基于超像素分割的图像差异区域检测方法.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115829943A(43)申请公布日2023.03.21(21)申请号202211432673.5(22)申请日2022.11.16(71)申请人炜呈智能电力科技（杭州）有限公司地址310052浙江省杭州市滨江区西兴街道阡陌路482号B楼第六层601室(72)发明人魏富彬(74)专利代理机构杭州昱呈专利代理事务所(普通合伙)33303专利代理师雷仕荣(51)Int.Cl.G06T7/00(2017.01)G06T7/33(2017.01)G06T7/11(2017.01)G06T7/90(2017.01)G06V10/762(2022.01)权利要求书2页说明书4页附图3页(54)发明名称基于超像素分割的图像差异区域检测方法(57)摘要本发明公开了一种基于超像素分割的图像差异区域检测方法，包括S1，利用sift算法对要比较的图像进行配准，使其变化到同一平面下，并将对应点的坐标一一对应；S2，通过高斯函数构建出源图像和目标图像各自的图像金字塔；S3，抽取目标图像金字塔最顶层的第一张图像，对其进行SLIC处理，将图片分割为多个信息相对一致的子区域；S4，对每个子区域进行差异化判别：对于每一个子区域的像素计算其梯度的大小、方向以及颜色信息，并将这3个维度信息与对应像素进行作差比较。本发明利用SLIC算法对图像进行区域聚类，以聚类的区域作为图像块进行差异的计算，来让块内的信息更加一致。CN115829943ACN115829943A权利要求书1/2页1.基于超像素分割的图像差异区域检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，利用sift算法对要比较的图像进行配准，使其变化到同一平面下，并将对应点的坐标一一对应；S2，通过高斯函数构建出源图像和目标图像各自的图像金字塔；S3，抽取目标图像金字塔最顶层的第一张图像，对其进行SLIC处理，将图片分割为多个信息相对一致的子区域；S4，对每个子区域进行差异化判别：对于每一个子区域的像素计算其梯度的大小、方向以及颜色信息，并将这3个维度信息与对应像素进行作差比较，当某个维度的差异值大于预设的阈值时，该点的差异度加1；当3个维度的信息差异值都大于阈值时，该点的差异度会额外再加1，即每个像素点的差异值在0～4之间。2.根据权利要求1所述的基于超像素分割的图像差异区域检测方法，其特征在于，所述S2的图像金字塔中，包括层高与层数两个参数，层数决定金字塔中有多少种图像的分辨率，层高决定单个分辨率下滤波处理后图像的个数，通过这两个参数调节金字塔的形状，使得后续处理中位于差异处的检测区域与总检测区域的比值最大。3.根据权利要求2所述的基于超像素分割的图像差异区域检测方法，其特征在于，所述S3后还包括利用插值算法将金字塔顶层第一张图像的分割信息扩算到金字塔的每一层上去，使得金字塔全部图像都获取到对应一致的图像区域分布。4.根据权利要求1所述的基于超像素分割的图像差异区域检测方法，其特征在于，所述S4包括以下步骤：S41，利用sobel算子计算像素的梯度幅值和方向：Ix＝GxI(1)Iy＝GyI(2)其中，I为输入图像，Gx和Gy分别为x方向和y方向上的sobel算子，Ix和Iy为对应方向上的梯度图，IG为梯度的幅值，Iθ为梯度的方向；S42，将图像转换到HSV色彩空间，获取其H维度的数值，即为像素的颜色信息IH，再分别获取到源图像像素和目标图像像素的IG、Iθ和IH3维度信息后，计算3个维度对应的差异值：其中，I′G、I′θ、I′H为源图像对应的3维度信息值，为目标图像对应的3维度信息值，当SG、Sθ、SH分别大于梯度阈值τG、τθ、τH时，该像素的总差异度Dp分别加1，否则不加，2CN115829943A权利要求书2/2页当SG、Sθ、SH三者都大于对应的阈值时，Dp则额外加1；S43，将区域内所有像素的差异度求和归一化后，得到区域总体差异度Dt：其中，n为区域像素数量，Dpi为第i个像素的Dp值，当该区域总体差异度Dt大于阈值τt时，将该区域标记为1，即可能存在差异区域，否则表计为0；在标记完金字塔中所有图像区域后，当某个区域标记为1的图像数量大于总图像数量的τr时，则认定该区域存在差异；式(9)中，Mk为最终差异图想索引为k的区域的标记值，m为金字塔图像总数量，为第i张图像第k个区域的标记值。3CN115829943A说明书1/4页基于超像素分割的图像差异区域检测方法技术领域[0001]本发明属于图像判别领域，涉及一种基于超像素分割的图像差异区域检测方法。背景技术[0002]图像判别用于计算图像和图像之间的差异性区域，在时序空间上提供更多的有用信息，在检测、跟踪等领域有着重要的影响。[0003]图像判别算法有的是以像素为目标计算像素间的差异；有