[发明专利]基于像素间相似性的彩色图像超像素分割方法有效

专利信息
申请号: 201811222589.4 申请日: 2018-10-19
公开(公告)号: CN109389601B 公开(公告)日: 2019-07-16
发明(设计)人: 李雪梅;许云扬 申请(专利权)人: 山东大学
主分类号: G06T7/10 分类号: G06T7/10;G06T7/13
代理公司: 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 代理人: 李健康
地址: 250101 山东*** 国省代码: 山东;37
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摘要:
搜索关键词: 种子点 像素 像素分割 聚类 彩色图像 图像分割 像素标记 图像 标记生成 标记像素 分割图像 孤立像素 能量函数 平坦区域 像素合并 阈值条件 规则性 像素点 邻域 搜索 孤立 分割 期望
【权利要求书】:

1.基于像素间相似性的彩色图像超像素分割方法,其特征是,主要包含以下几个步骤:

步骤1,对待分割图像进行初始聚类;

步骤2,确定种子点,并判断是否需要新增种子点,如果需要则以颜色距离为约束把六边形区域内的像素划分为两类,在与种子点不属于同一类的像素集合中重新寻找一个种子点;

步骤3,根据初始聚类和种子点的标记生成初始的超像素;

步骤4,由边界粘附、均匀强度和紧凑性三个项定义一个能量函数,选取最小能量所对应的种子点标记,对未标记的像素进行标记;

步骤5,将孤立的像素和孤立的很小的超像素合并进与它最相似的邻域中;

其中,所述步骤2包括:

2-1)在待分割的图像上根据预设的超像素个数初始化六边形,并在六边形中设定搜索范围,对于搜索范围内的任意一个像素,如果它和邻域内像素的初始分类标记一致,则计算它与六边形中心点的距离,选取距离最小的像素点作为种子点;如果搜索范围中所有像素都不满足上述一致条件,则选取使度量函数值最小的那个点作为种子点;

判断像素是否是种子点的度量函数为:

Seedi=α·Δi+β·dist(i,z)AD (10)

其中,α和β为平衡参数;dist(i,z)AD是像素i与当前所属的六边形中心的距离;Δi是像素i的二阶差商,由四个方向的二阶差商组成:

Δi=Δi1i2i3i4 (8)

对于像素i的八邻域像素,上、下、左和右像素分别标记为j2,j7,j4,j5,左上、右上、左下和右下角像素分别标记为:j1,j3,j6,j8,定义R通道四个方向的二阶差商为:

同理计算G和B通道的Δi1g和Δi1b,Δi2g和Δi2b,Δi3g和Δi3b,Δi4g和Δi4b;Δi1i2i3i4是R,G,B三个通道的平均值;

2-2)通过度量六边形内像素的标准差来判断当前六边形内是否包含图像边界,若包含则增加种子点;

增加种子点的方法:以颜色距离为约束把区域内的像素划分为两类,在与种子点不属于同一类的像素集合中,选取使二阶差商Δi最小的像素点做为新的种子点;

所述步骤3包括:

对于六边形区域中的每个像素i,比较i的初始类标记是否等于它所属六边形中种子点s的标记,相等则给像素i的超像素标签赋值为种子点s的标记;否则,对像素i不进行标记,像素i为未标记状态;对每个六边形中的所有像素都进行这样的操作,得到图像初始的超像素。

2.如权利要求1所述的基于像素间相似性的彩色图像超像素分割方法,其特征是,所述步骤1)包括:

1-1)用Laplacian算子进行边缘检测对图像的边界进行加强;

1-2)对于所有像素,计算它到8邻域像素的颜色距离,选取最小的两组距离所对应的邻域像素放入该像素的相似像素集合中;

1-3)像素聚类。

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