[发明专利]基于权值模型的灰度图像二值化算法定量评估方法

摘要

本发明涉及一种基于权值模型的灰度图像二值化算法定量评估方法。其技术方案为先对灰度图像A使用n(n为7~20的自然数)种灰度图像二值化算法进行二值化处理，再对生成的二值图像集进行处理，得到灰度图像A的前景点权值矩阵和背景点权值矩阵；然后用待评估灰度图像二值化算法对灰度图像A进行处理，得到灰度图像A的转换矩阵Ⅰ和Ⅱ；然后根据待评估的灰度图像二值化算法的加权正确率P的数学模型，得到待评估的灰度图像二值化算法的加权正确率P，定量评估待评估灰度图像二值化算法。本发明不仅适用性强，独立于参照集，且能对灰度图像二值化算法进行有效的定量评估。

主权项

一种基于权值模型的灰度图像二值化算法定量评估方法，其特征在于所述方法是：步骤一、选择n种灰度图像二值化算法对任一幅灰度图像A分别进行二值化处理，n为7～20的自然数，得到各自对应的灰度图像二值化算法对灰度图像A处理后的二值图像，所述的各自对应的灰度图像二值化算法对灰度图像A处理后的二值图像构成二值图像集；步骤二、灰度图像A的前景点权值矩阵和背景点权值矩阵的生成分步一、先取灰度图像A中的任一像素点B，像素点B在灰度图像A中的坐标为(x,y)；再确定二值图像集的每幅二值图像中与像素点B的位置相同的坐标为(x,y)的像素点，所述的二值图像集的每幅二值图像中坐标为(x,y)的像素点构成像素点集C；然后在所述像素点集C中统计被认为是前景点的像素总数和被认为是背景点的像素总数；所述的被认为是前景点的像素总数是指像素点B被认为是前景点的次数，所述的被认为是背景点的像素总数是指像素点B被认为是背景点的次数；分步二、灰度图像A中其余像素点被认为是前景点的次数和背景点的次数的确定方法同分步一；分步三、根据灰度图像A中的每个像素点被认为是前景点的次数，由前景点权值矩阵中的权值生成规则，生成灰度图像A中的每个像素点在前景点权值矩阵中对应的权值w1(i,j)；根据灰度图像A中的每个像素点被认为是背景点的次数，由背景点权值矩阵中的权值生成规则，生成灰度图像A中的每个像素点在背景点权值矩阵中对应的权值w2(i,j)；分步四、灰度图像A中的所有像素点在前景点权值矩阵中对应的权值构成灰度图像A的前景点权值矩阵；灰度图像A中的所有像素点在背景点权值矩阵中对应的权值构成灰度图像A的背景点权值矩阵；步骤三、用待评估的灰度图像二值化算法对灰度图像A进行二值化处理，得到待评估的灰度图像二值化算法对灰度图像A处理后的二值图像和待评估的灰度图像二值化算法对灰度图像A处理后的二值图像灰度值矩阵；用矩阵转换规则Ⅰ对所述二值图像灰度值矩阵进行处理，得到灰度图像A的转换矩阵Ⅰ；再用矩阵转换规则Ⅱ对所述二值图像灰度值矩阵进行处理，得到灰度图像A的转换矩阵Ⅱ；步骤四、待评估的灰度图像二值化算法的加权正确率P的数学模型：P=(1R1Σi=1MΣj=1Nw1(i,j)×I1(i,j)+1R2Σi=1MΣj=1Nw2(i,j)×I2(i,j))/2---(1)]]>式(1)中：M表示灰度图像A的灰度值矩阵的行数，N表示灰度图像A的灰度值矩阵的列数，w1(i,j)表示灰度图像A的前景点权值矩阵的第i行第j列的权值，w2(i,j)表示灰度图像A的背景点权值矩阵的第i行第j列的权值，I1(i,j)表示灰度图像A的转换矩阵Ⅰ的第i行第j列的值，I2(i,j)表示灰度图像A的转换矩阵Ⅱ的第i行第j列的值，R1表示灰度图像A的前景点总数，即灰度图像A的前景点权值矩阵中权值为正数的像素点的总数，R2表示灰度图像A的背景点总数，即灰度图像A的背景点权值矩阵中权值为正数的像素点的总数；根据式(1)得到待评估的灰度图像二值化算法的加权正确率P；步骤五、根据待评估的灰度图像二值化算法的加权正确率P越高则待评估的灰度图像二值化算法越好的规则，对比待评估的灰度图像二值化算法的加权正确率P，得到评估结果；所述矩阵转换规则Ⅰ是：①确定二值图像灰度值矩阵中灰度值为255的位置，将转换矩阵Ⅰ中与二值图像灰度值矩阵中灰度值为255的相同位置的数值置1，②确定二值图像灰度值矩阵中灰度值为0的位置，将转换矩阵Ⅰ中与二值图像灰度值矩阵中灰度值为0的相同位置的数值置0；所述矩阵转换规则Ⅱ是：①确定二值图像灰度值矩阵中灰度值为0的位置，将转换矩阵Ⅱ中与二值图像灰度值矩阵中灰度值为0的相同位置的数值置1，②确定二值图像灰度值矩阵中灰度值为255的位置，将转换矩阵Ⅱ中与二值图像灰度值矩阵中灰度值为255的相同位置的数值置0。