一种图像轮廓分割方法及系统.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN110866929A(43)申请公布日2020.03.06(21)申请号201911098771.8(22)申请日2019.11.12(71)申请人桂林电子科技大学地址541004广西壮族自治区桂林市七星区金鸡路1号(72)发明人陈利霞李佳宇王学文林乐平莫建文首照宇欧阳宁袁华张彤(74)专利代理机构北京高沃律师事务所11569代理人刘凤玲(51)Int.Cl.G06T7/12(2017.01)权利要求书4页说明书10页附图2页(54)发明名称一种图像轮廓分割方法及系统(57)摘要本发明提出了一种图像轮廓分割方法及系统。所述分割方法包括如下步骤：首先获取原始图像的边缘指示函数和梯度矢量流，在迭代获取水平集函数的过程中，利用边缘指示函数、梯度矢量流和第n-1次迭代的水平集函数和偏置域，计算第n次迭代的权重因子、局部强度均值、全局强度均值和偏置域，进而计算水平集函数。本发明在计算水平集函数的过程中引入局部边缘特征(边缘指示函数)，从而能更好的保留图像的细节特征，减小弱边界和强度不均匀图像的边界泄露。本发明在计算水平集函数的过程还引入测地边缘项，全面利用图像的边缘信息，增强模型的分割性能，减小复杂背景的干扰，提高了弱边界图像和强度分布不均匀的图像的分割精度。CN110866929ACN110866929A权利要求书1/4页1.一种图像轮廓分割方法，其特征在于，所述分割方法包括如下步骤：获取原始图像的边缘指示函数和梯度矢量流；初始化原始图像的水平集函数和偏置域，获得当n＝1时的第n-1次迭代的水平集函数和偏置域；根据所述边缘指示函数、所述梯度矢量流和第n-1次迭代的水平集函数和偏置域，计算第n次迭代的权重因子、局部强度均值、全局强度均值和偏置域；根据第n次迭代的权重因子、局部强度均值、全局强度均值和偏置域，采用引入测地边缘项的方式，计算第n次迭代的水平集函数；判断第n次迭代的水平集函数和第n-1次迭代的水平集函数的差值是否小于稳定阈值；若第n次迭代的水平集函数和第n-1次迭代的水平集函数的差值不小于稳定阈值，则令迭代次数n的数值增加1，返回步骤“根据所述边缘指示函数、所述梯度矢量流和第n次迭代的水平集函数，计算第n次迭代的权重因子、局部强度均值、全局强度均值和偏置域”；若第n次迭代的水平集函数和第n-1次迭代的水平集函数的差值小于稳定阈值，则输出第n次迭代的水平集函数的零水平集函数曲线轮廓作为所述原始图像的轮廓。2.根据权利要求1所述的图像轮廓分割方法，其特征在于，所述获取原始图像的边缘指示函数和梯度矢量流，具体包括：获取原始图像的边缘指示函数：其中，g(I(x,y))为原始图像的边缘指示函数，I(x,y)原始图像中坐标为(x，y)的像素点的灰度值；为梯度算子，Kσ是标准差为σ的高斯核函数；利用matlab软件中的gradient获取原始图像的梯度矢量流3.根据权利要求1所述的图像轮廓分割方法，其特征在于，所述初始化原始图像的水平集函数和偏置域，获得当n＝1时的第n-1次迭代的水平集函数和偏置域，具体包括：根据原始图像I(x,y)，初始化原始图像的水平集函数初始化偏置域b0(x,y)＝0,其中，ρ是正常数，Ω0是原始图像的初始轮廓的内部区域，是原始图像的初始轮廓，Ω是原始图像的图像域，(x,y)是原始图像的像素的位置。4.根据权利要求1所述的图像轮廓分割方法，其特征在于，所述根据所述边缘指示函数、所述梯度矢量流和第n-1次迭代的水平集函数和偏置域，计算第n次迭代的权重因子、局部强度均值、全局强度均值和偏置域，具体包括：根据所述边缘指示函数、所述梯度矢量流和第n-1次迭代的水平集函数，利用公式计算第n次迭代的权重因子ωn；其中，Tn-1(φn-1(x,y),k)表示边缘指示函数在第n-1次迭代的水平集轮廓的2k相邻轮廓上的平均灰度强度，2CN110866929A权利要求书2/4页ψ(φn-1(x,y),m)和ψ(φn-1(x,y),-m)分别表示第n-1次迭代的水平集轮廓的正m相邻轮廓和负m相邻轮廓；表示第n-1次迭代的水平集轮廓的法向量，δ(·)是Dirac函数，是梯度算子，γn-1(φn-1(x,y),k)表示边缘指示函数在第n-1次迭代的水平集轮廓的2k相邻轮廓的梯度矢量流的内积，表示第n-1次迭代的水平集轮廓的法向量，表示原始图像的梯度矢量流；根据第n-1次迭代的水平集函数和偏置域利用公式计算第n次迭代的局部强度均值cn,i，其中，Kσ是标准差为σ的高斯核函数，Mn-1,i(φn-1(x,y))表示基于第n-1次迭代的水平集函数获取的原始图像的特征函数，bn-1(x,y)表示第n-1次迭代的偏置域；i＝1或2，i＝1表示原始图像的图像目标，i＝2表示原始