一种利用环形最短路径的红外行人图像精确分割方法技术

本发明专利技术一种利用环形最短路径的红外行人图像精确分割方法，它有五大步骤：一、显著性图像生成通过离散余弦变换得到红外行人图像的显著性图像；二、基于多阈值的前景估计采用单峰(Unimodal)阈值和大津(Otsu)阈值综合决定前景分布；三、基于标记点的水域分割利用显著性图像和阈值前景估计图像得到前景和背景的标记进而利用水域分割得到初始分割感兴趣区域；四、环形最短路径生成在初始分割区域中应用环形最短路径生成算法得到优化的行人分割轮廓；五、形态学后处理利用形态学操作将最短路径分割结果进行处理得到最终分割结果。本发明专利技术能广泛应用于红外行人分割。

【技术实现步骤摘要】
一种利用环形最短路径的红外行人图像精确分割方法
本专利技术涉及一种利用环形最短路径的红外行人图像精确分割方法，属于数字图像处理，模式识别和红外工程
它主要涉及最短路径、形状分析和特征提取技术，能广泛应用于红外行人检测、分割与识别。
技术介绍
红外行人检测技术是红外图像处理的重要技术。而红外行人分割是行人检测的重要环节，能够为红外行人跟踪、异常行为检测等等应用提供重要支持。由于红外图像丢失了色彩和纹理信息，加之成像质量较差且信噪比较低，普通的分割方法无法取得好的效果。阈值法(N.Otsu.Athresholdselectionmethodfromgray-levelhistograms[J].IEEETrans.Syst.,Man,Cybern.,9(1)(1979)62-66.(大津:一种基于灰度直方图的阈值选取方法.IEEE系统,人与控制论会刊9(1)(1979)62-66)),PL.Rosin.Unimodalthresholding[J].Patternrecognition,34(11)(2001)2083-2096.(罗森:单峰阈值.模式识别34(11)(2001)2083-2096))因其简单高效的优势成为图像分割最常用的的技术之一，然而由于难以利用图像的空间信息，阈值法无法在背景复杂、噪声较多的红外行人图像中取得较好的分割结果。基于聚类的方法如均值漂移算法(D.Comaniciu,P.Meer.Meanshift:Arobustapproachtowardfeaturespaceanalysis[J].PatternAnalysisandMachineIntelligence,IEEETransactionson,24(5)(2002)603-619.(科马尼丘等:均值漂移:一种特征空间分析的健壮方法.IEEE模式分析与机器智能会刊24(5)(2002)603-619))，K均值聚类(K.Krishna,M.N.Murty.GeneticK-meansalgorithm[J].Systems,Man,andCybernetics,PartB:Cybernetics,IEEETransactionson,29(3)(1999)433-439.(克里希纳等:遗传K均值算法.IEEE系统,人与控制论会刊B部分:控制论29(3)(1999)433-439))，模糊均值聚类(S.Araki,H.Nomura,N.Wakami.Segmentationofthermalimagesusingthefuzzyc-meansalgorithm[C].FuzzySystems,1993.,SecondIEEEInternationalConferenceon.IEEE,1993:719-724.(阿拉基等:基于模糊C均值算法的热像分割.IEEE模糊系统第二届国际会议1993:719-724))等等往往对噪声或初始分类敏感，在难以加入红外目标空间形状信息的情况下分割结果存在大量的欠分割和虚警。活动轮廓法(T.F.Chan,L.A.Vese.Activecontourswithoutedges[J].Imageprocessing,IEEEtransactionson,10(2)(2001)266-277.(陈等:无边缘的活动轮廓.IEEE图像处理会刊10(2)(2001)266-277))能通过红外前景周围的能量分布不断调整初始轮廓使其落在梯度能量最大处，从而找到目标的边缘进而分割目标与背景。然而活动轮廓对初始轮廓定位和形状敏感，受到红外图像的梯度信息中大量噪声的干扰，因而难以得到较好的分割效果。在红外图像中，行人与背景之间存在着灰度的差异，实际上能够找到封闭的行人与背景的边界处灰度梯度最大值即可得到分割轮廓，而由于噪声与行人姿态的影响，单纯寻找最大梯度并非最合理的轮廓，因此利用梯度信息与形状信息的相互约束寻找环形最短路径算法可以达到精确分割行人与背景的目的。
技术实现思路
