[发明专利]基于主动轮廓模型的生猪耳部图像分割方法

权利要求书

1.一种基于主动轮廓模型的生猪耳部图像分割方法，其特征在于，所述方法包括：

利用滤波算法和图像增强算法对生猪图像进行预处理操纵，从而提高图像的质量，凸出耳部区域与周围像素之间的灰度差异；

通过随机获取的耳部像素点，重构图像的区域，并利用主动轮廓模型对生猪图像进行初步分割；

利用重构后的主动轮廓模型对生猪耳部图像进行精确的提取，从而得到最终的分割图像。

2.如权利要求1所述的基于主动轮廓模型的生猪耳部图像分割方法，其特征在于利用滤波算法和图像增强算法对生猪图像进行预处理操作，从而提高图像的质量，凸出耳部区域与周围像素之间的灰度差异的步骤包括：

选取3阶高斯模板，采用高斯函数对获取的整幅生猪图像进行像素值的加权运算，从而提高图像的质量；

利用分段线性变换的思想对滤波后的生猪图像进行增强处理，凸出耳部区域与周围像素之间的灰度差异。

3.如权利要求1所述的基于主动轮廓模型的生猪耳部图像分割方法，其特征在于通过随机获取的耳部像素点，重构图像的区域，并利用主动轮廓模型对生猪图像进行初步分割的步骤包括：

在生猪的左耳或右耳周边区域任意选取5～8个初始点，通过生成的样条插值函数拟合出插值点；

将插值点和随机选取的点合并成一段连续的封闭曲线，重构耳部图像的初始区域；

利用主动轮廓模型并结合重构的耳部图像区域对生猪耳部图像进行初步的分割。

4.如权利要求1所述的基于主动轮廓模型的生猪耳部图像分割方法，其特征在于利用重构后的主动轮廓模型对生猪耳部图像进行精确的提取，从而得到最终的分割图像的步骤包括：

引入曲线长度方程和曲线围成的内部区域的灰度方程两个约束条件，构造拉格朗日方程式，对主动轮廓模型中的轮廓曲线的能量泛函进行重新定义；

利用重构后的主动轮廓模型对初步分割的图像进行精确的提取，从而分割出最终的生猪耳部图像。