[发明专利]一种基于超图的图像共分割方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于超图的图像共分割方法，属于图像处理技术领域。

背景技术

图像共分割问题是指从具有相同或者相似目标的两幅或者多幅图像中分割出目标的问题。对于无监督、自动的图像共分割方法已经有很多工作，比如基于直方图相似性的图像共分割算法(C.Rother,T.Minka,A.Blake and V.Kolmogorov.Cosegmentation of image pairs by histogram matching:Incorporation a global constraint into MRFs.CVPR,2006；L.Mukherjee,V.Singh,and C.Dyer.Half-integrality based algorithms for cosegmentation of images.In CVPR，2009)。以上的图像共分割算法能够对图像对进行共分割处理。但是在图像的相似性计算时，单纯基于图像的颜色直方图信息，当前景与背景在颜色上相似时，其分割结果会出现较大误差，导致前景背景无法区分。同时，以上算法采用基于马尔科夫随机场的分割方法，需要求解一个复杂的优化方程，因此很难快速的对图像对进行共分割处理。

在图像共分割方法中，为了引入更多的先验信息以获取更精确的分割结果，需要先对图像进行不同特征的提取，如Vicente S,Rother C,Kolmogorov V.Object cosegmentation.CVPR,2011，该方法提取图像的大小，颜色，纹理，边缘，形状，SIFT等一系列特征进行学习。但该方法增加了特征提取的复杂度，同时增加了图像特征的维度，导致计算复杂度增加，分割速度降低。

为了解决降低优化问题求解的复杂度，首先对图像进行过分割处理，例如(Kim E,Li H,Huang X.A hierarchical image clustering cosegmentation framework.CVPR,2012)，该方法首先对图像进行过分割处理，以超像素为节点进行构图，并用超像素的LAB颜色，HOG以及SURF特征构造图进行分割。但该方法采用传统简单图映射图像，只能表示两个节点之间的相关关系，而很难去表达图像间复杂的相关关系，使得最终的分割效果下降。

发明内容

本发明的目的是为了解决基于传统简单图的共分割算法，构图复杂，求解计算复杂度高的问题，提出一种能够更高效的对图像对进行共分割处理的方法。

本发明提出了一种基于超图的图像共分割方法，该方法包括如下步骤：

步骤一、图像读取；

读入两幅具有相似或相同前景的图像；

步骤二、图像共分割；

采用Mean-shift算法对输入图像进行过分割处理，记录分割后图像中每个像素所属分块的标号；

步骤三、分块相似性判断；

对图像分块，采用直方图统计方法统计其颜色直方图H；对图像1中的分块i和图像2中的分块j计算直方图Chi距离：