一种基于弱链接约束的交互式图像分割方法技术

本发明专利技术提供了一种基于弱链接约束的交互式图像分割方法，主要包括以下步骤：1)对目标图像进行SLIC超像素分割预处理；2)用户提供成对弱链接约束信息；3)基于超像素中心点的欧氏距离和在RGB空间平均值的欧氏距离构建相似性矩阵；4)在贝叶斯框架的基础上，通过最大化图像的似然概率构建基于代表点聚类算法模型；5)利用EEM算法优化目标函数，进而完成交互式图像分割任务。本发明专利技术将弱链接约束与强链接约束联合在一起，在超像素分割的基础上，将成对链接约束信息嵌入到基于代表点聚类模型中，并在优化过程中，将次优代表点拓展到优化空间中，根据能量损耗，修改代表点集合，完成图像分割，并极大地降低了链接约束的获取成本。

An interactive image segmentation method based on weak link constraint

The invention provides an interactive image segmentation method based on weak link constraint, which mainly includes the following steps: 1) SLIC super-pixel segmentation preprocessing of the target image; 2) user provides pairwise weak link constraint information; 3) similarity matrix is constructed based on Euclidean distance of the center point of the super-pixel and Euclidean distance of the average value in RGB space; 4) on the basis of Bayesian framework, through To maximize the likelihood probability of the image, a representative point clustering algorithm model is constructed; 5) EEM algorithm is used to optimize the objective function, and then the interactive image segmentation task is completed. The invention combines weak link constraint with strong link constraint, embeds the pair link constraint information into the cluster model based on representative points on the basis of super-pixel segmentation, expands the sub optimal representative points to the optimization space in the optimization process, modifies the set of representative points according to energy loss, completes image segmentation, and greatly reduces the acquisition cost of link constraint \u3002

【技术实现步骤摘要】
一种基于弱链接约束的交互式图像分割方法
本专利技术涉及图像分割
，尤其涉及一种基于弱链接约束的交互式图像分割方法。
技术介绍
图像分割是人工智能、计算机视觉等领域的一个重要组成部分，然而很多时候无监督图像分割算法所产生结果缺少语义解释，无法勾勒出完整的目标前景。例如将不同颜色和材质的衣服视为不同类，或者将部分重叠的山峦视为一类。为解决这类问题，用超像素策略对图像进行预处理逐渐成为图像处理中的研究热点。超像素分割是一种过分割算法，会将图像中颜色相近、位置相邻的像素集合视为一个整体，即超像素(superpixel)。因此，很大程度上降低了图像处理的复杂度，同时为了克服超像素的碎片化分割，得到更符合人类视觉习惯和实际场景的分割结果，使用一些基于代表点(exemplar)学习模型对超像素图像进行再处理。经过超像素策略预处理的图像可以在人工的帮助下提供超像素块间两两关系的约束信息，即链接约束(linkconstraint)将这类约束信息嵌入到基于代表点聚类模型中，就能获取到图像分割结果，我们将这种方法称为交互式图像分割。目前处理链接本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于弱链接约束的交互式图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤：/n1)对目标图像进行SLIC超像素分割预处理，得到超像素块；/n2)基于超像素中心点的欧氏距离和在RGB空间平均值的欧氏距离构建相似性矩阵；/n3)用户提供成对弱链接约束信息；/n4)在贝叶斯框架的基础上，由于步骤2)中的超像素块的链接约束相互独立，通过最大化目标图像的似然概率构建基于代表点聚类算法模型；/n5)利用EEM算法优化目标函数，完成交互式图像分割。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于弱链接约束的交互式图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤：
1)对目标图像进行SLIC超像素分割预处理，得到超像素块；
2)基于超像素中心点的欧氏距离和在RGB空间平均值的欧氏距离构建相似性矩阵；
3)用户提供成对弱链接约束信息；
4)在贝叶斯框架的基础上，由于步骤2)中的超像素块的链接约束相互独立，通过最大化目标图像的似然概率构建基于代表点聚类算法模型；
5)利用EEM算法优化目标函数，完成交互式图像分割。


2.根据权利要求1所述的基于弱链接约束的交互式图像分割方法，其特征在于，所述步骤1)中，采用SLIC超像素分割模型完成目标图像的预处理，每个目标图像产生200个超像素块。


3.根据权利要求1或2所述的基于弱链接约束的交互式图像分割方法，其特征在于，所述步骤2)中，超像素块之间的相似度通过从RGB颜色空间和超像素块2D距离得出，将超像素块映射到5维空间，其中，第1、2维是超像素中心点的坐标，第3-5维是超像素块在RGB颜色空间的平均值；其中，定义中为超像素样本集合，D＝5，N＝200。


4.根据权利要求3所述的基于弱链接约束的交互式图像分割方法，其特征在于，所述步骤2)中的2D距离为超像素块中心点的欧氏距离，超像素块在颜色空间的距离是超像素块在RGB空间平均值的欧氏距离，归一化联合计算这2类距离得到两两超像素块之间的相似度，构建基于目标图像超像素块的相似度矩阵。


5.根据权利要求1所述的基于弱链接约束的交互式图像分割方法，其特征在于，所述步骤3)中，所述弱链接约束是指用户看到所述步骤1)的超像素分割结果后，用户根据应用场景为部分超像素块提供两两关系的成对cannot-link和must-link约束，其余超像素块之间没有必然联系(no-link)，如式(1)其中xi与xj为超像素块；



所述步骤3)中，两两超像素块之间的关系可以分为3类，包括2个超像素块属于同类(must-link)、2个超像素块属于不同类(c...

【专利技术属性】
技术研发人员：毕安琪，崔雪涛，罗婕，
申请(专利权)人：常熟理工学院，
类型：发明
国别省市：江苏;32