[发明专利]一种基于多层级SLIC的图像超像素分割方法在审

专利信息
申请号: 201810403335.6 申请日: 2018-04-28
公开(公告)号: CN108596936A 公开(公告)日: 2018-09-28
发明(设计)人: 瘳苗;赵于前;廖胜辉 申请(专利权)人: 中南大学
主分类号: G06T7/136 分类号: G06T7/136;G06T5/00
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 410083 湖南*** 国省代码: 湖南;43
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 像素 图像 像素分割 分割结果 标准差 多层级 灰度 预设 分割 迭代分割 滤波处理 输入图像 数据冗余 图像目标 图像噪声 迭代 去除 贴合 合并
【权利要求书】:

1.一种基于多层级SLIC的图像超像素分割方法,其特征在于包括以下步骤:

(1)对输入图像进行滤波操作,在去除图像噪声的同时保留图像边界;

(2)设置待生成的超像素数目n1,采用SLIC方法对滤波后的图像f进行超像素分割,其中n1为大于0的自然数;

(3)计算图像f中每个超像素Pi的灰度标准差σi,若σi大于预先设定的阈值σ,则取图像f中该超像素最小外接矩形对应的子图像Si,并对该子图像设置待生成的超像素数目n2,采用SLIC方法对Si进行超像素分割,其中σ为正常数,n2为大于0的自然数;

(4)将Si中Pi区域的超像素分割结果赋给Pi,实现Pi的一次迭代超像素分割;

(5)重复步骤(3)~(4),直到图像f中所有超像素的灰度标准差均小于等于阈值σ;

(6)为了消除迭代分割过程中产生的数据冗余,以减少超像素数目,将图像f中过分割的超像素进行合并,合并方法包括以下步骤:

a.判断图像f中每个超像素Pi是否满足以下条件:(Ⅰ)像素数目小于T;(Ⅱ)与邻接超像素的灰度均值之差的最小值小于阈值μ,其中T为大于0的自然数,μ为正常数;

b.若满足上述条件,则将超像素Pi和与Pi灰度均值最接近的邻接超像素进行合并。

2.如权利要求1所述的基于多层级SLIC的图像超像素分割方法,其特征在于,所述的第(1)步中,滤波操作具体包括:采用(2a+1)×(2a+1)的模板对输入图像进行中值滤波,其中a为大于0的自然数。

3.如权利要求2所述的基于多层级SLIC的图像超像素分割方法,其特征在于,所述a为1~5的自然数。

4.如权利要求1所述的基于多层级SLIC的图像超像素分割方法,其特征在于,所述n1为50~500的自然数,σ为10~25的正常数,n2为4~10的自然数。

5.如权利要求5所述的基于多层级SLIC的图像超像素分割方法,其特征在于,所述T为300~1200的自然数,μ为5~25的正常数。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于中南大学,未经中南大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201810403335.6/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top