[发明专利]一种非均匀照明条件下的空间目标分割方法

权利要求书

1.一种非均匀照明条件下的空间目标分割方法，包括如下步骤：

(1)亮区提取步骤：对源图像A采取最大类间方差分割阈值，分割出源图像A中目标明亮区域，得到亮区图像B；

(2)形态学膨胀步骤：对亮区图像B进行形态学膨胀处理，得到膨胀图像C；

(3)暗区定位步骤：将源图像A和膨胀图像C进行形态学与非运算，得到源图像A的暗区图像D；

(4)暗区分割步骤：对暗区图像D采取最大类间方差分割阈值，分割出源图像A中目标暗区域，得到暗区分割图像E；

(5)目标分割步骤：将亮区图像B和暗区分割图像E做形态学或运算得到目标图像F；对目标图像F进行滤波处理，得到滤波图像G，滤波图像G包含空间目标的明暗两部分。

2.如权利要求1所述的非均匀照明条件下的空间目标分割方法，其特征在于：

(1)亮区提取步骤，包括下述子步骤：

(1.1)计算w_j，0、w_j，1：

wj,0=Σj=T255nj/Nwj,1=-1-wj,0,]]>

式中，w_j，0为目标区域C_j，0像素个数与源图像A总像素个数比，w_j， 1为背景区域C_j，1像素个数与源图像A总像素个数比；

源图像A中像素灰度值大于等于分割阈值T的各像素构成目标区域C_j，0，源图像A中像素灰度值小于T的各像素构成背景区域C_j，1；T＝0、1、…、255；

n_j为源图像A中像素灰度值为j的像素个数，N为源图像A的总像素个数；

(1.2)计算源图像A中目标区域C_j，0像素灰度平均值u_j，0、背景区域C_j，1像素灰度平均值u_j，1：

uj,0=Σj=T255nj×jwj,0×Nuj,1=Σk=0T-1nk×kwj,1×N,]]>

(1.3)计算源图像A中目标区域C_j，0和背景区域C_j，1类间方差σ_j²：

σ_j²＝w_j，0×w_j，1×(u_j，1/w_j，1-u_j，0/w_j，0)²；

(1.4)计算最大类间方差分割阈值TA：

TA＝{j|σ_j²＝max(σ₀²，σ₁²，…，σ₂₅₅²)}，

式中，符号max(x)表示取集合x元素的最大值；

(1.5)提取源图像A目标明亮区域：

将源图像A中像素灰度值大于或等于TA的像素的像素灰度值赋为255，源图像A中像素灰度值小于TA的像素的像素灰度值赋为0，源图像A中灰度值为255的区域构成目标明亮区域，得到亮区图像B；

(2)形态学膨胀步骤：

检测亮区图像B中像素灰度值为255的区域，将灰度值为255的各像素点的上、下、左、右四邻域像素点的像素灰度值均赋为255，得到膨胀图像C；

(3)暗区定位步骤：

记录膨胀图像C中像素灰度值等于255的各像素位置，将源图像A中对应位置的各像素灰度值均赋为0，得到源图像A的暗区图像D；

(4)暗区分割步骤，包括下述子步骤；

(4.1)将暗区图像D代替源图像A进行子步骤(1.1)～(1.4)，得到暗区图像D的最大类间方差分割阈值TD；

(4.2)将暗区图像D中灰度值大于或等于TD的像素的像素灰度值赋为255，暗区图像D中像素灰度值小于TD的像素的像素灰度值赋为0，分割出源图像A中目标暗区域，得到暗区分割图像E；

(5)目标分割步骤，包括下述子步骤：

(5.1)将图像B和图像E做形态学或运算：

记录图像B中像素灰度值等于255的各像素位置，将图像E中对应位置的各像素的像素灰度值均赋为255，得到目标图像F；

(5.2)对目标图像F进行中值滤波处理：

遍历目标图像F各像素，将当前像素位置为中心的8邻域像素灰度值的中值，作为当前像素的灰度值；目标图像F的边界上无8邻域的各像素点灰度值保持不变或均赋为0，得到滤波图像G。