一种图像超像素分割方法及其装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种图像超像素分割方法及其装置。所述方法包括：在图像中划分多个初始超像素块，对每个种子进行编号；计算图像的每个像素关于该像素邻域内的各种子的距离度量因子值，选择距离度量因子值最小的种子的编号作为该像素的标签；根据每个像素的标签，在图像中重新形成多个超像素块，确定每个超像素块中的种子像素坐标及像素值；返回距离计算步骤，进行多次迭代。本发明专利技术实施例以像素为中心搜索邻域超像素种子的方式构建超像素块，每次只需要读入图像一行的像素或者一个像素就可以实现超像素的分割，并且切片式优化细粒度更高，在保障超像素分割效果的前提下，有益于工程实现。

【技术实现步骤摘要】
一种图像超像素分割方法及其装置
本专利技术属于数字图像处理
，具体涉及一种图像超像素分割方法及其装置。
技术介绍
超像素(superpixel)是近年来快速发展的一种图像预处理技术，能够将图像快速分割为一定数量的图像子区域(像素的集合)。相比于传统处理方法中的基本单元——像素，超像素更利于具备特征的提取与结构信息的表达，并且能够大幅度降低后续处理的计算复杂度，在计算机视觉领域，尤其是图像分割中得到了广泛应用。在计算机视觉领域，将数字图像细分为多个图像子区域(像素的集合)(也被称作超像素)。其中，超像素由一系列位置相邻且颜色、亮度、纹理等特征相似的像素点组成的小区域。这些小区域大多保留了进一步进行图像分割的有效信息，且一般不会破坏图像中物体的边界信息。图像分割的结果是图像上子区域的集合(这些子区域的全体覆盖了整个图像)，或是从图像中提取的轮廓线的集合(例如边缘检测)。一个子区域中的每个像素在某种特性的度量下或是由计算得出的特性都是相似的，例如颜色、亮度、纹理。邻接区域在某种特性的度量下有很大的不同。超像素生成算法大致主要包括分水岭、均值偏移、图割、k-means等。其中，SLIC(simplelineariterativeclustering)算法，即简单的线性迭代聚类算法，是基于k-means的一种思想简单、实现方便的算法，将彩色图像转化为CIELAB颜色空间和XY坐标下的5维特征向量，然后对5维特征向量构造距离度量标准，对图像像素进行局部聚类的过程。SLIC算法能生成紧凑、近似均匀的超像素，在运算速度，物体轮廓保持、超像素形状方面具有较高的综合评价，比较符合人们期望的分割效果。如图1所示，现有的图像超像素分割方法包括如下步骤：步骤1：对输入的像素尺寸为W×H图像进行初始化，等间隔划分为M×N个超像素块，均匀分配相应的多个种子，将每个超像素块的几何中心坐标处的像素作为当前超像素块的初始种子。如果超像素块的边长像素数为S个像素，则超像素块个数Num＝W/S×H/S。根据初始化的M×N个超像素块对每一个超像素块中的像素进行编号，初始化成一张标签图像，对应于各超像素块中的像素的标签图像值全部置为该超像素块的编号值。步骤2：对每个种子的某一个邻域范围内的像素计算该像素与种子的距离度量因子值，所述距离度量因子为距离邻近性和颜色相似性的加权，为一个五维向量(x,y,l,a,b)，(x,y)表示像素坐标，(l,a,b)表示lab颜色空间三通道颜色值。距离度量因子计算公式如下：其中：(xj，yj，lj，aj，bj)表示当前处理像素的像素坐标以及像素值，(xi，yi，li，ai，bi)表示种子像素坐标以及像素值。dc表示颜色距离，ds代表空间距离，Ns是类内最大空间距离，定义为Ns＝S，最大的颜色距离Nc既随图片不同而不同，也随聚类不同而不同，通常取一个固定常数m(取值范围[1,40],一般取10)代替。例如超像素块尺寸为S×S，那么对于其中的种子的邻域设置为大于超像素块的尺寸，一般将邻域范围设定为2S×2S。这样，一个像素可以包括在多个种子的邻域内，判断当前处理像素与当前种子之间的距离度量因子，如果大于之前的相对于另一个种子的距离度量因子，则不改变像素的标签值；若小于之前另一个种子的距离度量因子，则将当前处理像素的标签值更新为当前种子的编号。步骤3：根据更新的标签图像，重新计算各个超像素块中心坐标和像素均值，作为新的种子。步骤4：重复迭代执行步骤2、3。上述图像超像素分割方法生成的超像素一般紧凑整齐，邻域特征比较容易表达，不仅可以分割彩色图，也可以兼容分割灰度图。但是，现有方案做切片式优化，种子更新需要一个邻域的信息，每一次至少需要读入3SxW或者3Sx3S的像素才能保障当前处理的种子对应的超像素块被准确的更新，需要更大的存储空间来做切片式优化。
技术实现思路
为了解决所需的存储空间过大的技术问题，进一步提高图像分割速度并优化细粒度，本专利技术提出了一种图像超像素分割方法及其装置。所述图像超像素分割方法，包括以下步骤：超像素块种子初始化步骤：在图像中划分多个超像素块，在每个超像素块中设置一个种子，对每个种子进行编号；距离计算步骤：计算图像的每个像素关于该像素邻域内的各种子的距离度量因子值，每个像素的邻域尺寸大于该像素所在超像素块的尺寸；像素标签设定步骤：对于每个像素，选择距离度量因子值最小的种子的编号作为该像素的标签；种子更新步骤：根据每个像素的标签，在图像中重新形成多个超像素块，重新确定每个超像素块中的种子像素坐标及像素值(xk,yk,lk,ak,bk)；迭代返回步骤：返回距离计算步骤，直到达到设定的迭代次数或者种子像素坐标及像素值不再发生变化。进一步，在超像素块种子初始化步骤中，在图像中以步长S均匀划分多个超像素块。进一步，在距离计算步骤中，距离度量因子计算公式如下：Dist＝Dlab+k*Dxy其中：Dlab＝abs(li-lk)+abs(ai-ak)+abs(bi-bk)Dxy＝abs(xi-xk)+abs(yi-yk)(xi,yi,li,ai,bi)表示当前处理像素的像素坐标以及像素值，Dlab表示颜色距离，Dxy代表空间距离；k为比例系数，在1/A～20/A的范围内取值，A为当前处理像素所在的超像素块尺寸。进一步，在距离计算步骤中，计算图像的每个像素与其所在的超像素块中的种子以及其所在的超像素块相邻的各个超像素块中的种子之间的距离度量因子。进一步，所述其所在的超像素块相邻的各个超像素块的数量是4个或9个。进一步，在种子更新步骤中，将每个超像素块的几何中心坐标处的像素确定为该超像素块的种子。进一步，迭代次数不少于5次。进一步，每个初始超像素块尺寸为S×S，当前像素邻域尺寸至少是2S×2S。进一步，在种子更新步骤中，将每个超像素块的几何中心坐标处的像素确定为该超像素块的种子。本专利技术实施例还提供一种图像超像素分割装置，包括：超像素块种子初始化模块：在图像中划分多个初始超像素块，在每个超像素块中设置一个种子，对每个种子进行编号；距离计算模块：计算图像的每个像素关于该像素邻域内的各种子的距离度量因子值，每个像素的邻域尺寸大于该像素所在超像素块的尺寸；像素标签设定模块：选择距离度量因子值最小的种子的编号作为该像素的标签；种子更新模块：根据每个像素的标签，在图像中重新形成多个超像素块，确定每个超像素块中的种子像素坐标及像素值(xk,yk,lk,ak,bk)；迭代返回模块：使得距离计算部件迭代进行多次计算。本专利技术实施例还提出一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。本专利技术实施例还提出一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述方法的步骤。本专利技术的有益效果：本专利技术实施例提出的图像超像素分割方法及其装置，使用以像素为中心搜索邻域超像素种子的方式构建超像素块，代替以超像素块种子为中心搜索邻域像素构建超像素块的方式，每次只需要读入图像一行的像素或者一个像素就可以实现超像素的分割，并且切片式优化细粒度更高，在保障超像素分割效果的前提下，有益于工程实现。附图说明图1是现有技术的图像超像素分割示意图；图2是本本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图像超像素分割方法，其特征在于，包括以下步骤：超像素块种子初始化步骤：在图像中划分多个超像素块，在每个超像素块中设置一个种子，对每个种子进行编号；距离计算步骤：计算图像的每个像素关于该像素邻域内的各种子的距离度量因子值，每个像素的邻域尺寸大于该像素所在超像素块的尺寸；像素标签设定步骤：对于每个像素，选择距离度量因子值最小的种子的编号作为该像素的标签；种子更新步骤：根据每个像素的标签，在图像中重新形成多个超像素块，重新确定每个超像素块中的种子像素坐标及像素值(xk,yk,lk,ak,bk)；迭代返回步骤：返回距离计算步骤，直到达到设定的迭代次数或者种子像素坐标及像素值不再发生变化。

