；

分别计算直方图中的各波峰；

通过直方图求一阶微分和直线扫描的方法确定波谷；

将直方图分为多个部分；

确定各部分峰值所在位置；

确定各部分使模糊率曲线达到最小值的参数k，即满足公式4；

k＝argmin v(x) (4)；v(x)为模糊率曲线；

由模糊率和模糊熵的性质可知，此时使模糊率曲线达到最小值的参数k即为图像的最佳阈值；

求出各部分直方图的最佳分割阈值；

根据各部分阈值进行图像自适应分割；

根据不同峰值间距计算窗宽之后还包括对图像进行滤波处理。