[发明专利]一种基于Otsu的花朵图像分割方法

说明书

技术领域

本发明涉及属于图像处理的领域，更具体地，涉及一种基于Otsu自动阈值分割方法的花朵图像分割方法。

背景技术

随着科技的不断发展，图像处理技术的不断进步，不少大型搜索引擎也开始做起了图像识别方面的工作，例如百度识图，输入一张图片，它能够自动帮你搜索出与你输入图片相关的其它图片内容，对于这方面的技术，需要对输入的图像进行处理和识别，提取其特征值与搜索引擎数据库内的图像特征值进行比对，最终得到与输入图像类似的相关的其它图片内容，而在对图像处理的方面，我们经常需要先对输入图像进行分割处理，分割出输入图像中的目标部分和背景部分，然后提取目标部分再对目标部分进行别的处理，因此，图像分割是图像处理中重要的一部分。

在图像分割处理方面，已经有了很多种非常好的分割方法，例如直方图阈值分割方法，迭代法阈值分割和大津法阈值分割（Otsu阈值分割方法），这些阈值分割方法都能得到非常好的分割效果，其中Otsu自动阈值分割方法能自动算出输入图像的阈值，再与输入图像中的每一个像素点进行比对，最后能分割出输入图像中的目标部分和背景部分，其运算速度比较快。

Otsu自动阈值分割方法需要根据输入图像自动算出一个阈值，如果自动算出来的阈值能够把输入图像很好地分割为背景部分和目标部分，那是最理想的，然而很多情况下，以同一个标准对输入图像进行阈值分割处理得出来的效果可能非常不理想，此时找到一种方法，使得对所有的输入图像都能得到一个比较理想的分割结果是非常有必要的。

发明内容

为了解决上述现有技术的不足，本发明提出一种基于Otsu的花朵图像分割方法，该方法是首先输入一张花朵图像，并对花朵图像进行预处理和判定，自动选择根据RGB模型还是HSV模型对花朵图像进行处理，再选择是根据花朵图像的R值、H值还是S值对花朵图像进行阈值分割，采用该方法可以对输入图像进行选择和判断，图像分割的效果也比较理想。

为了实现上述目的，本发明的技术方案为：

一种基于Otsu的花朵图像的分割方法，该方法对花朵图像进行了选择和判定，根据输入花朵图像的特征，自动选择采用根据R值、H值或者S值对输入图像进行阈值分割；

对花朵图像进行分割的具体过程步骤如下：

11）遍历图像所有像素点，根据R、G、B三个值的相对大小，除去花朵中的绿色部分；

12）划分花朵图像，将花朵图像四个边角部分的小区域划分为背景部分，且设中间部分的大区域内至少存在一部分的目标部分；

13）对花朵图像进行判定，选择适应的值作为计算该花朵图像阈值的标准，再对该花朵图像进行Otsu自动阈值分割。

优选地，根据输入花朵图像的特征，自动选择采用根据R值、H值或者S值对输入图像进行阈值分割的实现方式为：

21）判断花朵图像中间部分的大区域，若白色像素点所占比例为A%，则该花朵是存在白色，此时采用R值作为计算阈值的标准，即根据R值进行阈值分割；

22）判断花朵图像四个边角部分的小区域，若这四个小区域内有至少一个区域，R值最大的点占了这个区域中的50%以上，则采用H值作为计算阈值的标准，即根据H值对花朵图像进行阈值分割；

23）判断花朵图像四个边角部分的小区域，若这四个小区域内至少有一个区域，R、G、B三个值之间相差不大于15，则采用S值作为计算阈值的标准，即根据S值对花朵图像进行阈值分割；

24）对背景单调的绿色花朵进行阈值分割，首先对花朵图像根据R值进行阈值分割，之后遍历花朵图像的所有像素点，逐点取反；

通过以上步骤，最终得到合适的R值、H值或者S值来对花朵图像进行阈值分割。

本发明提出的一种基于Otsu的花朵图像的分割方法，属于图像处理方面的领域。本方法利用Otsu自动阈值分割方法对目标花朵图像进行处理，得出花朵图像的前景部分（花朵）和背景部分（其他非花朵部分），本发明主要是提出一种方法，通过预处理选择算法，电脑能对花朵图像进行筛选，再根据不同的情况自动选择根据花朵图像的不同颜色分量R值、H值还是S值来对花朵图像进行阈值分割，最终对任一花朵图像能够得出一个较好的分割结果。本发明可用于图像识别特别是花朵图像识别方面，也可用于各种植物搜索引擎对植物图像进行识别和搜索。

附图说明

图1是本发明默认的目标部分和背景部分的划分区域示意图。

图2是对白色花朵或者含有白色的花朵进行阈值分割的实验结果图。