[发明专利]一种场景的直方图近似单峰分布时的图像分割方法

权利要求书

1.一种场景的直方图近似单峰分布时的图像分割方法，其特征在于，基于饱和度特性建立直方图，将目标物与背景两类的类内均值到全局均值的距离纳入最佳阈值判定依据，使两类能最大程度地分开，从而达到更好的分割效果，具体包括以下步骤：

步骤1，获取输入的场景图像，将其由原来的RGB转化到HSV色彩空间；

步骤2，分离出其中的H、S和V分量；

步骤3，提取出其中的饱和度特性分量，建立饱和度特性直方图；

步骤4，计算最大化目标函数的饱和度值作为最佳分割阈值，所述的目标函数通过下式计算：

O(k)＝Wω₁ω₂[(μ₁-μ₂)²+(μ₁-μ)²+(μ₂-μ)²]

其中的μ₁和μ₂分别为前后景饱和度均值，μ为全局均值，权重W＝1-p_k由饱和度分布概率决定， 最佳分割阈值通过下式取得：

k^*＝argmax(O(k))

步骤5，以步骤4计算的最佳分割阈值将图像二值化；

步骤6，对步骤5得到的图像进行形态学操作，得到最终的分割结果。

2.根据权利要求1所述的一种场景的直方图近似单峰分布时的图像分割方法，其特征在于，在计算目标函数取值时以饱和度特性的值代入式子进行计算。