本申请公开了一种图像分割阈值确定方法、装置、电子设备，属于图像处理领域。所述方法包括：获取对待分割图像进行初分割得到的初分割结果；根据初分割结果和初始图像分割阈值对对待分割图像进行分割取样，得到多个图像块，图像块包括：图像尺寸小于预设尺寸阈值的第一图像块和大于或等于预设尺寸阈值的第二图像块；采用FCM聚类分割算法对第一图像块进行分割结果判断，获取第一图像分割阈值；采用动态阈值法对第二图像块进行分割结果判断，获取第二图像分割阈值；根据第一图像分割阈值和第二图像分割阈值，确定待分割图像的最终图像分割阈值。本方法实现了针对不同尺寸的图像块动态确定交界区域分割阈值，提升了确定图像分割阈值的准确度。的准确度。的准确度。
【技术实现步骤摘要】
图像分割阈值确定方法、装置，及电子设备
[0001]本申请涉及图像处理
，特别是涉及图像分割阈值确定方法、装置，及电子设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
[0002]图像分割是将图像细分为多个图像子区域(像素的集合，也称超像素)的过程。图像分割的目的是简化或改变图像的表示形式，使得图像更容易被理解和分析。图像分割通常用于定位图像中的物体和边界(线、曲线等)。更准确地说，图像分割是对图像中的每个像素加标签的过程，这一过程使得具有相同标签的像素具有某种共同的视觉特性。现有技术中，常用的基于阈值的图像分割方法当图像灰度差异不大，物体纹理特征太多时，分割的结果不准确，会产生过分割的现象。由于自然界图像及应用场合的复杂性，如何对不同种类不同应用场合的图像，采用最优阈值对图像进行分割，以提升图像分割准确度，是本领域技术人员不断研究的课题。
技术实现思路
[0003]本申请实施例提供一种图像分割阈值确定方法、装置，及电子设备，可以提升基于阈值的图像分割的准确度。
[0004]第一方面，本申请实施例公开了一种图像分割阈值确定方法，包括：
[0005]获取对待分割图像进行初分割得到的初分割结果；
[0006]根据所述初分割结果和初始图像分割阈值对所述对待分割图像进行分割取样，得到多个图像块，其中，所述图像块包括：图像尺寸小于预设尺寸阈值的第一图像块和图像尺寸大于或等于所述预设尺寸阈值的第二图像块；
[0007]采用FCM聚类分割算法对所述第一图像块进行分割结果判断，获取第一图像分割阈值；
[0008]采用动态阈值法对所述第二图像块进行分割结果判断，获取第二图像分割阈值；
[0009]根据所述第一图像分割阈值和所述第二图像分割阈值，确定待分割图像的最终图像分割阈值。
[0010]可选的，所述采用FCM聚类分割算法对所述第一图像块进行分割结果判断，获取第一图像分割阈值，包括：
[0011]采用FCM聚类分割算法对所述第一图像块进行聚类，得到每个所述第一图像块匹配的图像块类别；
[0012]采用朴素贝叶斯分类方法对所述第一图像块匹配相应所述图像块类别的概率进行预测，得到所述第一图像块匹配相应图像块类别的预测概率；
[0013]根据所述预测概率，选择性调整所述初始图像分割阈值，获取第一图像分割阈值。
[0014]可选的，所述根据所述预测概率，选择性调整所述初始图像分割阈值，获取第一图像分割阈值，包括：
[0015]响应于所述预测概率大于或等于预设概率阈值，将所述初始图像分割阈值作为所述第一图像块对应的第一图像分割阈值；
[0016]响应于所述预测概率小于所述预设概率阈值，调整所述初始图像分割阈值，并跳转至所述根据所述初分割结果和初始图像分割阈值对所述对待分割图像进行分割取样，得到多个图像块的步骤，重新进行分割取样。
[0017]可选的，所述采用动态阈值法对所述第二图像块进行分割结果判断，获取第二图像分割阈值，包括：
[0018]根据所述初始图像分割阈值，确定图像分割阈值区间；
[0019]获取所述图像分割阈值区间内的多个候选图像分割阈值；
[0020]根据所述初分割区域和每个所述候选图像分割阈值，对所述第二图像块进行模拟分割，获取采用每个所述候选图像分割阈值进行模拟分割得到的各第三图像块的清晰度；
[0021]根据各第三图像块的所述清晰度，获取第二图像分割阈值。
[0022]可选的，所述根据各第三图像块的所述清晰度，获取第二图像分割阈值，包括：
[0023]获取每个所述候选图像分割阈值进行模拟分割得到的各第三图像块中清晰图像块的占比，其中，所述清晰图像块为：图像清晰度满足预设清晰度条件的所述第三图像块；
[0024]将所述占比的最大值对应的所述候选图像分割阈值，确定为第二图像分割阈值。
[0025]第二方面，本申请实施例公开了一种图像分割阈值确定装置，包括：
[0026]初分割结果获取模块，用于获取对待分割图像进行初分割得到的初分割结果；
[0027]分割取样模块，用于根据所述初分割结果和初始图像分割阈值对所述对待分割图像进行分割取样，得到多个图像块，其中，所述图像块包括：图像尺寸小于预设尺寸阈值的第一图像块和图像尺寸大于或等于所述预设尺寸阈值的第二图像块；
[0028]第一图像分割阈值获取模块，用于采用FCM聚类分割算法对所述第一图像块进行分割结果判断，获取第一图像分割阈值；
