[发明专利]一种立方体粒计算的图像分割方法有效
申请号: | 201510807832.9 | 申请日: | 2015-11-20 |
公开(公告)号: | CN105427307B | 公开(公告)日: | 2018-10-30 |
发明(设计)人: | 刘宏兵;张文峰;李为华;李蕾;郭华平 | 申请(专利权)人: | 信阳师范学院 |
主分类号: | G06T7/136 | 分类号: | G06T7/136 |
代理公司: | 郑州天阳专利事务所(普通合伙) 41113 | 代理人: | 聂孟民 |
地址: | 464099 河*** | 国省代码: | 河南;41 |
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摘要: | 本发明涉及立方体粒计算的图像分割方法,可有效解决图像分割速度慢,效果差的问题,其解决的技术方案是,首先提取彩色待分割图像的像素点RGB值,再根据待分割彩色图像的RGB值,构造原子立方体粒集,构建立方体粒之间的合并算子和立方体粒模板,将待分割图像每个像素点的RGB值表示为立方体粒,并将其与立方体粒模板进行匹配,并确定分割后图像每个像素点的RGB值,最后保存分割彩色图像,从而实现立方体粒计算的图像分割。本发明方法分割速度快,效果好,使分割结果更符合人的视觉,是彩色图像分割方法上的创新,具有很强的实际应用价值。 | ||
搜索关键词: | 一种 立方体 计算 图像 分割 方法 | ||
【主权项】:
1.一种立方体粒计算的图像分割方法,其特征在于,首先提取彩色待分割图像的像素点RGB值,再根据待分割彩色图像的RGB值,构造原子立方体粒集,构建立方体粒之间的合并算子和立方体粒模板,将待分割图像每个像素点的RGB值表示为立方体粒,并将其与立方体粒模板进行匹配,并确定分割后图像每个像素点的RGB值,最后保存分割彩色图像,从而实现立方体粒计算的图像分割,具体包括以下步骤:(1)、提取彩色待分割图像的像素点RGB值:提取彩色待分割图像的像素点RGB值,R为红色值,G为绿色值,B为蓝色值,(i,j)为像素点的坐标,色彩是由R、G、B组成,R、G、B的取值范围为[0,255];(2)、根据待分割彩色图像的RGB值,构造原子立方体粒集:将待分割彩色图像每个像素点的RGB值表示为立方体粒,立方体粒具有g=(C,r)的形式,其中C=(R,G,B)为立方体粒的中心,r为立方体粒的边长,表示立方体粒的大小,称为立方体粒的粒度;当r=0时,立方体粒最小且不能再分割,称为原子立方体粒,对高为N1、宽为N2的图像,其像素数为N=N1×N2,构造由N个立方体粒构成的粒集GS,像素点的坐标(i,j)对应的立方体粒为第N1×(j‑1)+1个立方体粒;(3)、构建立方体粒之间的合并算子和立方体粒模板,方法是:两立方体粒g1=(C1,r1),其中C1=(R1,G1,B1)为g1的中心,r1为g1的粒度,g2=(C2,r2),其中C2=(R2,G2,B2)为g2的中心,r2为g2的粒度,合并立方体粒的中心和粒度,由g1和g2的中心,根据式1、式2、式3,计算立方体粒的中心(Ru,Gu,Bu):Ru=0.5(max{R1+0.5r1,R2+0.5r2}+min{R1‑0.5r1,R2‑0.5r2}) 式1Gu=0.5(max{G1+0.5r1,G2+0.5r2}+min{G1‑0.5r1,G2‑0.5r2}) 式2Bu=0.5(max{B1+0.5r1,B2+0.5r2}+min{B1‑0.5r1,B2‑0.5r2}) 式3由g1和g2的中心和粒度,根据式4,合并立方体粒的中心,ru为合并立方体粒的粒度:gu=g1∨g2=(Cu,ru) 式4;其中Cu=(Ru,Gu,Bu)为合并立方体粒的中心;根据下式:ru=max{max{R1+0.5r1,R2+0.5r2}‑min{R1‑0.5r1,R2‑0.5r2},max{G1+0.5r1,G2+0.5r2}‑min{G1‑0.5r1,G2‑0.5r2},max{B1+0.5r1,B2+0.5r2}‑min{B1‑0.5r1,B2‑0.5r2}} 式5得到合并立方体粒;设置粒度阈值ρ,构建立方体粒模板,该模板是一个集合,用GB表示,立方体粒模板中的立方体粒用gb=(Cb,rb)表示,其中Cb=(Rb,Gb,Bb)为模板立方体粒的中心,rb为模板立方体粒的粒度;将立方体粒集GS第一个立方体粒加入立方体粒模板中,并在立方体粒集GS删去第一个立方体粒,同样用式1至式5计算立方体粒集GS中的所有立方体粒与立方体粒模板GB中所有立方体粒之间的合并立方体粒gu;当立方体粒gu的粒度小于或等于粒度阈值ρ时,gb=gu,并且在立方体粒集GS中删去参与合并的立方体粒,当立方体粒gu的粒度大于粒度阈值ρ时,选取立方体粒集GS的第一个立方体粒加入立方体粒模板GB,并且在立方体粒集GS中删去第一个立方体粒,直到立方体粒集GS中所有的立方体粒全部被删去,这样立方体粒模板GB中的元素不断增加,而立方体粒集GS中的元素不断减少直至为空集,即构造了含有n个立方体粒的立方体粒模板GB={gb1,gb2,...,gbn);(4)、将待分割图像每个像素点的RGB值表示为立方体粒集GS,并将其与立方体粒模板进行匹配,匹配公式为:D(i,j)=max{|Rj‑Rbi|,|Gj‑Gbi|,|Bj‑Bbi|} 式6其中(Rbi,Gbi,Bbi)立方体粒模板中第i个立方体粒的中心,(Rj,Gj,Bj)为立方体粒集GS第j个立方体粒的中心;根据式6计算立方体粒集GS第j个立方体粒与立方体粒模板GB第i个立方体粒之间的距离;(5)、确定待分割彩色图像像素点分割后的RGB值:根据待分割图像像素点的RGB值对应的立方体粒gj与立方体粒模板GB立方体粒gbi之间的距离D(i,j),找出最小的距离所对应的立方体粒模板中的立方体粒的编号id=argminD(i,j),其中1
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