[发明专利]一种基于Tarjan算法和区域连接的图像分割方法

摘要

本发明公开了一种基于Tarjan算法和区域连接的图像分割技术，所述的Tarjan算法用于求解有向图的最小分支，当构建完最小分支后，图像被分割成大量碎片。为防止图像出现过分割，若相邻区域间的大小和相似性满足区域连接条件，则连接相邻区域。对比目前存在的图像分割技术，该算法用于图像分割具有时间快，分割准确，构建过程中不需要设置任何参数等优点。

主权项

1.一种基于Tarjan算法和区域连接的图像分割方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1.基于图像相邻像素点之间的梯度差的正负对输入图像I构建有向图I'；令p，q表示图像I上一对相邻的像素点，表示两点的梯度值，若构建两条有向连接线分别指向p和q；若构建一条有向连接线由q指向p，反之构建有向连接线从p指向q；S2：在有向图I'上利用Tarjan算法构建最小树形图，要添加一个虚拟节点；从虚拟节点构建直线连接有向图的每个节点，权重为无穷大；构建完最小树形图之后去掉虚拟节点和虚拟节点所连接的边，形成一个个独立的根树，每个根树代表一个碎片区域；S3：计算相邻碎片区域之间的两类连接边，一类边连接相邻两区域的叶子节点，权重为w_e1；另一类边连接相邻两区域的根节点，权重为w_e2；S3中所述w_e1和w_e2计算公式为：w_e2＝|avg(U)‑avg(V)|其中p1和p2表示相邻两区域U和V的根树的叶子节点，avg(U)和avg(V)代表区域U和V的平均颜色强度；avg(U)＝Col_sum(U)/size(U)；Col_sum(U)表示区域U中所有像素点的RGB三通道颜色值之和，size(U)表示区域U中像素点的个数；S4：将S3中所计算的两类边按w_e1，λw_e2进行升序排列并依次判断：若该边所连接的两碎片大小和相似性满足区域连接条件，则用由区域间颜色差决定的权重的边连接两碎片区域；所述的区域连接条件为：size(U)‑size(V)≤α；size(U)≤β或者size(V)≤β；c＜min(Int(U)+τ(U),Int(V)+τ(V))其中α＝β＝50，c表示当前判断的连接边的权重，Int(U)表示区域U里面的最大的边权重，Int(V)表示区域V里面的最大的边权重；τ(U)＝k/size(U)；k＝m*n/sm和n表示输入图像I的宽度和高度，s＝200；τ(U)控制两个区域之间的差异在多大程度上小于区域内差异才能被连接；S5：输出分割图像I”。