一种图像分割方法和图像处理装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种图像分割方法和图像处理装置，属于图像处理技术领域，该方法利用二维最大类间方差法进行多次处理，使某次处理后边缘信息区和噪声区内灰度像素的概率小于设定的概率值，将处理得到的若干个二维分割阈值点进行曲线拟合，最后根据分割阈值曲线对各灰度像素进行二值化处理，实现图像分割，本发明专利技术的图像分割方法能够最大程度的将有用信息(属于目标区和背景区的灰度像素)从边缘信息区和噪声区内分离出来，有效降低边缘信息或噪声对图像分割处理的影响，使分割效果更准确，实用性更高。

【技术实现步骤摘要】
一种图像分割方法和图像处理装置
本专利技术属于图像处理
，具体涉及一种图像分割方法和图像处理装置。
技术介绍
图像分割是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域，并提取出感兴趣目标的过程，因此，图像分割是图像处理到图像分析的关键步骤。当图像质量很好时，光照很均匀的时候只需要采用全局阈值的方法就能完成图像分割，但是图像形成的时候会存在很多干扰因素，如阴影遮挡、局部高光，导致图像分割时不能达到较好的分割效果。现有技术中，通常采用二维大津法(又称二维最大类间方差法，二维Otsu法)进行图像分割，例如刘健庄等人于1993年《自动化学报》第19卷第1期发表的《灰度图像的二维Otsu自动阈值分割法》，虽然，该方法在考虑了像素点的灰度值分布与其邻域像素的平均灰度值分布，使得该方法比一维Otsu法的阈值分割准确度有所提高，但是通过该方法确定的边缘信息区和噪声区中仍存在一部分属于目标区和背景区的灰度像素，因此该方法在一定程度上仍然受边缘信息或噪声的影响，进而影响图像分割的准确度。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种图像分割方法，用于解决现有方法进行图像分割时受边缘信息或降低噪声影响，导致影响图像分割准确度的问题。还提出一种图像处理装置，用于解决现有方法进行图像分割时受边缘信息或降低噪声影响，降低图像分割准确度的问题。基于上述目的，一种图像分割方法的技术方案如下：获取原始图像，对所述原始图像进行灰度处理，得到灰度图像；获取灰度图像中各像素点的灰度和邻域平均灰度，建立坐标系；利用二维最大类间方差法在所述坐标系下对所述灰度图像像素进行处理，确定二维分割阈值点；所述二维分割阈值点将原始图像的二维灰度直方图分为四个区域，分别为背景区、目标区、边缘信息区和噪声区；判断所述边缘信息区和噪声区内的像素数占总像素数的概率，当所述概率大于或等于设定的概率值时，利用二维最大类间方差法分别对在所述边缘信息区和噪声区内的灰度图像像素进行处理，重新确定出所述边缘信息区和噪声区对应的二维分割阈值点，对应的二维分割阈值点分别将所述边缘信息区和噪声区重新划分为四个区域；直到重新划分的边缘信息区和噪声区内的像素数占总像素数的概率小于所述概率值为止；对确定的各二维分割阈值点进行曲线拟合，得到分割阈值曲线，根据所述分割阈值曲线对各像素点进行二值化处理，实现图像分割。基于上述目的，一种图像处理装置的技术方案如下：包括存储器和处理器，以及存储在所述存储器上并在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器与所述存储器相耦合，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的图像分割方法。上述两个技术方案的有益效果是：本专利技术的图像分割方法和图像处理装置，首先利用二维最大类间方差法对灰度图像进行第一次处理，确定出四个分区，判断边缘信息区和噪声区内灰度像素的概率，若概率不小于设定的概率值，说明若按照第一次处理得到的二维分割阈值点进行图像分割，确定的边缘信息或噪声大，会包含一部分有用信息，使图像分割的准确度低，因此，再利用二维最大类间方差法分别对在边缘信息区和噪声区内的灰度图像进行第二次处理，确定出八个分区，即在第一次处理的边缘信息区中确定的四个分区，在第一次处理的噪声区中确定的四个分区，再对边缘信息区和噪声区内灰度像素的概率进行判断，以此类推，直到某次处理后边缘信息区和噪声区内灰度像素的概率小于设定的概率值，然后将所有得到的二维分割阈值点进行曲线拟合，最后根据分割阈值曲线对各灰度像素进行二值化处理，实现图像分割。与现有的图像分割方法相比，本专利技术的图像分割方法能够最大程度的将有用信息(属于目标区和背景区的灰度像素)从边缘信息区和噪声区内分离出来，有效降低边缘信息或噪声对图像分割处理的影响，使分割效果更准确，实用性更高。进一步的，利用最小二乘法对所述确定的各分割阈值点进行曲线拟合，以得到分割阈值曲线。为了实现对各灰度像素点进行目标区和背景区的划分，根据所述分割阈值曲线对各灰度像素进行二值化处理包括：比较所述分割阈值曲线各灰度像素对应的邻域平均灰度值是否大于或等于对灰度像素进行邻域计算得到的邻域平均灰度值，若大于或等于，将灰度像素设置为目标区的预设灰度值；若不大于也不等于，将灰度像素设置为背景区的预设灰度值。进一步，所述的分割阈值曲线为一次函数曲线、二次函数曲线或三次函数曲线。根据所有分割阈值点的分布情况，确定进行曲线拟合的最优函数曲线。进一步，所述设定的概率阈值的取值范围为[0.01,0.05]，由于概率阈值表示小概率时间的发生概率，因此可从[0.01,0.05]中选择合适的概率阈值。附图说明图1是本专利技术方法实施例的一种图像分割方法流程图；图2是本专利技术方法实施例的一个二维分割阈值点将坐标系中分为四个子区域的二维灰度直方图；图3是本专利技术方法实施例的三个二维分割阈值点将坐标系中分为多个子区域的二维灰度直方图；图4是本专利技术装置实施例的图像处理装置示意图。具体实施方式下面结合附图对本专利技术的具体实施方式作进一步的说明。方法实施例：本专利技术的一种图像分割方法的实施例，如图1所示，该方法包括以下步骤：步骤1，输入原始图像并灰度化，获得灰度图像。步骤2，遍历灰度图像，计算需处理像素(也称当前像素点)的邻域平均灰度值(也称邻域均值)；计算邻域平均灰度值的表达式如下：式中，Y1为当前像素点的实际邻域平均灰度值，n为邻域范围(本实施例中为9)，f(i,j)为邻域的像素灰度值，该式表示对邻域的像素灰度值求和再取平均得到邻域平均灰度值。以当前像素灰度值为横坐标，坐标范围为[0,255]；当前像素的邻域均值为纵坐标，坐标范围为[0,255]，建立坐标系。步骤3，用二维大津法(即二维最大类间方差法)处理灰度图像，获取二维分割阈值点(s,t)，如图2所示，该二维分割阈值点将坐标系中的二维灰度直方图对应区域分为四个子区域，其中，I和III区分别为目标区和背景区，II区和IV区分别为边缘信息区和噪声区。计算属于II区和IV区中灰度像素的概率和，即II区和IV区中的灰度像素数占总灰度像素点数的概率，判断II区和IV区的概率和是否小于设定的概率值，本实施例中，概率值的取值范围为[0.01,0.05]，本实施例中，概率值取0.05。如果上述的概率和大于或等于设定的概率值，则利用二维大津法分别遍历II、IV区，再次获取对应二维分割阈值点，如图3所示，即II区中的二维分割阈值点(s2,t2)，以及IV区中的二维分割阈值点(s1,t1)。其中，二维分割阈值点(s2,t2)将II区重新划分为一组四个子区域，二维分割阈值点(s1,t1)将IV区重新划分为另一组四个子区域。对于以上两组四个子区域，计算重新划分后的II区和IV区中灰度像素的概率和，即重新划分的边缘信息区和噪声区内的灰度像素数占总灰度像素点数的概率，判断概率和是否小于设定的概率值，若概率和小于设定的概率值，则停止下一次的二维分割阈值点本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤：/n获取原始图像，对所述原始图像进行灰度处理，得到灰度图像；获取灰度图像中各像素点的灰度和邻域平均灰度，建立坐标系；/n利用二维最大类间方差法在所述坐标系下对所述灰度图像像素进行处理，确定二维分割阈值点；所述二维分割阈值点将原始图像的二维灰度直方图分为四个区域，分别为背景区、目标区、边缘信息区和噪声区；判断所述边缘信息区和噪声区内的像素数占总像素数的概率，当所述概率大于或等于设定的概率值时，利用二维最大类间方差法分别对在所述边缘信息区和噪声区内的灰度图像像素进行处理，重新确定出所述边缘信息区和噪声区对应的二维分割阈值点，对应的二维分割阈值点分别将所述边缘信息区和噪声区重新划分为四个区域；直到重新划分的边缘信息区和噪声区内的像素数占总像素数的概率小于所述概率值为止；/n对确定的各二维分割阈值点进行曲线拟合，得到分割阈值曲线，根据所述分割阈值曲线对各像素点进行二值化处理，实现图像分割。/n

