【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像目标处理，尤其涉及一种结合lwr和密度聚类的图像目标提取方法。
技术介绍
1、在图像处理领域，特别是在图像目标提取和分割方面，传统方法主要依赖于全局阈值分割、边缘检测以及基于区域的分割技术。这些方法在处理高度均匀或对比度明显的图像时效果显著，但在面对复杂背景、噪声干扰以及图像质量不一的情况时，效果往往不尽人意。
2、同时，传统的图像分割方法对噪声较为敏感，尤其是在低对比度图像中，噪声可能导致分割结果出现大量误判。传统的图像分割方法在处理具有复杂纹理或结构的图像时，如自然场景图像、医学成像等，这些方法往往难以准确分割，因为它们无法有效区分纹理和结构上的细微差异。传统的图像分割方法在提取局部特征方面通常不够强大，无法充分利用图像中局部区域的详细信息，这在处理具有复杂局部变化的图像时尤为明显。许多传统分割技术难以处理不规则或变化多端的形状，这限制了它们在某些应用场景下的有效性。因此，如何提供一种结合lwr和密度聚类的图像目标提取方法是本领域技术人员亟需解决的问题。
技术实现思路
1、本专利技术的一个目的在于提出一种结合lwr和密度聚类的图像目标提取方法，本专利技术提出的结合局部加权回归和密度聚类的方法在分割准确率、鲁棒性以及处理复杂纹理和结构方面都有显著的提升。这证明了本专利技术方法的有效性和实用性，特别是在处理高复杂度和低质量图像方面的优势。
2、根据本专利技术实施例的一种结合lwr和密度聚类的图像目标提取方法，包括如下方法步骤：
4、s2、提取预处理后的图像的纹理特征、颜色特征和结构特征；
5、s3、增强预处理后的图像中的局部特征，对每个像素应用lwr增强其特征：
6、s4、使用dbscan密度聚类算法对特征进行图像分割：
7、s5、优化和细化分割结果，包括形态学操作和小区域去除。
8、可选的，所述s1具体包括：
9、s11、使用中值滤波或高斯滤波对图像进行噪声去除；
10、s12、通过改变图像的直方图分布来增强图像的对比度。
11、可选的，所述s11中的中值滤波包括设i为原始图像，i′为滤波后的图像，对于i中的每个像素(x,y)，其滤波后的值i′(x,y)：
12、i′(x,y)＝median{i(x+i,y+j)|i,j∈[-k,k]}；
13、其中，k表示邻域的大小，median{}表示取中值；
14、所述高斯滤波通过将像素值替换为其邻域内的加权平均值来去除噪声，权重由高斯分布决定：
15、
16、其中，σ表示高斯分布的标准差；
17、对于图像i中的每个像素(x,y)，其滤波后的值i'(x,y)：
18、
19、其中，k表示邻域的大小；
20、所述s12包括设i为原始图像，h为其直方图，h′为均衡化后的直方图，i′为均衡化后的图像，对于i中的每个像素值v，其均衡化后的值v′：
21、
22、其中，n表示图像中的像素总数，l表示像素值的可能最大值。
23、可选的，所述s2具体包括：
24、s21、对预处理后的图像中重复出现的局部模式及其布局提取，用于区分不同的物体和区域；
25、s22、对预处理后的图像进行颜色特征提取，用于区分不同物体和场景；
26、s23、对预处理后的图像中的形状和边缘信息进行提取，用于识别图像中的物体和界面。
27、可选的，所述s21包括设i为图像，g为灰度级数，p(i,j|d,θ)为在方向θ和距离d下，灰度值为i和j的两个像素点同时出现的概率
28、glcm矩阵m的元素mij由下式给出：
29、mij＝p(i,j|d,θ)；
30、纹理特征包括能量、对比度和熵glcm计算得到：
31、
32、
33、
34、所述s22包括将rgb颜色空间转换为hsv空间，用于分离颜色信息和亮度信息，设r，g，b为像素的rgb值，转换为hsv空间的h，s，v：
35、h＝function(r,g,b)；
36、s＝function(r,g,b)；
37、v＝function(r,g,b)；
38、所述s23包括使用高斯滤波器平滑图像：
39、
40、计算图像的梯度幅值和方向：
41、
42、
43、应用非极大值抑制和双阈值检测确定和连接边缘。
44、可选的，所述s3包括：
45、s31、对于图像中的每个像素，确定以该像素为中心的小窗口的邻域；
