一种含有深度信息的图像分割的方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种含有深度信息的图像分割的方法，包括以下步骤：获取步骤：获取用户输入的点选信息，并将待分割图像划分为各区域块，所述点选信息为待分割图像上的像素点；判断步骤：根据点选信息判断各区域块上像素点属于前景区域还是背景区域；第一图像分割步骤：根据置信图谱对各区域块上像素点的结果进行判断以实现图像分割。本发明专利技术还公开了一种电子设备、计算机可读存储介质及含有深度信息的图像分割的装置。本发明专利技术的含有深度信息的图像分割的方法对不同的图像特征自动生成分割标签，再把不同特征下生成的标签进行融合判决，最终形成最优化的图像分割方案；本发明专利技术的图像分割方法在五大RGBD数据集上测试结果明显效果更好。

A method and device for image segmentation with depth information

The invention discloses a method containing the depth information of the image segmentation, including the following steps: obtaining steps: obtaining information of user input, and the image to be segmented is divided into each block, the click information for pixels on the image segmentation; judging step: according to the selected pixel information to determine the region belongs to the foreground or background region; a first image segmentation step: according to the results of the regional confidence block pixel judgment to realize image segmentation. The invention also discloses an electronic device, a computer readable storage medium and a device for image segmentation with depth information. The method of the invention contains the depth information of the image segmentation of different image features automatic segmentation label, the labels generated under the different characteristics of the fusion, finally form the optimization of image segmentation; image segmentation method of the invention in the five RGBD number according to the test results significantly better set.

【技术实现步骤摘要】
一种含有深度信息的图像分割的方法及装置
本专利技术涉及一种图像处理
，尤其涉及一种含有深度信息的图像分割的方法及装置。
技术介绍
目前，在图像处理领域，图像的前后景分割的需求较大，比如经常需要将图像中的人物分割出来并合成至其他背景中。相关技术中的前后景分割算法，通常是根据用户指定的部分前后景区域，将前景和后景分别构建统计模型，表示各自像素统计上的规律性；由于受限于统计模型的精度，若模型分量多，容易使前后景模型混淆；若模型分量少，容易漏掉某些重要的特征，所以分割精细度不够理想。图像智能分割是计算机视觉中的一个重要问题，包括了图像编辑、目标识别和图像检索。大多数现有的智能分割方法只在RGB图像上操作。直到近期，有部分公司及研究者开始利用以Kinect为代表的景深传感器所生成的RGB-D信息进行图像分割，也就是智能化自动化地把图像中不同物体的边缘进行分割。但，由于某些关键目标的体积或景深维度上的长度较长，或者不同物体在景深上处于相似的位置，深度信息在很多时候并不能简单地对图像分割效果提供帮助。
技术实现思路
为了克服现有技术的不足，本专利技术的目的之一在于一种含有深度信息的图像分割的方法，其能解决图像分割的技术问题。本专利技术的目的之二在于提供一种电子设备，其能解决图像分割的技术问题。本专利技术的目的之三在于提供一种计算机可读存储介质，其能解决图像分割的技术问题。本专利技术的目的之四在于提供一种含有深度信息的图像分割的装置，其能解决图像分割的技术问题。本专利技术的目的之一采用如下技术方案实现：一种含有深度信息的图像分割的方法，包括以下步骤：获取步骤：获取用户输入的点选信息，并将待分割图像划分为各区域块，所述点选信息为待分割图像上的像素点；判断步骤：根据点选信息判断各区域块上像素点属于前景区域还是背景区域所采用的像素特征；第一图像分割步骤：根据置信图谱对各区域块上像素点的像素特征进行判断以实现图像分割。进一步地，所述判断步骤具体包括以下子步骤：标签对分配步骤：对待分割图像上的各像素点引入标签对，所述标签对包括像素属性和像素特征；标签对判断步骤：根据标签对判断各区域块上像素点属于前景区域还是背景区域所采用的像素特征。进一步地，所述第一图像分割步骤具体包括以下子步骤：测地距离计算步骤：根据像素特征来计算各区域块上的像素点相对于点选信息的测地距离；概率值计算步骤：根据测地距离计算得到该像素点的概率值，所述概率值为前景像素点的概率或者为背景像素点的概率；第二图像分割步骤：根据所述概率值以进行图像分割。进一步地，在测地距离计算步骤中采用迪克斯特拉算法以求得测地距离。本专利技术的目的之二采用如下技术方案实现：一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现以下步骤：获取步骤：获取用户输入的点选信息，并将待分割图像划分为各区域块，所述点选信息为待分割图像上的像素点；判断步骤：根据点选信息判断各区域块上像素点属于前景区域还是背景区域所采用的像素特征；第一图像分割步骤：根据置信图谱对各区域块上像素点的像素特征进行判断以实现图像分割。进一步地，所述判断步骤具体包括以下子步骤：标签对分配步骤：对待分割图像上的各像素点引入标签对，所述标签对包括像素属性和像素特征；标签对判断步骤：根据标签对判断各区域块上像素点属于前景区域还是背景区域所采用的像素特征。进一步地，所述第一图像分割步骤具体包括以下子步骤：测地距离计算步骤：根据像素特征来计算各区域块上的像素点相对于点选信息的测地距离；概率值计算步骤：根据计算得到的测地距离计算得到该像素点为前景像素点还是背景像素点的概率值，第二图像分割步骤：根据所述概率值以进行图像分割。进一步地，在测地距离计算步骤中采用迪克斯特拉算法以求得测地距离。本专利技术的目的之三采用如下技术方案实现：一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上任意一项所描述的方法。本专利技术的目的之四采用如下技术方案实现：一种含有深度信息的图像分割的装置，包括以下模块：获取模块：用于获取用户输入的点选信息，并将待分割图像划分为各区域块，所述点选信息为待分割图像上的像素点；判断模块：用于根据点选信息判断各区域块上像素点属于前景区域还是背景区域所采用的像素特征；第一图像分割模块：用于根据置信图谱对各区域块上像素点的像素特征进行判断以实现图像分割。相比现有技术，本专利技术的有益效果在于：本专利技术的含有深度信息的图像分割的方法对不同的图像特征自动生成分割标签，再把不同特征下生成的标签进行融合判决，最终形成最优化的图像分割方案；本专利技术的图像分割方法在五大RGBD数据集上测试结果明显效果更好。附图说明图1为本专利技术的含有深度信息的图像分割的方法的流程图；图2为本专利技术的含有深度信息的图像分割的装置的结构图。具体实施方式下面，结合附图以及具体实施方式，对本专利技术做进一步描述，需要说明的是，在不相冲突的前提下，以下描述的各实施例之间或各技术特征之间可以任意组合形成新的实施例。实施例一：如图1所示，本专利技术提供了一种含有深度信息的图像分割的方法，包括以下步骤：S1：获取用户输入的点选信息，并将待分割图像划分为各区域块，所述点选信息为待分割图像上的像素点；在进行图像分割之前需要先在待分割图像上点选前景区域一次和点选背景区域一次，将这两次点选作为点选信息，这个过程也即是分别给算法一个学习的正样本和负样本；假设i表示图像I上的一个像素点，Ω表示图像I所有像素组成的集合，N表示相邻像素对组成的集合；交互式的图像分割可以等效为依据用户给出的点选信息，将Ω分割为两个互斥的集合Ω1和Ω1，也即是其表示为二进制的马尔科夫随机场问题，能量函数如下：其中，Si表示的是像素i的分类标签，S表示的是所有像素点的分类标签。如果像素点i是背景像素点，则Si＝0，如果像素点i是前景像素点，则Si＝1。公式中的D(Si)表示把Si与i对应的代价函数。D(Si)可以表示为：D(Si)＝-logP(Si)其中，P(Si)表示像素i被标记为Si的概率。针对于用户指定的属于前景或者背景的像素，把概率设为1。另外，f(Si,Sj)表示把一个成对的像素对(i，j)标记为(Si,Sj)的代价函数，在RGB图像中，f(Si,Sj)可以表示为其中，表示相邻像素i,j的相似程度，Ii表示像素i的像素值，所以如果我们把相邻的像素标记为不同的标签，代价函数会变小。λ表示一元算子和像素对之间的平衡关系。通过把E(S)最小化，我们就能得到最理想的像素标记S*。S2：根据点选信息判断各区域块上像素点属于前景区域还是背景区域所采用的像素特征；所述前景区域包括前景像素点，所述背景区域包括背景像素点，所述步骤S2具体包括以下子步骤：S21：对待分割图像上的各像素点引入标签对，所述标签对包括像素属性和像素特征；对每个像素i引入标签对Xi＝<Si,Ci>，其中Si依然表示的是像素i的分类标签，所述分类标签说的即是像素属性，该像素是属于前景像素点还是背景像素点，如果像素点i是背景像素点，则Si＝0，如果像素点i是前景像素点，则Si＝1，Ci表示使用了哪种信息作出的判断，颜色特征、深度特征、法向量特征分别用0,1,2表示。将颜色特征、深度特征和法向本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种含有深度信息的图像分割的方法，其特征在于，包括以下步骤：获取步骤：获取用户输入的点选信息，并将待分割图像划分为各区域块，所述点选信息为待分割图像上的像素点；判断步骤：根据点选信息判断各区域块上像素点属于前景区域还是背景区域所采用的像素特征；第一图像分割步骤：根据置信图谱对各区域块上像素点的像素特征进行判断以实现图像分割。

