[发明专利]一种基于图模型的自然图像超像素分割方法

摘要

一种基于图模型的自然图像超像素分割方法，本发明涉及基于图模型的自然图像超像素分割方法。本发明的目的是为了解决现有方法无法在生成大小均匀的超像素同时有较高的超像素分割精度的缺点。步骤一：将输入的自然图像映射为赋权图；步骤二：输入期望生成的K个超像素数目，根据K个超像素数目对步骤一的赋权图进行均匀网格采样，得到K个超像素的初始位置，K取值为正整数；步骤三：在步骤二得到的K个超像素的初始位置的基础上进行聚类，生成超像素；步骤四：对步骤三生成的超像素的边界进行优化，得到超像素分割的结果。本发明用于数字图像处理领域。

主权项

1.一种基于图模型的自然图像超像素分割方法，其特征在于：一种基于图模型的自然图像超像素分割方法具体是按照以下步骤进行的：步骤一：将输入的自然图像映射为赋权图；步骤二：输入期望生成的K个超像素数目，根据K个超像素数目对步骤一的赋权图进行均匀网格采样，得到K个超像素的初始位置，K取值为正整数；步骤三：在步骤二得到的K个超像素的初始位置的基础上进行聚类，生成超像素；步骤四：对步骤三生成的超像素的边界进行优化，得到超像素分割的结果；具体过程为：步骤四一：遍历超像素(S0,S1,S2,…,SK‑1)中每个超像素Sl1边界上所有的像素k，找到与像素k相邻的(S0,S1,S2,…,Sk‑1)中任一个超像素Sl2，计算超像素Sl1与超像素Sl2中所有像素的位置值(x,y)的均值，得到超像素Sl1的中心像素m和超像素Sl2的中心像素n；分别计算像素k到位于超像素Sl1中心的像素m和位于超像素Sl2中心的像素n的距离dkm和dkn：如果dkn＜dkm，将像素k重新分配给超像素Sl2；如果dkn≥dkm的话，则不对像素k进行操作；步骤四二：在步骤四一的基础上将每个像素k的RGB颜色值和在原始自然图像I中的空间位置(x,y)记为五维空间中的点(kr,kg,kb,kx,ky)；计算每个超像素Sl1中所有像素在(r,g,b,x,y)五维空间中的均值向量(rl1,gl1,bl1,xl1,yl1)，记|Sl1|为超像素Sl1中像素的数目，则(rl1,gl1,bl1,xl1,yl1)由下式计算：计算每个超像素Sl2中所有像素在(r,g,b,x,y)五维空间中的均值向量(rl2,gl2,bl2,xl2,yl2)，记|Sl2|为超像素Sl2中像素的数目，则(rl2,gl2,bl2,xl2,yl2)由下式计算：遍历超像素(S0,S1,S2,…,SK‑1)中每个超像素Sl1边界上所有的像素k，找到与像素k相邻的(S0,S1,S2,…,Sk‑1)中任一个超像素Sl2，分别计算像素k到超像素Sl1和超像素Sl2的不相似度dkl1和dkl2：如果dkl2＜dkl1，将像素k重新分配给超像素Sl2；如果dkl2≥dkl1，则不对像素k进行操作；步骤四三：根据步骤四二设HSI颜色空间的分量H和分量S的取值范围分别是[0,Hmax]和[0,Smax]，将其分别平均分成50组，各得到50个bins：式中，Hr、Sr为直方图分组中的一组，Smax、Hmax为正实数；统计每个超像素S_l1在HSI颜色空间中分量H和分量S的直方图和统计每个超像素S_l2在HSI颜色空间中分量H和分量S的直方图和其中H(r)和S(r)分别表示像素k在颜色空间H，S上的颜色值，Zl1和Zl2是归一化系数，分别是超像素Sl1和Sl2中像素的个数；δ(·)是冲击函数，在像素k的颜色值落在直方图的第r组时返回1；同时也对超像素Sl1边界上的每个像素k计算直方图ΨHk(j)和ΨSk(j)；遍历超像素(S0,S1,S2,…,SK‑1)中每个超像素Sl1边界上所有的像素k，找到与像素k相邻的(S0,S1,S2,…,SK‑1)中任一个超像素Sl2，分别计算像素k到超像素Sl1和超像素Sl2的不相似度dkl1和dkl2：如果dkl2＜dkl1，将像素k重新分配给超像素Sl2；如果dkl2≥dkl1，则不对像素k进行操作。