一种多尺度局部阈值分割图像的方法和装置.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CN111815652A(43)申请公布日2020.10.23(21)申请号202010656113.2(22)申请日2020.07.09(71)申请人深圳先进技术研究院地址518055广东省深圳市南山区西丽大学城学苑大道1068号(72)发明人梁国远周力凯江雨洋宿亚浩吴新宇(74)专利代理机构北京市诚辉律师事务所11430代理人耿慧敏(51)Int.Cl.G06T7/11(2017.01)G06T7/136(2017.01)权利要求书2页说明书9页附图3页(54)发明名称一种多尺度局部阈值分割图像的方法和装置(57)摘要本发明公开了一种多尺度局部阈值分割图像的方法和装置。该方法包括：利用多层金字塔结构将图像构建为多尺度局部区域空间并逐层求解每个子区域的最优局部阈值，其中金字塔结构的每一层对应图像不同尺度的子区域；构建类不确定性度量用于确定图像的前景或背景，并构建区域均匀性度量用于表征像素灰度之间的连通性；基于所述类不确定性度量和所述区域均匀性度量构建能量函数，以最小化该能量函数为目标，求解每个子区域的最优的局域区域分割阈值。本发明能够使分割的结果图像不仅连续性较好，而且还能保留更准确的图像细节。CN111815652ACN111815652A权利要求书1/2页1.一种多尺度局部阈值分割图像的方法，包括以下步骤：利用多层金字塔结构将图像构建为多尺度局部区域空间并逐层求解每个子区域的最优局部阈值，其中金字塔结构的每一层对应图像不同尺度的子区域；构建类不确定性度量用于确定图像的前景或背景，并构建区域均匀性度量用于表征像素灰度之间的连通性；基于所述类不确定性度量和所述区域均匀性度量构建能量函数，以最小化该能量函数为目标，求解每个子区域的最优的局域区域分割阈值。2.根据权利要求1所述的方法，其中，根据以下步骤构建所述多尺度局部区域空间：对于输入图像S，划分为多块矩形子区域Sij，i表示迭代进行的层数，j表示金字塔结构中每一层中包含的多块矩形子区域编号；计算每一块S1j对应的局部最优阈值和平均类不确定性；若平均类不确定性大于设定阈值，则将S1j继续划分为S2j，直至任意Sij的平均类不确定性都小于或等于设定阈值或金字塔结构层数满足设定标准时终止迭代划分。3.根据权利要求2所述的方法，其中，矩形子区域Sij的平均类不确定性表示为：其中为像素s灰度值为gs时的类不确定性，|Sij|为图像Sij中含有像素点的个数。4.根据权利要求3所述的方法，其中，每层金字塔结构包括四块子区域，根据以下步骤计算每层四块子区域的局部最优阈值：计算出图像S的全局最优阈值T,以全局阈值T为搜索起点，搜索第一层各子区域S1j的局部最优阈值t1j，搜索过程加入对相邻子区域的局部最优阈值差值的约束ta：在搜索第二层及以上各层的子区域的局部最优阈值时，以上一层图像Sij的局部最优阈值tij为搜索起点，引入所述相邻子区域的局部最优阈值差值的约束进行搜索，最终得到各子区域的局部最优阈值。5.根据权利要求4所述的方法，其中，对于金字塔结构的各层子区域，构建的能量函数表示为：其中，i是金字塔结构的层数，j是每层的子区域编号，Sij为第i层的第j幅图像，表示在阈值为tij的情况下，当像素s的灰度值为g时的类不确定性，μ表示图像的区域均匀性。6.根据权利要求5所述的方法，其中，以最小化能量函数为目标，求解每个子区域的最优的局域区域分割阈值时，引入以下约束：2CN111815652A权利要求书2/2页其中，ta表示设定的差值阈值，Ei(t)是能量函数。7.根据权利要求5所述的方法，其中，像素s的区域均匀性μ(s)表示为：μ(s)＝1-Gτ(s)Gτ(s)表示为：其中Gx，Gy是像素s的梯度，Gmin，Gmax为G(s)的最小值和最大值。8.根据权利要求1所述的方法，其中，对于金字塔结构的每一层，相邻子区域间存在一定的重叠区域。9.一种多尺度局部阈值分割图像的装置，包括：局部区域空间构建单元：用于利用多层金字塔结构将图像构建为多尺度局部区域空间并逐层求解每个子区域的最优局部阈值，其中金字塔结构的每一层对应图像不同尺度的子区域；类不确定性度量单元：用于构建类不确定性度量用于确定图像的前景或背景，并构建区域均匀性度量用于表征像素灰度之间的连通性；局部分割阈值求解单元：用于基于所述类不确定性度量和所述区域均匀性度量构建能量函数，以最小化该能量函数为目标，求解每个子区域的最优的局域区域分割阈值。10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其中，该程序被处理器执行时实现根据权利要求1至8中任一项所述方法的步骤。3CN111815652A说明书1/9页一种多尺度局部阈值分割图像的方法和装置技术领域[0001]本发明涉及