一种基于最小二乘法曲线拟合的图像快速分割方法技术
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种图像分割技术，属于图像处理领域，特别涉及一种基于最小二乘法曲线拟合的图像快速分割方法。
技术介绍
阈值分割作为一种典型的图像分割方法，由于简单有效而被广泛应用于图像处理领域。阈值的选取直接影响图像分割的质量，因此产生了多种阈值选取方法。但在实际应用中，常用的方法只有：直方图双峰法、最大熵法、otsu法、矩量保持法、梯度统计法及这些方法在二维上的推广化方法。在众多的阈值分割方法中，otsu法因计算简单、实时性高、鲁棒性强等优点而被广泛使用。但经典的otsu算法是在整个灰度级上对最佳分割阈值进行搜索，计算量大、实时性与抗噪声性差，限制了它在一些实时性高的场合运用。针对经典otsu算法计算量大、实时性与抗噪性差的问题，需要专利技术一种运算速度快，算法实时性能高、抗噪声性能优越的图像分割方法。
技术实现思路
针对上述问题，本专利技术提出一种基于最小二乘法曲线拟合的图像快速分割方法，使应用于实时性高、数据处理量大的场合，使图像分割算法变得更加高效，更具有实用价值。基于最小二乘法曲线拟合的图像快速分割方法，其特征在于，包括步骤S1、选取待分割图像f(a,b)灰度值的最大值Tmax、最小值Tmin，计算最大值与最小值之间的间隔d，d＝(Tmax-Tmin-1)/10；S2、在灰度区间[Tmin,Tmax]内均匀选取n个点T1、T2、…Tn，选取公式为Ti＝round(Tmin+i×d),其中i＝1,2,…n，round()为取整函数；S3、计算T1，T2，…Tn对应的最大类间方差(σB12，σB22，…σBn2)；S4、计算最大类间方差曲线上T1、T2、...
【技术保护点】
一种基于最小二乘法曲线拟合的图像快速分割方法，其特征在于，包括步骤S1、选取待分割图像f(a,b)灰度值的最大值Tmax、最小值Tmin，计算最大值与最小值之间的间隔d，d＝(Tmax‑Tmin‑1)/10；S2、在灰度区间[Tmin,Tmax]内均匀选取n个点T1、T2、…Tn，选取公式为Ti＝round(Tmin+i×d),其中i＝1,2,…n，round()为取整函数；S3、计算T1，T2，…Tn对应的最大类间方差(σB12，σB22，…σBn2)；S4、计算最大类间方差曲线上T1、T2、…Tn的二次曲线系数a0、a1、a2，1T1T121T2T22·········1T22Tn2×a0a1a2=σB1σB2···σBn;]]>S5、求拟合曲线y＝a0+a1x+a2x2的最大值对应的x，x为最佳阈...
【技术特征摘要】
1.一种基于最小二乘法曲线拟合的图像快速分割方法，其特征在于，包括步骤S1、选取待分割图像f(a,b)灰度值的最大值Tmax、最小值Tmin，计算最大值与最小值之间的间隔d，d＝(Tmax-Tmin-1)/10；S2、在灰度区间[Tmin,Tmax]内均匀选取n个点T1、T2、…Tn，选取公式为Ti＝round(Tmin+i×d),其中i＝1,2,…n，round()为取整函数；S3、计算T1，T2，…Tn对应的最大类间方差(σB12，σB22，…σBn2)；S4、计算最大类间方差曲线上T1、T2、…Tn的二次曲线系数a0、a1、a2， 1 T 1 T 1 2 1 T 2 T 2 2 · · · · · · · · · 1 T 2 2 T n 2 × a 0 a 1 a 2 = σ B 1 σ B 2 · · · σ B n ; ]]>S5、求拟合曲线y＝a0+a1x+a2x2的最大值对应的x，x为最佳阈值T，2.根据权利要求1所述的基于最小二乘法曲线拟合的图像快速分割方法，其特征在于，所述S3具体过程为：S301、设图像f(a,b)像素数为N，灰度范围为[0，255]，对应灰度级i的像素数为k，几率为： p i = k i / N Σ i = 0 255 p i = 1 , i = 0 , 1 , 2 , ... , 255 - - - ( 1 ) ; ]]>S302、把图像f(a,b)中的像素按灰度值用阈值T分成两类C0和C1，C0由灰度值在[0，T]之间的像素组成，C1由灰度值在[T+1，255]之间的像素组成，对于灰度分布几率，整幅图像的均值为 u T = Σ i = 0 255 ip i - - - ( 2 ) ]]>则C0和C1的均值为： u 0 = Σ i = 0 T ip i / w 0 u 1 = Σ i = T + 1 255 ip i / w 1 - - - ( 3 ) ]]>其中S303、由(1)、(2)、(3)式得uT＝w0u0+w1u1 (4)类间方差为 σ B 2 ( T ) = w ...
【专利技术属性】
技术研发人员：王海峰，章怡，范鑫，彭建业，潘瑜，薛勇，
申请(专利权)人：江苏理工学院，
类型：发明
国别省市：江苏;32
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