一种对图像初始分割边界进行优化的自动分割方法技术

本发明专利技术涉及图像处理技术，特别涉及一种基于近邻函数准则的初始分割边界的自动优化方法包括步骤：检测初始的分割边界点并用阿拉伯数字按初始分割区域标记；对每一个边界点，计算某邻域内的近邻函数值；根据近邻函数值计算当前边界点的隶属函数值；根据隶属函数值进行边界点的再分类，获得优化的分割边界；重复实施上面步骤，确保整幅图像的分割边界都达到优化的效果。本发明专利技术方法模拟人眼在处理图像时的某些功能，能自动地对不准确的分割边界进行优化，并有效地克服了图像噪声、局部容积效应、强度重叠和强度不均匀性的影响，对现有的分割算法是一个很好的补充。在医学图像分割，遥感图像分割，目标识别等领域有着重要的应用价值。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像处理技术，特别涉及一种基于近邻函数准则的初 始分割边界的自动优化算法。
技术介绍
所谓图像分割是指将图像中具有特殊涵义的不同区域区分开来， 这些区域互相不交叉，每一个区域都满足特定区域的一致性。从处理 对象角度来讲分割是在图像矩阵中确定所关心的目标的定位。显然， 只有用这种方法把"感兴趣的目标物体"从复杂的景象中提取出来， 才有可能进一步对各个子区域进行定量分析或者识别，进而对图像进 行理解。图像分割可用的特征包括图像灰度、颜色、纹理、局部统计 特征或频谱特征等，利用这些特征的差别可以区分图像中不同目标物 体。既然我们只能利用图像信息中某些部分特征分割区域，因此各种 方法必然带有局限性和针对性，只能针对各种实际应用领域的需求来 选择合适的分割方法。根据分割算法利用性质的不同，图像分割方法主要可分为两大类 一类方法是基于区域的方法，通常利用同一区域内的均一性识别图像 中的不同区域；另一类方法是边缘分割方法，通常利用区域间不同性 质(如区域内灰度不连续性)划分出各个区域之间的分界线，这类方 法通常会导致不完全的部分分割结果，比如分割结果中存在间断现象 或者得到错误的边本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种对图像初始分割边界进行优化的自动分割方法，其特征在于，基于近邻函数准则对图像的粗糙边界进行自动再分类，包括以下步骤：步骤１：检测初始分割结果中的边界点，并按初始分割结果进行标记，第一个区域的所有边界点标记为阿拉伯数字“１”，第二 个区域的边界点标记为“２”，以此类推；步骤２：计算每一个被标记的边界点的某邻域内所有点之间的近邻函数值；步骤３：根据近邻函数值计算当前边界点的隶属函数值，也即是当前边界点隶属于某个区域的可能性度量；步骤４：根据隶属函 数值进行边界点的再分类，获得优化的分割边界；步骤５：步骤１～步骤４重复实施，确保整幅图像...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：田捷，陈健，
申请(专利权)人：中国科学院自动化研究所，
类型：发明
国别省市：11[中国|北京]