一种动物图像半自动分割方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种动物图像半自动分割方法及系统，所述方法包括：基于预先标记的包含动物目标的图像中的前景区域的部分像素点和背景区域的部分像素点，构造样条回归函数；基于构造的样条回归函数，对图像中未标记的每一个像素点进行标记，得到未标记的每一个像素点的标记信息，标记信息为前景或者背景；基于图像中每一个像素点的标记信息，将图像中的前景区域和背景区域进行分割。本发明专利技术根据图像中已标记的部分前景像素点和部分背景像素点，构造样条回归函数，利用构造的样条回归函数，对图像中其它未标记的像素点进行标记，进而将图像中的前景区域和背景区域分割出来，分割效果好。

A semi-automatic segmentation method and system of animal image

The invention provides a semi-automatic segmentation method and system for animal image, the method includes: constructing a spline regression function based on the partial pixel points of the foreground area and the partial pixel points of the background area in the pre marked image including the animal target; marking each pixel point in the image without marking based on the constructed spline regression function, and obtaining each unmarked pixel point The mark information of a pixel is foreground or background. Based on the mark information of every pixel in the image, the foreground region and background region in the image are segmented. According to the marked part of foreground pixels and background pixels in an image, the invention constructs a spline regression function, uses the constructed spline regression function to mark other unmarked pixels in the image, and then divides the foreground area and background area in the image, with good segmentation effect.

【技术实现步骤摘要】
一种动物图像半自动分割方法及系统
本专利技术实施例涉及图像分割
，尤其涉及一种动物图像半自动分割方法及系统。
技术介绍
在畜牧业生产中，畜牧业的健康良性发展可以有效地确保牲畜食品的品质，这就意味着对动物行为、生理情况等进行分析尤为重要。人们需要通过对检测到含有动物目标的图像进行分析，因此对图像中的动物目标的提取是最关键的环节。动物目标的提取包括图像采集、处理以及分割动物目标。随着科学技术的不断进步，人们很容易做到对图像的采集和处理工作，但目前分割动物目标大多采用人工手动分割和校正的阶段。一方面，庞大的数据量导致人工成本很高；另一方面，在标记过程中存在着人为误操作的可能性，这直接导致结果可信度的下降。随着图像处理技术的发展，从图像中分割动物目标的主要方法有，以从图像中分割出生猪的方法为，实时采集生猪图像，获得光源参考点，建立直角坐标系，对于待分割生猪图像灰度转换，得到生猪灰度图，进而处理得到生猪梯度图，分割提取获得初始分割图像；对初始分割图像闭运算，再去除连通区域，获得二次分割图像；计算获得对象、对象面积、光照强度和距离，构本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种动物图像半自动分割方法，其特征在于，包括：/nS1，基于预先标记的包含动物目标的图像中的前景区域的部分像素点和背景区域的部分像素点，构造样条回归函数，其中，所述前景区域表征所述图像中的动物目标区域；/nS2，基于构造的所述样条回归函数，对所述图像中未标记的每一个像素点进行标记，得到未标记的每一个像素点的标记信息，所述标记信息为前景或者背景；/nS3，基于所述图像中每一个像素点的标记信息，对所述图像中的前景区域和背景区域进行分割。/n

【技术特征摘要】
1.一种动物图像半自动分割方法，其特征在于，包括：
S1，基于预先标记的包含动物目标的图像中的前景区域的部分像素点和背景区域的部分像素点，构造样条回归函数，其中，所述前景区域表征所述图像中的动物目标区域；
S2，基于构造的所述样条回归函数，对所述图像中未标记的每一个像素点进行标记，得到未标记的每一个像素点的标记信息，所述标记信息为前景或者背景；
S3，基于所述图像中每一个像素点的标记信息，对所述图像中的前景区域和背景区域进行分割。


2.根据权利要求1所述的动物图像半自动分割方法，其特征在于，所述步骤S1还包括：
对预先标记的所述前景区域的部分像素点进行聚类，找到kF个前景聚类中心，由所述kF个前景聚类中心代替所述前景区域的部分像素点；
对预先标记的所述背景区域的部分像素点进行聚类，找到kB个背景聚类中心，由所述kB个背景聚类中心代替所述背景区域的部分像素点；
所述步骤S1中所述基于预先标记的包含动物目标的图像中的前景区域的部分像素点和背景区域的部分像素点，构造样条回归函数具体包括：
基于所述kF个前景聚类中心和所述kB个背景聚类中心，构建样条回归函数。


3.根据权利要求2所述的动物图像半自动分割方法，其特征在于，所述基于所述kF个前景聚类中心和所述kB个背景聚类中心，构建样条回归函数具体包括：
获取所述kF个前景聚类中心中每一个像素点的d维特征向量和所述kB个背景聚类中心中每一个像素点的d维特征向量；
构造一样条回归函数f(·)，使得和
其中，为kF个前景聚类中心中每一个像素点的d维特征向量集合，为kB个背景聚类中心中的每一个像素点的d维特征向量集合。


4.根据权利要求3所述的动物图像半自动分割方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括：
提取所述图像中未标记的每一个像素点的d维特征向量；
将每一个所述像素点的d维特征向量代入所述样条回归函数中，得到每一个所述像素点的标记信息。


5.根据权利要求3或4所述的动物图像半自动分割方法，其特征在于，所述d＝5，每一个所述像素点的5维特征向量包括当前像素点的R、G、B三通道信息和当前像素点在图像中的X坐标和Y坐标。


6.根据权利要求1所述的动...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈一飞，张凯锋，李行健，李丹，曹力戈，
申请(专利权)人：中国农业大学，
类型：发明
国别省市：北京;11