【技术特征摘要】
1.一种图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取原始图像，对所述原始图像进行灰度处理，得到灰度图像；获取灰度图像中各像素点的灰度和邻域平均灰度，建立坐标系；
利用二维最大类间方差法在所述坐标系下对所述灰度图像像素进行处理，确定二维分割阈值点；所述二维分割阈值点将原始图像的二维灰度直方图分为四个区域，分别为背景区、目标区、边缘信息区和噪声区；判断所述边缘信息区和噪声区内的像素数占总像素数的概率，当所述概率大于或等于设定的概率值时，利用二维最大类间方差法分别对在所述边缘信息区和噪声区内的灰度图像像素进行处理，重新确定出所述边缘信息区和噪声区对应的二维分割阈值点，对应的二维分割阈值点分别将所述边缘信息区和噪声区重新划分为四个区域；直到重新划分的边缘信息区和噪声区内的像素数占总像素数的概率小于所述概率值为止；
对确定的各二维分割阈值点进行曲线拟合，得到分割阈值曲线，根据所述分割阈值曲线对各像素点进行二值化处理，实现图像分割。


2.根据权利要求1所述的图像分割方法，其特征在于，利用最小二乘法对所述各分割阈值点进行曲线拟合。


3.根据权利要求1所述的图像分割方法，其特征在于，根据所述分割阈值曲线对各像素点进行二值化处理包括：
比较所述分割阈值曲线各像素点对应的邻域平均灰度值是否大于或等于对像素进行邻域计算得到的邻域平均灰度值，若大于或等于，将像素值设置为目标区的预设灰度值；若不大于也不等于，将像素值设置为背景区的预设灰度值。


4.根据权利要求1或2所述的图像分割方法，其特征在于，所述的分割阈值曲线为一次函数曲线、二次函数曲线或三次函数曲线。


5.根据权利要求1-3任一项所述的图像分割方法，其特征在于，所述设定的概率值的取值范围为[0.01,0.05]。


6.一种图像处理装置，其特征在于，包括存储器和处理器，以及...

【专利技术属性】
技术研发人员：梁义涛，孟亚敏，朱玲艳，张猛，李永刚，
申请(专利权)人：河南工业大学，
类型：发明
国别省市：河南;41