[发明专利]一种联合像素与超像素的交互式图像分割方法

摘要

本发明提供一种联合像素与超像素的交互式图像分割方法，包括步骤S1、采用MeanShift算法对输入图像进行预分割，提取超像素，并采用颜色直方图对每个超像素进行建模以表示超像素的颜色分布；S2、根据用户输入的交互信息，以超像素为节点建立图模型，采用最大流最小割算法完成超像素级分割；S3、在超像素级分割结果的基础上，采用形态学操作在目标边缘构造一个窄带区域；S4、在构造好的窄带上为前景和背景区域分别建立相应的前景和背景模型，并对窄带区域以像素点为节点建立图模型，再采用最大流最小割算法完成像素级分割。本发明通过将像素信息和超像素信息有机结合来提高执行效率，并在尽量少的用户交互条件下获得更为准确的分割结果。

主权项

1.一种联合像素与超像素的交互式图像分割方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1、采用MeanShift算法对输入图像进行预分割，以完成超像素提取，并采用颜色直方图对每个超像素进行建模，以准确表示超像素的颜色分布；S2、根据用户输入的交互信息，以超像素为节点建立图模型，并采用最大流最小割算法进行全局求解，以完成超像素级分割过程；S3、在超像素级分割结果的基础上，采用形态学操作在目标边缘构造一个窄带区域；S4、在构造好的窄带上为前景和背景区域分别建立相应的前景和背景模型，并对窄带区域以像素点为节点建立图模型，最后再次采用最大流最小割算法进行全局求解，以完成像素级分割过程；其中，所述步骤S2包括以下步骤：S21、由用户输入交互信息，标记为目标的超像素集合记为F，标记为背景的超像素集合记为B，未标记超像素集合记为U；S22、将步骤S1中得到的预分割图像以超像素为节点表示成一个有向加权图G＝(V,E,W)，其中V表示图中节点的集合，对应图像中的每个超像素；E表示图中边的集合，对应图像中连接相邻超像素间的边；W表示图中边的权重，用于表示相邻节点被划分到同一类属的倾向程度；对于任意两相邻超像素i和j，利用其颜色直方图，采用巴氏距离计算其相似度δ(i,j)，并用于表示该两相邻超像素边的权重；S23、根据用户输入的交互信息采用颜色直方图分别对前景和背景进行建模，并构造两个虚拟节点：对应前景模型的source节点和对应背景模型的sink节点；其中，集合V中的任意节点与source和sink节点所形成边的权重分别表示该节点隶属于前景和背景的倾向程度；对于未标记超像素i，利用其颜色直方图，采用巴氏距离分别计算其与source节点和sink节点的相似度δ(i,F)和δ(i,B)；S24、针对上述图模型，定义如下能量函数：其中，第一项为区域信息项，用于度量各超像素与交互信息间的相似程度；第二项为边缘信息项，用于度量超像素间的相似程度；区域信息项和边缘信息项的定义分别如下：b(ι_i,ι_j)＝λ·δ(i,j)     式(7)其中，ι_i表示节点i的类属编号，ι_i＝1对应于前景，ι_i＝0对应于背景，表示超像素节点的邻域集合，λ为控制参数；在以上建立好的图模型基础上，执行最大流最小割算法即可获得基于超像素级的全局最优解。