[发明专利]一种紫外放电图像分割方法及计算机可读介质

权利要求书

1.一种紫外放电图像分割方法，其特征在于，所述的紫外放电图像分割方法包括：

步骤1：获取待分割紫外放电图像，对图像进行预处理；

步骤2：对紫外图像进行超像素分割；

步骤3：对图像进行显著性检测；

步骤4：使用具有Lévy飞行特征的蝙蝠算法优化的大津算法对显著性检测结果进行二值化阈值选取，获得紫外图像分割结果。

2.根据权利要求1所述的一种紫外放电图像分割方法，其特征在于，所述的步骤1具体为：获取待分割紫外放电图像，对图像进行高斯平滑，去除图像噪声。

3.根据权利要求1所述的一种紫外放电图像分割方法，其特征在于，所述的步骤2具体为：

将图像划分为若干个超像素，将特征相似的像素点划分为同一个超像素，同时保留图像中物体的边界信息；

超像素分割后得到带有超像素标签的与图像同大小的矩阵label，标签相同的像素归属于同一个超像素，并记分割后超像素的个数为n。

4.根据权利要求1所述的一种紫外放电图像分割方法，其特征在于，所述的步骤3具体为：

步骤3-1：根据原始图像与带有超像素标签的矩阵label的对应关系求出超像素信息矩阵；

步骤3-2：根据超像素信息矩阵分别求出每个超像素点的全局显著性值；

步骤3-3：使用全局显著性值代替超像素点的灰度值，获得全局显著性结果图。

5.根据权利要求4所述的一种紫外放电图像分割方法，其特征在于，所述的超像素信息矩阵维度为n*5维，每行分别为每个超像素的平均横坐标、平均纵坐标、平均红色分量R、平均绿色分量G和平均蓝色分量B。

6.根据权利要求4所述的一种紫外放电图像分割方法，其特征在于，所述的全局显著值的计算方法为：

对于超像素i，计算i到所有超像素点的距离之和作为超像素i的显著性值，具体为：

将Sa(i)归一化至[0,255]，即：

其中，n为超像素点的个数。

7.根据权利要求1所述的一种紫外放电图像分割方法，其特征在于，所述的步骤4具体为：

步骤4-1：获取显著性检测结果图，初始化参数；

步骤4-2：随机初始化蝙蝠位置，将大津算法的类间方差判别函数作为蝙蝠算法的目标函数，将最优阈值作为蝙蝠算法中的蝙蝠最优位置，计算蝙蝠个体当前的最优位置x^*；

步骤4-3：引入Lévy飞行位置更新公式代替原蝙蝠算法的位置和速度更新公式；

步骤4-4：生成随机数R₁，如果R₁小于蝙蝠个体i的最大脉冲频度r_i，则按Lévy飞行更新公式更新蝙蝠位置，否则对蝙蝠位置进行随机扰动，更新蝙蝠位置；再生成随机数R₂，若R₂小于蝙蝠个体i的最大脉冲音强A_i且蝙蝠当前位置得到改善，则飞至更新后位置；

步骤4-5：更新位置后，若蝙蝠i优于群体中的最佳蝙蝠，则用其替换最佳蝙蝠，并对脉冲频度和脉冲音强进行更新，更新方法为：

步骤4-6：对蝙蝠群体进行评估，找出当前最佳蝙蝠及其所处位置；

步骤4-7：若搜索精度满足要求或达到最大迭代次数，结束迭代并输出最优阈值，否则返回步骤4-4，继续迭代；

步骤4-8：利用最优阈值对全局显著性图进行二值化，取得紫外图像分割结果。