[发明专利]一种实现交互式图像分割的预处理方法、装置及终端

说明书

本文公开了一种实现交互式图像分割的预处理方法、装置及终端。所述方法包括：检测到原始图像上的涂抹轨迹或勾勒轨迹后，将所述涂抹轨迹或勾勒轨迹的第一邻接区域确定为标记区，将所述涂抹轨迹或勾勒轨迹的第二邻接区域确定为感兴趣区域，所述感兴趣区域包含所述标记区；生成图像分割算法的输入掩模图：将所述标记区中所有的像素作为所述掩模图中的前景点，将所述感兴趣区域中标记区外的像素标记为所述掩模图中的背景点。本文能够通过图像预处理优化图像分割算法的输入掩模图以缩短图像分割算法的运行时间，优化图像分割效果。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种实现交互式图像分割的预处理方法、装置及终端。

背景技术

图像分割，是指将平面图像依照颜色、纹理、形状等特征将其划分为互不相连的若干区域，这是图像处理领域的一项实用的基础技术。现有的图像分割技术有基于阈值的分割方法、基于边缘的分割方法、基于区域的分割方法、基于能量泛函的分割方法、基于图论的分割方法等。其中在图论方法里比较知名的有GraphCut算法及其改进版本GrabCut算法。

GraphCut算法及其改进版本GrabCut算法，是基于区域标注的交互式图像分割方法。GraphCut算法是基于马尔可夫随机场(Markov Random Field,MRF)能量最小化框架的一种算法，优点在于可以结合多种理论知识进行全局最优求解。GrabCut算法是对GraphCut算法的改进，GrabCut算法通过在原始图像上标注出前景点(要提取的目标对象上的点)和背景点生成掩模图，利用原图和掩模图对前景、背景颜色空间建立高斯混合模型(GaussianMixture Model，GMM)，利用GMM参数学习、估计过程中可进化的迭代算法完成能量最小化，判决出图像中的前景点和背景点，从原图中提取出由前景点像素组成的目标图像。

在手机上使用GrabCut算法进行图像分割时，为了降低交互的复杂性，通常对用户如何标记不做严格要求，因此，在用户标记的前景点较少时，如果利用整张原始图像生成掩模图，则迭代次数可能很多，算法运行时间较长，影响了用户的体验。

因此，如何在保证交互简单的前提下，尽量减少GrabCut算法的运行时间，优化图像分割的效果，是需要解决的问题。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种实现交互式图像分割的预处理方法、装置及终端，能够通过图像预处理优化图像分割算法的输入掩模图以缩短图像分割算法的运行时间，优化图像分割效果。

本发明实施例提供一种实现交互式图像分割的预处理方法，包括：

检测到原始图像上的涂抹轨迹或勾勒轨迹后，将所述涂抹轨迹或勾勒轨迹的第一邻接区域确定为标记区，将所述涂抹轨迹或勾勒轨迹的第二邻接区域确定为感兴趣区域，所述感兴趣区域包含所述标记区；

生成图像分割算法的输入掩模图：将所述标记区中所有的像素作为所述掩模图中的前景点，将所述感兴趣区域中标记区外的像素作为所述掩模图中的背景点。

可选地，将所述涂抹轨迹的第一邻接区域确定为标记区，将所述涂抹轨迹的第二邻接区域确定为感兴趣区域，包括：

构造所述涂抹轨迹的最小外接矩形，根据所述涂抹轨迹的长度L对所述最小外接矩形进行扩展形成标记区；

为所述涂抹轨迹套用矩形模板，根据所述矩形模板生成包含所述涂抹轨迹的感兴趣区域，如果所述感兴趣区域没有包含所述标记区，则将所述感兴趣区域扩展至包含所述标记区；或者对所述标记区进行膨胀处理形成感兴趣区域。

可选地，所述构造所述涂抹轨迹的最小外接矩形，根据所述涂抹轨迹的长度L对所述最小外接矩形进行扩展形成标记区，包括：

根据所述涂抹轨迹上所有像素的横纵坐标值确定出最大横坐标值x_max、最小横坐标值x_min、最大纵坐标值y_max和最小纵坐标值y_min；