【技术特征摘要】
1.一种图像超像素分割方法，其特征在于，包括以下步骤：超像素块种子初始化步骤：在图像中划分多个超像素块，在每个超像素块中设置一个种子，对每个种子进行编号；距离计算步骤：计算图像的每个像素关于该像素邻域内的各种子的距离度量因子值，每个像素的邻域尺寸大于该像素所在超像素块的尺寸；像素标签设定步骤：对于每个像素，选择距离度量因子值最小的种子的编号作为该像素的标签；种子更新步骤：根据每个像素的标签，在图像中重新形成多个超像素块，重新确定每个超像素块中的种子像素坐标及像素值(xk,yk,lk,ak,bk)；迭代返回步骤：返回距离计算步骤，直到达到设定的迭代次数或者种子像素坐标及像素值不再发生变化。2.如权利要求1所述的图像超像素分割方法，其特征在于，在超像素块种子初始化步骤中，在图像中以步长S均匀划分多个超像素块。3.如权利要求2所述的图像超像素分割方法，其特征在于，在距离计算步骤中，距离度量因子计算公式如下：Dist＝Dlab+k*Dxy其中：Dlab＝abs(li-lk)+abs(ai-ak)+abs(bi-bk)Dxy＝abs(xi-xk)+abs(yi-yk)(xi,yi,li,ai,bi)表示当前处理像素的像素坐标以及像素值，Dlab表示颜色距离，Dxy代表空间距离；k为比例系数，在1/A～20/A的范围内取值，A为当前处理像素所在的超像素块尺寸。4.如权利要求1-3之一所述的图像超像素分割方法，其特征在于...

【专利技术属性】
技术研发人员：邹超洋，
申请(专利权)人：广州视源电子科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44