一种基于多源路径最短距离的交互式图像分割方法技术

本发明专利技术公开一种基于多源路径最短距离的交互式图像分割方法，包括：S1、根据图像的像素值特征计算图像中的像素点之间的边权重，并根据像素点之间的边权重将图像转化为无向加权图；S2、在图像中的各待分割物体内部分别标记多个像素点作为各待分割物体的标记点，待分割物体的标记点带有待分割物体各自的标识；S3、对图像中所有未标记的像素点依据无向加权图寻找与其距离最近的标记点，从而将图像分割问题转化为多源最短路径搜索问题；S4、以与各未标记的像素点距离最近的标记点的标识标记各未标记的像素点，得到图像中每个像素点带有的标识，并将带有不同标识的像素点的边界标记为分割边界。本发明专利技术能够达到更理想的、高质量的图像分割结果。

An interactive image segmentation method based on the shortest distance of multi-source paths

The invention discloses a method for interactive image segmentation, the shortest distance path based on multi-source include: S1, according to the pixel value of the image edge feature calculation weights between the pixel image, and according to the edge weight between pixels of the image was transformed into a weighted undirected graph; S2, in the image of the pending segmentation inside the object were labeled with a plurality of pixels as the object to be segmented mark, mark with the object to be segmented to split their identity; S3, of all the pixels in the image on the basis of unlabeled free to search for its nearest point to the weighted graph, so the image segmentation problem into multiple most shortest path search problem; S4, with each unlabeled pixel nearest markers identification mark each unlabeled pixel, each pixel in the image with the logo, and The boundaries of pixels with different markings are marked as segmentation boundaries. The invention can achieve better and higher quality image segmentation results.

