一种彩色图像的分割方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种彩色图像的分割方法及装置，涉及图像处理技术领域，主要目的是抑制图像分割过程中的过分割现象，进一步提高了彩色图像的分割效率。所述方法包括：获取彩色图像对应的梯度图像；利用比特平面分层重构所述梯度图像，得到重构后的梯度图像；对所述重构后的梯度图像进行分水岭分割。本发明专利技术主要用于彩色图像的分割。

A color image segmentation method and device

The invention discloses a device and a method for color image segmentation, which relates to the technical field of image processing, the main purpose is to suppress the over segmentation process of image segmentation, to further improve the efficiency of color image segmentation. The method includes: obtaining color image corresponding to the image gradient; using bit plane stratified reconstruction of the gradient image, get the reconstructed gradient; watershed segmentation on the gradient image reconstruction. The method is mainly used for color image segmentation.

【技术实现步骤摘要】
一种彩色图像的分割方法及装置
本专利技术涉及图像处理
，尤其是一种彩色图像的分割方法及装置。
技术介绍
图像分割就是将图像中感兴趣的部分划出来，是模式识别和计算机视觉中的一个关键环节。目前有大量可用的图像分割方法，例如可以将图像分割看作是基于颜色和空间特征的分类问题，还可以将图像分割分为有监督和无监督分类问题，它们大致可以分为：边缘检测法、聚类方法、基于区域的方法，其中，基于区域的方法包括区域生长、分水岭算法、分裂和归并等。上述的分水岭算法因能快速得到连续封闭的目标边界而广泛应用，但由于图像中存在非规则扰动和噪声，会对分割结果造成不良影响，也就是会出现过分割现象。目前，抑制过分割现象的方法主要是在图像分割之后对图像进行区域合并的方法，如基于相邻区域相似性的各种区域合并方法。然而，由于分割后的图像会有多个区域，使得区域合并的方法需要进行多次循环，导致每次合并时需要的处理时间较长，并且时间复杂度较高，降低了图像分割的效率。
技术实现思路
鉴于上述问题，提出了本专利技术以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种彩色图像的分割方法及装置，能够抑制图像分割过程中的过分割现象，进一步提高了彩色图像的分割效率。依据本专利技术实施例的一方面，本专利技术实施例提供了一种彩色图像的分割方法，包括：获取彩色图像对应的梯度图像；利用比特平面分层重构所述梯度图像，得到重构后的梯度图像；对所述重构后的梯度图像进行分水岭分割。进一步地，所述获取彩色图像对应的梯度图像包括：利用空域梯度算子对彩色图像进行边缘检测，得到彩色图像对应的梯度图像。进一步地，所述利用比特平面分层重构所述梯度图像，得到重构后的梯度图像包括：根据所述梯度图像的灰度值将所述梯度图像划分为预设层数的比特平面图像；为每层所述比特平面图像设置权重值；根据所述权重值对预设层数的比特平面图像进行重构，得到重构后的梯度图像。进一步地，所对所述重构后的梯度图像进行分水岭分割包括：遍历所述重构后的梯度图像中每一像素点的灰度值，找出局部极小值；根据所述局部极小值对应的边界对所述重构后的梯度图像进行区域分割，得到若干分割图像。进一步地，在所述对所述重构后的梯度图像进行分水岭分割之后，所述方法还包括：基于异质性最小原则对所述分割后的梯度图像进行区域合并。依据本专利技术实施例的另一方面，本专利技术实施例提供了一种彩色图像的分割装置，包括：获取单元，用于获取彩色图像对应的梯度图像；重构单元，用于利用比特平面分层重构所述梯度图像，得到重构后的梯度图像；分割单元，用于对所述重构后的梯度图像进行分水岭分割。进一步地，所述获取单元，具体用于利用空域梯度算子对彩色图像进行边缘检测，得到彩色图像对应的梯度图像。进一步地，所述重构单元包括：划分模块，用于根据所述梯度图像的灰度值将所述梯度图像划分为预设层数的比特平面图像；设置模块，用于为每层所述比特平面图像设置权重值；重构模块，用于根据所述权重值对预设层数的比特平面图像进行重构，得到重构后的梯度图像。进一步地，所述分割单元包括：查找模块，用于遍历所述重构后的梯度图像中每一像素点的灰度值，找出局部极小值；分割模块，用于根据所述局部极小值对应的边界对所述重构后的梯度图像进行区域分割，得到若干分割图像。进一步地，所述装置还包括：合并单元，用于基于异质性最小原则对所述分割后的梯度图像进行区域合并。借由上述技术方案，本专利技术提供的一种彩色图像的分割方法及装置，通过利用比特平面对彩色图像对应的梯度图像进行重构，突出彩色图像的弱边缘，使得图像边缘定位准确，然后对重构后的梯度图像进行分水岭分割，提高了分水岭图像分割的准确性。