[发明专利]一种基于颜色先验的图像色彩软分割方法及系统

权利要求书

1.一种基于颜色先验的图像色彩分割方法，其特征在于，所述方法包括：

根据预设的N种颜色参考点设置N个索引值；

获取待分割图像，利用所述N个索引值对所述待分割图像进行标注获得标注信息；

对所述待分割图像数据进行随机采样处理；

利用KD-Tree算法和所述颜色参考点对随机采样后的所述待分割图像进行颜色提取得到索引张量；

统计所述索引张量内各个所述索引值的像素点数量；设置第一阈值，对于数量大于所述第一阈值的索引值生成与原图像数据相同大小的颜色图像；对于小于所述第一阈值的索引值生成与原图像数据大小的纯白色图像；

将所述标注信息、所述待分割图像和所述颜色图像输入到预先训练好的深度神经网络模型得到网络输出图像；所述深度网络模型包括第一软分割编码器、第二软分割编码器和软分割解码器；所述第一软分割编码器对所述图像数据进行特征提取输出第一特征图；所述第二软分割编码器对所述颜色图像进行特征提取输出第二特征图；将所述第一特征图和所述第二特征图相乘得到第三特征图；所述软分割解码器对所述第三特征图进行采样与特征提取，网络输出图像为N个归一化的色彩RGB图像；

将所述网络输出图像值域规整到[0，255]区间，得到所述图像数据的色彩软分割图像。

2.如权利要求1所述的一种基于颜色先验的图像色彩分割方法，其特征在于，所述利用KD-Tree算法进行颜色提取时，对于颜色的细粒度提取需要对颜色空间的值进行加权，加权的具体公式为：

P(R，G，B)＝(R*x1+b1，G*x2+b2，B*x3+b3)

其中P为加权后的RGB值；x1和b1为R通道的加权值；x2和b2为G通道的加权值；x3和b3为B通道的加权值。

3.如权利要求1所述的一种基于颜色先验的图像色彩分割方法，其特征在于，对所述待分割图像进行随机采样包括以下步骤：

预设切割图像大小为(M，N)，M代表所述切割图像的长，N代表所述切割图像的宽；

在所述待分割图像上得到随机采样点，以所述随机采样点作为原点切割一定数量的图像，所述切割图像的四个点坐标分别为：

(0，0)、(0，N)、(M，0)、(M，N)

设所述切割图像的数量为L，L满足：

round为四舍五入取整函数，W所述待分割图像的长，H为所述待分割图像的宽。

4.一种基于颜色先验的图像色彩分割系统，其特征在于，所述系统包括：颜色定义模块、图像数据模块、随机采样模块、KD-Tree处理模块、颜色图像生成模块、深度神经网络模块和规整模块；

所述颜色定义模块用于利用调色板定义N种颜色参考点，根据所述颜色参考点种类设置N个索引值；

所述图像数据模块用于获取待分割图像，利用所述N个索引值对所述待分割图像进行标注获得标注信息；

所述随机采样模块用于对所述待分割图像进行随机采样处理；

所述KD-Tree处理模块用于利用KD-Tree算法和所述颜色参考点对随机采样后的所述待分割图像进行颜色提取得到索引张量；

所述颜色图像生成模块用于统计所述索引张量内各个所述索引值的像素点数量；设置第一阈值，滤除数量小于所述第一阈值的索引值；对于数量大于所述第一阈值的索引值生成与所述待分割图像相同大小的颜色图像；

所述深度神经网络模块包括第一软分割编码器、第二软分割编码器、相乘模块和软分割解码器；将所述标注信息、所述待分割图像和所述颜色图像作为输入，所述第一软分割编码器对所述待分割图像进行特征提取输出第一特征图；所述第二软分割编码器对所述颜色图像进行特征提取输出第二特征图；将所述第一特征图和所述第二特征图通过相乘模块相乘得到第三特征图；所述软分割解码器对所述第三特征图进行采样与特征提取，网络输出图像为N个归一化的色彩RGB图像

所述规整模块用于将所述网络输出图像值域规整到[0，255]区间，得到所述待分割图像的色彩软分割图像。

5.如权利要求4所述的一种基于颜色先验的图像色彩分割系统，其特征在于，所述KD-Tree处理模块进行颜色提取时，对于颜色的细粒度提取需要对颜色空间的值进行加权。

6.如权利要求4所述的一种基于颜色先验的图像色彩分割系统，其特征在于，所述随机采样模块通过在所述待分割图像得到随机采样点，根据预设的切割图像大小对所述待分割图像进行切割；所述切割图像和所述待分割图像的大小决定所述切割图像数量。