【技术实现步骤摘要】
一种基于多源路径最短距离的交互式图像分割方法
本专利技术涉及图像分割
更具体地，涉及一种基于多源路径最短距离的交互式图像分割方法。
技术介绍
图像分割为根据图像中像素之间的纹理、灰度及颜色等信息，将像素进行归类。图像分割通常作为图像处理、模式识别、计算机视觉等技术的预处理步骤，很大程度上能够对最终的目标结果的准确率或细致度等产生重要的影响。近些年来，由于上述技术的蓬勃发展，图像分割越来越受到重视。然而，由于图像的复杂性及分割的主观性，全自动的图像分割技术近些年来被学者们认为是难以实现的，这也正是交互式图像分割算法一直占据统治地位的原因之一。在交互式分割算法中，占据主导地位的两类经典图像分割算法为：图割(graphcuts)算法和随机游走(randomwalks)算法。对于图割算法，其主要思想是将前景像素种子点和背景像素种子点视为源/汇节点，进而将图像分割问题转化为最大流最小割问题。然而，由于此种“最小割”思想一定程度上会寻找最小的边界长度，从而在实践中会引发“shortcut”问题。并且，图割算法对于噪声的鲁棒性并不强，通常情况下需要对原始图像做一些预处理来减少噪声对最终分类结果的干扰。对于随机游走算法，其主要思想是首先求图像中相邻像素之间的转移概率，并通过随机游走算法，为每一个未标定的像素寻找最大概率可达终点，从而实现图像分割目的。然而，此类基于随机游走的图像分割算法所存在的一个共有问题是：其会通过平衡背景与前景之间的差距而导致对图像细节分割的不理想。并且，现有的基于图论的图像分割算法其边权值的设定均为类高斯函数，虽然在一定程度上能够降低“累积效应”对于偏远像素点错分割的风险，然而，其却往往会造成由于计算精度超出运算范围而产生另外的错误分割结果。在实际应用中，photoshop为用户提供了基于smartscissors及基于阈值的抠图工具。其中smartscissors抠图过程需要一定量的人工干预，必须准确地定位待分割图像边缘。基于阈值的抠图工具应用范围狭窄，致使结果不能满足绝大多数用户的应用需求。因此，需要提供一种快速、准确、便捷的基于多源路径最短距离的交互式图像分割方法。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于多源路径最短距离的交互式图像分割方法，针对现有的图像分割方法中存在的效率低、准确率低、存在“累积效应”等问题。为达到上述目的，本专利技术采用下述技术方案：一种基于多源路径最短距离的交互式图像分割方法，包括如下步骤：S1、根据图像的像素值特征计算图像中的像素点之间的边权重，并根据像素点之间的边权重将图像转化为无向加权图；S2、在图像中的各待分割物体内部分别标记多个像素点作为各待分割物体的标记点，待分割物体的标记点带有待分割物体各自的标识；S3、对图像中所有未标记的像素点依据无向加权图寻找与其距离最近的标记点，从而将图像分割问题转化为多源最短路径搜索问题；S4、以与各未标记的像素点距离最近的标记点的标识标记各未标记的像素点，得到图像中每个像素点带有的标识，并将带有不同标识的像素点的边界标记为分割边界。优选地，步骤S1进一步包括如下子步骤：S1.1、设置计算边权重的可达域；S1.2、计算图像中的各像素点与以各像素点为中心的可达域内的像素点之间的边权重，计算公式如下：公式中，wi,j为像素点i与像素点j之间的边权重；Ii表示像素点i的灰度，δ为第一敏感因子，n为第二敏感因子；S1.3、根据像素点之间的边权重将图像转化为无向加权图。优选地，可达域设置为5～20临近可达。优选地，Ii为像素点的RGB值、灰度值或纹理特征值。优选地，第二敏感因子n设置为1，如果图像为灰度图像则第一敏感因子δ设置为1，如果图像为彩色图像则第一敏感因子δ设置为9。优选地，步骤S2中的标记点为标记的多个不连续的像素点或标记的连续线条中的多个连续的像素点。优选地，步骤S3进一步包括如下子步骤：S3.1、建立与无向加权图等大小且各元素的初始值均为无穷大的距离矩阵，并建立用于存放最终的分割结果且与距离矩阵等大小且各元素的初始值均为0的结果矩阵；S3.2、将无向加权图中各待分割物体的标记点在距离矩阵中的对应位置赋值为0、将无向加权图中各待分割物体的标记点在结果矩阵中的对应位置赋值为与各待分割物体的标记点各自的标识对应的数值；S3.3、利用距离更新函数更新各未标记的像素点在距离矩阵中的对应位置的赋值，当更新后未标记的像素点在距离矩阵中的对应位置的赋值小于其更新前的赋值时，接受更新后未标记的像素点在距离矩阵中的对应位置的赋值，并将该未标记的像素点在结果矩阵中的对应位置的赋值更新为距离更新函数中的边权重中表示的标记点在结果矩阵中的对应位置的赋值；距离更新函数如下：dist(u′new)＝dist(u′)*θ+wu,u′公式中，dist(u′)表示未标记的像素点u′在距离矩阵dist中的对应位置的赋值，θ为遗忘因子，wu,u′表示未标记的像素点u′与标记点u之间的边权重，dist(u′new)表示更新后的未标记的像素点u′在距离矩阵dist中的对应位置的赋值。优选地，遗忘因子本专利技术的有益效果如下：本专利技术所述技术方案相比较如今较为流行的photoshop等软件中的抠图工具，不仅运算速度更快，并且交互式更为友好、可控性强，在绝大多数情况下都能够达到更理想的、高质量的图像分割结果。具体为：1.运行效率均优于传统的图割及随机游走算法；2.运行时间仅仅与图像大小有关，而与交互式过程中设置种子点(如前景点、背景点)多少无关；3.能够实现多目标分割目的，并且算法运行时间也仅仅与图像大小有关；4.能够有效避免由于噪声引起的过分分割问题；5.相比较传统的以类高斯函数声明边权值不同，本专利技术所述技术方案通过引入遗忘因子能够在不超越计算机运算精确度的前提下有效消除“累积效应”。附图说明下面结合附图对本专利技术的具体实施方式作进一步详细的说明；图1示出一种基于多源路径最短距离的交互式图像分割方法。具体实施方式为了更清楚地说明本专利技术，下面结合优选实施例和附图对本专利技术做进一步的说明。附图中相似的部件以相同的附图标记进行表示。本领域技术人员应当理解，下面所具体描述的内容是说明性的而非限制性的，不应以此限制本专利技术的保护范围。如图1所示，本实施例提供的一种基于多源路径最短距离的交互式图像分割方法，包括如下步骤：S1、根据图像的像素值特征计算图像中的像素点之间的边权重，并根据像素点之间的边权重将图像转化为无向加权图；S2、在图像中的各待分割物体内部分别标记多个像素点作为各待分割物体的标记点，待分割物体的标记点带有待分割物体各自的标识；S3、对图像中所有未标记的像素点依据无向加权图寻找与其距离最近的标记点，从而将图像分割问题转化为多源最短路径搜索问题；S4、以与各未标记的像素点距离最近的标记点的标识标记各未标记的像素点，得到图像中每个像素点带有的标识；将带有不同标识的像素点的边界标记为分割边界，完成图像分割。本实施例中，步骤S1是整个基于多源路径最短距离的交互式图像分割方法的基础，步骤S1进一步包括如下子步骤：S1.1、设置计算边权重的可达域；S1.2、计算图像中的各像素点与以各像素点为中心的可达域内的像素点之间的边权重，计算公式如下：公式(1)中，wi,j为像素点i与像本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于多源路径最短距离的交互式图像分割方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：S1、根据图像的像素值特征计算图像中的像素点之间的边权重，并根据像素点之间的边权重将图像转化为无向加权图；S2、在图像中的各待分割物体内部分别标记多个像素点作为各待分割物体的标记点，待分割物体的标记点带有待分割物体各自的标识；S3、对图像中所有未标记的像素点依据无向加权图寻找与其距离最近的标记点，从而将图像分割问题转化为多源最短路径搜索问题；S4、以与各未标记的像素点距离最近的标记点的标识标记各未标记的像素点，得到图像中每个像素点带有的标识，并将带有不同标识的像素点的边界标记为分割边界。

