图像分割方法及图像分割装置制造方法及图纸

本发明专利技术的实施例中公开了一种图像分割方法和图像分割装置，所述方法包括：使图像采集装置对目标区域进行图像的数据采集；使激光扫描装置对所述目标区域进行点云的数据采集；对所述点云进行分类；将所述点云映射为图像采集装置成像平面上的投影点；获取每个类别点云对应的投影点的在成像平面上的分割轮廓；根据所述分割轮廓，对所述图像进行分割。本发明专利技术能提高图像分割的准确性。

Image segmentation method and image segmentation device

In the embodiment of the invention discloses a method of image segmentation and image segmentation device, the method includes: the image acquisition device for data acquisition of image of the target area; the data acquisition device of laser scanning point cloud on the target area; to classify the point cloud to the mapping; point cloud image acquisition device for projection imaging plane; projection points to obtain each category corresponding to the point cloud in the image plane segmentation contour; according to the contour of the image segmentation, segmentation. The invention can improve the accuracy of image segmentation.

【技术实现步骤摘要】
图像分割方法及图像分割装置
本专利技术涉及图像处理领域，特别涉及一种图像分割方法及图像分割装置。
技术介绍
图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域的技术和过程，是由图像处理到图像分析的关键步骤。现有的图像分割方法主要分以下几类：基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。以上的图像分割技术大多依赖于图像中纹理以及颜色，在光照条件较差或者缺乏纹理、颜色的场景下，图像分割的稳定性和准确性大大下降，直接决定着后续算法的稳定性和准确性。可见，现有技术中的图像分割方法准确性较差，无法满足需求。
技术实现思路
本专利技术实施例中提供了一种图像分割方法及图像分割装置装置，能提高图像分割的准确性。为了解决上述技术问题，本专利技术实施例公开了如下技术方案：一方面，提供了一种图像分割方法，所述方法包括：使图像采集装置对目标区域进行图像的数据采集；使激光扫描装置对所述目标区域进行点云的数据采集；对所述点云进行分类；将所述点云映射为图像采集装置成像平面上的投影点；获取每个类别点云对应的投影点的在成像平面上的分割轮廓；根据所述分割轮廓，对所述图像进行分割。可选的，所述图像采集装置和激光扫描装置在同一采样时刻对所述目标区域采样。可选的，所述将点云映射为图像采集装置成像平面上的投影点，包括：将所述点云的坐标变换为所述图像采集装置的成像平面坐标系下投影点的坐标。可选的，所述获取每个类别的点云对应的投影点在成像平面上的分割轮廓，包括：获取所述类别的点云对应的投影点在成像平面上的投影轮廓C；在所述投影轮廓C上进行采样，得到点序列Q，以Q中的qi为初始控制点构造初始轮廓，构建主动轮廓模型，在所述主动轮廓模型的能量评价函数中增加点云分割轮廓的能量，所述主动轮廓模型的能量评价函数E＝E内+E外+E轮廓，其中，E内表示图像曲率能量，E外为图像梯度能量，E轮廓为点云轮廓能量，E轮廓＝∑di，对于当前迭代步骤，初始控制点qi移动至q′i，则di为qi与q′i之间的欧式距离；当所述能量评价函数E收敛至最小值时，认为当前轮廓为对应图像的分割轮廓。可选的，所述获取每个类别的点云对应的投影点在成像平面上的分割轮廓，包括：获取所述点云分类后类别的个数作为K；对于每一个类别点云对应的投影点在成像平面上的几何中心点作为Gi；以K值和Gi作为k-means算法的初始值，采用k-means算法对图像进行聚类，得到图像分割结果。可选的，将所述投影点作为种子点，以预设生长准则对所述种子点进行生长；不同种子点的生长区域发生冲突，若发生冲突的种子点为同一类别，则将所述发生冲突的种子点对应的生长区域融合，若发生冲突的种子点为不同类别，则将所述发生冲突的种子点对应的生长区域进行边界入侵；根据所述生长区域，获得所述分割轮廓。可选的，所述预设生长准则为根据梯度大小生长。可选的，所述边界入侵为：第一种子点的第一生长区域与第二种子点的第二生长区域在冲突点发生边界冲突时，若所述冲突点在第一生长区域的梯度小于所述冲突点在第二生长区域的梯度，则所述冲突点属于所述第一生长区域，若所述冲突点在第一生长区域的梯度大于等于所述冲突点在第二生长区域的梯度，则所述冲突点属于所述第二生长区域。第二方面，提供了一种图像分割装置，所述装置包括：处理单元，用于使图像采集装置对目标区域进行图像的数据采集；所述处理单元还用于使激光扫描装置对所述目标区域进行点云的数据采集；分类单元，用于对所述点云进行分类；映射单元，用于将所述点云映射为图像采集装置成像平面上的投影点；分割轮廓获取单元，用于获取每个类别点云对应的投影点的在成像平面上的分割轮廓；分割单元，用于根据所述分割轮廓，对所述图像进行分割。可选的，所述分割轮廓处理单元还用于：获取所述类别的点云对应的投影点在成像平面上的投影轮廓C；在所述投影轮廓C上进行采样，得到点序列Q，以Q中的qi为初始控制点构造初始轮廓，构建主动轮廓模型，在所述主动轮廓模型的能量评价函数中增加点云分割轮廓的能量，所述主动轮廓模型的能量评价函数E＝E内+E外+E轮廓，其中，E内表示图像曲率能量，E外为图像梯度能量，E轮廓为点云轮廓能量，E轮廓＝∑di，对于当前迭代步骤，初始控制点qi移动至q′i，则di为qi与q′i之间的欧式距离；当所述能量评价函数E收敛至最小值时，认为当前轮廓为对应图像的分割轮廓。本专利技术的实施例中公开了一种图像分割方法，先使图像采集装置和激光扫描装置对所述目标区域进行点云的数据采集，对所述点云进行分类；将所述点云映射为图像采集装置成像平面上的投影点；获取每个类别点云对应的投影点的在成像平面上的分割轮廓；根据所述分割轮廓，对所述图像进行分割。激光扫描装置采集的点云数据通常为三维数据，比二维图像数据包含更多的特征，因此用点云数据作为辅助手段来实现对图像的分割，提高了图像分割的准确性。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1所示为本专利技术实施例的图像分割方法的流程图；图2是本专利技术实施例的分类后点云在成像平面上的投影点的分布示意图；图3所示为本专利技术实施例的图像采集装置采集到的图像的示意图；图4所示为本专利技术实施例的采用点云数据辅助对图像进行分割的示意图；图5所示为本专利技术实施例的图像分割完成后的示意图；图6所示为本专利技术实施例的图像分割装置的示意图。具体实施方式本专利技术如下实施例提供了一种图像分割方法和图像分割装置，能提高图像分割的准确度。下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。图1所示为本专利技术实施例的图像分割方法的流程图，如图1所示，所述方法包括：步骤101，使图像采集装置对目标区域进行图像的数据采集。步骤102，使激光扫描装置对所述目标区域进行点云的数据采集。图像采集装置和激光扫描装置可以是现有技术中的任何设备和装置，在此不再赘述。本专利技术实施例中，步骤101中图像采集装置采样和步骤102中激光扫描装置的在同一时刻对同一目标区域进行采样。因此步骤101和步骤102可以是同时进行的，并无时间上的先后次序。步骤103，对所述点云进行分类。本专利技术中，对点云进行分类可以采用现有技术中的分类方法，在此不再赘述。步骤104，将所述点云映射为图像采集装置成像平面上的投影点。步骤104中，所述将所述点云映射为图像采集装置成像平面上的投影点，包括：将所述点云的坐标变换为所述图像采集装置的成像平面坐标系下投影点的坐标。坐标变换可以采用现有技术中的坐标变换方法，在此不再赘述。步骤105，获取每个类别点云对应的投影点的在成像平面上的分割轮廓。在步骤105中，可以先获取一个类别点云对应的投影点在成像平面上的分割轮廓，然后重复此步骤，直到获取完每一个类别点云的对应的投影点在成像平面上的分割轮廓。对于每个类别的点云，获取所述类别的点云对应本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种图像分割方法，其特征在于，所述方法包括：使图像采集装置对目标区域进行图像的数据采集；使激光扫描装置对所述目标区域进行点云的数据采集；对所述点云进行分类；将所述点云映射为图像采集装置成像平面上的投影点；获取每个类别点云对应的投影点的在成像平面上的分割轮廓；根据所述分割轮廓，对所述图像进行分割。

