[发明专利]一种自然图像显著对象自适应分割方法

摘要

本发明提供一种自然图像显著对象自适应分割方法，包括：运用随机游走算法将图像分割为不同区域；设计区域联合显著性分布，依最大显著性概率选取核心显著性区域；以核心显著性区域为种子，分析计算毗邻区域相对种子的联合显著性概率；将相对种子的联合显著性概率大于等于某一数值的毗邻区域进行合并，得到显著对象初始区域S；运用水平集算法实现图像显著对象分割。本发明根据对象的边缘属性，利用邻域像素的相对差异，运用随机游走算法将图像分割为不同区域，在一定程度上弥补弱边缘和噪声对分割的影响。

主权项

一种自然图像显著对象自适应分割方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：根据图像的边缘属性，运用随机游走算法将图像分割为不同区域；步骤二：根据人眼注意力机制建立图像区域显著性，依据人眼对颜色的敏感性分析区域的颜色对比度、依据人眼空间注意力机制分析估计区域的空间显著度，结合所述颜色对比度和空间显著度，融合背景先验知识，设计区域联合显著性分布，依最大显著性概率选取核心显著性区域；步骤三：以核心显著性区域为种子，根据各个区域的空间位置关系，分析计算毗邻区域相对种子的联合显著性概率；步骤四：将相对种子的联合显著性概率大于等于某一数值的毗邻区域进行合并，得到显著对象初始区域S；步骤五：以该初始区域为初始曲线运用水平集算法实现图像显著对象分割。