【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理技术，特别涉及自适应图像共分割技术。
技术介绍
伴随着网络的发展，网络中存在着大量的数字图像。利用这些海量的图像实现特定对象的发现和分割越来越成为人们关注的问题。共分割是从多幅不同背景的，包含相同特定对象的图像中将特定对象分割出来的技术。为了分割出当前图像中的特定对象，现有的共分割方法首先引入多幅包含相同特定对象的图像，如搜索引擎获取的图像，然后通过提取和分割出这组图像中包含的共同对象实现特定对象的分割。共分割方法的优点为仅需要用户引入辅助图像，用户参与程度低，工作量较少。目前，已有多种数字图像共分割方法被提出，如基于马尔科夫随机场的图像共分割方法，基于判别聚类的图像共分割方法，基于热扩散理论的图像共分割方法，基于主动轮廓的图像共分割方法，基于随机游走的图像共分割方法及基于最短路径的图像共分割方法等。在这些方法中，图像共分割问题通常被刻画为最优化问题。该最优化问题考虑两个方面，一是单幅图像的对象分割，即前景与背景的差异及局部区域像素标签的平滑性；二是不同图像间前景的相似程度，即要求分割的结果为共同对象。单幅图像的对象分割通常由传统的单幅图像...
【技术保护点】
一种基于图像复杂性的特征自适应图像共分割方法，其特征在于，包括以下步骤：1）计算输入的图像组中各图像的复杂度，在输入的图像组中选取m个背景简单的图像；m为大于1的正整数；2）将m个背景简单的图像初始分割出各自的前景区域，得到初始分割结果；3）利用初始分割结果以及初始共分割参数通过期望最大化学习算法得到使得m个背景简单的图像的分割结果间具有最优相似度的最优共分割参数向量；4）利用最优共分割参数向量对输入图像组中的所有图像进行共分割实现对所有图像中共同对象的分割。
【技术特征摘要】
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