[发明专利]一种基于光照分类的自适应图像分割方法

摘要

本发明公开了一种基于光照分类的自适应图像分割方法，用于准确分割不同光照条件下的目标物体。通过提取待处理图像RGB和HSV两种空间的颜色特征，采用最小欧氏距离分类器将其光照条件分为顺光和背光两种类型。对两种光照类型的图像提取合适的颜色特征量作为分割参数，并引入二维直方图，增加各个像素点的邻域信息，增强抗干扰能力，实现对采集到的图像进行智能光照判断和精确分割。本发明采取先判断光照条件后选择分割算法的方式，使算法更具针对性，提高了算法的有效性，同时不需要校正光照，大大减少了计算代价，为后继的图像处理分析创造了有利条件。

主权项

一种基于光照分类的自适应图像分割方法，其特征在于包括以下步骤：1）建立不同光照类型颜色特征分量标准库；       采集背光和顺光条件下的目标图像各一组，分别提取两组图像的颜色特征分量，计算每组所述颜色特征分量平均值标准值，建立背光和顺光的颜色特征分量的标准库；所述颜色特征分量为R、G、B、H、S和V，其中R、G和B分别代表颜色空间红色、绿色和蓝色分量， H、S和V分别表示颜色的色度、饱和度和亮度特征；2）计算待识别图像的颜色特征分量，通过最小欧氏距离法与所述标准库中的标准值进行比较，判断是顺光或背光，如果顺光，进入步骤3‑1),否则进入步骤3‑2）；3‑1）选取(S+V)/2作为特征分量消除光斑和阴影的影响；3‑2）采用色差法2R‑G‑B消除阴影干扰；4）采用基于二维直方图的最大类间方差法实现图像分割。