[发明专利]基于像素间相似性的彩色图像超像素分割方法

摘要

本发明公开了一种基于像素间相似性的彩色图像超像素分割方法，该方法包括以下步骤：首先对待分割图像进行初始聚类，然后基于初始聚类确定种子点，并判断是否需要新增种子点，如果需要则完成种子点的增加；根据初始聚类和种子点的标记生成初始的超像素；对于未被标记的像素点，利用定义的能量函数计算种子点与其搜索范围内像素的能量，选取能量最小的种子点的超像素标记作为未标记像素的超像素标记，最后将满足阈值条件的孤立像素和孤立的很小的超像素合并到与它最相似的邻域超像素中直到当前的超像素个数达到期望的个数，实现图像的超像素分割。本发明的方法可以取得理想的图像分割效果，并在图像平坦区域提供更高的规则性，提高了图像分割的质量和分割效果。

主权项

1.基于像素间相似性的彩色图像超像素分割方法，其特征是，主要包含以下几个步骤：步骤1，对待分割图像进行初始聚类；步骤2，确定种子点，并判断是否需要新增种子点，如果需要则以颜色距离为约束把六边形区域内的像素划分为两类，在与种子点不属于同一类的像素集合中重新寻找一个种子点；步骤3，根据初始聚类和种子点的标记生成初始的超像素；步骤4，由边界粘附、均匀强度和紧凑性三个项定义一个能量函数，选取最小能量所对应的种子点标记，对未标记的像素进行标记；步骤5，将孤立的像素和孤立的很小的超像素合并进与它最相似的邻域中；其中，所述步骤2包括：2‑1)在待分割的图像上根据预设的超像素个数初始化六边形，并在六边形中设定搜索范围，对于搜索范围内的任意一个像素，如果它和邻域内像素的初始分类标记一致，则计算它与六边形中心点的距离，选取距离最小的像素点作为种子点；如果搜索范围中所有像素都不满足上述一致条件，则选取使度量函数值最小的那个点作为种子点；判断像素是否是种子点的度量函数为:Seed_i＝α·Δ_i+β·dist(i,z)_AD   (10)其中，α和β为平衡参数；dist(i,z)_AD是像素i与当前所属的六边形中心的距离；Δ_i是像素i的二阶差商，由四个方向的二阶差商组成：Δ_i＝Δ_i1+Δ_i2+Δ_i3+Δ_i4       (8)对于像素i的八邻域像素，上、下、左和右像素分别标记为j₂,j₇,j₄,j₅，左上、右上、左下和右下角像素分别标记为：j₁,j₃,j₆,j₈，定义R通道四个方向的二阶差商为：同理计算G和B通道的Δ_i1g和Δ_i1b，Δ_i2g和Δ_i2b，Δ_i3g和Δ_i3b，Δ_i4g和Δ_i4b；Δ_i1,Δ_i2,Δ_i3,Δ_i4是R，G，B三个通道的平均值；2‑2)通过度量六边形内像素的标准差来判断当前六边形内是否包含图像边界,若包含则增加种子点；增加种子点的方法：以颜色距离为约束把区域内的像素划分为两类，在与种子点不属于同一类的像素集合中，选取使二阶差商Δ_i最小的像素点做为新的种子点；所述步骤3包括：对于六边形区域中的每个像素i，比较i的初始类标记是否等于它所属六边形中种子点s的标记，相等则给像素i的超像素标签赋值为种子点s的标记；否则，对像素i不进行标记，像素i为未标记状态；对每个六边形中的所有像素都进行这样的操作，得到图像初始的超像素。