本发明专利技术旨在提供一种基于垂直方向Gabor滤波器的多图书目标分割方法，包括：A、输入经灰度处理的待分割图像；B、预设垂直方向的Gabor滤波器，对待分割图像进行滤波处理，得到垂直方向能量图；C、建立DoG模版，用DoG模版对垂直方向能量图进行滤波并修正后得到修正抑制图；D、将垂直方向能量图与修正抑制图进行处理，得到粗略垂直轮廓图；E、对粗略垂直轮廓图进行处理，得到垂直轮廓图；并对垂直轮廓图进行灰度值叠加投影后得到垂直方向强度统计向量；F、预设分割阈值，将垂直方向强度统计向量大于分割阈值的列的像素点作为图像分割点，以此对图像分割得到分割图像。本发明专利技术分割方法具有分割效果好，抗噪声干扰能力强的特点。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术设及图像处理领域，具体设及一种基于垂直方向G油or滤波器的多图书目 标分割方法。
技术介绍
图像分割是图像分析和模式识别的首要问题，也是图像处理的经典难题之一，它 是图像分析和模式识别系统的重要组成部分，并决定图像的最终分析质量和模式识别的 判别结果。所谓图像分割是指：将图像中具有特殊意义的不同区域分开来，并使该些区域 相互不相交。 传统的图像分割算法有直方图阔值法，特征空间聚类，基于区域的方法，边缘检 巧。，模糊方法等一系列分割方法，本文针对图书馆图书目标分割的特点，结合了边缘检测和 直方图阔值法并加W改进。传统的直方图阔值法是灰度图像广泛使用的一种分割方法，它 基于对灰度图像的该样一种假设：目标或背景内部的相邻像素间的灰度值是相似的，但不 同目标或背景上的像素灰度差异较大，其反映在直方图上，就是不同目标或背景对应不同 的峰。分割时，选取的阔值应位于直方图两个不同峰之间的谷上，W便将各个峰分开。但 是在多图书目标分割时，不同图书的文字颜色不同，书本颜色不同，很难用传统的方法分割 开。
技术实现思路
本专利技术旨在提供一种基于垂直方向G油or滤波器的多图书目标分割方法，该方法 克服现有方法针对多图书目标的分割效果差的缺陷，在多图书目标的分割中取得良好的效 果。 本专利技术的技术方案如下；基于垂直方向G油or滤波器的多图书目标分割方法，包 括W下步骤： A、输入经灰度处理的待分割图像； B、预设垂直方向的G油or滤波器，对待分割图像进行滤波处理，得到垂直方向能 量图；[000引 C、采用二维高斯差分函数建立DoG模版，用DoG模版对垂直方向能量图进行滤波， 得到抑制图，并对抑制图进行修正后，得到修正抑制图； D、将垂直方向能量图中各像素点的值减去修正抑制图中对应像素点的值，得到 粗略垂直轮廓图； E、采用非极大值抑制和固定阔值法，对粗略垂直轮廓图进行处理，得到垂直轮廓 图； 并对垂直轮廓图的各列进行垂直方向上的灰度值叠加投影，得到各列的垂直方向 强度统计向量； F、预设分割阔值，将垂直方向强度统计向量大于分割阔值的列的像素点作为图像 分割点，w此对待分割图像分割得到分割图像。 优选地，所述步骤B中垂直方向G油or滤波器函数表达式如下：其中王=-V-W.V0 +V."'"化V=-紅'/"0 +vwW，丫为一个表示楠圆形感受野长短轴比 例的常数，参数^为波长，0为0〇6模板中屯、区的带宽，1/A为余弦函数的空间频率，〇/ 入为空间频率的带宽，梦是相角参数；0为滤波器方向，0 = 0 ; 垂直方向能量图计算模型如下： I为待分割图像，*为卷积运算符。 优选地，所述步骤C中，DoG模版对应的表达式如下： 其中II?Ml为一阶江1)范数。 优选地，所述步骤C中的修正是指对抑制图中各像素点乘上预设的参数。 优选地，所述步骤E中垂直方向上的灰度值叠加投影指的是将垂直轮廓图各列 像素点的灰度值进行叠加，得到该列的总强度值，作为该列的垂直方向强度统计向量； 所述垂直方向强度统计向量公式如下：[002引 其中m为垂直轮廓图纵向的像素点个数。 本专利技术技术方案的创新点在于运用垂直方向的G油or滤波器对图像滤波，使用垂 直方向的Gabor滤波器对多图书目标图像滤波，能最大程度的保留垂直方向的边缘信息， 从而更有利于后续灰度统计和阔值分割，具有分割效果好，抗噪声干扰能力强的特点。【附图说明】 图1为本专利技术基于垂直方向G油or滤波器的多图书目标分割方法的流程图 图2为本专利技术实施例1的待分割图像 图3为本专利技术实施例1的垂直轮廓图 图4为本专利技术实施例1的分割图像【具体实施方式】 下面结合附图和实施例具体说明本专利技术。 