[发明专利]一种图像分割方法及装置

说明书

本发明提供一种图像分割方法及装置，方法包括：获取相同的第一和第二待处理图像；对第一待处理图像进行预处理后转化为梯度图像；获取梯度图像上各第一区域上的标记点集合以及梯度图像的像素点的坐标值和灰度值；根据上述各参数、预先构建的前景灰度直方图和背景灰度直方图，确定待分割的目标区域的轮廓线上各个像素点的坐标值，并据此在第二待处理图像上将除所述待分割的目标区域外的区域的颜色设置为与待分割的目标区域不同的颜色，以实现对待分割的目标区域的分割。本发明可达到了快速且准确的分割目的。

技术领域

本发明涉及检测技术领域，尤其涉及一种图像分割方法及装置。

背景技术

随着我国经济和社会的发展，人们生活质量得到了显著提高，对肉类食品的需求已不只是数量上的满足，对肉品质量也具有了高要求，猪肉产品的质量安全与人民群众的生活质量紧密相关，生猪养殖不仅关系到我国经济的发展，并且关系到民生国计和社会安定。但流行病对生猪养殖生产的威胁十分严重，所以，分割出特定生猪图像对日后进行生猪目标检测、识别、疾病诊治等工作具有重要意义。随着图像处理技术的发展，图像分割发挥着越来越大的作用。传统的交互分割方法可以较为准确的分割出特定生猪目标，但是费时费力；自动分割虽然可以减少人工操作，但由于生猪位置的不确定性、复杂背景的模糊化以及不同像素范围噪声的影响，自动分割往往很难取得令人满意的分割效果。因此，交互图像分割的复合方法越来越受到人们的重视。

Rother等人在GraphCut基础上提出的GrabCut，有效的减少了用户的交互量；L.Vincent与Soille提出了基于浸入模拟的算法，算法简单易于并行处理；Yin Li等人提出的LazySnapping，大量的减少了图节点的数量，实现图像的有效分割。分水岭算法有好的鲁棒性，但容易受噪声影响；自适应分水岭算法的过分割现象非常严重，极易导致图像目标信息的丢失或分割过多；LazySnapping算法进行分割，能够实现特定颜色的提取。

对于分割对象颜色单一、边缘模糊且具有低对比度，复杂背景对象可能与目标特征值相近，对于用户想要选定的特定目标不容易分割出来的问题目前还无法解决。

发明内容

本发明提供一种至少部分解决上述技术问题的图像分割方法及装置。

第一方面，本发明提供一种图像分割方法，包括：

获取相同的第一待处理图像和第二待处理图像；所述第一待处理图像和第二待处理图像包括至少一个第一区域和一个第二区域，所述至少一个第一区域中包括至少一个待分割的目标区域；

对所述第一待处理图像进行预处理，获取消除噪音和锐化后的图像；

将预处理后的图像转化为梯度图像；

获取所述梯度图像上各个第一区域上的标记点集合以及所述梯度图像上的像素点的坐标值和像素点的灰度值；

根据各个标记点集合、所述梯度图像的像素点的坐标值、所述梯度图像的像素点的灰度值、预先构建的前景灰度直方图和预先构建的背景灰度直方图，确定待分割的目标区域的轮廓线上各个像素点的坐标值；

根据所述待分割的目标区域的轮廓线上各个像素点的坐标值，在所述第二待处理图像上将除所述待分割的目标区域外的区域的颜色设置为与所述待分割的目标区域不同的颜色，以实现对所述待分割的目标区域的分割。

优选的，所述根据各个标记点集合、所述梯度图像的像素点的坐标值、所述梯度图像的像素点的灰度值、预先构建的前景灰度直方图和预先构建的背景灰度直方图，确定待分割的目标区域的轮廓线上各个像素点的坐标值，包括：

根据各个标记点集合、所述梯度图像的像素点的坐标值和所述梯度图像的像素点的灰度值，获取各个所述第一区域的轮廓线上的各个像素点的坐标值和各个所述第一区域的轮廓线上的各个像素点的灰度值；