[发明专利]一种带有邻域约束的图像分割方法、终端设备及存储介质

权利要求书

1.一种带有邻域约束的图像分割方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1：输入图像；

S2：初始化模型参数；

S3：在图像中，根据图像特征选取一个邻域空间，对邻域空间内各像素进行各向异性加权处理，以使与中心像素灰度值相近的像素有较大的权重，反之权重较小；

S4：建立图像的偏移场模型和能量函数ε；

S5：引入水平集函数φ，将能量函数ε转换为具有距离正则项的水平集表达式：

其中：K为高斯核函数，λ_i为水平集调节参数，I_w(x)为经各向异性加权处理后的图像，G(y)为勒让德多项式的线性组合；

为水平集函数，表示水平集函数φ(x)是图像域Ω映射到实数集上的函数；

设定常数c₁和c₂被表示为矢量c＝(c₁,c₂)，并将能量函数ε改写为：ε(φ,w,c)，即：

其中e_i(x)为：

e_i(x)＝∫K(x-y)|I_w(x)-w^TG(y)c_i|²dy,i＝1,2

其中，w＝(w₁,…,w_M)^T表示勒让德多项式的权重系数，下标M表示序号；

将改写后的能量函数ε(φ,w,c)视为数据项，设定总能量表达式为：

F(φ,w,c)＝ε(φ,w,c)+νL(φ)+μP(φ)

其中：ν和μ是两个约束项L(φ)和P(φ)的加权系数；L(φ)表示水平集的长度项；P(φ)表示距离正则项；

设定距离正则项P(φ)的计算公式为：

S6：将水平集调节参数λ_i自适应化表示为λ_i＝G(R_i)＝1-αR_i后，对能量函数ε(φ,w,c)和总能量表达式F(φ,w,c)进行相应修改，修改后的能量函数ε(φ,w,c)为：

修改后的总能量表达式为：

其中：G(R_i)∈[-1,1]，α是调节参数，R_i:{r_i＝μ_ki}为模糊C均值聚类算法的分割结果，μ_ki为每个像素的隶属度函数；

S7：初始化总能量表达式的参数w、c和φ,并设定参数w、c和φ的计算公式，设定迭代次数n＝0；

偏移场模型的系数c的计算公式为：

水平集函数φ的计算公式为：

其中，δ(φ)是海维赛德函数的导数，p′(s)表示p(s)的一阶导数；

勒让德多项式的权重系数w的计算公式为：

w＝A^-1v

其中，

S8：计算并更新w、c和φ三个参数；

S9：判断是否满足max||c⁽ⁿ⁺¹⁾-c⁽ⁿ⁾||<γ，如果满足，进入S10，否则，设定n＝n+1，返回S8；

S10：输出分割后的图像。

2.根据权利要求1所述的带有邻域约束的图像分割方法，其特征在于：步骤S2中，所述模型参数包括：邻域尺寸、调节参数α、和停止迭代条件γ。