[发明专利]一种融合显著性和超像素的电镜硅藻图像分割方法及装置

权利要求书

1.一种融合显著性和超像素的电镜硅藻图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：利用改进后的GBVS模型对待分割的电镜硅藻图像构造硅藻的区域粗定位，得到包含8个方向特征的显著图；

具体包括：提取所述待分割的电镜硅藻图像的特征生成多个特征图，所述特征图包括灰度特征图、彩色通道特征图和方向特征图，根据所述特征图生成多个激活图，根据所述激活图生成显著图；

S2：对所述显著图阈值化得到二值化图，对所述二值化图构造最小的能够包含硅藻前景区域的感兴趣区域初始矩形框；

S3：对所述前景区域进行膨胀运算、闭包运算，利用超像素算法扩张所述前景区域，构造包含完整硅藻的感兴趣区域自适应矩形框，所述自适应矩形框为包含完整硅藻的最小矩形框；

S4：将所述自适应矩形框的参数和所述电镜硅藻图像输入GrabCut算法中，分割得到完整的目标硅藻图像。

2.根据权利要求1所述的融合显著性和超像素的电镜硅藻图像分割方法，其特征在于，对所述前景区域进行膨胀运算包括：对所述前景区域进行数学形态学的膨胀运算。

3.根据权利要求1所述的融合显著性和超像素的电镜硅藻图像分割方法，其特征在于，利用超像素算法扩张所述前景区域包括：通过实验设置自适应的划分尺度，利用超像素算法划分网格扩张所述前景区域。

4.根据权利要求1所述的融合显著性和超像素的电镜硅藻图像分割方法，其特征在于，S3包括：将与所述前景区域的闭包有交集的所述超像素合并到所述闭包中。

5.根据权利要求1所述的融合显著性和超像素的电镜硅藻图像分割方法，其特征在于，根据所述特征图生成多个激活图包括：生成各所述特征图的全连接图，对各所述全连接图求权重后进行归一化处理，得到各所述特征图对应的激活图。

6.根据权利要求1所述的融合显著性和超像素的电镜硅藻图像分割方法，其特征在于，S2包括：利用大津算法，计算所述显著图的最佳阈值，利用所述最佳阈值对所述显著图阈值化。

7.一种融合显著性和超像素的电镜硅藻图像分割装置，其特征在于，包括：

获取单元，用于获取待分割的电镜硅藻图像；

显著性单元，用于将待分割的电镜硅藻图像进行显著性处理，得到包含8个方向特征的显著图；

显著性单元进行显著性处理具体包括：提取所述待分割的电镜硅藻图像的特征生成多个特征图，所述特征图包括灰度特征图、彩色通道特征图和方向特征图，根据所述特征图生成多个激活图，根据所述激活图生成显著图；

优化单元，用于对待分割的硅藻生成和优化矩形框，生成的矩形框为最小的能够包含硅藻前景区域的感兴趣区域初始矩形框，对所述前景区域进行膨胀运算、闭包运算，利用超像素算法扩张所述前景区域，构造包含完整硅藻的感兴趣区域自适应矩形框，所述自适应矩形框为包含完整硅藻的最小矩形框，确保能够得到完整硅藻目标；

分割单元，用于将待分割硅藻从复杂背景下完整地分割出来。