[发明专利]一种图像分割方法和图像处理装置

说明书

本发明涉及一种图像分割方法和图像处理装置，属于图像处理技术领域，该方法利用二维最大类间方差法进行多次处理，使某次处理后边缘信息区和噪声区内灰度像素的概率小于设定的概率值，将处理得到的若干个二维分割阈值点进行曲线拟合，最后根据分割阈值曲线对各灰度像素进行二值化处理，实现图像分割，本发明的图像分割方法能够最大程度的将有用信息(属于目标区和背景区的灰度像素)从边缘信息区和噪声区内分离出来，有效降低边缘信息或噪声对图像分割处理的影响，使分割效果更准确，实用性更高。

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种图像分割方法和图像处理装置。

背景技术

图像分割是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域，并提取出感兴趣目标的过程，因此，图像分割是图像处理到图像分析的关键步骤。当图像质量很好时，光照很均匀的时候只需要采用全局阈值的方法就能完成图像分割，但是图像形成的时候会存在很多干扰因素，如阴影遮挡、局部高光，导致图像分割时不能达到较好的分割效果。

现有技术中，通常采用二维大津法(又称二维最大类间方差法，二维Otsu法)进行图像分割，例如刘健庄等人于1993年《自动化学报》第19卷第1期发表的《灰度图像的二维Otsu自动阈值分割法》，虽然，该方法在考虑了像素点的灰度值分布与其邻域像素的平均灰度值分布，使得该方法比一维Otsu法的阈值分割准确度有所提高，但是通过该方法确定的边缘信息区和噪声区中仍存在一部分属于目标区和背景区的灰度像素，因此该方法在一定程度上仍然受边缘信息或噪声的影响，进而影响图像分割的准确度。

发明内容

本发明的目的是提供一种图像分割方法，用于解决现有方法进行图像分割时受边缘信息或降低噪声影响，导致影响图像分割准确度的问题。还提出一种图像处理装置，用于解决现有方法进行图像分割时受边缘信息或降低噪声影响，降低图像分割准确度的问题。

基于上述目的，一种图像分割方法的技术方案如下：

获取原始图像，对所述原始图像进行灰度处理，得到灰度图像；获取灰度图像中各像素点的灰度和邻域平均灰度，建立坐标系；

利用二维最大类间方差法在所述坐标系下对所述灰度图像像素进行处理，确定二维分割阈值点；所述二维分割阈值点将原始图像的二维灰度直方图分为四个区域，分别为背景区、目标区、边缘信息区和噪声区；判断所述边缘信息区和噪声区内的像素数占总像素数的概率，当所述概率大于或等于设定的概率值时，利用二维最大类间方差法分别对在所述边缘信息区和噪声区内的灰度图像像素进行处理，重新确定出所述边缘信息区和噪声区对应的二维分割阈值点，对应的二维分割阈值点分别将所述边缘信息区和噪声区重新划分为四个区域；直到重新划分的边缘信息区和噪声区内的像素数占总像素数的概率小于所述概率值为止；

对确定的各二维分割阈值点进行曲线拟合，得到分割阈值曲线，根据所述分割阈值曲线对各像素点进行二值化处理，实现图像分割。

基于上述目的，一种图像处理装置的技术方案如下：

包括存储器和处理器，以及存储在所述存储器上并在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器与所述存储器相耦合，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的图像分割方法。

上述两个技术方案的有益效果是：