【技术特征摘要】
1.一种含有深度信息的图像分割的方法，其特征在于，包括以下步骤：获取步骤：获取用户输入的点选信息，并将待分割图像划分为各区域块，所述点选信息为待分割图像上的像素点；判断步骤：根据点选信息判断各区域块上像素点属于前景区域还是背景区域所采用的像素特征；第一图像分割步骤：根据置信图谱对各区域块上像素点的像素特征进行判断以实现图像分割。2.如权利要求1所述的含有深度信息的图像分割的方法，其特征在于，所述判断步骤具体包括以下子步骤：标签对分配步骤：对待分割图像上的各像素点引入标签对，所述标签对包括像素属性和像素特征；标签对判断步骤：根据标签对判断各区域块上像素点属于前景区域还是背景区域所采用的像素特征。3.如权利要求2所述的含有深度信息的图像分割的方法，其特征在于，所述第一图像分割步骤具体包括以下子步骤：测地距离计算步骤：根据像素特征来计算各区域块上的像素点相对于点选信息的测地距离；概率值计算步骤：根据测地距离计算得到该像素点的概率值，所述概率值为前景像素点的概率或者为背景像素点的概率；第二图像分割步骤：根据所述概率值以进行图像分割。4.如权利要求3所述的含有深度信息的图像分割的方法，其特征在于，在测地距离计算步骤中采用迪克斯特拉算法以求得测地距离。5.一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现以下步骤：获取步骤：获取用户输入的点选信息，并将待分割图像划分为各区域块，所述点选信息为待分割图像上的像素点；判断步...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭继舜，
申请(专利权)人：大圣科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44