[发明专利]基于局部像素综合特征的彩色图像分割方法

摘要

本发明公开了一种基于局部像素综合特征的彩色图像分割方法，首先对原始彩色图像的三个分量进行滤波去噪，得到预处理的彩色图像；其次，构造小窗口图像并归一化到外接图像，利用2D‑FFT方法计算出三个通道的指数矩，并结合四元数理论求取快速高精度四元数指数矩；然后，计算幅值和相对相位作为像素特征，通过二维Tsallis熵对图像进行初分割，获得训练样本；最后，结合所得的像素特征与训练样本，利用模型完成图像分割。

主权项

一种基于局部像素综合特征的彩色图像分割方法，其特征在于按照如下步骤进行：约定：指原始彩色图像；表示小窗口图像；表示处理后的小窗口图像；表示极坐标图像；表示指数矩，为阶数，为重复度；分别表示三个通道的指数矩；表示四元数指数矩；表示快速高精度四元数指数矩；代表幅值；代表相位；代表相对相位；指邻域平均灰度级；表示联合概率；和分别表示目标熵和背景熵；a. 初始设置获取原始彩色图像并初始化设置；b. 滤波去噪使用二维高斯低通滤波器分别对的三个分量进行去噪处理，得到预处理的彩色图像；c. 快速高精度四元数指数矩计算c.1 构造以为中心的小窗口图像，做的外接圆，得到外接图像；c.2 根据下式将转化为极坐标图像：；c.3 计算指数矩：其中，为径向函数的共轭，；c.4 指数矩积分化为求和：则为的傅立叶变换；c.5 对的三个通道分别做二维快速傅立叶变换（2D‑FFT），得到三个通道的指数矩；c.6 计算快速高精度四元数指数矩：其中，；d. 幅值和相对相位计算d.1 根据下式计算幅值：；d.2 根据下式计算相位：；d.3 根据下式计算相对相位：d.4 取与的位置作为像素特征，重复步骤c~d，直到所有小窗口图像计算完毕；e. 二维Tsallis熵初分割e.1 计算坐标点的邻域平均灰度级：其中，

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