[0029]第二图像分割阈值获取模块，用于采用动态阈值法对所述第二图像块进行分割结果判断，获取第二图像分割阈值；
[0030]图像分割阈值确定模块，用于根据所述第一图像分割阈值和所述第二图像分割阈值，确定待分割图像的最终图像分割阈值。
[0031]可选的，所述第一图像分割阈值获取模块，进一步用于：
[0032]采用FCM聚类分割算法对所述第一图像块进行聚类，得到每个所述第一图像块匹配的图像块类别；
[0033]采用朴素贝叶斯分类方法对所述第一图像块匹配相应所述图像块类别的概率进行预测，得到所述第一图像块匹配相应图像块类别的预测概率；
[0034]根据所述预测概率，选择性调整所述初始图像分割阈值，获取第一图像分割阈值。
[0035]可选的，所述根据所述预测概率，选择性调整所述初始图像分割阈值，获取第一图像分割阈值，包括：
[0036]响应于所述预测概率大于或等于预设概率阈值，将所述初始图像分割阈值作为所述第一图像块对应的第一图像分割阈值；
[0037]响应于所述预测概率小于所述预设概率阈值，调整所述初始图像分割阈值，并跳转至所述根据所述初分割结果和初始图像分割阈值对所述对待分割图像进行分割取样，得
到多个图像块的步骤，重新进行分割取样。
[0038]可选的，所述第二图像分割阈值获取模块，进一步用于：
[0039]根据所述初始图像分割阈值，确定图像分割阈值区间；
[0040]获取所述图像分割阈值区间内的多个候选图像分割阈值；
[0041]根据所述初分割区域和每个所述候选图像分割阈值，对所述第二图像块进行模拟分割，获取采用每个所述候选图像分割阈值进行模拟分割得到的各第三图像块的清晰度；
[0042]根据各第三图像块的所述清晰度，获取第二图像分割阈值。
[0043]可选的，所述根据各第三图像块的所述清晰度，获取第二图像分割阈值，包括：
[0044]获取每个所述候选图像分割阈值进行模拟分割得到的各第三图像块中清晰图像块的占比，其中，所述清晰图像块为：图像清晰度满足预设清晰度条件的所述第三图像块；
[0045]将所述占比的最大值对应的所述候选图像分割阈值，确定为第二图像分割阈值。
[0046]第三方面，本申请实施例还公开了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现本申本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种图像分割阈值确定方法，其特征在于，包括：获取对待分割图像进行初分割得到的初分割结果；根据所述初分割结果和初始图像分割阈值对所述对待分割图像进行分割取样，得到多个图像块，其中，所述图像块包括：图像尺寸小于预设尺寸阈值的第一图像块和图像尺寸大于或等于所述预设尺寸阈值的第二图像块；采用FCM聚类分割算法对所述第一图像块进行分割结果判断，获取第一图像分割阈值；采用动态阈值法对所述第二图像块进行分割结果判断，获取第二图像分割阈值；根据所述第一图像分割阈值和所述第二图像分割阈值，确定待分割图像的最终图像分割阈值。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用FCM聚类分割算法对所述第一图像块进行分割结果判断，获取第一图像分割阈值，包括：采用FCM聚类分割算法对所述第一图像块进行聚类，得到每个所述第一图像块匹配的图像块类别；采用朴素贝叶斯分类方法对所述第一图像块匹配相应所述图像块类别的概率进行预测，得到所述第一图像块匹配相应图像块类别的预测概率；根据所述预测概率，选择性调整所述初始图像分割阈值，获取第一图像分割阈值。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述预测概率，选择性调整所述初始图像分割阈值，获取第一图像分割阈值，包括：响应于所述预测概率大于或等于预设概率阈值，将所述初始图像分割阈值作为所述第一图像块对应的第一图像分割阈值；响应于所述预测概率小于所述预设概率阈值，调整所述初始图像分割阈值，并跳转至所述根据所述初分割结果和初始图像分割阈值对所述对待分割图像进行分割取样，得到多个图像块的步骤，重新进行分割取样。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用动态阈值法对所述第二图像块进行分割结果判断，获取第二图像分割阈值，包括：根据所述初始图像分割阈值，确定图像分割阈值区间；获取所述图像分割阈值区间内的多个候选图像分割阈值；根据所述初分割区域和每个所述候选图像分割阈值，对所述第二图像块进行模拟分割，获取采用每个所述候选图像分割阈值进行模拟分割得到的各第三图像块的清晰度；根据各第三图像块的所述清晰度，获取第二图像分割阈值。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据各第三图像块的所述清晰度，获取第二图像分割阈值，包括：获取每个所述候选图像分割阈值进行模拟分割...
【专利技术属性】
技术研发人员：李雅楠，王健，徐蕾，徐锐，付迎鑫，郑万静，薛虹，
申请(专利权)人：中国电信股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。