46、s32、使用lwr的权重计算方法计算邻域内每个像素的权重；
47、s33、应用加权最小二乘法，根据邻域内的像素和权重，调整当前像素的特征；
48、s34、重复此过程，直到图像中的每个像素都被处理过。
49、可选的，所述lwr的权重计算方法包括：
50、根据数据集其中x(i)表示特征向量，y(i)表示x(i)对应的目标值，对于一个新的输入x，lwr计算每个数据点x(i)对于x的权重w(i)：
51、
52、其中，τ表示带宽参数，控制了权重随距离减小的速度；
53、lwr使用加权的最小二乘法拟合回归模型：
54、θ＝(xtwx)-1xtwy；
55、其中，x表示设计矩阵，w表示对角权重矩阵，其对角线元素为w(i)，y表示目标值向量；
56、对于新的输入x，给出预测值
57、
58、可选的，所述s4包括：
59、s41、将图像中的每个像素视为一个数据点，其特征向量由lwr增强后的纹理特征、颜色特征和结构特征组成；
60、s42、对于每个像素，计算其在特征空间中的∈邻域内的像素数量；
61、s43、根据minpts的值确定核心点和边界点；
62、s44、将核心点及与核心点相连的边界点归为同一个簇，形成图像的一个分割区域；
63、s45、重复上述过程，直到所有的像素都被检查过。
64、可选的，所述s43具体包括：
65、对于给定的数据集(x1,x2,...,xn)，对于每个点xi，计算其∈邻域内的点的数量：
66、n∈(xi)＝{xj:||xj-xi|≤∈}；
67、点xi被认为是核心点，如果其∈邻域内至少有minpts个点：
68、
69、如果点xj在核心点xi的∈邻域内，但自身不是核心点，则xj是边界点，不属于核心点或边界点的点被视为噪声点。
70、可选的，所述s5具体本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种结合LWR和密度聚类的图像目标提取方法，其特征在于，包括如下方法步骤：
2.根据权利要求1所述的一种结合LWR和密度聚类的图像目标提取方法，其特征在于，所述S1具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种结合LWR和密度聚类的图像目标提取方法，其特征在于，所述S11中的中值滤波包括设I为原始图像，I′为滤波后的图像，对于I中的每个像素(x,y)，其滤波后的值I′(x,y)：
4.根据权利要求1所述的一种结合LWR和密度聚类的图像目标提取方法，其特征在于，所述S2具体包括：
5.根据权利要求4所述的一种结合LWR和密度聚类的图像目标提取方法，其特征在于，所述S21包括设I为图像，G为灰度级数，P(i,j|d,θ)为在方向θ和距离d下，灰度值为i和j的两个像素点同时出现的概率
6.根据权利要求1所述的一种结合LWR和密度聚类的图像目标提取方法，其特征在于，所述S3包括：
7.根据权利要求6所述的一种结合LWR和密度聚类的图像目标提取方法，其特征在于，所述LWR的权重计算方法包括：
8.根据权利要求
9.根据权利要求8所述的一种结合LWR和密度聚类的图像目标提取方法，其特征在于，所述S43具体包括：
10.根据权利要求1所述的一种结合LWR和密度聚类的图像目标提取方法，其特征在于，所述S5具体包括：
...【技术特征摘要】
1.一种结合lwr和密度聚类的图像目标提取方法，其特征在于，包括如下方法步骤：
2.根据权利要求1所述的一种结合lwr和密度聚类的图像目标提取方法，其特征在于，所述s1具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种结合lwr和密度聚类的图像目标提取方法，其特征在于，所述s11中的中值滤波包括设i为原始图像，i′为滤波后的图像，对于i中的每个像素(x,y)，其滤波后的值i′(x,y)：
4.根据权利要求1所述的一种结合lwr和密度聚类的图像目标提取方法，其特征在于，所述s2具体包括：
5.根据权利要求4所述的一种结合lwr和密度聚类的图像目标提取方法，其特征在于，所述s21包括设i为图像，g为灰度级数，...
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