[发明专利]基于多层次距离变换的粘连目标分割算法

权利要求书

1.一种基于多层次距离变换的粘连目标分割算法，其主要方法包括：

(1)最原始图像进行光照校正、二值化处理；

(2)对二值图像经行距离变换、归一化处理；

(3)对归一化后图像每个连通域大小进行筛选，对大于一个单体目标大小的区域再次进行距离变换、归一化处理，直至没有大于一个单体目标的区域；

(4)以距离变换、归一化后的图像为种子，经行分水岭计数；

(5)对分割后的图像分块上色，再以二值图为蒙版，对分割后图像经行过滤。

2.根据权利要求1所述的一种基于多层次距离变换的粘连目标分割算法，其特征在于：对图像进行光照校正需要利用环境光线生成光照蒙版，叠加到原始图像中。

3.根据权利要求1所述的一种基于多层次距离变换的粘连目标分割算法，其特征在于：距离变换是计算每一个点的最近背景的距离，在二值图像上一般为非零点到最近零点的距离。

距离变换：

D(p)＝Min(d(p，q))

D(p)为距离变换后的图像。p是目标上的像素点，q是背景上的像素点，d()是p与q上像素点的欧式距离。

归一化是对每一个像素经行距离变换后的值经行归一计算，能使距离变换计算出的距离通过图像呈现出来。而在多次计算中，每次也可取不同的参数值。

4.根据权利要求1所述的一种基于多层次距离变换的粘连目标分割算法，其特征在于：用于连通域大小进行筛选的参数是通过目标在图像上的像素数量计算而来的。参数F：

其中，S为单体目标像素个数，r为归一化阈值参数，k为迭代次数。上面三个公式分别针对圆形、椭圆、矩形目标，F₁(k)中的R为圆形目标的半径，F₂(k)中的a、b分别是椭圆目标的长短轴，F₃(k)中的a、b分别为矩形目标的长宽。