与现有技术中采用区域合并方式抑制分水岭分割的彩色图像分割方法相比，本专利技术实施例在对彩色图像进行分水岭分割之前，通过比特平面分层重构彩色图像对应的梯度图像，能够显著抑制分水岭分割产生的过分割现象，有效避免了分水岭分割过程中光照影响以及边缘定位不准确的问题，并且无需进行多次的区域合并，降低了时间复杂度，提高了图像分割效率。上述说明仅是本专利技术技术方案的概述，为了能够更清楚了解本专利技术的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本专利技术的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本专利技术的具体实施方式。附图说明通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本专利技术的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：图1示出了本专利技术实施例提供的一种彩色图像的分割方法流程示意图；图2示出了本专利技术实施例提供的另一种彩色图像的分割方法流程示意图；图3示出了本专利技术实施例提供的一种彩色图像的分割装置的组成框图；图4示出了本专利技术实施例提供的另一种彩色图像的分割装置的组成框图。具体实施方式下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。本专利技术实施例提供了一种彩色图像的分割方法，如图1所示，该方法主要在对彩色图像进行分水岭分割之前，通过比特平面分层重构彩色图像对应的梯度图像比特平面对彩色图像对应的梯度图像进行重构，进而抑制图像分水岭分割过程中的过分割现象，同时提高图像分割效率，具体步骤包括：101、获取彩色图像对应的梯度图像。其中，彩色图像是指每个像素由R、G、B分量构成的图像，其中，R、G、B是有不同的灰度级来描述的。这里的彩色图像可以为人脸图像、遥感图像、生物图像等，本专利技术实施例不限定。通常情况，可以使用CCD相机来摄取彩色图像，并将摄取的彩色图像结合数字图像处理软件进行信息提取，还可以通过传感器来获取彩色图像中的信息。由于彩色图像的边缘线是图像分割与特征提取的基础，为了方便对彩色图像进行边缘检测，需要计算彩色图像的梯度，进一步获取彩色图像对应的梯度图像，这里具体可以把彩色图像看成二维离散函数，图像梯度其实就是这个二维离散函数的求导，当然还可以采用不同的梯度计算公式，不同的方法产生不同的梯度，本专利技术实施例对获取彩色图像对应的梯度图像的方法不进行限定，可以采用线性滤波方法、形态学梯度方法或者空域梯度算子方法等。102、利用比特平面分层重构所述梯度图像，得到重构后的梯度图像。对于灰度图而言，像素是由比特组成的数字，一个像素点由8个比特组成。比特平面分层又称为分段线性变换函数或者位平面分层，是一种图像处理基本算法，其基本形式为：I0＝am-1*2m-1+am*2m+···+a1*21+a0*20Ir＝am-1*λm-1+am*λm+···+a1*λ1+a0*λ0其中，I0是原始梯度图像的灰度值，Ir是重构后梯度图像的灰度值，m＝8，以第m-1比特平面为例，am-1为对应m-1比特平面的灰度值，λm-1为对应m-1比特平面重构的权重值。当λm-1＞2m-1时，重构m-1比特平面得以增强，当λm-1＝2m-1时，重构m-1比特平面不变，当λm-1＜2m-1时，重构m-1比特平面得以减弱。对于本专利技术实施例，通过比特平面分层重构梯度图像，能够突出彩色图像的弱本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种彩色图像的分割方法，其特征在于，包括：获取彩色图像对应的梯度图像；利用比特平面分层重构所述梯度图像，得到重构后的梯度图像；对所述重构后的梯度图像进行分水岭分割。

【技术特征摘要】
1.一种彩色图像的分割方法，其特征在于，包括：获取彩色图像对应的梯度图像；利用比特平面分层重构所述梯度图像，得到重构后的梯度图像；对所述重构后的梯度图像进行分水岭分割。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取彩色图像对应的梯度图像包括：利用空域梯度算子对彩色图像进行边缘检测，得到彩色图像对应的梯度图像。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用比特平面分层重构所述梯度图像，得到重构后的梯度图像包括：根据所述梯度图像的灰度值将所述梯度图像划分为预设层数的比特平面图像；为每层所述比特平面图像设置权重值；根据所述权重值对预设层数的比特平面图像进行重构，得到重构后的梯度图像。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所对所述重构后的梯度图像进行分水岭分割包括：遍历所述重构后的梯度图像中每一像素点的灰度值，找出局部极小值；根据所述局部极小值对应的边界对所述重构后的梯度图像进行区域分割，得到若干分割图像。5.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其特征在于，在所述对所述重构后的梯度图像进行分水岭分割之后，所述方法还包括：基于异质性最小原则对所述分割后的梯度图像进行区域合...

【专利技术属性】
技术研发人员：任大勇，贾振红，
申请(专利权)人：新疆大学，
类型：发明
国别省市：新疆,65