[发明专利]一种基于颜色直方图峰值的自适应超像素分割方法

说明书

本发明涉及计算机视觉领域，一种基于颜色直方图峰值的自适应超像素分割方法，首先由图像的颜色直方图获得具有明显波峰趋势的最小峰值，然后确定聚类中心的搜索步长，进而间接的获得初始超像素的个数；其次基于颜色和空间距离迭代聚类产生超像素集合，然后计算每一个超像素的连通性，增加新的超像素标签使得面积较大的不连通区域成为一个独立的区域，对面积较小的不连通区域重新计算其到相邻聚类中心的颜色距离，并将其合并到与其颜色距离最小的超像素内；最后基于超像素内颜色分量的方差对欠分割的超像素进行检测，依赖颜色分量值的中位数对欠分割的超像素进行分类，输出高精度的超像素分割结果。

技术领域

本发明涉及计算机视觉领域，具体涉及一种基于颜色直方图峰值的自适应超像素分割方法。

背景技术

超像素分割作为一种强有力的预处理工具，被广泛的应用于计算机视觉任务的图像分割、图像分类、目标跟踪、目标定位和图像语义分割。此外，以超像素为基本处理单元可以极大地减少后续处理的计算复杂度，还可以表达区域水平的视觉特征。因此，不断提高超像素分割的精度和效率一直是计算机视觉的热点问题。

目前，已有的超像素分割方法可以划分为基于聚类的超像素分割方法和基于图的超像素分割方法。基于聚类的方法将超像素分割模型化为一个聚类的过程，在初始化聚类中心的条件下，迭代将像素聚类到不同的类内完成超像素分割。该类方法具有计算效率高和速度快的优点。但是，基于聚类的方法在聚类的过程中会产生大量的孤立点和区域，影响超像素的规则性。基于图的方法，将图像看作一个无向图，通过计算像素之间的相似性完成超像素的分割。相比于基于聚类的方法，基于图的方法分割精度相对较高，但是需要相对高的计算复杂度。此外，现有的超像素分割方法大都无法自适应的产生初始超像素的个数。而且，现有的超像素分割方法大都缺乏欠分割超像素的检测环节，容易出现显著目标的欠分割。

为了解决上述问题，本发明提供一种基于颜色直方图峰值的自适应超像素分割方法，该方法可以自适应的产生初始超像素的个数，可以高精度的实现超像素分割。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：如何克服了现有的超像素分割方法无法自适应产生初始超像素个数的不足；提供一种不连通超像素的再处理方法；提供一种欠分割超像素的检测和再分割方法。

本发明所采用的技术方案为：一种基于颜色直方图峰值的自适应超像素分割方法，包括以下三个步骤：

步骤一、初始超像素数的产生，首先将图像转换到LAB颜色空间或者灰度空间，得到L颜色分量或者灰度的颜色直方图，确定直方图中具有明显波峰趋势的最小峰值，将最小峰值定义为聚类中心距离的平方，由聚类中心和图像中的总像素数间接地自适应的获得初始超像素的个数；

步骤二、不连通超像素的再处理，首先基于颜色和空间距离迭代聚类产生超像素集合，在均匀初始化聚类中心(设定任意两个相邻聚类中心之间的距离相同)的条件下，计算每一个超像素的连通性，增加新的超像素标签使得面积较大的不连通区域成为一个独立的区域，对面积较小的不连通区域重新计算其到相邻聚类中心的LAB或者HSV颜色距离，并将其合并到与其颜色距离最小的超像素内；

步骤三、欠分割超像素的检测与再分割，在重新再分类孤立点和区域到最近邻的聚类中心后，受初始超像素数和聚类中心位置的影响会存在一些欠分割的超像素，计算每一个超像素内L颜色分量或者H颜色分量的方差获得欠分割的超像素，并基于欠分割超像素L颜色分量或者H颜色分量的中位数分为两类，一类为大于等于中位数，另一类为小于中位数，高效的完成欠分割超像素的再分割。

进一步的，步骤一中，直方图中具有明显波峰趋势的最小峰值

其中，f(i)是第i个L分量或者灰度的像素数，△是步长，δ是阈值，同样f(i+1)和f(i-1)是第i+1和第i-1个L分量或者灰度的像素数。