[发明专利]一种特征选择性图像分割方法

摘要

本发明公开了一种特征选择性图像分割方法，具体包括四个阶段，用户初始化阶段，更新参数阶段，标记阶段，输出阶段。通过特征选择性图像分割优化模型，设计迭代方式，并根据图像不同区域的平均灰度和图像不同区域的局部纹理结构两个特征，定义分割区域内部的一致性。由于图像的不同区域中包含局部灰度的变换及复杂多变的纹理局部结构，从整体上很难使用数学工具进行描述，本发明使用图像块作为图像局部描述子，用图像块构造描述分割区域内部一致性的度量，该度量反映了图像不同区域的平均灰度和局部纹理结构。本发明是具有特征选择性的分割技术，克服了传统变分图像分割技术的缺点。

主权项

一种特征选择性图像分割方法，其特征在于，包括：1)、获取待处理图像，并在特征选择性图像分割优化模型输入待处理的图像和用户初始化参数；所述用户初始化参数包括：分割区域数N，图像块大小n，字典大小m1＝m2＝…＝mN，平衡参数λ；2)、根据迭代次数，对特征选择性图像分割优化模型中目标泛函中的参数αi,Di,Ci进行更新，其中，i＝1,2,…,N；3)、根据迭代次数及特征选择性图像分割优化模型中更新的参数，对分割区域的隶属度函数Ii(x)进行更新；4)、重复步骤2)到3)直至迭代次数达到最大或能量泛函趋于稳定，结束运算，输出分割区域的隶属度函数Ii(x)及学习字典D，完成图像的分割处理。