[发明专利]一种彩色图像的分割方法及装置

说明书

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其是一种彩色图像的分割方法及装置。

背景技术

图像分割就是将图像中感兴趣的部分划出来，是模式识别和计算机视觉中的一个关键环节。目前有大量可用的图像分割方法，例如可以将图像分割看作是基于颜色和空间特征的分类问题，还可以将图像分割分为有监督和无监督分类问题，它们大致可以分为：边缘检测法、聚类方法、基于区域的方法，其中，基于区域的方法包括区域生长、分水岭算法、分裂和归并等。

上述的分水岭算法因能快速得到连续封闭的目标边界而广泛应用，但由于图像中存在非规则扰动和噪声，会对分割结果造成不良影响，也就是会出现过分割现象。

目前，抑制过分割现象的方法主要是在图像分割之后对图像进行区域合并的方法，如基于相邻区域相似性的各种区域合并方法。然而，由于分割后的图像会有多个区域，使得区域合并的方法需要进行多次循环，导致每次合并时需要的处理时间较长，并且时间复杂度较高，降低了图像分割的效率。

发明内容

鉴于上述问题，提出了本发明以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种彩色图像的分割方法及装置，能够抑制图像分割过程中的过分割现象，进一步提高了彩色图像的分割效率。

依据本发明实施例的一方面，本发明实施例提供了一种彩色图像的分割方法，包括：

获取彩色图像对应的梯度图像；

利用比特平面分层重构所述梯度图像，得到重构后的梯度图像；

对所述重构后的梯度图像进行分水岭分割。

进一步地，所述获取彩色图像对应的梯度图像包括：

利用空域梯度算子对彩色图像进行边缘检测，得到彩色图像对应的梯度图像。

进一步地，所述利用比特平面分层重构所述梯度图像，得到重构后的梯度图像包括：

根据所述梯度图像的灰度值将所述梯度图像划分为预设层数的比特平面图像；

为每层所述比特平面图像设置权重值；

根据所述权重值对预设层数的比特平面图像进行重构，得到重构后的梯度图像。

进一步地，所对所述重构后的梯度图像进行分水岭分割包括：

遍历所述重构后的梯度图像中每一像素点的灰度值，找出局部极小值；

根据所述局部极小值对应的边界对所述重构后的梯度图像进行区域分割，得到若干分割图像。

进一步地，在所述对所述重构后的梯度图像进行分水岭分割之后，所述方法还包括：

基于异质性最小原则对所述分割后的梯度图像进行区域合并。

依据本发明实施例的另一方面，本发明实施例提供了一种彩色图像的分割装置，包括：

获取单元，用于获取彩色图像对应的梯度图像；

重构单元，用于利用比特平面分层重构所述梯度图像，得到重构后的梯度图像；

分割单元，用于对所述重构后的梯度图像进行分水岭分割。

进一步地，所述获取单元，具体用于利用空域梯度算子对彩色图像进行边缘检测，得到彩色图像对应的梯度图像。

进一步地，所述重构单元包括：

划分模块，用于根据所述梯度图像的灰度值将所述梯度图像划分为预设层数的比特平面图像；

设置模块，用于为每层所述比特平面图像设置权重值；

重构模块，用于根据所述权重值对预设层数的比特平面图像进行重构，得到重构后的梯度图像。

进一步地，所述分割单元包括：

查找模块，用于遍历所述重构后的梯度图像中每一像素点的灰度值，找出局部极小值；

分割模块，用于根据所述局部极小值对应的边界对所述重构后的梯度图像进行区域分割，得到若干分割图像。

进一步地，所述装置还包括：

合并单元，用于基于异质性最小原则对所述分割后的梯度图像进行区域合并。

借由上述技术方案，本发明提供的一种彩色图像的分割方法及装置，通过利用比特平面对彩色图像对应的梯度图像进行重构，突出彩色图像的弱边缘，使得图像边缘定位准确，然后对重构后的梯度图像进行分水岭分割，提高了分水岭图像分割的准确性。与现有技术中采用区域合并方式抑制分水岭分割的彩色图像分割方法相比，本发明实施例在对彩色图像进行分水岭分割之前，通过比特平面分层重构彩色图像对应的梯度图像，能够显著抑制分水岭分割产生的过分割现象，有效避免了分水岭分割过程中光照影响以及边缘定位不准确的问题，并且无需进行多次的区域合并，降低了时间复杂度，提高了图像分割效率。