【技术特征摘要】
1.一种基于多源路径最短距离的交互式图像分割方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：S1、根据图像的像素值特征计算图像中的像素点之间的边权重，并根据像素点之间的边权重将图像转化为无向加权图；S2、在图像中的各待分割物体内部分别标记多个像素点作为各待分割物体的标记点，待分割物体的标记点带有待分割物体各自的标识；S3、对图像中所有未标记的像素点依据无向加权图寻找与其距离最近的标记点，从而将图像分割问题转化为多源最短路径搜索问题；S4、以与各未标记的像素点距离最近的标记点的标识标记各未标记的像素点，得到图像中每个像素点带有的标识，并将带有不同标识的像素点的边界标记为分割边界。2.根据权利要求1所述的基于多源路径最短距离的交互式图像分割方法，其特征在于，步骤S1进一步包括如下子步骤：S1.1、设置计算边权重的可达域；S1.2、计算图像中的各像素点与以各像素点为中心的可达域内的像素点之间的边权重，计算公式如下：公式中，wi,j为像素点i与像素点j之间的边权重；Ii表示像素点i的灰度，δ为第一敏感因子，n为第二敏感因子；S1.3、根据像素点之间的边权重将图像转化为无向加权图。3.根据权利要求2所述的基于多源路径最短距离的交互式图像分割方法，其特征在于，可达域设置为5～20临近可达。4.根据权利要求2所述的基于多源路径最短距离的交互式图像分割方法，其特征在于，Ii为像素点的RGB值、灰度值或纹理特征值。5.根据权利要求2所述的基于多源路径最短距离的交互式图像分割方法，其特征在于，第二敏感因子n设置为1，如果图像为灰度...

【专利技术属性】
技术研发人员：魏翔，卢苇，邢薇薇，杨宇翔，张顺利，
申请(专利权)人：北京交通大学，
类型：发明
国别省市：北京,11