[发明专利]一种面向复杂背景干扰的硅藻图像分割方法、装置及设备在审
| 申请号： | 201910487288.2 | 申请日： | 2019-06-05 |
| 公开（公告）号： | CN110211135A | 公开（公告）日： | 2019-09-06 |
| 发明（设计）人： | 邓杰航;赵建;林俊超;刘超;顾国生;石河;甘少伟;郑冬云;赖润好 | 申请（专利权）人： | 广东工业大学 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06T7/136;G06T7/194 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 张春水;唐京桥 |
| 地址： | 510060 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 硅藻 分割 复杂背景 能量最小化 装置及设备 分割算法 硅藻图像 有效区域 二值化 矩形框 显著图 迭代 预处理 阈值化处理 人工交互 目标物 显著性 申请 收敛 图片 | ||
1.一种面向复杂背景干扰的硅藻图像分割方法，其特征在于，包括：
对待分割图片进行显著性处理，得到显著图；
对所述显著图进行阈值化处理，生成二值化图；
根据所述二值化图，计算得到包含目标物的最小的矩形框；
将包含所述矩形框的所述待分割图片通过迭代能量最小化分割算法进行分割，直到Gibbs能量项收敛，得到分割出来的硅藻图像。
2.根据权利要求1所述的面向复杂背景干扰的硅藻图像分割方法，其特征在于，所述对待分割图片进行显著性处理具体为：使用GBVS算法对待分割图片进行显著性处理。
3.根据权利要求2所述的面向复杂背景干扰的硅藻图像分割方法，其特征在于，所述GBVS算法具体为：
对待分割图片进行特征提取，生成特征图；
构建所述特征图的马尔科夫链，通过所述马尔科夫链的平衡分布得到相应的激活图；
对所述激活图进行线性融合，生成显著图。
4.根据权利要求1所述的面向复杂背景干扰的硅藻图像分割方法，其特征在于，所述对待分割图片进行显著性处理，得到显著图之前，还包括：
获取包含待提取硅藻图像的待分割图片。
5.根据权利要求1所述的面向复杂背景干扰的硅藻图像分割方法，其特征在于，所述根据所述二值化图，计算得到包含目标物的最小的矩形框之后，还包括：
将包含所述矩形框的待分割图片发送至用户，并获取调节后的矩形框。
6.一种面向复杂背景干扰的硅藻图像分割装置，其特征在于，包括：
显著性处理模块，用于对待分割图片进行显著性处理，得到显著图；
阈值化处理模块，用于对所述显著图进行阈值化处理，生成二值化图；
矩形框生成模块，用于根据所述二值化图，计算得到包含目标物的最小的矩形框；
分割模块，用于将包含所述矩形框的所述待分割图片通过迭代能量最小化分割算法进行分割，直到Gibbs能量项收敛，得到分割出来的硅藻图像。
7.根据权利要求6所述的面向复杂背景干扰的硅藻图像分割装置，其特征在于，所述对待分割图片进行显著性处理具体为：使用GBVS算法对待分割图片进行显著性处理。
8.根据权利要求6所述的面向复杂背景干扰的硅藻图像分割装置，其特征在于，还包括：
获取模块，用于获取包含待提取硅藻图像的待分割图片。
9.根据权利要求6所述的面向复杂背景干扰的硅藻图像分割装置，其特征在于，还包括：
调节模块，用于将包含所述矩形框的待分割图片发送至用户，并获取调节后的矩形框。
10.一种面向复杂背景干扰的硅藻图像分割设备，其特征在于，包括存储器和处理器：
所述存储器用于存储程序代码，并将所述程序代码传输给所述处理器；
所述处理器用于根据所述程序代码中的指令执行权利要求1-5任一项所述的面向复杂背景干扰的硅藻图像分割方法。
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