【技术特征摘要】
1.一种图像分割方法，其特征在于，所述方法包括：使图像采集装置对目标区域进行图像的数据采集；使激光扫描装置对所述目标区域进行点云的数据采集；对所述点云进行分类；将所述点云映射为图像采集装置成像平面上的投影点；获取每个类别点云对应的投影点的在成像平面上的分割轮廓；根据所述分割轮廓，对所述图像进行分割。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像采集装置和激光扫描装置在同一采样时刻对所述目标区域采样。3.如权利要求1至2所述的方法，其特征在于，所述将点云映射为图像采集装置成像平面上的投影点，包括：将所述点云的坐标变换为所述图像采集装置的成像平面坐标系下投影点的坐标。4.如权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述获取每个类别的点云对应的投影点在成像平面上的分割轮廓，包括：获取所述类别的点云对应的投影点在成像平面上的投影轮廓C；在所述投影轮廓C上进行采样，得到点序列Q，以Q中的qi为初始控制点构造初始轮廓，构建主动轮廓模型，在所述主动轮廓模型的能量评价函数中增加点云分割轮廓的能量，所述主动轮廓模型的能量评价函数E＝E内+E外+E轮廓，其中，E内表示图像曲率能量，E外为图像梯度能量，E轮廓为点云轮廓能量，E轮廓＝∑di，对于当前迭代步骤，初始控制点qi移动至q′i，则di为qi与q′i之间的欧式距离；当所述能量评价函数E收敛至最小值时，认为当前轮廓为对应图像的分割轮廓。5.如权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述获取每个类别的点云对应的投影点在成像平面上的分割轮廓，包括：获取所述点云分类后类别的个数作为K；对于每一个类别点云对应的投影点在成像平面上的几何中心点作为Gi；以K值和Gi作为k-means算法的初始值，采用k-means算法对图像进行聚类，得到图像分割结果。6.如权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，将所述投影点作为种子点，以预设生长准则对所述种子点进行生长...

【专利技术属性】
技术研发人员：邱纯鑫，刘乐天，王斌，
申请(专利权)人：深圳市速腾聚创科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44