[发明专利]一种图像分割处理方法

权利要求书

1.一种图像分割处理方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、输入待处理图像；

S2、将所述待处理图像进行均值漂移算法滤波处理，输出所述待处理图像的类别数以及聚类中心；

S3、将所述类别数以及聚类中心作为FCM算法的初始值，计算得到所述待处理图像的聚类结果；

S4、根据所述聚类结果对所述待处理图像进行二值化，以得到分割后的图像。

2.根据权利要求1所述的图像分割处理方法，其特征在于，所述将所述待处理图像进行均值漂移算法滤波处理还包括：

S21、初始化所述均值漂移算法参数；

S22、选择所述待处理图像中待处理无类属像素点作为初始聚类中心像素点；

S23、根据所述初始聚类中心像素点进行迭代计算，以得到迭代后的聚类中心像素点；

S24、判断当前聚类中心像素点的值是否小于预设阈值，若当前聚类中心像素点的值小于预设阈值，则将以预设半径的圆内的像素点标记为以该当前聚类中心像素点为聚类中心的类别；若当前聚类中心的值大于所述预设阈值，则返回步骤S23继续进行迭代计算；

S25、判断所述待处理图像的像素点是否处理完成，若未处理完成，则返回步骤S22；若所述待处理图像的像素点处理完成，则结束迭代计算；

S26、将各个类别内的像素点的值用其所属类别的聚类中心像素点的值进行替换，以完成滤波。

3.根据权利要求2所述的图像分割处理方法，其特征在于，所述根据所述初始聚类中心像素点进行迭代计算包括：

根据等式M_h(x)＝m_h(x)-x

进行迭代计算，其中，X＝{x₁，x₂，…x_n}为待处理图像的像素点集合，G(x_i)为预设的核函数，h为所述核函数的半径，k为以h为半径的圆内未被标记过类属的像素点数，w为像素点的权值。

4.根据权利要3所述的图像分割处理方法，其特征在于，所述步骤S3包括：

将所述聚类中心像素点与该聚类中心像素点所属类别中每一像素点进行比较，并根据两者的相似度更新该类别的聚类中心像素点，以确定最佳聚类结果。

5.根据权利要求4所述的图像分割处理方法，其特征在于，所述相似度根据等式(d_k(i,j))²＝||x(i,j)-v_k||²计算，其中，d_k(i,j)为聚类中心像素点所属类别中任一像素点x(i,j)与聚类中心像素点的相似度，预设V＝{v₁,v₂,...v_c}为聚类中心像素点的集合。

6.根据权利要1至5项中任一项所述的图像分割处理方法，其特征在于，所述步骤S3之前还包括：将所述待处理图像转换为灰度图像，计算该灰度图像的聚类结果。

7.根据权利要求6所述的图像分割处理方法，其特征在于，所述根据所述聚类结果对所述带处理图像进行二值化还包括：

根据所述聚类结果通过最大类间差算法对灰度图像进行二值化。

8.根据权利要求7所述的图像分割处理方法，其特征在于，所述最大类间差算法通过双侧灰度值总数差值的最大化，将所述灰度图像进行前景和后景的分离。