实施例1 如图1所示，本实施例基于垂直方向G油or滤波器的多图书目标分割方法，其特征 在于包括W下步骤：[003引 A、输入经灰度处理的待分割图像，如图2所示； B、预设垂直方向的G油or滤波器，对待分割图像进行滤波处理，得到垂直方向能 量图； 所述垂直方向G油or滤波器函数表达式如下：[00创其中X=化化'0 +片7'"化V= -xv/"0 + >乂'化'0，丫为一个表示楠圆形感受野长短轴比 例的常数，参数A为波长，0为006模板中屯、区的带宽，1/A为余弦函数的空间频率，0/ 入为空间频率的带宽，巧是相角参数；0为滤波器方向，0 = 0 ; 垂直方向能量图计算模型如下：123 I为待分割图像，*为卷积运算符； 2 C、采用二维高斯差分函数建立DoG模版，用DoG模版对垂直方向能量图进行滤波， 得到抑制图，并对抑制图进行修正后，得到修正抑制图； 3 DoG模版对应的表达式如下；[005引其中II.Ml为一阶江1)范数； 修正是指对抑制图中各像素点的值乘上预设的参数，本实施例该参数设为1. 2 ; D、将垂直方向能量图中各像素点的值减去修正抑制图中对应像素点的值，得到粗 略垂直轮廓图； E、采用非极大值抑制和固定阔值法，对粗略垂直轮廓图进行处理，得到垂直轮廓 图，如图3所示； 此处非极大值抑制和固定阔值法采用W下文献中记载的方法：Canny,J. ,AComputationalApproachToEdgeDetection,IEEETrans.Pattern AnalysisandMachineIntelligence, 8(6):679 - 698, 1986 ；[0化引并对垂直轮廓图的各列进行垂直方向上的灰度值叠加投影，得到各列的垂直方向 强度统计向量； 所述垂直方向上的灰度值叠加投影指的是将垂直轮廓图各列像素点的灰度值进 行叠加，得到该列的总强度值，作为该列的垂直方向强度统计向量； 所述垂直方向强度统计向量公式如下： 其中m为垂直轮廓图纵向的像素点个数； F、预设分割阔值，将垂直方向强度统计向量大于分割阔值的列的像素点作为图像 分割点，W此对待分割图像分割得到分割图像，如图4所示；本实施例所设定的阔值为60。【主权项】1. ，其特征在于包括以下步骤： A、 输入经灰度处理的待分割图像； B、 预设垂直方向的Gabor滤波器，对待分割图像进行滤波处理，得到垂直方向能量图； C、 采用二维高斯差分函数建立DoG模版，用DoG模版对垂直方向能量图进行滤波，得到 抑制图，并对抑制图进行修正后，得到修正抑制图； D、 将垂直方向能量图中各像素点的值减去修正抑制图中对应像素点的值，得到粗略垂 直轮廓图； E、 采用非极大值抑制和固定阈值法，对粗略垂直轮廓图进行处理，得到垂直轮廓图； 并对垂直轮廓图的各列进行垂直方向上的灰度值叠加投影，得到各列的垂直方向强度 统计向量； F、 预设分割阈值，将垂直方向强度统计向量大于分割阈值的列的像素点作为图像分割 点，以此对待分割图像分割得到分割图像。2. 如权利要求1中所述，其特征在 于： 所述步骤B中垂直方向Gabor滤波器函数表达式如下：其中i= + = + .vmW，Y为一个表示椭圆形感受野长短轴比例的 常数， 参数X为波长，〇SDoG模板中心区的带宽，1/A为余弦函数的空间频率，〇/A为 空间频率的带宽，A是相角参数；0为滤波器方向，0=0; 垂直方向能量图计算模型如下：I为待分割图像，*为卷积运算符。3. 如权利要求1中所述，其特本文档来自技高网...
【技术保护点】
基于垂直方向Gabor滤波器的多图书目标分割方法，其特征在于包括以下步骤：A、输入经灰度处理的待分割图像；B、预设垂直方向的Gabor滤波器，对待分割图像进行滤波处理，得到垂直方向能量图；C、采用二维高斯差分函数建立DoG模版，用DoG模版对垂直方向能量图进行滤波，得到抑制图，并对抑制图进行修正后，得到修正抑制图；D、将垂直方向能量图中各像素点的值减去修正抑制图中对应像素点的值，得到粗略垂直轮廓图；E、采用非极大值抑制和固定阈值法，对粗略垂直轮廓图进行处理，得到垂直轮廓图；并对垂直轮廓图的各列进行垂直方向上的灰度值叠加投影，得到各列的垂直方向强度统计向量；F、预设分割阈值，将垂直方向强度统计向量大于分割阈值的列的像素点作为图像分割点，以此对待分割图像分割得到分割图像。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：林川，曹以隽，覃金飞，汪俊，张玉薇，
申请(专利权)人：广西科技大学，
类型：发明
国别省市：广西;45
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