基于HS通道的自适应阈值分割方法、装置和存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于HS通道的自适应阈值分割方法、装置和存储介质，该方法包括以下步骤：S1、收集目标图片并存储；S2、对收集到的图片RGB各值进行归一化处理，对所收集照片的进行分区；S3、将图片从RGB空间转换到HSI色彩空间中，对整体图片和各分区图像的H、S通道分量进行读取；S4、建立滑窗对每一分区图像求解该区域的最佳分割阈值，再结合H、S所占权重对最佳分割阈值进行优化，得到最优分割阈值，同时求解该分区的类间方差；S5、若类间方差小于最优分割阈值，则将该分区设为空白区域；以及S6、对分割处理后的各个分区的图像合并得到基于HSI色彩空间的最优阈值分割二值图。本分割方法实现了不同光照条件下的图像进行准确分割。

【技术实现步骤摘要】
基于HS通道的自适应阈值分割方法、装置和存储介质
本专利技术涉及一种新型的基于HS通道的图像自适应阈值分割方法和基于HS通道的图像自适应阈值分割装置，属于图像分割领域。
技术介绍
图像分割技术是计算机视觉领域的重要的一部分，是图像语义理解的重要一环。图像分割是指将图像分成若干具有相似性质的区域的过程。图像分割是图像分析的第一步，之后的步骤如特征提取，目标识别等都是建立在图像分割之上，所以图像分割的好坏直接影响了之后的图像分析。阈值分割法是一种PR法，就是简单的用一个或几个阈值将图像的直方图分成几类，灰度值在同一个灰度类内的属于同一个类。其过程是选定一个合适的灰度值用以区分不同的类，称这个用以区分的灰度值为阈值。关于彩色图像分割早已成为众多学者研究的热点。HSI色彩空间是从人的视觉系统出发，用色调(Hue)、色饱和度(Saturation或Chroma)和亮度(Intensity或Brightness)来描述色彩，它反映了人的视觉系统以色调、饱和度和亮度三种基本特征量来感知颜色的独特感知方式。<br>已有学者将HI本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于HS通道的图像自适应阈值分割方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1、收集目标图片并存储；/nS2、对收集到的图片R、G、B各值进行归一化处理，对所收集照片的进行分区；/nS3、将图片从RGB空间转换到HSI色彩空间中，对整体图片的H、S通道分量进行读取，并且对各分区图像的H、S通道分量进行读取；/nS4、建立滑窗对每一分区图像求解该区域的最佳分割阈值Kn”，再结合H、S所占权重对最佳分割阈值Kn”进行优化，得到最优分割阈值Kn’，同时求解该分区的类间方差η；/nS5、若类间方差η小于最优分割阈值，则将该分区设为空白区域；以及/nS6、对分割处理后的各个分区的图像合并得到基于HSI...

【技术特征摘要】
1.一种基于HS通道的图像自适应阈值分割方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、收集目标图片并存储；
S2、对收集到的图片R、G、B各值进行归一化处理，对所收集照片的进行分区；
S3、将图片从RGB空间转换到HSI色彩空间中，对整体图片的H、S通道分量进行读取，并且对各分区图像的H、S通道分量进行读取；
S4、建立滑窗对每一分区图像求解该区域的最佳分割阈值Kn”，再结合H、S所占权重对最佳分割阈值Kn”进行优化，得到最优分割阈值Kn’，同时求解该分区的类间方差η；
S5、若类间方差η小于最优分割阈值，则将该分区设为空白区域；以及
S6、对分割处理后的各个分区的图像合并得到基于HSI色彩空间的最优阈值分割二值图。


2.根据权利要求1所述的基于HS通道的图像自适应阈值分割方法，其特征在于，还包括以下步骤：
S7、统计所述二值图中黑色点的个数，将白色点的背景色设为白色，将黑色点的背景色重新设为从原图中提取出的R、G、B值，则得到所需分割部分的彩色图像。


3.根据权利要求1所述的基于HS通道的图像自适应阈值分割方法，其特征在于，所述整体图像分为n*n个长方形区块，每个区块的面积相同。


4.根据权利要求...

【专利技术属性】
技术研发人员：张武，姚雨晴，彭景，冯金磊，万盛民，徐伟豪，左冠鹏，张超，
申请(专利权)人：安徽农业大学，
类型：发明
国别省市：安徽;34