一种基于Gabor直方图熵的图像分割方法技术

本发明专利技术涉及一种基于Gabor直方图熵的图像分割方法，属于数字图像处理技术领域。本发明专利技术首先构建归一化的Gabor直方图；然后通过灰度图像归一化的Gabor直方图熵，求取最佳阈值；最后根据得到的最佳阈值将灰度图像分成目标部分和背景部分。本发明专利技术方法使用Gabor滤波器来引入像素的空间信息，Gabor滤波器同时在空域和时域上具有优良的响应特性。所以可以很薄的表征像素的方向和幅度的空间信息；对于已有同类算法分割较好的图像类型，我们的算法也可以获得同水平或更好的效果；对于已有同类算法存在的鲁棒性不够的问题，得到了有效改进。本算法具有更高的普适性。

【技术实现步骤摘要】
技术邻域本专利技术涉及一种基于Gabor直方图熵的图像分割方法，属于数字图像处理

技术介绍
阈值分割法在图像分割技术中是最简单最实用的技术之一。其中，全局阈值法又有诸多优点，如易实现、易扩展为多阈值等。其中又包含了熵分割方法、OTSU分割方法以及模糊集分割方法等。在阈值方法中Pun在1981年首先引入熵来进行阈值分割，随后被Kapur等人进行改进增强，最后由Renyi和Tsallis固定下了熵分割的通用模式。众所周知，阈值分割是使用图像的灰度值对像素进行划分，我们称之为一维直方图方法，但是从Kapur等人开始，考虑到图像的空间信息对分割也是有作用的，随后经过Renyi使用二维直方图(2D直方图)，通过比较区域灰度均值的方式来引入像素的空间信息，但是效果并不理想。随后，在2008年，XiaoYang提出GLSC直方图来进行分割，这种直方图采用的是按照邻域相似像素个数来引入像素的空间信息，它克服了一些2D直方图的缺陷，但是依然不能有效区分边缘和噪声点，并且像素之间的灰度相似阈值这一关键参数不好调整。之后，在2013年，Yimit等人提出了二维方向直方图(2D-D直方图)，这种直方图采用的是像素梯度方向信息的方式来引入像素的空间信息。但是对于前景与背景、边缘与噪声点分别都有着相似的梯度方向，那么这样就影响了分割结果。到2014年，XiaoYang提出了GLGM直方图，这种直方图采用的是梯度幅值的方式来引入像素的空间信息。GLGM直方图中，对于像素的分类采用了基于斐波那契数列的量化容器，虽然这是黄金比例，但是所需分割图像的像素分布并不一定都是很好的黄金比例，所以并不具有普适性，其结果也反映在分割结果上，对于一部分目标和背景分布比较均匀的，过滤比较平缓的，都可以分割的很好，但是对于一些过渡突然以及目标和背景分布面积相差较大的，就不能很好的分割。
技术实现思路
本专利技术提供了一种基于Gabor直方图熵的图像分割方法，使用了比原有算法更合理的空间信息引入方式，实现了有效性、鲁棒性更好的分割效果。本专利技术的技术方案是：一种基于Gabor直方图熵的图像分割方法，首先构建归一化的Gabor直方图；然后通过灰度图像I(x,y)归一化的Gabor直方图熵，求取最佳阈值t*；最后根据得到的最佳阈值t*将灰度图像I(x,y)分成目标部分和背景部分。所述方法的具体步骤如下：Step1、构建归一化的Gabor直方图：Step1.1、将灰度图像I(x,y)与二维Gabor核函数G(x,y))进行卷积，得到卷积图像F(x,y)，经过公式(1)处理后，生成K个卷积图像卷积之后的K个卷积图像，按照方向和尺度大小依次分成量化容器，得到K个量化容器；其中，k3∈{1,2...,K本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于Gabor直方图熵的图像分割方法，其特征在于：首先构建归一化的Gabor直方图；然后通过灰度图像I(x,y)归一化的Gabor直方图熵，求取最佳阈值t*；最后根据得到的最佳阈值t*将灰度图像I(x,y)分成目标部分和背景部分。

【技术特征摘要】
1.一种基于Gabor直方图熵的图像分割方法，其特征在于：首先构建归一化的Gabor直方图；然后通过灰度图像I(x,y)归一化的Gabor直方图熵，求取最佳阈值t*；最后根据得到的最佳阈值t*将灰度图像I(x,y)分成目标部分和背景部分。2.根据权利要求1所述的基于Gabor直方图熵的图像分割方法，其特征在于：所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：贺建峰，胡杨升，符增，
申请(专利权)人：昆明理工大学，
类型：发明
国别省市：云南;53