基于边缘约束和分割边界搜索的超像素分割方法及装置.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CN112164087A(43)申请公布日2021.01.01(21)申请号202011092713.7(22)申请日2020.10.13(71)申请人北京无线电测量研究所地址100854北京市海淀区永定路50号59楼(72)发明人高文权王新民陈洪猛张文杰孙晗伟(74)专利代理机构北京轻创知识产权代理有限公司11212代理人冯瑛琪(51)Int.Cl.G06T7/12(2017.01)G06T7/13(2017.01)权利要求书2页说明书7页附图6页(54)发明名称基于边缘约束和分割边界搜索的超像素分割方法及装置(57)摘要本发明公开了一种基于边缘约束和分割边界搜索的超像素分割方法及装置，涉及合成孔径雷达图像处理领域。该方法包括：通过基于矩形窗的比率边缘检测算子对目标图像进行边缘检测，确定目标图像中每个像素点的边缘信息；对目标图像进行超像素分割，将目标图像分割成预设数量的超像素块；根据边缘信息对每个超像素块内的像素点进行分割边界搜索，对每个超像素块内的像素点的标签进行更新；重复上述步骤直到预设迭代次数。本发明提高了超像素分割的精度和效率，并且对于包含复杂场景和低对比度区域的图像，也能进进行高效和高精度的分割，并且图像中的细节能够得到很好的保留。CN112164087ACN112164087A权利要求书1/2页1.一种基于边缘约束和分割边界搜索的超像素分割方法，其特征在于，包括：步骤1，通过基于矩形窗的比率边缘检测算子对目标图像进行边缘检测，确定所述目标图像中每个像素点的边缘信息；步骤2，对所述目标图像进行超像素分割，将所述目标图像分割成预设数量的超像素块；步骤3，根据所述边缘信息对每个所述超像素块内的像素点进行分割边界搜索，对每个所述超像素块内的像素点的标签进行更新；步骤4，重复步骤1至步骤3，直到预设迭代次数。2.根据权利要求1所述的基于边缘约束和分割边界搜索的超像素分割方法，其特征在于，步骤1具体包括：以第i个像素点为中心，设置对称的两个矩形窗，以预设的角度转动两个所述矩形窗，在不同的方向上计算两个所述矩形窗内包含的全部的像素点的灰度均值的比率，根据所述比率确定所述第i个像素点的边缘强度和边缘方向；其中，i＝1,2,…,N，N为所述目标图像中的像素点的数量。3.根据权利要求2所述的基于边缘约束和分割边界搜索的超像素分割方法，其特征在于，根据以下公式计算两个所述矩形窗内包含的全部的像素点的灰度均值的比率R(x,y)：根据以下公式计算所述第i个像素点的边缘强度ES(x,y)：ES(x，y)＝1-R(x，y)其中，(x,y)为第i个像素点的坐标，θf为矩形窗的转动角度，θf＝0，2π/F，...，2π(F-1)/F，F为预设的角度的数量，W1为第一个矩形窗，W2为第二个矩形窗，W1(x,y|θf)表示在θf方向上W1矩形窗内的所有像素点的灰度均值。4.根据权利要求1至3中任一项所述的基于边缘约束和分割边界搜索的超像素分割方法，其特征在于，步骤3具体包括：步骤31，确定每个所述超像素块的中心；步骤32，分别计算第k个超像素块中的每个像素点与所述第k个超像素块的中心的带有边缘约束的第一相异度；步骤33，根据所述第一相异度对所述第k个超像素块中的每个像素点的标签进行更新；步骤34，重复步骤31至步骤33，直到全部超像素块中的像素点均被遍历；其中，k＝1,2,…,K，K为超像素块的数量。5.根据权利要求4所述的基于边缘约束和分割边界搜索的超像素分割方法，其特征在于，根据以下公式计算所述第一相异度D(a,b)：D(a，b)＝Di(a，b)+ω·Ds(a，b)+100·EC(a，b)其中，Di(a，b)为像素点a与像素点b的灰度相异度，Ds(a，b)为像素点a与像素点b的空间相异度，为权重因子，EC(a，b)为边缘约束项。6.根据权利要求4所述的基于边缘约束和分割边界搜索的超像素分割方法，其特征在于，步骤33具体包括：2CN112164087A权利要求书2/2页按照所述第一相异度从大到小的顺序进行排序，根据排序依次对所述第k个超像素块中的每个像素点的标签进行更新。7.根据权利要求4所述的基于边缘约束和分割边界搜索的超像素分割方法，其特征在于，步骤33具体包括：判断第j个像素点的标签与其领域内的任一像素点的标签是否相同，如果不同，则计算所述第j个像素点与标签不同的像素点所属的超像素块的中心的带有边缘约束的第二相异度，如果所述第二相异度小于所述第一相异度，则所述第j个像素点的标签更新为所述标签不同的像素点的标签；其中，j＝1,2,…,M，M为第k个超像素块包含的像素点的数量。8.根据权利要求7所述的基于边缘约束和分割边界搜索的超像素分割方法，其特征在于，步骤33还包括：对