【技术实现步骤摘要】
一种图像分割提取方法、系统及存储介质
[0001]本专利技术属于图像处理领域,具体涉及一种图像分割提取方法、系统及存储介质。
技术介绍
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[0002]图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。图像分割是图像处理到图像分析的关键。目前,常见的图像分割方法主要分以下几类:基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、聚类分割等。基于阈值的分割具有实现简单,成本低廉,实用性强,处理速度快等优点,然而该算法忽略空间信息,易出现分割错误;区域分割具有计算简单的优点,适合分割较均匀的连通目标,然而区域分割对对噪声敏感,易在区域内产生空洞。同时,它是一种串行算法,无法满足分割较大目标时的时间要求;聚类分割是将图像空间中的像素用对应的特征空间点表示,根据它们在特征空间的聚集对特征空间进行分割,然后将它们映射回原图像空间,得到分割结果,但聚类数目与聚类中心的初始选择对分割结果影响很大。
技术实现思路
[0003]本专利技术的目的在于提供一种图像分割提取方法、系统及存储介质,以解决现有技术中导 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种图像分割提取方法,其特征在于,所述方法包括如下步骤:根据预处理后的图像得到平滑曲线图;根据平滑曲线图得到原始峰值点集合;根据原始峰值点集合得到新的峰值点集合;获取新的峰值点集合中的初始中心个数和初始值;根据初始中心个数和初始值对图像进行分割。2.根据权利要求1所述的一种图像分割提取方法,其特征在于:所述平滑曲线图的获取方法包括如下步骤:对图像进行预处理得到像素分布曲线图;对像素分布曲线图进行平滑处理,改善平滑效果,得到平滑曲线图。3.根据权利要求1所述的一种图像分割提取方法,其特征在于:所述原始峰值点集合的获取方法包括如下步骤:假设第i级灰度值对应的像素点数目是n(i),设μ(i)=(i,n(i));假设峰值点集合为N1,则N1由以下公式求得:N1={μ(i)|n(i)>n(i-1)∩n(i)>n(i+1),1≤i≤254}。4.根据权利要求1所述的一种图像分割提取方法,其特征在于:所述新的峰值点集合的获取方法包括如下步骤:设定阈值T1,排除掉像素点数目少于T1的峰值点,得到新的峰值点μ
′
(i)的集合N2,其包含的峰值点数目为m:N2={μ'(i)|n(i)≥T1,μ(i)∈N1};其中n(i)表示第i级灰度值对应的像素点数目,N1表示峰值点集合。5.根据权利要求1所述的一种图像分割提取方法,其特征在于:所述初始中心个数和初始值的获取方法包括如下步骤:假设x
k
和x
k
+1表示相邻的两个峰值点的位置,令1≤k≤m-1,当||x
k-x
k<...
【专利技术属性】
技术研发人员:白如月,
申请(专利权)人:南京信息职业技术学院,
类型:发明
国别省市:
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