[发明专利]一种前景分割问题的优化方法

摘要

一种前景分割问题的优化方法，具体是一种基于置信思想思想的对前景分割结果进行优化的方法，属于图像处理领域。本发明要解决的技术问题是优化前景分割结果，解决前景分割结果中出现的空洞现象。首先利用前景分割方法进行前景分割；然后，基于置信思想，图像中并行进行四个方向的一维消息传递，加强像素之间的关联，对前景分割结果进行优化。本发明可以很好的消除前景分割结果中出现的空洞现象。

主权项

1.一种前景分割问题的优化方法，其特征在于步骤如下：A、首先获取原始视频帧图像，通过前景分割方法，得到初始的前景分割图像；B、在此分割图像的原始图像中，计算每一个像素在图像空间中的连续性值；C、在图像四个方向并行进行一维消息的传递；D、计算每一个像素的状态相似度；E、确定当前图像的前景分割优化结果；在步骤A中，进一步细化为：A1、获取原始视频帧图像I，图像的大小为M×N，在图像中建立x-y坐标系，x轴方向上的像素点数为M，y轴方向上的像素点数为N，规定图像中任意点像素i的坐标为(x_i,y_i)；A2、利用前景分割方法，对图像进行前景分割，得到初始的前景分割图像C，在初始的分割图像C中每个像素点只有两个状态，属于前景或者属于背景；在步骤B中，进一步细化为：B1、对输入的视频帧图像I，计算每个像素点的梯度值，得到图像I相应的梯度图像G，定义像素i的梯度值为G(x_i,y_i)；B2、根据公式（1）计算像素点i的连续性值ψ(x_i,y_i)，其中Z为梯度图像G中的最大值：ψ(xi,yi)=1Z[Z-G(xi,yi)]---(1)]]>在步骤C中，进一步细化为：C1、初始化像素点i的状态值φ(x_i,y_i)，公式具体定义为：C2、计算图像I中每一个像素点的消息值；在步骤C2中，进一步细化为：C21、初始化图像中四个边界上的像素点的消息值，具体如下：初始化图像最左侧一列上每个像素点的消息值，m(0,p)表示坐标为(0,p)的像素点的消息值，在p的取值范围内依次初始化最左侧一列上每个像素点的消息值，公式如下：m(0,p)=φ(0,p)ψ(0,p){p|p∈[0,N-1]}    （3）初始化图像最右侧一列上每个像素点的消息值，m(M-1,p)表示坐标为(M-1,p)的像素点的消息值，在p的取值范围内依次初始化最右侧一列上每个像素点的消息值，公式如下：m(M-1,p)=φ(M-1,p)ψ(M-1,p){p|p∈[0,N-1]}    （4）初始化图像最上侧一行的每个像素点的消息值，m(s,0)表示坐标为(s,0)的像素点的消息值，在s的取值范围内依次初始化最上侧一行的每个像素点的消息值，公式如下：m(s,0)=φ(s,0)ψ(s,0){s|s∈[1,M-2]}    （5）初始化图像最下侧一行每个像素点的消息值，m(s,N-1)表示坐标为(s,N-1)的像素点的消息值，在s的取值范围内依次初始化最下侧一行的每个像素点的消息值，公式如下：m(s,N-1)=φ(s,N-1)ψ(s,N-1){s|s∈[1,M-2]}    （6）C22、在图像中以边界像素点为传递的起点，同时进行自左至右，自右至左，自上至下，自下至上四个方向的一维消息传递，在每一次传递过程中，分别按照上述方向在相邻像素之间进行消息传递，直到传递到这个方向上的最后一个像素结束；计算图像I中非边界的像素点i的消息值m(x_i，y_i)，公式如下：m(xi,yi)=φ(xi,yi)+m(xk,yk)φ(xi,yi)+1ψ(xi,yi)---(7)]]>其中m(x_k，y_k)是像素i的相邻像素k的消息值；在不同的传递方向上，相邻像素k与i的位置关系不同，像素点i计算出来的消息值不同，在四个传递方向上公式的具体解释如下：在自左至右的传递方向上，像素k是像素i的左侧相邻像素；在自右至左的传递方向上，像素k是像素i的右侧相邻像素；在自上至下的传递方向上，像素k是像素i的上侧相邻像素；在自下至上的传递方向上，像素k是像素i的下侧相邻像素；在步骤D中，进一步细化为：D1、根据步骤C，在同时进行了四个方向的消息传递后，图像中的每个像素都会得到来自它的相邻像素点的消息值；像素j的坐标为(x_j,y_j)，j的相邻像素的个数为num(x_j,y_j)，表示像素j在传递结束后得到的相邻像素传递的消息值的个数为num(x_j,y_j)；在四个方向的消息传递结束后像素j得到消息值的和为mess(x_j,y_j)，计算公式如下：mess(x_j,y_j)=m(x_j-1,y_j)+m(x_j+1,y_j)+m(x_j,y_j-1)+m(x_j,y_j+1),(x_j-1≥0,y_j-1≥0,x_j+1≤M-1,y_j+1≤N-1)    （8）等号右边是传递结束后像素j得到的相邻像素传递的消息值，每个像素最多得到4个消息值；公式（8）的限定条件是x_j-1，y_j-1，x_j+1，y_j+1要在图像大小M×N范围内，对于超出范围的项，取消该项的消息值的计算；每个像素点按照此规则对得到的相邻像素传递的消息值进行求和；D2、根据像素点j得到的消息和mess(x_j,y_j)与该像素点相邻像素的个数num(x_j,y_j)，进行求平均运算，得到此点的状态相似度值b(x_j,y_j)，具体计算如下式：b(xj,yj)=mess(xj,yj)num(xj,yj)---(9)]]>在步骤E中，进一步细化为：E1、本发明对初始分割图像C中的前景空洞的填充程度与阈值的大小有关，阈值的取值范围是(0.6,0.8)；对于D2所得到的像素点j的状态相似度值b(x_j,y_j)，进行阈值判断，若b(x_j,y_j)大于阈值，则像素点j为前景，否则为背景，得到分割优化结果。