1、目的：为了精确分割红外图像中的行人并弥补传统分割方法的不足，本专利技术提供一种利用环形最短路径的红外行人图像精确分割方法，为红外行人跟踪，异常行为检测等红外图像的处理应用提供有效工具。2、技术方案：为了实现这个目的，本专利技术一种利用环形最短路径的红外行人图像精确分割方法，该方法具体步骤如下：步骤一：显著性图像生成。利用离散余弦变换得到红外行人图像的频域信号，然后用符号函数处理得到频率响应的显著性描述，再用离散余弦反变换得到红外行人的显著性图像；步骤二：基于多阈值的前景估计。根据红外行人图像计算大津阈值和单峰阈值，取其大者作为全局阈值，图像据此二值化后得到大致的前景区域即为红外行人；步骤三：基于标记点的水域分割。综合显著性图像与阈值前景估计图像得到基于前景和背景的标记，在此基础上使用基于标记的水域分割得到初始的红外行人感兴趣区域；步骤四：环形最短路径生成。以红外行人感兴趣区域中心为极点，根据区域面积确定半径对原始图像的梯度图在该区域进行极坐标变换，得到极坐标系下的感兴趣区域梯度，在该区域下寻找环形最短路径再反变换到原图像坐标得到行人分割的精确轮廓；步骤五：形态学后处理。利用数学形态学对坐标变换后的最短路径轮廓做连接和细化处理得到封闭轮廓，求取轮廓内部部分得到行人目标并进行形态学滤波得到最终的红外行人分割结果。本专利技术利用常用的图像分割的阈值法及图像的显著性特征形成红外行人图像的前景和背景标记，通过水域分割可以很容易地得到红外行人的大致感兴趣区域。在原图的梯度图像上，以区域中心为极点，扩展区域半径为半径的区域做极坐标变换，在变换后的坐标系中应用环形最短路径算法，得到极坐标系下的行人轮廓，经反变换后对应到灰度图像的坐标位置。对环形最短路径得到的轮廓进行形态学滤波即可得到最终的精确轮廓。3、本专利技术的优点及功效是：本专利技术充分利用各种工具，巧妙获取水域分割所需的前景与背景标记，通过定义合理的惩罚函数，利用环形最短路径技术得到红外行人的精确分割轮廓，达到精确分割红外行人的目的，可广泛应用于红外行人检测、跟踪与异常行为分析等各种红外成像应用系统，具有广阔的市场前景与应用价值。附图说明图1为本专利技术利用环形最短路径的红外行人图像精确分割方法的原理框图。图2(a)为本专利技术事例输入图像；图2(b)为显著性计算的结果图。图3为本专利技术综合双阈值得到的前景估计图。图4为本专利技术由前景图与显著性图生成的水域分割前景与背景标记。图5为水域分割结果得到的感兴趣区域示意图。图6(a)为反梯度图像在感兴趣区域的极坐标变换；图6(b)为该极坐标系下计算得到的最短路径。图7为坐标系反变换到原图上得到的红外行人轮廓。图8(a)为经过形态学滤波处理后最终的红外行人轮廓；图8(b)为对应的分割前景。图9(a)是原始图像；图9(b)是大津阈值的分割结果；图9(c)是单峰阈值的分割结果；图9(d)是基于标记的水域分割结果；图9(e)是Chan-Vese活动轮廓的分割结果；图9(f)是模糊均值聚类的分割结果；图9(g)是利用本专利技术得到的分割结果。具体实施方式为了更好地理解本专利技术的技术方案，以下结合附图对本专利技术的实施方式作进一步描述。本专利技术一种利用环形最短路径的红外行人图像精确分割方法本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种利用环形最短路径的红外行人图像精确分割方法，其特征在于：该方法具体步骤如下：步骤一：显著性图像生成；利用离散余弦变换得到红外行人图像的频域信号，然后用符号函数处理得到频率响应的显著性描述，再用离散余弦反变换得到红外行人的显著性图像；步骤二：基于多阈值的前景估计；根据红外行人图像计算大津阈值和单峰阈值，取其大者作为全局阈值，图像据此二值化后得到大致的前景区域即为红外行人；步骤三：基于标记点的水域分割；综合显著性图像与阈值前景估计图像得到基于前景和背景的标记，在此基础上使用基于标记的水域分割得到初始的红外行人感兴趣区域；步骤四：环形最短路径生成；以红外行人感兴趣区域中心为极点，根据区域面积确定半径对原始图像的梯度图在该区域进行极坐标变换，得到极坐标系下的感兴趣区域梯度，在该区域下寻找环形最短路径再反变换到原图像坐标得到行人分割的精确轮廓；步骤五：形态学后处理；利用数学形态学对坐标变换后的最短路径轮廓做连接和细化处理得到封闭轮廓，求取轮廓内部部分得到行人目标并进行形态学滤波得到最终的红外行人分割结果。

【技术特征摘要】
1.一种利用环形最短路径的红外行人图像精确分割方法，其特征在于：该方法具体步骤如下：步骤一：显著性图像生成；利用离散余弦变换得到红外行人图像的频域信号，然后用符号函数处理得到频率响应的显著性描述，再用离散余弦反变换得到红外行人的显著性图像；步骤二：基于多阈值的前景估计；根据红外行人图像计算大津阈值和单峰阈值，取其大者作为全局阈值，图像据此二值化后得到大致的前景区域即为红外行人；步骤三：基于标记点的水域分割；综合显著性图像与阈值前景估计图像得到基于前景和背景的标记，在此基础上使用基于标记的水域分割得到初始的红外行人感兴趣区域；步骤四：环形最短路径生成；...

【专利技术属性】
技术研发人员：白相志，王鹏，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：北京;11