[发明专利]一种基于显著性的花卉和果实图像的目标提取方法

权利要求书

1.一种基于显著性的花卉和果实图像的目标提取方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、获取图像的显著图；

S2、根据步骤S1得到的显著图生成最优数据源；

S3、将步骤S2得到的最优数据源进行分割，得到目标区和背景区，并对得到的目标区和背景区进行标记，得到分割结果图；

S4、根据步骤S3得到的分割结果图提取出原图像中的目标区，并对结果进行显示，即得到目标图。

2.根据权利要求1所述的基于显著性的花卉和果实图像的目标提取方法，其特征在于，步骤S1中，所述图像的显著图通过以下方法获得：

S11、使用类SLIC的图像超像素分割算法将图像分割成多个超像素；

S12、预设图像四边上的超像素都属于背景区域，并计算每个超像素的特征；

S13、计算预设背景区域中每个超像素到其他所有超像素的平均距离，并计算所有平均距离的总平均距离，然后排除疑似目标的超像素，得到真实的初始背景区域；

S14、计算图中每一个超像素到初始背景区域的最短距离，每个所述最短距离代表每个超像素的显著度，根据每个超像素的显著度得到图像的显著图。

3.根据权利要求2所述的基于显著性的花卉和果实图像的目标提取方法，其特征在于，步骤S11中，所述类SLIC的图像超像素分割算法对图像的分割是在RGB颜色空间下基于像素间的颜色相似性和空间位置邻近性得到，所述颜色相似性、空间位置邻近性和综合相似度分别通过公式(1)-(3)进行计算：

dist＝d_rgb+w*d_xy (3)

其中，i表示第i号像素点，k为第k号超像素中心；R_i、G_i、B_i分别表示i号像素的R、G、B值，同理R_k、G_k、B_k分别表示k号超像素中心的R、G、B值；x_i、y_i分别表示像素i的x和y坐标，x_k、y_k分别表示超像素k中心的x和y坐标；d_rgb是像素i与第k号超像素中心的颜色相似度；d_xy是像素i到第k号超像素中心的邻近性程度；dist是像素i到第k号超像素中心的综合相似度；w代表空间位置的权重，xstep为两个超像素中心在x方向的距离，ystep为两个超像素中心在y方向的距离，原图像大小为512*512。

4.根据权利要求2所述的基于显著性的花卉和果实图像的目标提取方法，其特征在于，步骤S13中，所述疑似目标的超像素需同时满足两个条件，两个条件分别为公式(4)和(5)：

avg_n＞sum_avg (4)

pre_bg_n,R＞pre_bg_n,G

or

pre_bg_n,B＞pre_bg_n,G (5)

其中，avg_n表示超像素n到背景中其他超像素的平均距离，sum_avg指的是所有平均距离的总平均距离，pre_bg_n,R表示超像素n的R分量值，pre_bg_n,G表示超像素n的G分量值，pre_bg_n,B表示超像素n的B分量值。

5.根据权利要求1所述的基于显著性的花卉和果实图像的目标提取方法，其特征在于，步骤S2中，所述最优数据源的生成，包括以下步骤：

S21、根据步骤S1得到的显著图计算所有超像素显著度的平均值，并根据该平均值判断每个超像素是否属于目标区域，大于平均值的超像素属于目标区域，小于平均值的则属于背景区域；

S22、分别计算目标区域和背景区域的平均R、G、B值，并找出最大平均值所属的颜色分量，即最优分量；

S23、根据目标区域和背景区域的最优分量生成最优数据源。